mysql 创建分区表样例 字符串字段

下面是一个创建分区表的样例，其中包含一个字符串类型字段：

CREATE TABLE my_table (
  id INT,
  name VARCHAR(50),
  date_created DATE
)
PARTITION BY RANGE (YEAR(date_created))
(
  PARTITION p0 VALUES LESS THAN (2020),
  PARTITION p1 VALUES LESS THAN (2021),
  PARTITION p2 VALUES LESS THAN (2022),
  PARTITION p3 VALUES LESS THAN MAXVALUE
);

在这个例子中，`my_table` 表包含三个字段：`id`、`name` 和 `date_created`。`date_created` 是一个 `DATE` 类型的字段。该表根据 `date_created` 字段进行分区，分为四个分区 `p0`、`p1`、`p2` 和 `p3`。每个分区包含 `date_created` 值在特定范围内的所有行。这个例子中使用了 `RANGE` 分区类型，根据 `YEAR(date_created)` 表达式进行分区，将 `date_created` 的年份作为分区依据。

相关问题

mysql 字符串字段做分区

在 MySQL 中，可以对字符串类型的字段进行分区。下面是一个示例：

假设有一个表格 `mytable`，其中有一个 `varchar(50)` 类型的字段 `name`，我们希望对该字段进行分区。

首先，我们需要创建一个分区函数，用于确定每行数据所属的分区。可以使用 MySQL 内置的 `HASH()` 函数来实现：

CREATE FUNCTION partition_by_name(name varchar(50))
RETURNS int
BEGIN
  RETURN (ABS(HASH(name)) % 10);
END;

上述分区函数将根据 `name` 字段的哈希值将数据划分到 10 个不同的分区中。

接下来，我们需要创建一个分区表，将每个分区的数据存储到不同的数据文件中。可以使用以下语句创建一个 10 个分区的表：

CREATE TABLE mytable_partitioned (
  id int NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  name varchar(50) NOT NULL,
  PRIMARY KEY (id, name)
) PARTITION BY HASH(partition_by_name(name))
PARTITIONS 10;

上述语句中，`PARTITION BY HASH(partition_by_name(name))` 表示使用 `partition_by_name()` 函数进行分区，`PARTITIONS 10` 表示将数据分成 10 个分区。

使用上述方式，我们可以很方便地对字符串类型的字段进行分区。但是需要注意，分区函数的设计需要考虑数据分布的均匀性，否则会导致数据倾斜的问题。

帮我完成以下hadoop实验3.实验内容 (1)安装Hive (2)启动Hive服务 (3)创建数据库和数据表 (4)导入数据 (5)数据查询和统计 -- 查询所有数据 -- 查询某个时间段内的销售总额 -- 查询某个时间段内的销售总额 -- 将字符串转换成日期格式 -- 将日期格式转换成字符串 -- 计算某个产品的平均价格 (6)清除数据表 (7)清除数据库 (8)分区实验 首先给person表加入分区字段 然后导入数据文件，并指定分区字段 查询数据 (9)分桶实验 首先给person表加入分桶属性 然后重新插入数据 查询数据 (10)分区和分桶实验 可以同时对数据表进行分区和分桶的操作。将person表按照国家分成两个子表，并在每个子表中分桶。 4.实验步骤与代码 （此部分由学生完成） 5.实验结果 （此部分由学生完成）

很高兴为您解答这个问题！根据您的要求，我会为您介绍Hadoop的Hive组件并提供实验步骤和代码。请注意，这里的实验环境是CentOS 7.4。

1. 安装Hive

在安装Hive之前，需要先安装Hadoop和Java。按照以下步骤安装Hadoop和Java：

- 下载JDK：https://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/jdk8-downloads-2133151.html
- 安装JDK：tar -zxvf jdk-8u221-linux-x64.tar.gz
- 设置环境变量：

export JAVA_HOME=/usr/local/jdk1.8.0_221
export CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/lib/tools.jar
export PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH

- 下载Hadoop：http://hadoop.apache.org/releases.html
- 安装Hadoop：tar -zxvf hadoop-2.7.7.tar.gz
- 设置环境变量：

export HADOOP_HOME=/usr/local/hadoop
export PATH=$HADOOP_HOME/bin:$PATH

- 启动Hadoop：start-all.sh

然后再按照以下步骤安装Hive：

- 下载Hive：http://hive.apache.org/downloads.html
- 安装Hive：tar -zxvf apache-hive-2.3.6-bin.tar.gz
- 设置环境变量：

export HIVE_HOME=/usr/local/hive
export PATH=$HIVE_HOME/bin:$PATH

- 配置Hive：

cp $HIVE_HOME/conf/hive-env.sh.template $HIVE_HOME/conf/hive-env.sh
vi $HIVE_HOME/conf/hive-env.sh

将以下两行添加到hive-env.sh文件中：

export HADOOP_HOME=/usr/local/hadoop
export HIVE_CONF_DIR=/usr/local/hive/conf

cp $HIVE_HOME/conf/hive-default.xml.template $HIVE_HOME/conf/hive-site.xml
vi $HIVE_HOME/conf/hive-site.xml

将以下内容添加到hive-site.xml文件中：

<property>
<name>javax.jdo.option.ConnectionURL</name>
<value>jdbc:mysql://localhost/metastore?createDatabaseIfNotExist=true</value>
<description>JDBC connect string for a JDBC metastore</description>
</property>

<property>
<name>javax.jdo.option.ConnectionDriverName</name>
<value>com.mysql.jdbc.Driver</value>
<description>Driver class name for a JDBC metastore</description>
</property>

<property>
<name>javax.jdo.option.ConnectionUserName</name>
<value>hive</value>
<description>username to use against metastore database</description>
</property>

<property>
<name>javax.jdo.option.ConnectionPassword</name>
<value>hive</value>
<description>password to use against metastore database</description>
</property>

- 创建数据库：

mysql -uroot -p
create database metastore;
grant all privileges on metastore.* to 'hive'@'localhost' identified by 'hive';
flush privileges;
exit;

- 初始化Hive：

$HIVE_HOME/bin/schematool -initSchema -dbType mysql

2. 启动Hive服务

启动Hive服务：

hive

3. 创建数据库和数据表

创建数据库：

create database test;

切换到test数据库：

use test;

创建数据表：

create table sales (
id int,
product string,
price double,
time string
) row format delimited fields terminated by '\t';

4. 导入数据

将数据文件放到HDFS上：

hadoop fs -mkdir /input
hadoop fs -put sales.txt /input

导入数据：

load data inpath '/input/sales.txt' into table sales;

5. 数据查询和统计

查询所有数据：

select * from sales;

查询某个时间段内的销售总额：

select sum(price) from sales where time >= '2019-01-01' and time <= '2019-12-31';

将字符串转换成日期格式：

select cast(time as timestamp) from sales;

将日期格式转换成字符串：

select from_unixtime(unix_timestamp(time, 'yyyy-MM-dd'), 'dd/MM/yyyy') from sales;

计算某个产品的平均价格：

select avg(price) from sales where product = 'product1';

6. 清除数据表

清除数据表：

truncate table sales;

7. 清除数据库

清除数据库：

drop database test;

8. 分区实验

首先给person表加入分区字段：

create table person (
id int,
name string,
age int
) partitioned by (country string);

然后导入数据文件，并指定分区字段：

load data local inpath '/home/hadoop/person.txt' into table person partition (country='China');

查询数据：

select * from person;

9. 分桶实验

首先给person表加入分桶属性：

create table person_bucket (
id int,
name string,
age int
) clustered by (id) into 4 buckets;

然后重新插入数据：

insert into table person_bucket select * from person;

查询数据：

select * from person_bucket;

10. 分区和分桶实验

可以同时对数据表进行分区和分桶的操作。将person表按照国家分成两个子表，并在每个子表中分桶：

create table person_china (
id int,
name string,
age int
) partitioned by (country string)
clustered by (id) into 4 buckets;

create table person_us (
id int,
name string,
age int
) partitioned by (country string)
clustered by (id) into 4 buckets;

insert into table person_china partition (country='China') select * from person where country='China';
insert into table person_us partition (country='US') select * from person where country='US';

查询数据：

select * from person_china;
select * from person_us;

这里提供的是Hive操作的基本流程，实际操作中可能需要根据实际情况进行调整。