表的自增AUTO_INCREMENT初值与步长 AUTO_INCREMENT的初值与步长由“auto_increment_increment”和“auto_increment_offset”参数决定。 auto_increment_offset：AUTO_INCREMENT值的初值。

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表的自增AUTO_INCREMENT超过数据中该字段的最大值加1 在数据表中会发现AUTO_INCREMENT的值不等于表中字段最大值+1，可能原因有以下几种： 如果步长不为1，则AUTO_INCREMENT=最大值+步长。关于步长不为1的参数说明，请参见14.1.62 表的自增

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表的自增AUTO_INCREMENT初值与步长 数据表中自增字段的AUTO_INCREMENT的初值与步长由auto_increment_increment和auto_increment_offset参数决定。 auto_increment_offset：AUTO_INCREMENT值的初值。

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修改表的自增AUTO_INCREMENT值 AUTO_INCREMENT修改时，遵循如下约束限制： 当AUTO_INCREMENT大于表中数据的最大值时，可以在取值范围内任意修改为更大的值。 show create table animals; +---------+-----

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修改表的自增AUTO_INCREMENT值 修改方法如下： 当AUTO_INCREMENT大于表中数据的最大值时，可以在取值范围内任意修改为更大的值。 mysql> show create table animals; +---------+------------------

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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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分桶统计 概述 对数据集的某些列，进行分桶，即直方图统计。 输入 参数 子参数 参数说明 inputs dataframe inputs为字典类型，dataframe为pyspark中的DataFrame类型对象 输出 统计结果数据集 参数说明 参数 子参数 参数说明 select_columns_str

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自增属性AUTO_INCREMENT为什么未在表结构中显示 场景描述 创建表时，添加了自增属性AUTO_INCREMENT，执行show create table，自增属性未在表结构中显示。 创建表： 执行show create table xxx，未显示自增属性AUTO_INCREMENT：

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自增属性AUTO_INCREMENT为何未在表结构中显示 场景描述 创建表时，添加了自增属性AUTO_INCREMENT，执行show create table，自增属性未在表结构中显示。 创建表： 执行show create table xxx，未显示自增属性AUTO_INCREMENT：

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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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自增字段取值 RDS for MySQL对自增字段赋值有以下几种方法： # 表结构 CREATE TABLE animals ( id MEDIUMINT NOT NULL AUTO_INCREMENT, name CHAR(30) NOT NULL,

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自增字段取值 GaussDB (for MySQL)对自增字段的赋值有以下几种方法： # 表结构 CREATE TABLE animals ( id MEDIUMINT NOT NULL AUTO_INCREMENT, name CHAR(30) NOT NULL

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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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百分位统计 概述 对用户选择的数值列进行百分位统计。 输入 参数 子参数 参数说明 inputs dataframe inputs为字典类型，dataframe为pyspark中的DataFrame类型对象 输出 统计结果数据集 参数说明 参数 子参数 参数说明 select_columns_str

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二分k均值 概述 二分k-means算法是分层聚类（Hierarchical clustering）的一种，分层聚类是聚类分析中常用的方法。 分层聚类的策略一般有两种： 聚合：这是一种自底向上的方法，每一个观察者初始化本身为一类，然后两两结合。 分裂：这是一种自顶向下的方法，所有

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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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云数据库 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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解决方案 如果数据变化较多，表中实际数据量远小于自增主键的容量，则可以考虑将该表的数据全量导入新表，删除原表，然后rename将新表名改回原表名。（数据导入导出的方法有多种，此处仅为示例） mysql> create table auto_test5_tmp(id tinyint not

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二分类评估 概述 对二分类模型预测的结果数据集进行评估。 输入 参数 子参数 参数说明 inputs dataframe inputs为字典类型，dataframe为pyspark中的DataFrame类型对象 输出 二分类的评估指标：pr面积、roc面积、准确率、精确率、召回率、F1、混淆矩阵等

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