TiDB、OceanBase、PolarDB-X、CockroachDB二级索引重写性能测评
2024-01-22 人物
本次检验我们只检验insert故事情节，这是参考数据载入的最整体的机能了。我们运用于sysbench的oltp_insert.lua制造量。由于我们要检验多个参考数据，因此我们将sysbench的表格结构想到了修订，以MySQL为例，修订如下：
CREATE TABLE 人口为120人sbtest1人口为120人 (
人口为120人id人口为120人 int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
人口为120人k人口为120人 int(11) NOT NULL ,
人口为120人k1人口为120人 int(11) NOT NULL ,
人口为120人k2人口为120人 int(11) NOT NULL ,
人口为120人k3人口为120人 int(11) NOT NULL ,
人口为120人k4人口为120人 int(11) NOT NULL ,
人口为120人k5人口为120人 int(11) NOT NULL ,
人口为120人k6人口为120人 int(11) NOT NULL ,
人口为120人k7人口为120人 int(11) NOT NULL ,
人口为120人k8人口为120人 int(11) NOT NULL ,
人口为120人c人口为120人 char(120) NOT NULL DEFAULT '',
人口为120人pad人口为120人 char(60) NOT NULL DEFAULT '',
PRIMARY KEY (人口为120人id人口为120人)
);
我们在表格中才会增高了8个至多，根据检验的参考数据有总数，才会在这个8个至多上创始人适当有总数的二级参考数据。
同时我们要修订oltp_insert.lua，在INSERT操作符中才会增高这8个至多，8个至多的绝对值随机转化成，很难有序文性，可能会在基于range进行的区的有元数据（TiDB、CockroachDB）上转化成版块：
con:query(string.format("INSERT INTO %s (id,k,k1,k2,k3,k4,k5,k6,k7,k8,c,pad) VALUES " ..
"(%d, %d,%d,%d,%d,%d,%d,%d,%d,%d,'%s','%s')",
table_name, i, k_val, sysbench.rand.default(1, sysbench.opt.table_size),sysbench.rand.default(1, sysbench.opt.table_size),sysbench.rand.default(1, sysbench.opt.table_size),sysbench.rand.default(1, sysbench.opt.table_size),sysbench.rand.default(1, sysbench.opt.table_size),sysbench.rand.default(1, sysbench.opt.table_size),sysbench.rand.default(1, sysbench.opt.table_size),sysbench.rand.default(1, sysbench.opt.table_size),c_val, pad_val))
由于各有不同有元数据的句法、功用等各有不同（当然还有一些坑），每个有元数据的建表格操作符意味著才会想到一些修订，每个有元数据最终运用于的建表格操作符摆放在注释中才会。
智能化周边环境本次检验运用于的机械运用于的是阿里云上出售的ECS，规格为ecs.i2g.8xlarge：
Linux为阿里云上提供者的CentOS 8.3：
所有机械之外在同一个农业区的同一个一般来说周边。
所有有元数据的有数据文件之外摆放在本地SSD中才会。
所有有元数据之外才会在前面挂一个SLB想到载荷之外衡。
sysbench运用于的是1.0.20版。
检验结果我们可以看到，这些特有种式有元数据发挥作用的简而言之参考数据中才会，即使只有1个参考数据，精度也都才会下跌到30%表列出，在8个参考数据的可能，精度整体都才会跌倒10%表列出。
而像MySQL这种种系统有元数据，8个参考数据的可能，精度仍然保持一致在85%以上。
印证了我们在《PolarDB-X 有数据特有种解读（四） ：表格面 vs 手动》 提到过的看法“特有种式宗教事务跟种系统宗教事务相比，在生产成本（或者说精度）上仍然假定不可逾越的鸿沟，这个幅度至少在3倍以上”。
运用于简而言之参考数据替代种系统有元数据参考数据才会随之而来很来得高的生产成本，在生产成本敏感性型号的故事情节中才会，所需适当的运用于本地参考数据来降低运用于生产成本。
在提供者了本地参考数据的有元数据中才会：
● PolarDB-X和OB的本地参考数据与收纳配体具有Locality上的亲和性，能运用于种系统宗教事务来对参考数据进行载入，相对于简而言之参考数据，保持一致了更加来得高的精度。
● TiDB虽然提供者了本地参考数据，但其参考数据和收纳配体不具备Locality上的亲和性，很难绑定到同一个机械上，因此其本地参考数据仍然要运用于特有种式宗教事务进行公共安全，在精度上和简而言之参考数据很难实在太大各有不同，生产成本都很来得高。
● CockroachDB的本地参考数据理论上与TiDB的使用暴力完全不尽相同，不过CockroachDB的partition机能是商业版才提供者的，这次就很难进行检验了
对于TiDB和CockroachDB来说，可能就来得为尴尬了，因为他们所提供者的所有参考数据，生产成本都要比种系统MySQL来得高很多。作为用户很难任何伎俩能扫除这个不惜一切，除非，你要用二级参考数据。
从RT的亦然：
种系统有元数据由于宗教事务的网络平台交互最少，RT表格现的是最好的，并且跟参考数据的有需求量仅仅很难彼此间。 特有种式有元数据的宗教事务由于所需来得多的跨路由交互，所以RT明显才会比种系统有元数据来得大。但由于特有种式有元数据在多分支的宗教事务上一般都才会采用立体化载入的策略，因此表格现好的有元数据RT并不才会随参考数据有需求量的增高而线性增高。整体说来，RT可以拒绝接受。 CockroachDB简而言之参考数据的RT表格现是最差的，意味著跟宗教事务策略运用于HLC有关，其他几个有元数据运用于的都是TSO的建议书。 TiDB简而言之参考数据的RT表格现的是最好的，0-8个参考数据RT仅仅很难变化，说明了立体化改进想到的更加好。 自家商品PolarDB-X简而言之参考数据的RT看起来还有改进的三维空间，虽然上涨受限，但并很难想到到整体上的立体化。我们才会在后续版进行改进。本地参考数据RT更加平衡并且低。 OB的简而言之参考数据和本地参考数据表格现和PolarDB-X来得为完全不尽相同，立体化改进有提升三维空间，本地参考数据表格现差强人意。检验过程中才会的一个额外发现，TiDB、OB、CockroachDB的自增收纳配体（auto_increment/serial）都有来得为严重的精度原因，都要运用于随机等替代建议书。TiDB与CockroachDB是因为小时序文随之而来的版块range致使，OB意味著是实际上的一些扣致使。相容性有数机能相容与精度相容，精度相容之路漫漫...
上头作成每个有元数据检验的可能。
检验详细资料 MySQL周边环境备有
版：5.7.14-AliSQL-X-Cluster-1.5.1.8-20201229-log
规格：32C128G，则有型号
阿里云出售：
检验结果
OceanBase周边环境备有
版：的社区版 3.1.4
租户备有：
CREATE RESOURCE UNIT unit1 MAX_CPU 16, MAX_MEMORY '32G', MAX_IOPS 12800,MAX_DISK_SIZE '1000G', MAX_SESSION_NUM 6400, MIN_CPU=8, MIN_MEMORY='16G', MIN_IOPS=12800;
CREATE RESOURCE POOL pool1 UNIT='unit1',UNIT_NUM=2,ZONE_LIST=('zone1','zone2','zone3');
CREATE TENANT idx_test CHARSET='utf8mb4', ZONE_LIST=('zone1','zone2','zone3'), PRIMARY_ZONE='zone1;zone2,zone3', RESOURCE_POOL_LIST=('pool1') ;
所需警惕的几点：
OB中才会的表格可选为单表格（只特有种在一个路由上），所需运用于的区表格的句法，之外须的区配体与的区有数，才能成为一张特有种式表格
OB可选的参考数据是本地参考数据，所需之外须Global关配体字才是简而言之参考数据
OB的简而言之参考数据可选也是一个单表格（只有一个的区，只特有种在一个路由上），所需手动之外须的区有数才是一个真正的特有种式参考数据
UNIT_NUM=1的可能，却是即使是的区表格，也都在同一台机械上，所以检验机械有数要>=6，确保UNIT_NUM>=2
OB简而言之参考数据如果开建表格操作符中才会并不需要之外须，却是不大力支持之外须的区有数，因此简而言之参考数据所需运用于原则上的CREATE INDEX操作符来创始人
OB的区表格的AUTO_INCREMENT属性却是有严重的精度原因，设置了之后，精度很低，要替换成该属性，并且将sysbench的auto_inc设为off，由sysbench来转化成收纳配体绝对值
OB可选运用于的小时服务项目是本地小时服务项目（LTS），这种方式在下是不大力支持简而言之参考数据的，所需手动修订为简而言之小时服务项目（GTS）：
SET GLOBAL ob_timestamp_service='GTS';
检验结果
简而言之参考数据：
本地参考数据：
TiDB周边环境备有
版：6.1.0 部署结构：
所需警惕的点：
TiDB中才会句法上很难“简而言之参考数据”这个名词，但从原理亦然，TiDB任何一张表格都是特有种式表格，任何一个二级参考数据都是简而言之参考数据，它很难单表格的概念 不要运用于AUTO_INCREMENT。TiDB中才会的AUTO_INCREMENT虽然是分段的，不保证自增连续，但拉长小时后仍然是有一定小时序文的，所以才会致使版块。所需运用于AUTO_RANDOM移除AUTO_INCREMENT。 TiDB中才会大力支持Partition句法，但其Partition仍然发挥作用于特有种式KV便是，意味着每个Partition上头都相关联着一个或多个TiKV中才会的range（警惕，这里的range和partition句法中才会的range是两码事，parition句法中才会的一个range，也意味著相关联多个TiKV中才会的range），这些range是才会被自由的调度的。在运用于了Partition句法的表格上创始人的参考数据，在机能上也叫局部参考数据。检验结果
简而言之参考数据：
本地参考数据：
CockroachDB周边环境备有
版：22.1.6
CDB与TiDB的Core是完全不尽相同的，表格发挥作用于特有种式KV便是，所有表格都是特有种式表格，所有参考数据都是简而言之参考数据，很难单表格的概念。
所需警惕的点：
在CDB中才会，运用于Serial各种类型号收纳配体（完全不尽相同mysql中才会的auto_increment），或者运用于unique_rowid()作为收纳配体，因为这两个都是有一定小时序文的，都才会转化成显着的版块，仅仅很难运用于。检验中才会运用于UUID各种类型号的至多，并运用于 gen_random_uuid()转化成收纳配体。这个只不过是一个正则表达式，在KV层range的界定上可以显然是无序文的。
CDB每个连通的不惜一切来得为来得高，很难创始人实在太多的连通
检验结果
简而言之参考数据：
PolarDB-X周边环境备有
规格：公有云8C32G*2 版：5.4.13 警惕：
建库时所需运用于mode=auto，这种各种类型号的有元数据表格不之外须的区配体的可能是特有种式表格，同时参考数据是简而言之参考数据。
参考数据前加Local关配体字可以只创始人Local参考数据
检验结果
简而言之参考数据：
本地参考数据：
注释 OceanBase 简而言之参考数据建表格操作符create database sbtest_gsi8;
use sbtest_gsi8;
CREATE TABLE 人口为120人sbtest1人口为120人 (
人口为120人id人口为120人 int(11) NOT NULL,
人口为120人k人口为120人 int(11) NOT NULL ,
人口为120人k1人口为120人 int(11) NOT NULL ,
人口为120人k2人口为120人 int(11) NOT NULL ,
人口为120人k3人口为120人 int(11) NOT NULL ,
人口为120人k4人口为120人 int(11) NOT NULL ,
人口为120人k5人口为120人 int(11) NOT NULL ,
人口为120人k6人口为120人 int(11) NOT NULL ,
人口为120人k7人口为120人 int(11) NOT NULL ,
人口为120人k8人口为120人 int(11) NOT NULL ,
人口为120人c人口为120人 char(120) NOT NULL ,
人口为120人pad人口为120人 char(60) NOT NULL ,
PRIMARY KEY (人口为120人id人口为120人)
) partition by hash(id) partitions 32;
create index k_1 on sbtest1(k1) global partition by hash(k1) partitions 32;
create index k_2 on sbtest1(k2) global partition by hash(k2) partitions 32;
create index k_3 on sbtest1(k3) global partition by hash(k3) partitions 32;
create index k_4 on sbtest1(k4) global partition by hash(k4) partitions 32;
create index k_5 on sbtest1(k5) global partition by hash(k5) partitions 32;
create index k_6 on sbtest1(k6) global partition by hash(k6) partitions 32;
create index k_7 on sbtest1(k7) global partition by hash(k7) partitions 32;
create index k_8 on sbtest1(k8) global partition by hash(k8) partitions 32;
create database sbtest_gsi4;
use sbtest_gsi4;
CREATE TABLE 人口为120人sbtest1人口为120人 (
人口为120人id人口为120人 int(11) NOT NULL,
人口为120人k人口为120人 int(11) NOT NULL ,
人口为120人k1人口为120人 int(11) NOT NULL ,
人口为120人k2人口为120人 int(11) NOT NULL ,
人口为120人k3人口为120人 int(11) NOT NULL ,
人口为120人k4人口为120人 int(11) NOT NULL ,
人口为120人k5人口为120人 int(11) NOT NULL ,
人口为120人k6人口为120人 int(11) NOT NULL ,
人口为120人k7人口为120人 int(11) NOT NULL ,
人口为120人k8人口为120人 int(11) NOT NULL ,
人口为120人c人口为120人 char(120) NOT NULL ,
人口为120人pad人口为120人 char(60) NOT NULL ,
PRIMARY KEY (人口为120人id人口为120人)
) partition by hash(id) partitions 32;
create index k_1 on sbtest1(k1) global partition by hash(k1) partitions 32;
create index k_2 on sbtest1(k2) global partition by hash(k2) partitions 32;
create index k_3 on sbtest1(k3) global partition by hash(k3) partitions 32;
create index k_4 on sbtest1(k4) global partition by hash(k4) partitions 32;
create database sbtest_gsi2;
use sbtest_gsi2;
CREATE TABLE 人口为120人sbtest1人口为120人 (
人口为120人id人口为120人 int(11) NOT NULL,
人口为120人k人口为120人 int(11) NOT NULL ,
人口为120人k1人口为120人 int(11) NOT NULL ,
人口为120人k2人口为120人 int(11) NOT NULL ,
人口为120人k3人口为120人 int(11) NOT NULL ,
人口为120人k4人口为120人 int(11) NOT NULL ,
人口为120人k5人口为120人 int(11) NOT NULL ,
人口为120人k6人口为120人 int(11) NOT NULL ,
人口为120人k7人口为120人 int(11) NOT NULL ,
人口为120人k8人口为120人 int(11) NOT NULL ,
人口为120人c人口为120人 char(120) NOT NULL ,
人口为120人pad人口为120人 char(60) NOT NULL ,
PRIMARY KEY (人口为120人id人口为120人)
) partition by hash(id) partitions 32;
create index k_1 on sbtest1(k1) global partition by hash(k1) partitions 32;
create index k_2 on sbtest1(k2) global partition by hash(k2) partitions 32;
create database sbtest_gsi1;
use sbtest_gsi1;
CREATE TABLE 人口为120人sbtest1人口为120人 (
人口为120人id人口为120人 int(11) NOT NULL ,
人口为120人k人口为120人 int(11) NOT NULL ,
人口为120人k1人口为120人 int(11) NOT NULL ,
人口为120人k2人口为120人 int(11) NOT NULL ,
人口为120人k3人口为120人 int(11) NOT NULL ,
人口为120人k4人口为120人 int(11) NOT NULL ,
人口为120人k5人口为120人 int(11) NOT NULL ,
人口为120人k6人口为120人 int(11) NOT NULL ,
人口为120人k7人口为120人 int(11) NOT NULL ,
人口为120人k8人口为120人 int(11) NOT NULL ,
人口为120人c人口为120人 char(120) NOT NULL ,
人口为120人pad人口为120人 char(60) NOT NULL ,
PRIMARY KEY (人口为120人id人口为120人)
) partition by hash(id) partitions 32;
create index k_1 on sbtest1(k1) global partition by hash(k1) partitions 32;
create database sbtest_gsi0;
use sbtest_gsi0;
CREATE TABLE 人口为120人sbtest1人口为120人 (
人口为120人id人口为120人 int(11) NOT NULL ,
人口为120人k人口为120人 int(11) NOT NULL ,
人口为120人k1人口为120人 int(11) NOT NULL ,
人口为120人k2人口为120人 int(11) NOT NULL ,
人口为120人k3人口为120人 int(11) NOT NULL ,
人口为120人k4人口为120人 int(11) NOT NULL ,
人口为120人k5人口为120人 int(11) NOT NULL ,
人口为120人k6人口为120人 int(11) NOT NULL ,
人口为120人k7人口为120人 int(11) NOT NULL ,
人口为120人k8人口为120人 int(11) NOT NULL ,
人口为120人c人口为120人 char(120) NOT NULL ,
人口为120人pad人口为120人 char(60) NOT NULL ,
PRIMARY KEY (人口为120人id人口为120人)
) partition by hash(id) partitions 32;
OceanBase 本地参考数据建表格操作符create database sbtest_local8;
use sbtest_local8;
CREATE TABLE 人口为120人sbtest1人口为120人 (
人口为120人id人口为120人 int(11) NOT NULL,
人口为120人k人口为120人 int(11) NOT NULL ,
人口为120人k1人口为120人 int(11) NOT NULL ,
人口为120人k2人口为120人 int(11) NOT NULL ,
人口为120人k3人口为120人 int(11) NOT NULL ,
人口为120人k4人口为120人 int(11) NOT NULL ,
人口为120人k5人口为120人 int(11) NOT NULL ,
人口为120人k6人口为120人 int(11) NOT NULL ,
人口为120人k7人口为120人 int(11) NOT NULL ,
人口为120人k8人口为120人 int(11) NOT NULL ,
人口为120人c人口为120人 char(120) NOT NULL ,
人口为120人pad人口为120人 char(60) NOT NULL ,
PRIMARY KEY (人口为120人id人口为120人)
) partition by hash(id) partitions 32;
create index k_1 on sbtest1(k1);
create index k_2 on sbtest1(k2);
create index k_3 on sbtest1(k3);
create index k_4 on sbtest1(k4);
create index k_5 on sbtest1(k5);
create index k_6 on sbtest1(k6);
create index k_7 on sbtest1(k7);
create index k_8 on sbtest1(k8);
create database sbtest_local4;
use sbtest_local4;
CREATE TABLE 人口为120人sbtest1人口为120人 (
人口为120人id人口为120人 int(11) NOT NULL,
人口为120人k人口为120人 int(11) NOT NULL ,
人口为120人k1人口为120人 int(11) NOT NULL ,
人口为120人k2人口为120人 int(11) NOT NULL ,
人口为120人k3人口为120人 int(11) NOT NULL ,
人口为120人k4人口为120人 int(11) NOT NULL ,
人口为120人k5人口为120人 int(11) NOT NULL ,
人口为120人k6人口为120人 int(11) NOT NULL ,
人口为120人k7人口为120人 int(11) NOT NULL ,
人口为120人k8人口为120人 int(11) NOT NULL ,
人口为120人c人口为120人 char(120) NOT NULL ,
人口为120人pad人口为120人 char(60) NOT NULL ,
PRIMARY KEY (人口为120人id人口为120人)
) partition by hash(id) partitions 32;
create index k_1 on sbtest1(k1);
create index k_2 on sbtest1(k2);
create index k_3 on sbtest1(k3);
create index k_4 on sbtest1(k4);
create database sbtest_local2;
use sbtest_local2;
CREATE TABLE 人口为120人sbtest1人口为120人 (
人口为120人id人口为120人 int(11) NOT NULL,
人口为120人k人口为120人 int(11) NOT NULL ,
人口为120人k1人口为120人 int(11) NOT NULL ,
人口为120人k2人口为120人 int(11) NOT NULL ,
人口为120人k3人口为120人 int(11) NOT NULL ,
人口为120人k4人口为120人 int(11) NOT NULL ,
人口为120人k5人口为120人 int(11) NOT NULL ,
人口为120人k6人口为120人 int(11) NOT NULL ,
人口为120人k7人口为120人 int(11) NOT NULL ,
人口为120人k8人口为120人 int(11) NOT NULL ,
人口为120人c人口为120人 char(120) NOT NULL ,
人口为120人pad人口为120人 char(60) NOT NULL ,
PRIMARY KEY (人口为120人id人口为120人)
) partition by hash(id) partitions 32;
create index k_1 on sbtest1(k1);
create index k_2 on sbtest1(k2);
create database sbtest_local1;
use sbtest_local1;
CREATE TABLE 人口为120人sbtest1人口为120人 (
人口为120人id人口为120人 int(11) NOT NULL ,
人口为120人k人口为120人 int(11) NOT NULL ,
人口为120人k1人口为120人 int(11) NOT NULL ,
人口为120人k2人口为120人 int(11) NOT NULL ,
人口为120人k3人口为120人 int(11) NOT NULL ,
人口为120人k4人口为120人 int(11) NOT NULL ,
人口为120人k5人口为120人 int(11) NOT NULL ,
人口为120人k6人口为120人 int(11) NOT NULL ,
人口为120人k7人口为120人 int(11) NOT NULL ,
人口为120人k8人口为120人 int(11) NOT NULL ,
人口为120人c人口为120人 char(120) NOT NULL ,
人口为120人pad人口为120人 char(60) NOT NULL ,
PRIMARY KEY (人口为120人id人口为120人)
) partition by hash(id) partitions 32;
create index k_1 on sbtest1(k1);
create database sbtest_local0;
use sbtest_local0;
CREATE TABLE 人口为120人sbtest1人口为120人 (
人口为120人id人口为120人 int(11) NOT NULL ,
人口为120人k人口为120人 int(11) NOT NULL ,
人口为120人k1人口为120人 int(11) NOT NULL ,
人口为120人k2人口为120人 int(11) NOT NULL ,
人口为120人k3人口为120人 int(11) NOT NULL ,
人口为120人k4人口为120人 int(11) NOT NULL ,
人口为120人k5人口为120人 int(11) NOT NULL ,
人口为120人k6人口为120人 int(11) NOT NULL ,
人口为120人k7人口为120人 int(11) NOT NULL ,
人口为120人k8人口为120人 int(11) NOT NULL ,
人口为120人c人口为120人 char(120) NOT NULL ,
人口为120人pad人口为120人 char(60) NOT NULL ,
PRIMARY KEY (人口为120人id人口为120人)
) partition by hash(id) partitions 32;
TiDB 简而言之参考数据建表格操作符create database sbtest8;
use sbtest8;
CREATE TABLE 人口为120人sbtest1人口为120人 (
人口为120人id人口为120人 bigint(11) NOT NULL AUTO_RANDOM,
人口为120人k人口为120人 int(11) NOT NULL DEFAULT '0',
人口为120人k1人口为120人 int(11) NOT NULL DEFAULT '0',
人口为120人k2人口为120人 int(11) NOT NULL DEFAULT '0',
人口为120人k3人口为120人 int(11) NOT NULL DEFAULT '0',
人口为120人k4人口为120人 int(11) NOT NULL DEFAULT '0',
人口为120人k5人口为120人 int(11) NOT NULL DEFAULT '0',
人口为120人k6人口为120人 int(11) NOT NULL DEFAULT '0',
人口为120人k7人口为120人 int(11) NOT NULL DEFAULT '0',
人口为120人k8人口为120人 int(11) NOT NULL DEFAULT '0',
人口为120人c人口为120人 char(120) NOT NULL DEFAULT '',
人口为120人pad人口为120人 char(60) NOT NULL DEFAULT '',
PRIMARY KEY (人口为120人id人口为120人),
KEY 人口为120人k_1人口为120人 (人口为120人k1人口为120人),
KEY 人口为120人k_2人口为120人 (人口为120人k2人口为120人),
KEY 人口为120人k_3人口为120人 (人口为120人k3人口为120人),
KEY 人口为120人k_4人口为120人 (人口为120人k4人口为120人),
KEY 人口为120人k_5人口为120人 (人口为120人k5人口为120人),
KEY 人口为120人k_6人口为120人 (人口为120人k6人口为120人),
KEY 人口为120人k_7人口为120人 (人口为120人k7人口为120人),
KEY 人口为120人k_8人口为120人 (人口为120人k8人口为120人)
) ENGINE = InnoDB DEFAULT CHARSET = utf8mb4;
create database sbtest4;
use sbtest4;
CREATE TABLE 人口为120人sbtest1人口为120人 (
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KEY 人口为120人k_8人口为120人 (人口为120人k8人口为120人)
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KEY 人口为120人k_4人口为120人 (人口为120人k4人口为120人)
) ENGINE = InnoDB DEFAULT CHARSET = utf8mb4;
create database sbtest_gsi2 mode=auto;
use sbtest_gsi2;
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PolarDB-X本地参考数据建表格操作符drop database sbtest_local0;
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人口为120人c人口为120人 char(120) NOT NULL DEFAULT '',
人口为120人pad人口为120人 char(60) NOT NULL DEFAULT '',
PRIMARY KEY (人口为120人id人口为120人),
LOCAL KEY 人口为120人k_1人口为120人 (人口为120人k1人口为120人),
LOCAL KEY 人口为120人k_2人口为120人 (人口为120人k2人口为120人),
LOCAL KEY 人口为120人k_3人口为120人 (人口为120人k3人口为120人),
LOCAL KEY 人口为120人k_4人口为120人 (人口为120人k4人口为120人)
) ENGINE = InnoDB DEFAULT CHARSET = utf8mb4;
create database sbtest_local2 mode=auto;
use sbtest_local2;
CREATE TABLE 人口为120人sbtest1人口为120人 (
人口为120人id人口为120人 int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
人口为120人k人口为120人 int(11) NOT NULL DEFAULT '0',
人口为120人k1人口为120人 int(11) NOT NULL DEFAULT '0',
人口为120人k2人口为120人 int(11) NOT NULL DEFAULT '0',
人口为120人k3人口为120人 int(11) NOT NULL DEFAULT '0',
人口为120人k4人口为120人 int(11) NOT NULL DEFAULT '0',
人口为120人k5人口为120人 int(11) NOT NULL DEFAULT '0',
人口为120人k6人口为120人 int(11) NOT NULL DEFAULT '0',
人口为120人k7人口为120人 int(11) NOT NULL DEFAULT '0',
人口为120人k8人口为120人 int(11) NOT NULL DEFAULT '0',
人口为120人c人口为120人 char(120) NOT NULL DEFAULT '',
人口为120人pad人口为120人 char(60) NOT NULL DEFAULT '',
PRIMARY KEY (人口为120人id人口为120人),
LOCAL KEY 人口为120人k_1人口为120人 (人口为120人k1人口为120人),
LOCAL KEY 人口为120人k_2人口为120人 (人口为120人k2人口为120人)
) ENGINE = InnoDB DEFAULT CHARSET = utf8mb4;
create database sbtest_local1 mode=auto;
use sbtest_local1;
CREATE TABLE 人口为120人sbtest1人口为120人 (
人口为120人id人口为120人 int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
人口为120人k人口为120人 int(11) NOT NULL DEFAULT '0',
人口为120人k1人口为120人 int(11) NOT NULL DEFAULT '0',
人口为120人k2人口为120人 int(11) NOT NULL DEFAULT '0',
人口为120人k3人口为120人 int(11) NOT NULL DEFAULT '0',
人口为120人k4人口为120人 int(11) NOT NULL DEFAULT '0',
人口为120人k5人口为120人 int(11) NOT NULL DEFAULT '0',
人口为120人k6人口为120人 int(11) NOT NULL DEFAULT '0',
人口为120人k7人口为120人 int(11) NOT NULL DEFAULT '0',
人口为120人k8人口为120人 int(11) NOT NULL DEFAULT '0',
人口为120人c人口为120人 char(120) NOT NULL DEFAULT '',
人口为120人pad人口为120人 char(60) NOT NULL DEFAULT '',
PRIMARY KEY (人口为120人id人口为120人),
LOCAL KEY 人口为120人k_1人口为120人 (人口为120人k1人口为120人)
) ENGINE = InnoDB DEFAULT CHARSET = utf8mb4;
create database sbtest_local0 mode=auto;
use sbtest_local0;
CREATE TABLE 人口为120人sbtest1人口为120人 (
人口为120人id人口为120人 int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
人口为120人k人口为120人 int(11) NOT NULL DEFAULT '0',
人口为120人c人口为120人 char(120) NOT NULL DEFAULT '',
人口为120人pad人口为120人 char(60) NOT NULL DEFAULT '',
PRIMARY KEY (人口为120人id人口为120人)
) ENGINE = InnoDB DEFAULT CHARSET = utf8mb4;
CockroachDB简而言之参考数据建表格操作符drop database sbtest1 CASCADE;
drop database sbtest2 CASCADE;
drop database sbtest4 CASCADE;
drop database sbtest8 CASCADE;
create database sbtest0;
use sbtest0;
CREATE TABLE sbtest1 (
id UUID NOT NULL DEFAULT gen_random_uuid(),
k int NOT NULL ,
k1 int NOT NULL ,
k2 int NOT NULL ,
k3 int NOT NULL ,
k4 int NOT NULL ,
k5 int NOT NULL ,
k6 int NOT NULL ,
k7 int NOT NULL ,
k8 int NOT NULL ,
c char(120) NOT NULL ,
pad char(60) NOT NULL,
PRIMARY KEY (id)
);
create database sbtest1;
use sbtest1;
CREATE TABLE sbtest1 (
id UUID NOT NULL DEFAULT gen_random_uuid(),
k int NOT NULL ,
k1 int NOT NULL ,
k2 int NOT NULL ,
k3 int NOT NULL ,
k4 int NOT NULL ,
k5 int NOT NULL ,
k6 int NOT NULL ,
k7 int NOT NULL ,
k8 int NOT NULL ,
c char(120) NOT NULL ,
pad char(60) NOT NULL,
PRIMARY KEY (id),
INDEX k_1(k1)
);
create database sbtest2;
use sbtest2;
CREATE TABLE sbtest1 (
id UUID NOT NULL DEFAULT gen_random_uuid(),
k int NOT NULL ,
k1 int NOT NULL ,
k2 int NOT NULL ,
k3 int NOT NULL ,
k4 int NOT NULL ,
k5 int NOT NULL ,
k6 int NOT NULL ,
k7 int NOT NULL ,
k8 int NOT NULL ,
c char(120) NOT NULL ,
pad char(60) NOT NULL,
PRIMARY KEY (id),
INDEX k_1(k1),
INDEX k_2(k2)
);
create database sbtest4;
use sbtest4;
CREATE TABLE sbtest1 (
id UUID NOT NULL DEFAULT gen_random_uuid(),
k int NOT NULL ,
k1 int NOT NULL ,
k2 int NOT NULL ,
k3 int NOT NULL ,
k4 int NOT NULL ,
k5 int NOT NULL ,
k6 int NOT NULL ,
k7 int NOT NULL ,
k8 int NOT NULL ,
c char(120) NOT NULL ,
pad char(60) NOT NULL,
PRIMARY KEY (id),
INDEX k_1(k1),
INDEX k_2(k2),
INDEX k_3(k3),
INDEX k_4(k4)
);
create database sbtest8;
use sbtest8;
CREATE TABLE sbtest1 (
id UUID NOT NULL DEFAULT gen_random_uuid(),
k int NOT NULL ,
k1 int NOT NULL ,
k2 int NOT NULL ,
k3 int NOT NULL ,
k4 int NOT NULL ,
k5 int NOT NULL ,
k6 int NOT NULL ,
k7 int NOT NULL ,
k8 int NOT NULL ,
c char(120) NOT NULL ,
pad char(60) NOT NULL,
PRIMARY KEY (id),
INDEX k_1(k1),
INDEX k_2(k2),
INDEX k_3(k3),
INDEX k_4(k4),
INDEX k_5(k5),
INDEX k_6(k6),
INDEX k_7(k7),
INDEX k_8(k8)
);
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