MySQL分库分表迁移到DDM 方案概述 资源规划 通过DRS迁移MySQL分库分表总流程 实施步骤 父主题： 实时迁移

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分区（分区子表、子分区） 分区表中实际保存数据的表，对应的entry通常保存在pg_partition中，各个子分区的parentid作为外键关联其分区母表在pg_class表中的OID列。 示例：t1_hash为一个一级分区表： gaussdb=# CREATE TABLE t1_hash

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数据分区和分桶 Doris支持两层的数据划分。第一层是Partition（分区），支持Range（按范围）和List（按枚举值）的划分方式。第二层是Bucket（分桶），仅支持Hash的划分方式。分区和分桶都是对数据进行横向分隔。 也可以仅使用一层分区。使用一层分区时，只支持Bu

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源分库分表中间件中的库名、表名不能包含：.'<>/\以及非ASCII字符。 支持选择表级迁移。 目前只支持迁移源库的数据，不支持迁移源库表结构及其他数据库对象。 仅支持MyISAM和InnoDB表的迁移。 不支持系统库的迁移以及事件状态的迁移。 不支持无主键表的迁移。 不支持宽松模式可以写入但严格

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分区（分区子表、子分区） 分区表中实际保存数据的表，对应的entry通常保存在pg_partition中，各个子分区的parentid作为外键关联其分区母表在pg_class表中的oid列。 示例1：t1_hash为一个分区表： gaussdb=# CREATE TABLE t1_hash

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分区（分区子表、子分区） 分区表中实际保存数据的表，对应的entry通常保存在pg_partition中，各个子分区的parentid作为外键关联其分区母表在pg_class表中的oid列。 示例1：t1_hash为一个一级分区表： gaussdb=# CREATE TABLE t1_hash

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分区（分区子表、子分区） 分区表中实际保存数据的表，对应的entry通常保存在pg_partition中，各个子分区的parentid作为外键关联其分区母表在pg_class表中的OID列。 示例：t1_hash为一个分区表： gaussdb=# CREATE TABLE t1_hash

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通过DRS迁移MySQL分库分表总流程 本实践的主要任务流如图1所示： 图1 操作流程 表1 迁移流程 序号 步骤 说明 1 迁移前构造数据 迁移前在源端数据库构造数据，供迁移后查看是否迁移成功。 2 目标端DDM准备 创建VPC和安全组：为创建实例准备网络资源。 创建DDM实例：创建目标端DDM实例。

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分区表 本章节围绕分区表在大数据量场景下如何对保存的数据进行“查询优化”和“运维管理”出发，分六个章节以此对分区表使用上进行系统性说明，包含语义、原理、约束限制等方面。 大容量数据库 分区表介绍 分区表查询优化 分区表运维管理 分区表系统视图&DFX

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表分区技术 表分区技术（Table-Partitioning）通过将非常大的表或者索引从逻辑上切分为更小、更易管理的逻辑单元（分区），能够让对用户对表查询、变更等语句操作具备更小的影响范围，能够让用户通过分区键（Partition Key）快速的定位到数据所在的分区，从而避免在数

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分区表 ADM_IND_PARTITIONS ADM_IND_SUBPARTITIONS ADM_PART_COL_STATIS TICS ADM_PART_INDEXES ADM_PART_TABLES ADM_SUBPART_COL_STATISTI CS ADM_SUBPART_KEY_COLUMNS

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分区表 PG_PARTITION 父主题： 系统表

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分区表 本章节围绕分区表在大数据量场景下如何对保存的数据进行“查询优化”和“运维管理”出发，分六个章节对分区表使用进行系统性说明，包含语义、原理、约束限制等方面。 大容量数据库 分区表介绍 分区表查询优化 分区自动扩展 分区表运维管理 分区并发控制 分区表系统视图&DFX

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示。 映射MySQL表和Hive表字段，Hive表比MySQL表多三个字段y、ym、ymd，即是Hive的分区字段。由于没有源表字段直接对应，需要配置表达式从源表的StartDate字段抽取。 图7 Hive字段映射 单击进入转换器列表界面，再选择“新建转换器 > 表达式转换”，如图8所示。

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表分区技术 表分区技术（Table-Partitioning）通过将非常大的表或者索引从逻辑上切分为更小、更易管理的逻辑单元（分区），能够让用户对表查询、变更等语句操作具备更小的影响范围，能够让用户通过分区键（Partition Key）快速定位到数据所在的分区，从而避免在数据库

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示。 映射MySQL表和Hive表字段，Hive表比MySQL表多三个字段y、ym、ymd，即是Hive的分区字段。由于没有源表字段直接对应，需要配置表达式从源表的StartDate字段抽取。 图7 Hive字段映射 单击进入转换器列表界面，再选择“新建转换器 > 表达式转换”，如图8所示。

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示。 映射MySQL表和Hive表字段，Hive表比MySQL表多三个字段y、ym、ymd，即是Hive的分区字段。由于没有源表字段直接对应，需要配置表达式从源表的StartDate字段抽取。 图9 Hive字段映射 单击进入转换器列表界面，再选择“新建转换器 > 表达式转换”，如图10所示。

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对列表分区表分割分区 使用ALTER TABLE SPLIT PARTITION可以对列表分区表分割分区。 例如，假设列表分区表list_sales的分区channel2定义范围为('6', '7', '8', '9')。可以指定分割点('6', '7'）将分区channel2分割为两个分区，并更新Global索引。

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对列表分区表分割分区 使用ALTER TABLE SPLIT PARTITION可以对列表分区表分割分区。 例如，假设列表分区表list_sales的分区channel2定义范围为('6', '7', '8', '9')。可以指定分割点('6', '7'）将分区channel2分割为两个分区，并更新Global索引。

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分区表 本章节围绕分区表在大数据量场景下如何对保存的数据进行“查询优化”和“运维管理”出发，分六个章节以此对分区表使用上进行系统性说明，包含语义、原理、约束限制等方面。 大容量数据库 分区表介绍 分区表查询优化 分区表运维管理 分区并发控制 分区表系统视图&DFX

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表分区技术 表分区技术（Table-Partitioning）通过将非常大的表或者索引从逻辑上切分为更小、更易管理的逻辑单元（分区），能够让对用户对表查询、变更等语句操作具备更小的影响范围，能够让用户通过分区键（Partition Key）快速的定位到数据所在的分区，从而避免在数

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