15. 离线任务 delete 清表后执行insert into 怎么能保证这两个操作在一个事务里执行 由于trino是olap查询引擎,更多的是应用于大数据查询,对于数据处理时的事务性问题并不支持过于复杂的事务,并且事务性的保证需要hive3.x版本支持,hive 2.x,不支持事务的。 如果想避免删除之后,insert失败了的情况,可以先备份原表数据...
在Trino中,你可以使用分区(partition)和分桶(bucket)来优化查询性能,提高查询速度和效率。 1、分区(partition) 分区是指把数据按照一定规则划分成若干部分(比如按照日期、地区、类别等),每个部分就是一个分区。在Trino中,你可以使用CREATE TABLE语句的partitioned_by子句来创建一个分区表,你可以写入数据到这个表的每个...
Trino实际上将所有数据按照分区规则分布到磁盘的不同目录下,当你执行包含了分区过滤的查询时,Trino会自动发现这个过滤条件,并且只读取符合条件的分区数据,这样就可以大大提高查询效率。 以下是一个创建一个按照日期分区的示例: CREATE TABLE my_part_table (id bigint,name varchar(64),event_date date ) WITH ( ...
导读:笔者蕞近在编写一个新得 Trino 连接器,为其实现支持 Insert 功能时踩到了一个细节坑,导致在执行 insert into values / insert into select 均获取不到输入得值。感谢笔者将分享采坑经历及解决问题得方式。Insert 功能实现得具体方式关于实现 Connector 得 Insert 功能笔者建议参考自家提供得 blackhole Connector...
trino> create table pso_test.par_and_buck_by1 (a varchar, b int, c varchar) WITH ( format = 'ORC', partitioned_by = ARRAY['c'], bucketed_by = ARRAY['a'], bucket_count = 10, transactional=true); CREATE TABLE trino> insert into pso_test.par_and_buck_by1 values ('a',1,'...
partitioned_by=ARRAY['col3'] ); 通过WITH子句指定了新表的格式和分区键。在Trino中创建的Hive表与在Hive中创建的表一样,并且可以通过Hive和Trino共享。 3)加载数据到Hive表 可以使用Trino的INSERT语句将数据加载到Hive表中。例如,以下语句将向名为my_table的Hive表中插入新行: ...
SUM(total_amount) OVER (PARTITION BY user_id ORDER BY order_date) AS cumulative_amount FROM orders; 五、高级特性和最佳实践 除了基本的SQL操作外,Trino还支持许多高级特性和最佳实践,包括但不限于: 复杂数据类型:如数组、映射和结构体。 内置函数:提供了大量的内置函数用于字符串处理、日期时间操作、数学计...
CREATE TABLE test_varbinary (x int, part varbinary) WITH (partitioned_by = ARRAY['part']); INSERT INTO test_varbinary VALUES (1, x'12'); Query 20241118_064727_00025_s9tsj failed: Unsupported type for partition: varbinary io.trino.spi.TrinoException: Unsupported type for partition: varbinary...
coordinator节点和worker节点的数量: 这两个参数控制了Trino集群中管理查询的节点数量,它们的配合调整可以影响整个集群的查询效率。 memory和cpu的分配: 这些参数控制了Trino在查询和计算时使用的内存和CPU数量。可以根据集群的实际硬件情况和查询工作负载来灵活配置。
The below configures the table to be materializes as a set of partitionedParquetfiles. {{ config( materialized='table', properties={ "format":"'PARQUET'", "partitioning":"ARRAY['bucket(id, 2)']", } ) }} Seeds and prepared statements ...