DD如何使用
使用要求
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。
DRDS 实例的版本必须是 5.1.28-1320920 及其以上的版本。DRDS 版本说明请参考文档版本说明。
路由方式
根据分库键的时间值所对应的当月的日期进行取余运算并得到分表下标。
使用场景
DD 适用于按一个月的天数（即日期）进行分表，分表的表名的下标就是一个月中的第某天，一个月最多有31天。
使用示例
假设先按 id 对用户进行分库，再需要对 create_time 列按日进行分表，并要求每天都对应一张物理表，则应该使用如下的建表 DDL：
create table test_dd_tb (
id int,
name varchar(30) DEFAULT NULL,
create_time datetime DEFAULT NULL,
primary key(id)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8
dbpartition by HASH(id)
tbpartition by DD(create_time) tbpartitions 31;
注意事项
由于一个月最多是 31 天，当按 DD 进行分表时，所以各个分库的分表数目不能超过 31 张。
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您提到的是阿里云分布式关系型数据库（DRDS，Distributed Relational Database Service）中的一种分表策略——按日期分表（DD, Date Distribution）。这种策略特别适用于那些需要根据时间序列数据，尤其是按天进行数据切分和管理的场景。下面是对您提供的信息的一个总结和补充说明：
使用要求
- 拆分键类型：指定用于分表的列（即拆分键）必须是 DATE、DATETIME 或 TIMESTAMP 类型之一，这是因为这些类型直接关联到日期和时间，便于按照时间维度进行数据划分。
- 功能限制：DD 分表函数仅能用于分表操作，不能作为分库函数使用。这意味着在 DRDS 的架构设计中，首先需要确定好分库的策略（例如基于 HASH(id)），然后在此基础上对每个分库内的数据再按日期进行分表。
- 版本兼容性：确保 DRDS 实例的版本至少为 5.1.28-1320920 或更高版本，以支持 DD 分表功能。老版本可能不提供此特性。
路由方式
DD 分表通过将分表键（如 create_time）对应日期的天数取余运算来决定数据落入哪个物理表。这种方式确保了每天的数据能够均匀分布到不同的表中。
使用场景
适合于日志系统、交易记录、用户行为分析等场景，其中数据量随时间累积且通常按天查询或统计最为频繁。
使用示例
假设您的业务需要根据用户ID分库，并希望每天的数据存储在单独的表中，可以采用如下DDL语句创建表：
CREATE TABLE test_dd_tb (
id INT,
name VARCHAR(30) DEFAULT NULL,
create_time DATETIME DEFAULT NULL,
PRIMARY KEY (id)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8
DBPARTITION BY HASH(id)
TBPARTITION BY DD(create_time) TBPARTITIONS 31;
这里，DBPARTITION BY HASH(id)指定了根据用户ID进行分库，而TBPARTITION BY DD(create_time) TBPARTITIONS 31则表示根据create_time字段按日分表，最多创建31个分表，对应一个月中的每一天。
注意事项
- 分表数量限制：由于每个月最多31天，因此使用DD分表时，单个分库下的分表数目不应超过31张。
- 数据倾斜问题：需注意月末或特殊日期（如节假日）可能导致某些表的数据量显著高于其他表，影响查询效率，可通过合理设计数据归档策略缓解。
- 维护与查询：随着表数量的增长，数据库的维护成本和复杂度会增加，同时编写跨表查询语句时也需要考虑如何高效地合并数据。
综上所述，DD 分表策略在处理时间序列数据时非常有效，但实施前应充分评估业务需求、数据规模及查询模式，以确保方案的适用性和效率。
