操作步骤

步骤一：创建Schema

1. 登录DLA控制台。

2. 单击左侧导航栏的访问点管理，然后单击登录DMS，执行以下SQL创建RDS MySQL Schema。

   您也可以通过MySQL客户端或者程序代码等方式连接DLA，然后执行以下SQL创建RDS MySQL Schema。

    CREATE SCHEMA hello_mysql_vpc_rds WITH DBPROPERTIES (
      CATALOG = 'mysql', 
      LOCATION = 'jdbc:mysql://rm-******fofake.mysql.rds.aliyuncs.com:3306/rds_mysql_dbname',
      USER = 'rds_mysqldb_username',
      PASSWORD = 'rds_mysqldb_password',
      INSTANCE_ID = 'rds_mysql_instance_id',
      VPC_ID = 'rds_mysqldb_vpcid'
    );

   参数	说明
   CATALOG	取值为mysql，表示创建的是MySQL Schema。
   LOCATION	RDS MySL的连接信息，由jdbc:mysql://RDS MySQL连接地址:3306/rds_mysql_dbname。
   USER	RDS MySQL中的数据库账号。
   PASSWORD	USER对应的密码。
   INSTANCE_ID	RDS MySQL的实例ID。
   VPC_ID	RDS MySQL的VPC ID。

步骤二：创建表

create external table person (
id int,
name varchar(1023),
age int
) tblproperties (
table_mapping = "person"
);

步骤三：查询数据

表创建成功后，您就可以在DLA中通过SELECT查询RDS MySQL中的数据。

mysql> select * from person;
+------+-------+------+
| id   | name  | age  |
+------+-------+------+
|    1 | james |   10 |
|    2 | bond  |   20 |
|    3 | jack  |   30 |
|    4 | lucy  |   40 |
+------+-------+------+
4 rows in set (0.35 sec)

步骤四：将OSS数据写入RDS MySQL

在DLA中读取RDS数据，并不是RDS在DLA中的典型应用场景。因为RDS本身能承载的数据量有限，不适合大数据分析。更多的场景是在DLA中对存储在OSS、Tablestore中的大数据进行分析，分析完成之后把结果数据回写到RDS中，供前台业务使用。

以person表为例，通过以下语句把oss_db中customer的十条记录进行了一些转换，然后插入hello_mysql_vpc_rds.person表。

DLA如何读取OSS中的数据，请参见读写OSS数据。

mysql> insert into hello_mysql_vpc_rds.person
select c_custkey, c_name, c_custkey + 20 from oss_db.customer limit 10;
+------+
| rows |
+------+
|   10 |
+------+
1 row in set (4.57 sec)

mysql> select * from person;
+------+--------------------+------+
| id   | name               | age  |
+------+--------------------+------+
|    1 | james              |   10 |
|    2 | bond               |   20 |
|    3 | jack               |   30 |
|    4 | lucy               |   40 |
|    1 | Customer#000000001 |   21 |
|    3 | Customer#000000003 |   23 |
|    5 | Customer#000000005 |   25 |
|    2 | Customer#000000002 |   22 |
|    4 | Customer#000000004 |   24 |
|    7 | Customer#000000007 |   27 |
|    6 | Customer#000000006 |   26 |
|    9 | Customer#000000009 |   29 |
|    8 | Customer#000000008 |   28 |
|   10 | Customer#000000010 |   30 |
+------+--------------------+------+
14 rows in set (0.26 sec)