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如何处理表中存在主键重复的数据 场景 DDM实例的逻辑表中已存在主键数据类型边界值的记录，如果插入的数据超过主键数据类型的范围，表中会出现主键重复的数据。 处理方法 登录云服务管理控制台。 在RDS for MySQL的“实例管理”页面，查找DDM实例对应的RDS for MySQL实例，单击目标RDS
在我的凭证下，您可以查看账号ID和用户ID。通常在调用API的鉴权过程中，您需要用到账号、用户和密码等信息。 区域 指云资源所在的物理位置，同一区域内可用区间内网互通，不同区域间内网不互通。通过在不同地区创建云资源，可以将应用程序设计的更接近特定客户的要求，或满足不同地区的法律或其他要求。 可用区 一个可用
全局序列结合insert和replace的使用只支持拆分表，不支持广播表和单表。 nextval和currval在insert和replace语句中是从左到右执行的，如果一条语句使用同一个全局序列nextval多次，每出现一次就递增一次。 全局序列是属于逻辑库的，删除逻辑库，所在删除逻辑库的全局序列也会被删除。
使用mysqldump从MySQL导出数据非常缓慢的原因 mysqldump客户端的版本和DDM所支持的MySQL版本不一致，可能会导致从MySQL导出数据非常缓慢。 建议版本保持一致。 父主题： DDM使用类
如何处理DDM逻辑库与RDS实例的先后关系 DDM逻辑库与关联的RDS强相关，不允许直接删除关联的RDS，这会导致业务不可用且逻辑库也会删除失败。如果需要删除，先删除逻辑库再删除RDS。 父主题： DDM使用类
查询创建逻辑库可选取的数据库实例列表 功能介绍 查询创建逻辑库可选取的数据库实例列表。 接口约束 无 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI GET /v1/
一个DDM实例关联的不同数据节点之间是否可以共享数据 一个DDM实例关联的不同数据节点之间数据是互相独立的，无法共享。 父主题： DDM通用类
每一行表示一个不一致的物理拆分表的详细检查结果。 DATABASE_NAME：物理表所在的物理分库。 TABLE_NAME：物理表表的表名。 TABLE_TYPE：物理表所属逻辑表类型。 EXTRA_COLUMNS：该物理表多出来的列。 MISSING_COLUMNS：表示该物理表缺少的列。 DIFFERENT_COLUMNS:
检查当前逻辑库下所有逻辑表各分表的DDL一致性 用途：用于对某逻辑库所有的逻辑表的一致性情况进行全局概览。 命令格式： check table 命令输出： 如果全部逻辑表都一致, 输出结果为： 如果存在不一致的逻辑表, 输出结果为： 输出详解： 每一行表示一个逻辑表的检查结果概况。 DATABASE_NAME：逻辑库名称。
Eye）提供安全、可扩展的统一监控方案，通过云监控服务集中监控DDM的各种指标，基于云监控实现告警和事件通知。 云审计服务（CTS） 云审计服务（Cloud Trace Service），提供DDM服务资源的操作记录，记录内容包括您从云计算平台发起的云服务资源操作请求以及每次请求的结果，供您查询、审计和回溯使用。
压力机（1台sysbench）：32U64G 测试环境不同，测试结果可能会有小范围的波动，此为正常现象。 测试工具 Sysbench是一款基于LuaJIT的，模块化多线程基准测试工具，常用于数据库基准测试。通过内置的数据库测试模型，采用多线程并发操作来评估数据库的性能。了解Sysbench更多详情，请访问https://github
String 逻辑库的创建时间。 status String 状态。 updated String DDM实例最后更新时间。 databases Array of GetDatabases objects 逻辑库分片的详细信息。 shard_mode String 逻辑库的工作模式。 cluster表示逻辑库是拆分模式。
修改实例安全组 DDM服务支持修改数据库实例的安全组。 更多配置安全组操作，请参考如何选择和配置安全组。 使用须知 修改安全组后可能导致当前DDM实例与关联的数据节点网络不通，请谨慎选择。 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，选择指定的实例，单击实例名称。 在基本信息
会影响DDM对join算法的选择，无法使用最高效的算法。 这里的大表和小表的意思不是指原始表的规模，指的是经过where条件过滤之后的数据规模。 子查询 不建议子查询包含在OR表达式中，或者是子查询的关联条件包含在OR表达式中 不建议使用含有limit的标量子查询，如 select
松应对高并发的实时交易场景。 物联网数据 在工业监控和远程控制、智慧城市的延展、智能家居、车联网等物联网场景下，传感监控设备多，采样频率高，数据规模大，会产生超过单机数据库存储能力极限的数据，造成数据库容量瓶颈。DDM提供的容量水平扩展能力，可以有效的帮助用户低成本的存储海量数据。
成本优化 在您通过成本中心了解和分析您的成本情况后，您可以确定成本偏高的原因，然后采取针对性的优化措施。 资源优化 您可以通过云监控服务监控资源的使用情况，识别空闲资源，寻找节约成本的机会。也可以根据成本分析阶段的分析结果识别成本偏高的资源，然后采取针对性的优化措施。 通过CES查看分布
DD按日期哈希 适用场景 DD适用于按日期的天数进行分表，分表的表数就是日期的天数。 使用说明 拆分键的类型必须是DATE/DATETIME/TIMESTAMP其中之一。 只能作为分表函数使用，但不能作为分库函数。 路由方式 根据拆分键的时间值的日期的天数进行取余运算并得到分表下标。 例
您可以使用参数模板中的参数来管理DDM实例中的参数配置。参数模板就像是DDM参数配置的容器，这些值可应用于一个或多个DDM实例。 如果您在创建DDM实例时未指定客户创建的参数模板，系统将会为您的实例适配默认的参数模板。该默认参数模板包含多个系统默认值，具体根据计算等级、实例的分配存储空间
MMDD适用于按一年的天数（即一年中日期）进行分表，分表的表名的下标就是一年中的第几天，一年最多366天。 使用说明 拆分键的类型必须是DATE/DATETIME/TIMESTAMP其中之一。 只能作为分表函数使用，但不能作为分库函数。 路由方式 根据拆分键的时间值所对应的日期在一年中对
适用于需要按年份与一年的天数进行分库的场景，建议该函数与tbpartition YYYYDD(ShardKey) 联合使用。 使用说明 拆分键的数据类型必须是DATE / DATETIME / TIMESTAMP其中之一。 路由方式 根据拆分键的时间值的年份与一年的天数计算哈希值，然后再按分库/表数取余。
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