mysql动态追加分区

MySQL动态追加分区是指在已有分区表的基础上，根据需要动态地向表中追加新的分区。

MySQL支持分区表，分区表将数据根据特定的规则划分为多个分区，可以提高查询性能、提升数据管理灵活性。当数据量逐渐增大，原先的分区可能无法满足需求，这时就需要动态地追加新的分区。

实现MySQL动态追加分区的步骤如下：

1. 确定需要追加分区的表名和分区字段。
2. 创建一个新的分区表，表结构与原表相同，但不包含任何数据。
3. 设计并执行一个ALTER TABLE语句，在原表上添加新的分区。

例如，假设有一个表名为orders的分区表，按照日期分区，并且已经存在了2020年的分区。现在需要动态追加2021年的分区，可以按照以下步骤进行：

1. 确定表名为orders，分区字段为order_date。
2. 创建新的分区表new_orders，具有与orders相同的结构。
3. 使用ALTER TABLE命令，执行类似如下的语句将2021年的分区追加到原表上：

ALTER TABLE orders
ADD PARTITION (PARTITION p2021 VALUES LESS THAN ('2022-01-01'));

这样，就成功地将2021年的分区动态地追加到了原表中。可以根据具体的需求，设计不同的分区规则，追加不同的分区。

需要注意的是，动态追加分区可能会导致表锁定和性能下降，因此，在进行分区表设计时要考虑到分区字段的选择、分区数的划分以及合理的时间间隔，以确保系统的稳定性和高性能的运行。

相关问题

环境说明： 服务端登录地址详见各任务服务端说明。 补充说明：各主机可通过Asbru工具或SSH客户端进行SSH访问； 主节点MySQL数据库用户名/密码：root/123456（已配置远程连接）； Hive的配置文件位于/opt/apache-hive-2.3.4-bin/conf/ Spark任务在Yarn上用Client运行，方便观察日志。 子任务一：数据抽取 编写Scala代码，使用Spark将MySQL的shtd_store库中表user_info、sku_info、base_province、base_region、order_info、order_detail的数据增量抽取到Hive的ods库中对应表user_info、sku_info、base_province、base_region、order_info、order_detail中。 1、 抽取shtd_store库中user_info的增量数据进入Hive的ods库中表user_info。根据ods.user_info表中operate_time或create_time作为增量字段(即MySQL中每条数据取这两个时间中较大的那个时间作为增量字段去和ods里的这两个字段中较大的时间进行比较)，只将新增的数据抽入，字段名称、类型不变，同时添加静态分区，分区字段为etl_date，类型为String，且值为当前比赛日的前一天日期（分区字段格式为yyyyMMdd）。使用hive cli执行show partitions ods.user_info命令，将结果截图粘贴至客户端桌面【Release\任务B提交结果.docx】中对应的任务序号下；在idea中编写

Scala代码，连接MySQL和Hive，并实现数据抽取功能。代码如下：

import java.text.SimpleDateFormat
import java.util.{Calendar, Date}

import org.apache.spark.sql.SparkSession

object DataExtract {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val spark = SparkSession.builder()
      .appName("DataExtract")
      .enableHiveSupport()
      .getOrCreate()

    // MySQL配置信息
    val mysqlUrl = "jdbc:mysql://192.168.1.101:3306/shtd_store"
    val mysqlUser = "root"
    val mysqlPwd = "123456"

    // Hive配置信息
    val hiveDBName = "ods"
    val hiveTableNames = Array("user_info", "sku_info", "base_province", "base_region", "order_info", "order_detail")

    // 获取当前比赛日的前一天日期
    val sdf = new SimpleDateFormat("yyyyMMdd")
    val cal = Calendar.getInstance()
    cal.add(Calendar.DATE, -1)
    val etlDate = sdf.format(cal.getTime)

    // 循环抽取各个表的增量数据
    for (tableName <- hiveTableNames) {
      val hiveTableName = hiveDBName + "." + tableName
      val mysqlTableName = tableName
      val primaryKey = "id"
      val incrField = "operate_time"
      val createTimeField = "create_time"

      // 获取Hive中最新的增量字段值
      val sql = s"select max($incrField) from $hiveTableName where etl_date='$etlDate'"
      val maxIncrFieldValue = spark.sql(sql).collect()(0)(0)

      // 构造MySQL查询语句
      var mysqlSql = s"select * from $mysqlTableName where 1=1"
      if (maxIncrFieldValue != null) {
        mysqlSql += s" and $incrField>'$maxIncrFieldValue'"
      } else {
        mysqlSql += s" and $createTimeField>'$etlDate'"
      }

      // 从MySQL读取数据
      val jdbcDF = spark.read.format("jdbc")
        .option("url", mysqlUrl)
        .option("user", mysqlUser)
        .option("password", mysqlPwd)
        .option("dbtable", mysqlSql)
        .load()

      // 将数据写入Hive，并添加静态分区
      jdbcDF.write.mode("append")
        .partitionBy("etl_date")
        .saveAsTable(hiveTableName, "hive", SaveMode.Append, Map("etl_date" -> etlDate))
    }

    spark.stop()
  }
}

该程序将MySQL中的增量数据抽取到Hive中，并在Hive中添加了静态分区。其中，使用了Hive的SaveMode.Append模式，表示追加写入数据，如果表不存在则会自动创建。同时，使用了Spark的partitionBy函数来添加静态分区，确保数据能够按照日期进行查询和管理。