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通过调用IAM服务的“获取用户Token”接口来获取。 表3 请求Body参数 参数 是否必选 参数类型 描述 password 是 String 待测试是否是弱密码的字符串。 响应参数 状态码： 200 表4 响应Body参数 参数 参数类型 描述 is_weak_password Boolean
增长，建议每个数据节点上最小8分片，最大不超过64分片。 单击“下一步”。 在数据节点可用性检测页面，输入关联数据节点的账号及密码，单击“测试”。 数据节点账号所需权限: SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE, CREATE, DROP, RELOAD, PROCESS
for MySQL实例版本需要保持一致。 使用说明 本实践的资源规划仅作为演示，实际业务场景资源以用户实际需求为准。 本实践端到端的数据为测试数据，仅供参考。 父主题： 通过数据复制服务（DRS）将RDS for MySQL数据迁移到DDM
DDM”，进入DDM管理控制台。 在实例管理页面，单击实例对应操作栏的“登录”。 在弹出的对话框中输入创建DDM账号中的DDM账户名和密码，单击“测试连接”检查。 连接成功后单击“登录”，登录DDM实例。 单击创建逻辑库并关联RDS for MySQL实例中创建的逻辑库db_test。
案。 对于数据表和数据量较大的场景，建议您在管理控制台右上角，提交工单或售后服务联系DDM客服进行支撑，在正式数据迁移前进行充分的迁移演练测试。 由于DDM仅支持通过弹性云服务器（ECS）访问，因此需要先将数据库导出为文件并上传到ECS，然后从ECS将文件中的数据导入到DDM。 迁移方式
特性和应用场景介绍 分片变更是DDM的一项核心功能，通过增加数据节点数或者增加分片数，提高数据存储能力和并发支持能力。可解决随着业务增长，逻辑库对应的物理存储空间不足问题。分片变更过程对业务影响相对较小，可在不影响您业务使用的情况下快速解决业务在快速发展的过程中针对数据库扩展性产生的后顾之忧与运维压力。
分布式数据库中间件 DDM”，进入DDM管理控制台。 选择DDM实例，单击迁移的目标实例的操作列的“登录”。 在弹出的对话框中输入密码，单击“测试连接”检查。 连接成功后单击“登录”。 查看并确认目标库名和表名等，确认相关数据是否迁移完成。 父主题： 通过数据复制服务（DRS）将RDS
的不利影响，包括性能降低和系统不稳定。修改参数时应始终保持谨慎，且修改参数模板前要备份数据。将参数模板更改应用于使用DDM实例前，您应当在测试实例上试用这些参数模板设置更改。 每个用户最多可以创建100个DDM参数模板。 同一项目下的所有DDM实例共享参数模板配额。 操作步骤 登录分布式数据库中间件控制台。
// 开启事务 connection.setAutoCommit(false); // 插入测试数据 String insertSql = "insert into account(account_number
nextval、schema.seq.currval使用，如果不指定schema，默认是当前连接schema下的全局序列。 支持并发获取全局序列，在多session下并发通过schema.seq.nextval获取全局序列能够产生唯一值。 前提条件 已有两个逻辑库dml_test_1和dml_test_2。
连接DDM并登录对应逻辑库后执行。 拆分 单表 获取原表建表语句，连接DDM并登录对应逻辑库后执行。 非拆分 单表 清理目标DDM实例的测试数据，防止和待迁移数据冲突。 准备RDS for MySQL实例。 导出数据 此处以本地IP连接的方式介绍，通过使用mysqldump工具来导出数据。
连接DDM并登录对应逻辑库后执行。 拆分 单表 获取原表建表语句，连接DDM并登录对应逻辑库后执行。 非拆分 单表 清理目标DDM实例的测试数据，防止和待迁移数据冲突。 准备RDS for MySQL实例。 导出数据 此处以本地IP连接的方式介绍，通过使用mysqldump工具来导出数据。
连接DDM并登录对应逻辑库后执行。 拆分 单表 获取原表建表语句，连接DDM并登录对应逻辑库后执行。 非拆分 单表 清理目标DDM实例的测试数据，防止和待迁移数据冲突。 准备新RDS for MySQL实例。 导出数据 从源华为云上自建MySQL中将表数据导出到单独的SQL文本文件中。
Middleware，简称DDM），解决单机关系型数据库对硬件依赖性强、数据量增大后扩容困难、数据库响应变慢等难题。突破了传统数据库的容量和性能瓶颈，实现海量数据高并发访问。 云图说 立即使用 成长地图 由浅入深，带您玩转DDM 01 了解 分布式数据库中间件（Distributed Database M
数据量在1000万条以下的表，不建议分片。 数据量在1000万条以上的表，建议分片。将数据分片存储后，既能解决单张表容量过大带来的性能瓶颈，同时提高并发支持。注意要选择合适的拆分键，提前做好规划。 业务读取尽量少用多表JOIN，同一个事务避免跨分片。 查询条件尽量带上拆分键，避免全拆分表扫描。
情况，设计合适的迁移方案。 对于数据量较大的场景，建议通过工单或售后服务联系DDM技术支持人员进行支撑，在正式数据迁移前进行充分的迁移演练测试。 迁移前准备 准备可以访问旧RDS实例、目标DDM实例和目标DDM实例关联的RDS实例的ECS。 确保旧RDS实例、目标DDM实例和目标
秒值丢失。 优化部分复杂查询下的字段别名显示。 修复Rename操作混在其他ddl语句后面操作成功后，新表无法使用。 修复Sequence并发插入报错问题。 3.0.9 新功能 支持对Sequence自增进度查询能力。 支持单条大小超过16M的记录查询。 支持MariaDB Connector/J驱动。
for MySQL实例性能，请选择在业务低峰时间导入。 建议不要同时发起多个LOAD DATA请求。多个LOAD DATA同时进行，数据高并发写入，表锁竞争以及系统IO抢占会影响总体效率，可能会出现SQL事务超时现象，导致LOAD DATA全部失败。 由于分布式事务的特性，使用LOAD
EXCLUSIVE} } 在使用Online DDL语法时，最终ALGORITHM、LOCK选项生效位置为后端数据库，当后端有多个数据库时，DDM表现出的并发性可能与参数值不一致。 使用示例 增加字段 # 向表t2中增加字段x，类型为int，Online DDL 算法为inplace，锁为NONE
0的协议和语法。 读写分离 DDM的读写分离功能对应用透明，无需修改任何业务代码，将只读实例添加到DDM即可。提升数据库处理能力，提高访问效率，轻松应对高并发的实时交易场景。 全局序列 DDM支持分布式全局唯一且有序递增的数字序列。满足业务在使用分布式数据库下对主键或者唯一键以及特定场景的需求。
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