分析型数据库如何使用DMS创建和管理表?
前文中，我们已经创建了一个分析型数据库的数据库ads_demo，本章节，我们通过DMS控制台界面在ads_demo数据库中创建一个表组和一个表。
操作步骤
步骤1：在DMS中，进入ads_demo数据库，右击左侧表组对象，选择新建表组，弹出新建表组对话框，弹出如下图所示内容，我们填写表组名为test_group，其余参数先暂时使用默认值。
步骤2：点击确定建立好表组后，我们右击表组，选择新建表。在这里，我们根据测试数据的情况，建立一张有五列和一级分区的实时表。
- 表组名：选择前面创建的test_group。
- 表名：表名称，这里填表名为qsdemo_load_data。
- 是否维度表：本例要创建普通表，所以不勾选。
- 更新方式：选择批量更新，即表数据来源是通过其他系统批量导入。（如果表的数据来源来自于直接的insert插入，那么此项选择实时更新）
- 一级分区列：user_id。在分析型数据库中，数据根据分区列进行分布式的存储和计算。这里的原始数据是按照user_id列较均匀分布，所以指定一级分区列为user_id。
- 分区方式：进行hash分区，分区数调整为40个（一般情况下，每个分区的数据不超过800万条为宜，当然也不绝对；分区数不能超过256个）。
- 二级分区：本例子不指定二级分区。
- 列名：根实际情况填写，如果是从MaxCompute等系统批量导入数据目前需要和源头数据表的字段名称一致。
- 索引方式：分析型数据库拥有强大的自动索引功能，在创建表时通常无需关心一个列的索引情况，分析型数据库会根据实际数据的分布情况来自动进行索引。所以这里我们先不调整列的索引设置。
步骤3：点击保存，弹出实际的建表DDL供校验。创建表完毕后，右击已有的表可以进行编辑。
有关表和列的详细说明，我们会在《用户指南》相关DDl的“表操作”章节中叙述。
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阿里云 AI 助理回答
您已经成功地通过阿里云数据管理服务（DMS）在分析型数据库（AnalyticDB，原ADS）中创建了一个表组和一个表。下面是对您操作步骤的总结以及一些额外的建议和说明：
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创建表组：
- 您创建了一个名为
test_group的表组，这是组织和管理相关表的一种方式，有助于逻辑上的分类和权限控制。 - 表组默认参数通常能满足初步需求，但根据实际使用场景，后续可能需要调整如存储、计算资源等配置。
- 您创建了一个名为
-
创建表：
- 表名
qsdemo_load_data，用于存放测试数据，未勾选维度表选项，意味着这是一个事实表，用于存储大量的事务数据。 - 更新方式选择“批量更新”，适合于通过ETL过程从其他系统导入数据的场景，与MaxCompute等大数据处理系统的集成尤为常见。
- 一级分区列选择了
user_id，并采用hash分区策略，分区数为40。这有助于提高查询效率，尤其是在执行涉及分区列的过滤条件时。 - 分区设计考虑了数据分布均匀性和性能优化原则，每个分区的数据量建议不超过800万条，确保了数据管理和查询的高效性。
- 未设置二级分区，这简化了表结构，适用于不需要更细粒度数据分布的场景。
- 列名需与源头数据表保持一致，这对于从MaxCompute等导入数据尤为重要，以避免数据映射错误。
- 自动索引功能是AnalyticDB的一大优势，它能自动根据数据分布情况优化查询性能，减少了手动索引管理的工作量。
- 表名
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后续操作与注意事项：
- 在《用户指南》的“表操作”章节中，您可以获取更多关于DDL语句、表结构修改、索引管理等方面的详细信息。
- 定期检查表的分区数据量，如果某个分区数据量过大，可能需要重新评估分区策略或进行数据重分布。
- 考虑到性能监控和调优，利用AnalyticDB提供的性能视图和日志功能，可以及时发现并解决性能瓶颈。
- 如果数据源发生变化或者业务需求有调整，记得适时调整表结构和分区策略，以保证系统运行效率。
综上所述，您已成功搭建了基础的数据存储框架，接下来可以根据实际业务需求，进一步优化表设计、导入数据，并开展数据分析任务。
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