hash表如何存储数据-hash表如何存储数据文档介绍内容-阿里云

使用流程

3 创建数据表 创建数据表用于存储业务相关数据。创建数据表时，您可以根据业务需求同时配置如下功能。如果业务中需要使用不同属性作为查询条件来执行数据查询，您可以创建二级索引加速数据查询。如果要落盘加密表中数据，您可以配置数据...

二级索引简介

使用本地二级索引时，表格存储以同步方式将数据表中被索引的列和主键列的数据自动同步到索引表中，当数据写入数据表后，即可从索引表中查询到数据。覆盖索引支持索引表中带有属性列。在创建数据表时预先定义一些列（称为预定义列）后，您...

对接DataV

通过DataV控制台添加表格存储数据源后，您可以使用DataV可视化展现表格存储的数据。前提条件首次使用表格存储时，请开通表格存储服务以及创建实例和数据表等。具体操作，请参见通过控制台使用或者通过命令行工具使用。首次使用DataV时...

数据膨胀诊断

AnalyticDB PostgreSQL版数据库使用PostgreSQL多版本并发控制（MVCC）来管理并发事务，底层表的储存数据被划分成固定大小的Page，默认Page大小为32 KB。每个Page包含Header（数据头）、Item pointer array（指向内部数据的指针数组）、...

外部数据

一个外部表可以在查询中像一个普通表一样地使用，但是在本地数据库服务器中外部表没有存储数据。不管使用什么外部数据包装器，本数据库会要求外部数据包装器从外部数据源获取数据，或者在更新命令的情况下传送数据到外部数据源。访问远程...

准备工作

用于访问表格存储服务，将原始数据和聚合结果写入表格存储的数据表中。说明在表格存储中通过控制台或者SDK创建存储电商数据的原始订单表OrderSource，OrderSource表有两个主键UserId（用户ID）和OrderId（订单ID）和两个属性列price（价格...

创建逻辑模型：维度表

存储策略维度表基于什么策略（即存储数据的时间周期及数据量范围）存储数据。维度维度表关联的维度，用于配置维度表分析数据的视角。说明创建维度，详情请参见创建概念模型：维度。表名规则通过已配置的检查器规范维度表的命名规则。...

计算与分析概述

分析工具适用模型操作描述 MaxCompute 宽表模型使用MaxCompute 通过MaxCompute客户端为表格存储的数据表创建外部表，即可访问表格存储中的数据。Spark 宽表模型使用Spark计算引擎使用Spark计算引擎时，支持通过E-MapReduce SQL...

Cache Table

云原生数据仓库AnalyticDB MySQL版 3.0 提供了Cache表功能，用于临时存储查询结果，能够实现快速检索和数据管理。本文介绍Cache表的相关功能说明以及使用示例。前提条件 AnalyticDB for MySQL 集群为V3.2.0及以上版本。说明如何查看集群...

数据存储冷热分离

AnalyticDB MySQL版弹性模式集群版（新版）（3.1.3.3及以上版本）支持表或分区级别的数据存储冷热分离策略。前提条件 AnalyticDB MySQL版集群需要同时满足以下条件：集群系列需为弹性模式集群版（新版）。集群内核版本需为3.1.3.3或以上...

功能发布记录

2022-03-25 华东1（杭州）、华东2（上海）、华北2（北京）、华北3（张家口）、华南1（深圳）、新加坡使用SQL查询时序数据使用HBR备份与恢复表格存储数据公测通过混合云备份HBR（Hybrid Backup Recovery），您可以定期备份表格存储 ...

基于DLF、RDS或Flink、OSS支持Delta Lake或Hudi存储...

如果您有多个数据源、数据库、数据表，您可以在左侧手动添加限定条件来进行过滤，或者在右侧页面的搜索框中通过关键词搜索出对应的库表进行添加或删除的操作。入湖配置。OSS存储路径选择：选择入湖后数据存储在OSS的哪个路径下。选择元数据...

新建数据探查任务

数据探查可以帮助您快速了解数据概况，提前评估数据可用性和潜在风险，您可对数据表进行全量探查、抽样探查。本文为您介绍如何新建数据探查任务。前提条件需开通数据质量功能模块才可使用数据探查功能。使用限制当计算引擎为AnalyticDB ...

新建数据探查任务

数据探查可以帮助您快速了解数据概况，提前评估数据可用性和潜在风险，您可对数据表进行全量探查、抽样探查。本文为您介绍如何新建数据探查任务。前提条件需开通数据质量功能模块才可使用数据探查功能。使用限制当计算引擎为AnalyticDB ...

T+1多库合并建仓

解决方案 T+1多库合并建仓是指通过DLA控制台上的多库合并建仓向导将RDS中的分库分表数据聚合到统一的表中，并以分区表形式存储数据。您可以全局分析所有数据，也可以选择某个分区对分区数据进行分析，进行数据分析时会非常的方便，并且也不...

Kafka数据接入

否：使用已创建的表存储同步数据。是目标表名存储同步数据的表名称。如果自动创建目标表选择否，表名称需与表格存储实例中已有表名称相同。kafka_table 表格存储存储同步数据的表类型。推荐使用时序模型，作为物联网场景中的标准...

方案背景

通过Spark实现实时数据和离线数据处理并将聚合结果保存到表格存储的数据表中。实时流计算通过Spark Structured Streaming实时统计一个窗口周期内订单数量和订单金额的聚合结果。离线批计算通过Spark SQL离线聚合原始订单数据的总金额和用户...

ODS层设计规范

数据存储及生命周期管理规范 数据表类型存储方式最长存储保留策略 ODS流水型全量表按天分区不可再生情况下，永久保存。日志（数据量非常大，例如一天数据量大于100 GB）数据保留24个月。自主设置是否保留历史月初数据。自主设置是否...

多元索引介绍

用户为数据表创建了多元索引后，当在数据表中写入数据时，数据会先写入数据表中，数据写成功后会立即返回用户写成功，同时另一个异步线程会从数据表中读取写入的数据然后写入到多元索引，采用异步方式创建多元索引不会降低表格存储的写入...

批量创建质量规则

表级详情配置您可查看所选数据表校验信息，也可以修改规则名称、质量分权重（仅Dataphin数据表和全域数据表支持），同时，您可以单击操作列下的图标编辑该表的规则配置和校验配置，也可以删除该数据表。单击添加规则，完成配置。批量...

表数据格式

为了支持增全量存储和处理一体化架构，Delta Table（简称DT）设计了统一的表数据组织格式，既可支持MaxCompute普通表的所有功能，同时也能很好的支持增量处理链路的新场景，包括time travel查询、upsert操作等。本文为您介绍DT的表数据格式...

方案设计

数据存储方案表格存储设计了两张表分别存储数据集的meta和data：meta表示这个数据集的元数据，例如GridDataSetId、各维度长度、自定义属性等。data表示这个数据集里实际的网格数据。data相比meta在数据大小上要大很多。将数据集的meta和...

概述

通过KV查询方式访问数据时，查询主体是表格存储的数据表，数据表只能通过主键查询。如果查询的SQL语句中的过滤字段不是数据表的主键，则需要进行全表扫描。由于col1不是数据表的主键，表格存储会进行全表扫描找到col1的值为'阿%'的一行数据...

批量创建质量规则

表级详情配置您可以查看所选数据表校验信息，也可以修改规则名称、质量分权重（仅Dataphin数据表和全域数据表支持），同时，您可以单击操作列下的图标编辑该表的规则配置和校验配置，也可以删除该数据表。单击添加规则，完成配置。...

概述

同步方案说明使用DataX同步通过DataX，您可以将MySQL数据库（例如自建MySQL或RDS MySQL）中的全量数据同步到表格存储的数据表中。DataX只支持同步全量数据，不支持同步增量数据。使用DTS同步通过数据传输服务DTS（Data Transmission ...

MaxCompute物理表和字段详情

存储格式：为您展示数据表的存储格式。存储量：为您展示数据表实际存储大小，T+1更新。生命周期：为您展示数据表的保存时间，单位为天。使用信息：包括收藏次数、浏览次数、访问次数。收藏次数：为您展示当前数据表被用户收藏的次数，实时...

Hologres物理表和字段详情

存储格式：为您展示数据表的存储格式。存储量：为您展示数据表实际存储大小，T+1更新。使用信息：包括收藏次数、浏览次数、访问次数。收藏次数：为您展示当前数据表被用户收藏的次数，实时更新。浏览次数：为您展示当前数据表的访问页次...

如何删除时序数据

时序模型中的数据包括时间线元数据和时序表数据，此外如果为时序表建立了分析存储，则还包括分析存储的数据。如果要删除时间线元数据，则您可以通过配置时间线元数据生命周期或者调用 DeleteTimeseriesMeta 接口进行删除。此操作不会删除...

方案背景

表格存储的数据表用于车辆元数据的存储、更新和查询。宽表模型的表结构设计请参见宽表模型设计。多元索引用于车辆检索和圈选。更多信息，请参见多元索引介绍。SQL查询用于车辆检索与分析。更多信息，请参见 SQL查询。通道服务提供与实时...

表格存储的数据存储

由于用户的数据总量会动态变化，因此表格存储以固定的时间间隔统计表的数据总量大小，计算每小时数据总量的平均值，将平均值乘以单价进行计费。说明单价可能会发生变化。更多信息，请参见表格存储价格详情页。实例中所有表的数据大小之和...