partition_key
时间: 2023-07-29 20:05:53 浏览: 46
`partition_key`指的是用于分区的列或字段,也就是在创建分区表时指定的分区键。在Oracle分区表中,数据会根据分区键的值被分散到不同的分区中,因此在查询分区表数据时,指定分区键的取值范围或具体取值可以提高查询效率。
例如,假设有一个订单表`order_table`,其分区键为`order_date`,表示订单的下单日期。如果我们要查询2021年1月1日至1月31日的订单数据,可以使用如下SQL语句:
```
SELECT * FROM order_table
WHERE order_date >= TO_DATE('2021-01-01', 'YYYY-MM-DD')
AND order_date <= TO_DATE('2021-01-31', 'YYYY-MM-DD');
```
其中,`order_date`就是订单表的分区键。这样就可以查询出订单表中对应日期范围内的所有数据了。
需要注意的是,如果在查询分区表数据时没有指定分区键,Oracle数据库会扫描所有分区,因此查询效率会较低。因此,我们应该尽量指定分区键的取值范围或具体取值,以提高查询效率。
相关问题
mysqlDF.write.format("org.apache.hudi") .options(Map( TABLE_TYPE_OPT_KEY -> "MERGE_ON_READ", RECORDKEY_FIELD_OPT_KEY -> "id", PRECOMBINE_FIELD_OPT_KEY -> "timestamp", PARTITIONPATH_FIELD_OPT_KEY -> "date", KEYGENERATOR_CLASS_OPT_KEY -> "org.apache.hudi.keygen.NonpartitionedKeyGenerator", HIVE_SYNC_ENABLED_OPT_KEY -> "true", HIVE_DATABASE_OPT_KEY -> "default", HIVE_TABLE_OPT_KEY -> "hudi_table", HIVE_PARTITION_FIELDS_OPT_KEY -> "date", HIVE_PARTITION_EXTRACTOR_CLASS_OPT_KEY -> "org.apache.hudi.hive.NonPartitionedExtractor", HIVE_STYLE_PARTITIONING_OPT_KEY -> "true", HIVE_ASSUME_DATE_PARTITION_OPT_KEY -> "false" )) .mode("append") .save("/path/to/hudi_table")每一句加上注释
```scala
// 将 DataFrame 中的数据写入到 Hudi 表中
mysqlDF.write.format("org.apache.hudi")
.options(Map(
TABLE_TYPE_OPT_KEY -> "MERGE_ON_READ", // Hudi 表的类型,这里是“MERGE_ON_READ”
RECORDKEY_FIELD_OPT_KEY -> "id", // 记录键,这里是“id”
PRECOMBINE_FIELD_OPT_KEY -> "timestamp", // 预合并字段,这里是“timestamp”
PARTITIONPATH_FIELD_OPT_KEY -> "date", // 分区路径键,这里是“date”
KEYGENERATOR_CLASS_OPT_KEY -> "org.apache.hudi.keygen.NonpartitionedKeyGenerator", // 键生成器的类,这里是“org.apache.hudi.keygen.NonpartitionedKeyGenerator”
HIVE_SYNC_ENABLED_OPT_KEY -> "true", // 是否启用 Hive 元数据同步,这里是“true”
HIVE_DATABASE_OPT_KEY -> "default", // Hive 数据库的名称,这里是“default”
HIVE_TABLE_OPT_KEY -> "hudi_table", // Hive 表的名称,这里是“hudi_table”
HIVE_PARTITION_FIELDS_OPT_KEY -> "date", // Hive 分区字段,这里是“date”
HIVE_PARTITION_EXTRACTOR_CLASS_OPT_KEY -> "org.apache.hudi.hive.NonPartitionedExtractor", // Hive 分区提取器的类,这里是“org.apache.hudi.hive.NonPartitionedExtractor”
HIVE_STYLE_PARTITIONING_OPT_KEY -> "true", // 是否启用 Hive 样式的分区,这里是“true”
HIVE_ASSUME_DATE_PARTITION_OPT_KEY -> "false" // 是否启用日期分区,这里是“false”
))
.mode("append") // 写入模式,这里是“append”,即添加新数据
.save("/path/to/hudi_table") // 保存路径,这里是 Hudi 表的路径
```
翻译代码 <setHeader name="kafka.PARTITION_KEY"> <groovy>(${projectId} % ${groupNum}) * ${numEachGroup} + body.baseId % ${numEachGroup}</groovy> </setHeader>
这段代码是一个 XML/HTML 标记,包含了一个名为 "setHeader" 的元素,并有一个名为 "name" 的属性,其值为 "kafka.PARTITION_KEY"。
在该元素内部,使用了 Groovy 语言编写了一段代码块,其作用是计算 Kafka 分区键的值,并将其设置为上面 "setHeader" 元素的值,即 "kafka.PARTITION_KEY"。
具体计算方法如下:
1. 将 ${projectId} 除以 ${groupNum},得到商和余数。这里使用了 Groovy 的字符串插值语法。
2. 将商乘以 ${numEachGroup},得到基础值 baseValue。
3. 将 body.baseId 除以 ${numEachGroup},得到商和余数。
4. 将余数加上 baseValue,得到最终结果,即 Kafka 分区键的值。
最后,整个代码块使用 "</setHeader>" 结束标记进行闭合。
相关推荐
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![docx](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083331.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)