DRDS DDLSQL语法创建拆分表

DRDS的自动分库分表是采用拆分表来实现的，即将原先的一个大表拆分为分布在多个数据库中的分表，每个分表只存储一部分数据，从而提高了对表增删改查的性能。

虽然DRDS将一个大表拆分成了多个小表，但这对用户是透明的，用户还是可以使用原先的表名访问所有分表中的数据，DRDS会根据SQL语句中拆分字段的值来判断将SQL语句发往哪个分表中执行。

因此，在DRDS中定义一个拆分表跟传统的非拆分表相比，主要有两个关键的地方需要定义：

• 拆分字段：使用哪个字段对表中的数据进行拆分。
• 拆分函数：使用什么算法对表中的数据进行拆分。

语法

CREATETABLEtable_name(create_definition,...)[DRDSpartitionoptions]

[DRDSPartitionOptiosn]语法

dbpartitionbyINT_MOD([column_name])|STRING_HASH([column_name])|YYYYMM([column_name])START([start_date])PERIOD[num]|YYYY([column_name])START([start_date])PERIOD[num]

注意事项

• [DRDSPartitionOptiosn]部分的语法必须在放在最后
• 表的主键必须是拆分字段
• 对于按时间和日期拆分的表，每个分表只存储一个时间段的数据，不会循环使用。当分表用尽后，用户需要手动对分表进行扩展。例如，用户的某个DRDS数据库有16个分库，其中表tab1按年月拆分，每个月一个分表，因此总共可以存储16个月的数据。如果用户需要存储更多时间段的数据，需要手动增加分库数目，并对表进行扩展。

拆分函数

目前DRDS支持以下的拆分函数，函数名不区分大小写

• INT_MOD():对整型字段进行拆分，支持int，smallint，bigint，tinyint，mediumint
• STRING_HASH()：对字符字段进行拆分，支持char，varchar
• YYYYMM()：对时间，日期字段进行拆分，按月拆分，支持timestamp，date，datetime
• YYYY()：时间，日期字段进行拆分，按年拆分，支持timestamp，date，datetime

关键字：（不区分大小写）

• START：按时间拆分时，数据的起始时间，格式为‘YYYY’或者‘YYYY-MM’，其他格式将不被接受，例如start('2018')或start('2018-05')
• PERIOD：按时间拆分时，每多少时间周期的数据放入到一个分表中，例如每3个月，或每2年的数据放入一个分表中

示例

• 按整型字段拆分

createtableddl_demo1(idint,namevarchar(10)default‘’,deptvarchar(10)notnull,primarykey(id))ENGINE=InnoDBDEFAULTCHARSET=utf8dbpartitionbyint_mod(id);

• 按字符字段拆分

createtableddl_demo2(idint,namevarchar(10)default‘’deptvarchar(10)notnull,primarykey(name))ENGINE=InnoDBDEFAULTCHARSET=utf8dbpartitionbystring_hash(name);

• 使用YYYYMM函数，数据的起始时间为2019年5月，每3个月的数据放入一个分表中

createtableddl_demo3(order_idint,order_datedatetime)ENGINE=InnoDBDEFAULTCHARSET=utf8dbpartitionbyYYYYMM(order_date)start('2019-05')period3;

• 使用YYYY函数，数据的起始时间为2000年，每2年的数据放入一个分表中

createtableddl_demo4(order_idint,order_datedatetime)ENGINE=InnoDBDEFAULTCHARSET=utf8dbpartitionbyYYYY(order_date)start('2000')period2;删除拆分表

删除表的语法为标准SQL

droptabletable_name1,table_name2,table_name3,......

例如：

droptableddl_demo1,ddl_demo2,ddl_demo3,ddl_demo4;扩展拆分表

备注：只支持按时间或日期进行拆分的表

对于按日期时间进行拆分的表，每个分表只存储一个时间段的数据，不会循环使用。当分表用尽后，用户需要手动对分表进行扩展。扩展分表有两个步骤：

• 通过控制台添加分库
• 连接到DRDS数据库中，执行SQL，扩展相应的表

例如，用户的某个DRDS数据库有24个分库，其中表tab1按年月拆分，每个月一个分表，因此总共可以存储24个月的数据。如果用户需要存储更多时间段的数据，需在控制台上，添加新的分库，并通过SQL扩展分表。

1.在所有新增的分库中扩展分表

在所有新增的分库中扩展分表，推荐使用这种方式

altertabletablenameaddpartitionsonalldbpartitions;

例如

altertabledemo_timetbaddpartitionsonalldbpartitions;

2.在指定的分库中扩展分表

如果只想在特定的分库上扩展分表，可以使用下面的SQL：

altertabletablenameaddpartitionsonsubdbname1,subdbname1,subdbname1,.......

subdbname：是DRDS在RDSMySQL上的分库名，可以在控制台阿里云数据库详情中【库管理】页面中查看当前数据库的所有分库名

例如在分库db1_drds_593c_17,db1_drds_593c_18,db1_drds_593c_19,db1_drds_593c_20中扩展分库

altertabledemo_timetbaddpartitionsondb1_drds_593c_17,db1_drds_593c_18,db1_drds_593c_19,db1_drds_593c_20;删除拆分表的分区

备注：只支持按时间或日期进行拆分的表

对于按时间或日期进行拆分的表，可以通过直接删除某个分库上的分表进行历史数据的高效批量清理，预发如下：

altertabletablenamedropdbpartitionsubdbname;

subdbname：是DRDS在RDSMySQL上的分库名，可以在控制台阿里云数据库详情中【库管理】页面中查看当前数据库的所有分库名

例如表timetb在分库db1_drds_593c_17的存储的历史数据是24个月以前的，不再需要，可以通过下面的SQL直接清除。

altertabletimetbdropdbpartitiondb1_drds_593c_17;