阿里巴巴目前生态建设包括了核心的电商业务，淘宝、天猫、聚划算等，同时还有文娱板块的优酷、土豆、UC浏览器等，当然还有本地化服务比如口碑、饿了么等。基于业态背后还有蚂蚁、菜鸟、阿里妈妈、阿里云等等。

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禁止构建 分区表达式不支持以下几种构建： 存储过程，存储函数，UDFS或者插件 声明变量或者用户变量 可以参考分区不支持的SQL函数 算术和逻辑运算符 分区表达式支持+,-,*算术运算，但是不支持DIV和/运算（还存在，可以查看Bug #30188, Bug #33182）。

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官网：hive.apache.org

首先，Hive是数据仓库。可以用类SQL的语言来跑MR，可以理解为Hadoop的客户端。

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MySQL 5.7版本新增了很多特别实用的功能，截止目前已经发布5.7.17版本，也越来越成熟了，而且Group Replication也GA了。就让我们一起来看看MySQL 5.7版本的新时代，功能为我们带来什么变化。

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大多数MySQL规范在网上也都能找得到相关的分享，在这里要分享的是老叶个人认为比较重要的，或者容易被忽视的，以及容易被混淆的一些地方。 1、默认使用InnoDB引擎 【老叶观点】已多次呼吁过了，InnoDB适用于几乎99%的MySQL应用场景，而且在MySQL 5.7的系统表都改成InnoDB了，还有什么理由再死守MyISAM呢。

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背景介绍 线上的Zabbix数据库有几个大表数据量疯狂增长，单表已经超过500G，而且在早期也没做成分区表，后期维护非常麻烦。比如，想删除过期的历史数据，在原先的模式下，history、history_uint等几个大表是用 (itemid, clock) 两个字段做的联合主键，只用 clock 字段检索效率非常差。

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一、Hive的基本概念 1.1 hive是什么？ （1）Hive是建立在hadoop数据仓库基础之上的一个基础架构； （2）相当于hadoop之上的一个客户端，可以用来存储、查询和分析存储在hadoop中的数据； （3）是一种SQL解析引擎，能够将SQL转换成Map/Reduce中的Job在hadoop上执行。

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MySQL大表优化方案

mysql   manong 2016年08月03日发布 当MySQL单表记录数过大时，增删改查性能都会急剧下降，可以参考以下步骤来优化： 单表优化 除非单表数据未来会一直不断上涨，否则不要一开始就考虑拆分，拆分会带来逻辑、部署、运维的各种复杂度，一般以整型值为主的表在千万级以下，字符串为主的表在五百万以下是没有太大问题的。

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当MySQL单表记录数过大时，增删改查性能都会急剧下降，可以参考以下步骤来优化： 单表优化 除非单表数据未来会一直不断上涨，否则不要一开始就考虑拆分，拆分会带来逻辑、部署、运维的各种复杂度，一般以整型值为主的表在千万级以下，字符串为主的表在五百万以下是没有太大问题的。

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　1.查看Mysql版本是否支持分区 　　SHOW VARIABLES LIKE '%partition%'; 　　+-------------------+-------+ 　　| Variable_name     | Value | 　　+-------------------+------

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