大容量数据库 大容量数据库背景介绍 表分区技术 数据分区查找优化 数据分区运维管理 父主题： 分区表

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在主菜单中，选择“数据中心”。 在左侧导航栏中，选择“数据集 > 全部”。 在数据集管理页面，单击“新建数据集”。 在新增数据集页面，设置数据集名称、选择数据类型、数据源和目录，单击“保存”。 图1 新建数据集 数据集名称：新建数据集的名称，用于标识该数据集。长度为1~60个字符，可包括中文、字母、数字及下划线。

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仅限 DLI 连接类型，需选择DLI队列。 Schema 下拉选择Schema。该参数仅DWS和POSTGRESQL模型的表有效。 更新已有表 在导入时，如果所要导入的表在关系模型中已存在，是否更新已有的表。在导入时，系统将按表编码进行判断将要导入的表在当前的关系模型中是否已存在。在导入时，只有创建或更新操作，不会删除已有的表。

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表名，例如：“TBL_EXAMPLE”。 说明： 表名支持配置通配符（*），实现导出以某一前缀开头或者以某一后缀结尾的所有表（要求表中的字段个数和类型都一样）。例如： table*表示导出所有以“table”开头的表。 *table表示导出所有以“table”结尾的表。 *table*

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关系数据库增量迁移 CDM 支持对关系型数据库进行增量迁移，全量迁移完成之后，可以增量迁移指定时间段内的数据（例如每天晚上0点导出前一天新增的数据）。 增量迁移指定时间段内的数据 适用场景：源端为关系型数据库，目的端没有要求。 关键配置：Where子句+定时执行作业。 前提条件：数据表中有时间日期字段或时间戳字段。

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关系数据库增量迁移 CDM支持对关系型数据库进行增量迁移，全量迁移完成之后，可以增量迁移指定时间段内的数据（例如每天晚上0点导出前一天新增的数据）。 增量迁移指定时间段内的数据 适用场景：源端为关系型数据库，目的端没有要求。 关键配置：Where子句+定时执行作业。 前提条件：数据表中有时间日期字段或时间戳字段。

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关系数据库增量迁移 CDM支持对关系型数据库进行增量迁移，全量迁移完成之后，可以增量迁移指定时间段内的数据（例如每天晚上0点导出前一天新增的数据）。 增量迁移指定时间段内的数据 适用场景：源端为关系型数据库，目的端没有要求。 关键配置：Where子句+定时执行作业。 前提条件：数据表中有时间日期字段或时间戳字段。

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创建MySQL连接时，使用本地API加速，可以使用MySQL的LOAD DATA功能加快数据导入，提高导入数据到MySQL数据库的性能。 说明： REPLACE 和 IGNORE 修饰符用于处理与现有行具有相同唯一键值（PRIMARY KEY或UNIQUE索引值）的新输入的行。 约束冲突处理配置为"replace

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针对灾难性的故障，RDS有高可用工具会自动进行备机重建，重建完成之后即会上报本事件。 不需要处理。 操作步骤 登录管理控制台。 在管理控制台左上角选择区域和项目。 单击“服务列表 > 云监控服务 ”。 单击页面左侧的“事件监控”，在事件监控页面，单击页面右上角的创建告警规则，根据界面提示配置参数。

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关系数据库增量迁移 CDM支持对关系型数据库进行增量迁移，全量迁移完成之后，可以增量迁移指定时间段内的数据（例如每天晚上0点导出前一天新增的数据）。 增量迁移指定时间段内的数据 适用场景：源端为关系型数据库，目的端没有要求。 关键配置：Where子句+定时执行作业。 前提条件：数据表中有时间日期字段或时间戳字段。

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创建MySQL连接时，使用本地API加速，可以使用MySQL的LOAD DATA功能加快数据导入，提高导入数据到MySQL数据库的性能。 说明： REPLACE 和 IGNORE 修饰符用于处理与现有行具有相同唯一键值（PRIMARY KEY或UNIQUE索引值）的新输入的行。 约束冲突处理配置为"replace

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表名，例如：“TBL_EXAMPLE”。 说明： 表名支持配置通配符（*），实现导出以某一前缀开头或者以某一后缀结尾的所有表（要求表中的字段个数和类型都一样）。例如： table*表示导出所有以“table”开头的表。 *table表示导出所有以“table”结尾的表。 *table*

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关系型数据库数据源 操作场景 使用MS SQL Server、MySQL、Oracle、 GaussDB 和PostgreSQL关系型数据库，作为数据源。 操作步骤 参考登录AstroCanvas界面中操作，登录AstroCanvas界面。 在主菜单中，选择“数据中心”。 在左侧导航栏中，选择“数据源”。

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问题的解的合并。对于大容量数据场景，数据库提供对数据进行“分治处理”的方式即分区，将逻辑数据库或其组成元素划分为不同的独立部分，每一个分区维护逻辑上存在相类似属性的数据，这样就把庞大的数据整体进行了切分，有利于数据的管理、查找和维护。 父主题： 大容量数据库

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问题的解的合并。对于大容量数据场景，数据库提供对数据进行“分治处理”的方式即分区，将逻辑数据库或其组成元素划分为不同的独立部分，每一个分区维护逻辑上存在相类似属性的数据，这样就把庞大的数据整体进行了切分，有利于数据的管理、查找和维护。 父主题： 大容量数据库

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问题的解的合并。对于大容量数据场景，数据库提供对数据进行“分治处理”的方式即分区，将逻辑数据库或其组成元素划分为不同的独立部分，每一个分区维护逻辑上存在相类似属性的数据，这样就把庞大的数据整体进行了切分，有利于数据的管理、查找和维护。 父主题： 大容量数据库

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问题的解的合并。对于大容量数据场景，数据库提供对数据进行“分治处理”的方式即分区，将逻辑数据库或其组成元素划分为不同的独立部分，每一个分区维护逻辑上存在相类似属性的数据，这样就把庞大的数据整体进行了切分，有利于数据的管理、查找和维护。 父主题： 大容量数据库

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配置Hive读取关系型数据库数据 操作场景 Hive支持创建与其他关系型数据库关联的外表。该外表可以从关联到的关系型数据库中读取数据，并与Hive的其他表进行Join操作。 目前支持使用Hive读取数据的关系型数据库如下： DB2 Oracle 本章节适用于 MRS 3.x及后续版本。

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