YYYYMM_OPT如何使用
使用要求
拆分键的类型必须是 DATE / DATETIME / TIMESTAMP 其中之一。
用户数据的时间的年份与月份是随时间自然增长的，而不是随机。
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。
优化点
相对于 YYYYMM，YYYYMM_OPT 随着时间线递增能够保持数据在各个 RDS 实例之间的均衡分布。
例如，假设用户在 DRDS 实例上挂了 2 个 RDS 实例，共 16 个分库，通常 DB0~DB7 的分库在一个 RDS 实例上，DB8~DB15 的分布在另外的 RDS 实例上。
那么，下图就是分别使用 YYYYMM 与 YYYYMM_OPT 进行分库时，它们的映射结果（只分库不分表）的对比：
拆分函数
YYYYMM_OPT 的各个 RDS 实例之间的数据均衡性，有助于充分利用各个 RDS 实例的性能。
关于 YYYYMM 与 YYYYMM_OPT 的选择：
如果业务数据的时间按顺序逐渐增大的，并且各个时间点的数据量相差不大，那么适合用 YYYYMM_OPT 实现 RDS 实例之间的数据均衡；
如果业务数据的时间会比较跳跃，数据的时间点出现比较随机，那么适合用 YYYYMM。
路由方式
根据分库键的时间值的年份与月份进行计算哈希值，然后再将哈希值按分库数去取余，完成路由计算
分库分表键的哈希计算过程会根据 DRDS 之下的 RDS 实例的数目适当考虑 RDS 实例间数据的均衡性并选
使用场景
业务需要按年月进行分库分表。
用户希望 DRDS 的各个 RDS 实例的数据量保持相对均衡。
拆分键的时间呈顺序递增（即不是随机的）并且各个月份的数据量相对平均的前提下（例如，每个月的流水日志，它随着月份不断增大，数据不会集中在同一个 RDS 上）。
注意事项
YYYYMM_OPT 不支持对于每一个年月都独立对应一张分表，YYYYMM_OPT 的分库分表必须固定分表数目
当月份经过一个轮回（如 2013-03 是 2012-03 的一个轮回）后，同一个月份就有可能被路由到同一个分库分表，视实际的分表数目而定。
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从您的描述来看，您正在讨论的是阿里云分布式关系型数据库服务（DRDS）中的一种特定的分库分表策略，特别是关于如何使用时间相关的拆分键（如YYYYMM和YYYYMM_OPT）来优化数据分布和查询性能。下面是对您提到的关键点的总结和解释：
拆分键类型要求
- DATE / DATETIME / TIMESTAMP：DRDS在进行时间相关拆分时，要求拆分键的数据类型必须是这三种之一，确保能够精确地根据时间维度进行数据划分。
DRDS版本需求
- 版本5.1.28-1320920及以上：为了支持更高级的分片功能，包括
YYYYMM_OPT这样的优化策略，DRDS实例需要升级到指定版本或更高版本。
优化点说明
- YYYYMM_OPT与YYYYMM的区别：
- YYYYMM：直接基于年月进行哈希计算并路由到对应的分库，可能导致某些月份数据量大时，集中于少数几个分库，影响均衡性。
- YYYYMM_OPT：通过一种优化算法，使得随时间递增的数据能更好地分布在各个RDS实例上，即使在数据量相对均匀的情况下也能保持较好的负载均衡。
使用场景
- 按年月分库分表：适用于那些业务数据自然按照时间序列增长，并且希望每个RDS实例承载的数据量大致相等的场景。
- 数据量均衡需求：当用户期望DRDS管理下的所有RDS实例能够均衡地存储和处理数据，避免数据倾斜导致的性能瓶颈。
路由方式
- 基于时间值的年月计算哈希值，然后根据分库数取余数来决定数据的归属分库。这种方式确保了数据的均匀分布，同时考虑到了RDS实例间的平衡。
注意事项
- 固定分表数目：使用
YYYYMM_OPT时，不支持为每个月份动态创建新表，而是预先设定好固定的分表数目。 - 轮回效应：由于采用周期性的月份作为拆分依据，在经过一定周期后（如一年），相同月份的数据可能被路由到相同的分库，但具体取决于分库和分表的数量配置。
综上所述，选择YYYYMM_OPT还是YYYYMM作为拆分键，主要取决于业务数据的时间分布特性及对数据均衡性的要求。如果数据生成具有明显的顺序性和时间连续性，且各时间段数据量较为均衡，推荐使用YYYYMM_OPT以实现更好的资源利用和性能表现。
