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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整个迁移过程中，不允许源端DDM正在迁移的表做改变拆分键的操作；也不允许将单表/广播表改为拆分表，拆分表改为单表/广播表。 全量迁移阶段： 任务启动和全量数据迁移阶段，请不要在源数据库执行DDL操作，否则可能导致任务异常。 增量迁移阶段： 选择表级对象迁移时，增量迁移过程中不支持对表进行重命名操作。 增

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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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通过DDM对RDS for MySQL实例进行分库分表 方案概述 RDS for MySQL准备 DDM准备 创建DRS迁移任务

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te模型可以是Key列和Value列。分桶列可以和Partition列相同或不同。 分桶列的选择，是在查询吞吐和查询并发之间的一种权衡： 如果选择多个分桶列，则数据分布更均匀。如果一个查询条件不包含所有分桶列的等值条件，那么该查询会触发所有分桶同时扫描，这样查询的吞吐会增加，单个

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配置告警规则的基本信息。 图6 告警规则基本信息 表5 配置规则信息 参数 参数说明 名称 系统会随机产生一个名称，用户也可以进行修改。 取值样例：alarm-b6al 描述 告警规则描述（此参数非必填项）。 配置告警内容参数。 图7 告警规则 表6 配置告警内容参数 参数 参数说明

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RDS for MySQL支持分库分表及读写分离的业务功能吗 RDS支持分库分表及读写分离功能，具体如下： 分库分表功能依赖于所使用的 分布式数据库 中间件（Distributed Database Middleware，简称DDM），用于解决存储空间或者性能拓展的问题，详见通过DDM对RDS

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分单（委派） 功能介绍 针对合同物流，介绍货主将运输需求委派给承运商的方式。 应用场景 场景一：订单给到承运商，承运商组合线路运输，无固定承运商合同且单量少 在自有运力无法满足现有业务情况下，货主会向外寻找第三方车辆完成运输任务。 运输合同一般是按照运输线路，运输货量等形式签订，

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不能同时设置“topic-pattern”和“topic”配置项 topic-pattern：主题模式，用于source表，可使用正则表达式的主题名称。 【示例】以下source表将订阅所有以“test-topic-”开头，单个数字结尾的主题消息： CREATE TABLE payments

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组页面。 图1 设置安全组规则 在“入方向规则”子页签下单击“添加规则”，在“添加入方向规则”弹出框中填选安全组信息，单击“确定”。 单击可以依次增加多条入方向规则。 图2 添加入方向规则 表1 入方向参数说明 参数 说明 取值样例 协议端口 安全组规则作用的协议。 目前支持“全

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查看规则列表 功能介绍 查询扫描规则列表，返回扫描规则总数和扫描规则列表 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /v1/{project_id}/sdg/server/scan/rules 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String

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取值范围：当前支持的操作符有：>，<，>=，<=，=，in:表示在指定值中匹配和between:表示数值区间。 value String 参数说明：数据比较表达式的右值。与数据比较操作符between联用时，右值表示最小值和最大值，用逗号隔开，如“20,30”表示大于等于20小于30。 in_values

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的仔细设计，能够尽可能的减少不必要的数据shuffle。 选择存储方案 【建议】表的存储类型是表定义设计的第一步，用户业务类型是决定表的存储类型的主要因素，表存储类型的选择依据请参考表1。 表1 表的存储类型及场景 存储类型 适用场景 行存 点查询(返回记录少，基于索引的简单查询)。

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自动建表映射规则 配置字段映射时，数据源支持的数据类型请参见表1，以确保数据完整导入到目的端。 表1 支持的数据类型 数据连接类型 数据类型说明 MySQL 请参见MySQL数据库作为源端时目的端自动建表支持的数据类型。 MySQL数据库作为源端时目的端自动建表支持的数据类型 源

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String 项目ID 表2 Query参数 参数 是否必选 参数类型 描述 name 否 String 规则名称 limit 否 Integer 查询返回记录的数量限制 offset 否 Integer 偏移量，表示查询该偏移量后面的记录 请求参数 表3 请求Header参数 参数

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的仔细设计，能够尽可能的减少不必要的数据shuffle。 选择存储方案 【建议】表的存储类型是表定义设计的第一步，用户业务类型是决定表的存储类型的主要因素，表存储类型的选择依据请参考表1。 表1 表的存储类型及场景 存储模型 优点 缺点 适用场景 行存 数据按照行进行存储，在查询某一行数据时，可以快速定位到目标位置。

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ClickHouse表开发规则 提前在ClickHouse中创建表 Flink作业在ClickHouse中找不到对应表会报错，所以需提前在ClickHouse中创建好对应的表。 Flink写ClickHouse不支持删除操作 由于不支持删除操作，Flink无法对ClickHous

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数据库名称支持正则表达式以读取多个数据库的数据，例如flink(.)*表示以flink开头的数据库名。 table-name 是 无 String 访问的表名。 表名支持正则表达式以读取多个表的数据，例如cdc_order(.)*表示以cdc_order开头的表名。 port 否

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数据库名称支持正则表达式以读取多个数据库的数据，例如flink(.)*表示以flink开头的数据库名。 table-name 是 无 String 访问的表名。 表名支持正则表达式以读取多个表的数据，例如cdc_order(.)*表示以cdc_order开头的表名。 port 否

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查看规则集的规则列表 功能介绍 根据项目ID、规则集ID等条件查询规则列表。 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /v2/{project_id}/ruleset/{ruleset_id}/rules 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id

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Each节点，每次循环调用分表作业，分别将参数001、002、003传递给子作业，生成不同的分表抽取任务。 关键配置如下： 子作业：选择“分表作业” 数据集：[['001'],['002'],['003']] 子作业参数：@@#{Loop.current[0]}@@ 此处子作业参数的EL表达式需要

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