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成本管理 本章节介绍分布式数据库中间件DDM的成本构成,并提供成本优化建议,希望能帮助您通过成本管理来降低成本,在业务快速发展的同时实现利益最大化。 成本构成 成本分配 成本分析 成本优化
使用限制 网络访问使用限制 DN实例使用限制 不支持的特性和使用限制 高危操作提示
DDL DDL概述 创建表 拆分算法概述 拆分算法使用说明 父主题: SQL语法
TRUNCATE TABLE HINT-DB HINT-TABLE HINT-DB/TABLE 补充说明 父主题: 实用SQL语句
全局序列 全局序列概述 nextval、currval在全局序列的使用 全局序列在INSERT或REPLACE语句中的使用 父主题: SQL语法
分片变更 特性和应用场景介绍 变更评估 预检查 分片变更操作指导
权限管理 创建用户并授权使用DDM DDM自定义策略 数据库账号权限说明
账号权限 账号权限介绍 账号规则 权限管理 父主题: 账号管理
实例管理 实例状态 购买实例 只读业务隔离 变更规格 计算节点扩容 计算节点缩容 重启实例或节点 删除实例 表数据重载 设置参数模板 修改DDM实例参数 版本回滚 版本升级 版本变更 DDM引擎及操作系统更新
连接管理 访问控制 修改实例和组内网地址 绑定和解绑弹性公网IP 修改DDM服务端口 修改实例安全组 打开和关闭SSL数据加密
例如:2019-1-15,当根据分库键确定分库后,确定分表的计算方式是:一周的第几天mod分表数,即:3 mod 7 = 3。 您可以使用如下SQL查询指定日期的工作日索引(0 = 星期一,1 = 星期二,... 6 = 星期日)。 mysql> SELECT WEEKDAY('2019-01-15');
DDM采用多个无状态节点集群式部署模式,通过弹性负载均衡地址提供服务。 DDM节点自身宕机类故障,对于已建立在故障节点上的连接会断连报错,DDM集群整体服务不受影响,通常情况下可在5秒内将故障节点从集群中剔除。 下挂数据节点故障,通常情况下可以在下挂数据节点恢复后30秒内完全恢复正常服务能力。 父主题: DDM通用类
该指标用于统计数据面服务Core的慢SQL条数。 ≥ 0 counts DDM节点 1分钟 ddm_rt_avg 平均响应时延 该指标用于统计数据面服务Core的SQL平均响应时延。 ≥ 0 ms DDM节点 1分钟 ddm_connections 连接数 该指标用于统计数据面服务Core的连接数。
表数据重载 DDM跨region容灾场景下,通过数据复制服务(DRS)进行存储层数据迁移,迁移完成之后,目标DDM无法感知逻辑表信息所在位置,所以需要在目标DDM主动下发“表数据重载”,重新加载信息,跟分片建立联系。 操作步骤 登录分布式数据库中间件控制台。 在“实例管理”页面,选择目标实例。
R,VARCHAR)。 在SQL语句中对整数类型拆分键设置值时不要进行类型转换,类型转换可能造成路由计算失败后路由至默认分片,造成目标数据查询不到。 路由方式 根据拆分键的键值直接按分库数/分表数取余。如果键值是字符串,则字符串会被计算成哈希值再进行计算,完成路由计算(大小写敏感)。
R,VARCHAR)。 在SQL语句中对数字类型拆分键设置值时不要进行类型转换,类型转换可能造成路由计算失败后路由至默认分片,造成目标数据查询不到。 路由方式 实现原理同MOD_HASH算法一致,区别在于MOD_HASH_CI算法对大小写不敏感,而MOD_HASH算法对大小写敏感。
权限隔离。 将DDM资源委托给更专业、高效的其他华为云账号或者云服务,这些账号或者云服务可以根据权限进行代运维。 如果华为云账号已经能满足您的要求,不需要创建独立的IAM用户,您可以跳过本章节,不影响您使用DDM服务的其它功能。 本章节为您介绍对用户授权的方法,操作流程如图1所示。
DN管理介绍 DN管理提供数据节点管理服务,管理DDM实例关联的RDS for MySQL实例,展现实例的状态、存储、规格、读权重等信息,提供设置读权重、同步DN信息、开启读写分离的快捷操作。实例关联的DN个数不能超过256个。 表1 功能介绍 功能 使用场景 同步DN信息 主要
将导致DDM无法获取该逻辑表的数据,且后续无法正常使用。 修改记录 如修改全局表记录,将会影响各分片数据一致性。 修改白名单 需要确保DDM服务在RDS for MySQL实例的白名单内,否则DDM服务将无法访问RDS for MySQL实例。 父主题: RDS相关类
保证分片变更后字符的展示和排序一致。 请联系DDM运维人员。 物理表建表语句检查 保证各物理分片上的表结构保持一致。 请先使用check table 命令查询表结构不一致详情,之后再使用alter 语法对表进行修正。 主键检查 要求源库所有表都具有主键,且拆分键是主键一部分以保证分片变更后数据一致性。