如何在分布式数据库中查询数据

分布式数据库的目录中存放了系统为保证正确而有效地访问数据而要使用的全部信息。一般应包括各级模式的描述、访问方法的描述、关于数据库的统计数据和一致性信息等。系统根据这些信息将用户查询转换为物理数据库上的查询，并进行查询优化选择一条最佳的存取路径，进行事务管理，进行安全性和完整性检查等。

分布式查询处理负责将用户查询转换为各站点上的物理查询，并负责合并各子查询结果以得到最后结果

创建库

create databases if not exists 库名;

删除库

drop databases 库名 restrict; restrict 默认关键字（可不写）只能删除空库,里边没有表的;

drop databases if exists 库名

drop databases 库名 cascade; cascade强制删除

查看库的列表信息

show databases;

使用库

use databases;

查看正在使用的库

select  current_databases();

查看库信息

desc databases 库名;

可使用模糊查询 show databases 库名 like 'my%'

修改库

基本不用

创建表示例（hive sql）

create [external] table [if not exists] table_name (clo_name type comment "字段描述") comment  '表描述'

[partitioned by (col_name type [comment '描述'])]

[clustered by (col_name,col_name,)]

[sorted by (col_name [asc|desc],)into num_buckets buskets]

[row format row_format]

[stored as file_format]

[location hdfs_path]

关键字讲解如下：

1）external 关键字：是否创建外部表，不加时是创建内部表，加上external关键字创建的是外部表

2）partitioned by (col_name type [comment '描述'])：指定分区字段 

分区表存的是不同的目录

分区表在添加数据之前先添加分区

alter table table_name add if not exists partition(col_name ='一个分区')

3）clustered by (col_name,col_name,)指定分桶字段clustered by

sorted by (col_name [asc|desc],)  into num_buckets buskets 指定排序字段

排序规则指定的是在同一个分桶内的排序规则

into num_buckets buskets;指定分桶个数num_buckets

判断依据：根据建表语句模板字段后边是否跟type类型，因为一个字段在建表语句中不会建两次

4）[row format row_format] 指定分隔符

delimited fields terminated by '' 指定列分隔符

lines terminated by '' 指定行分隔符

5）[stored as file_format] 指定最终表数据的存储格式

textfile 文本格式 默认的格式

rcfile 行列结合的格式

parquet 压缩格式

6）[location hdfs_path] 指定hive 上表的hdfs上的存储路径

不指定的话，存储在配置的路径下      

没指定没配置，默认在  /user /hive /warehouse

复制表，复制表结构不复制数据

 create table t1 like t2;

查看表

show tables;

show tables in 库名;

show tables like 's%';

查看表信息

desc 表名：显示表字段

desc extended 表名：显示表的详细信息（由左至右，连续在一起）

desc formatted 表名：格式化显示表的详细信息（规整的，一行一行的）

删除表

drop table if exists 表名;

清空表

truncate table 表名;清空表中的数据，保留表结构

修改表 alter

修改表名称

alter table 表名 rename to 新表名;

修改表字段信息

    1）添加字段

            alter table 表名 add columns (col_name type,col_name type);

所有新的字段一定要指定类型

    2）修改字段，修改字段类型

            alter table 表名 chage 原始字段 新字段 新字段类型;

            string 类型相当于数值类型属于大类型

            hive122中没有限制，各种类型之间都可以进行修改

    3）替换列

            alter table table_name replacr columns (in int,name string);由原始表全部字段替换成两个

修改表分区信息

    1）添加分区

        alter table table_name add if not exists partition(city='beijing')

        添加分区的过程中，还可以指定分区的存储路径

        alter table table_name add if not exists partition(city='beijing') location '/user/beijing'

    2）修改分区 修改分区的存储路径

        alter table table_name  set partition(city='shenzhen') location '/user/shenzhen'

    3）删除分区

        alter table table_name drop if exists partition(city='beijing')

查看分区信息,针对分区表

show partitions table_name;

show partitions table_name partiton(city='beijing')

DDL和DML *** 作如下

>

您好，在数据库查询中，如果需要查询大量数据，一次性返回所有数据可能会导致性能问题，因此可以使用分段返回的方式来优化查询 *** 作。

分段返回的 *** 作步骤如下：

1 使用limit关键字限制每次查询返回的数据量，例如每次返回100条记录。

2 在查询时记录上一次查询返回的最后一条记录的ID或者其他唯一标识符。

3 在下一次查询时，使用上一次查询返回的标识符作为起始点继续查询下一批数据。

4 重复步骤1-3，直到查询完所有数据。

需要注意的是，在使用分段返回时，每次查询返回的数据量应该尽量控制在一个合理的范围内，避免返回过多数据导致性能问题。同时，分段返回也需要考虑数据的一致性，确保每次返回的数据都是完整、准确的。

在具体的实现中，可以通过编写分页查询的SQL语句、使用游标等方式来实现分段返回的 *** 作。

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