问题描述
一般在 app 中，大量收集用户的行为，如：查看哪些文章、视频、图片等，观看时长，是否点赞，是否评论，收集这些行为数据后，保存到数据库中
假设，该 app 活跃用户有 1000万，每人每天 产生 50条行为数据
每天都要往表中插入 1000万 X 50条 = 5亿 条数据
经过一年的时间，已经有 5亿 x 365天 = 1825亿 条数据
根据 日期 查询数据，HSQL如下：
select * from tbl where date='20200101'
hive会 扫描整个表，从 1825亿 条记录中找出符合条件的，查询速度很慢。
解决
如果使用分区表，以 date 作为分区字段，相同日期的数据在同一个分区，根据 日期 查询数据，直接就定位到该分区， 不扫描整个表，查询速度非常快。
分区表 与 HDFS
分区表 中的 分区，在 HDFS 上是 文件夹
文件夹下的文件，就是该分区的数据
理解：
把一个大的数据集，根据 分区字段 分割成小的数据集，分散在 HDFS 的 文件夹中
在查询时可通过 WHERE 条件查询指定的分区，加快查询速度
分区表的分类
分区表分为：
动态分区表
静态分区表
默认创建的分区表，是 动态分区表
切换
动态分区表与静态分区表相同，可通过 全局开关，设置 动态分区表 和 静态分区表 互相 转换
当 开启动态分区，静态分区表就变成动态分区表。动态分区 区分 严格模式 和 非严格模式
当 关闭动态分区，动态分区表 就变成 静态分区表