云数据仓库ADB表的保留的二级分区数比Lifecycle中设置的分区数多是怎么回事？

在阿里云AnalyticDB（ADB）中，如果发现表的保留的二级分区数比Lifecycle中设置的分区数多，可能存在以下几种情况：

1. 生命周期设置尚未生效：

   • ADB中的生命周期清理策略是异步执行的，清理作业可能还没有到达执行清理这些分区的时间点，因此虽然生命周期已经设置，但还未执行清理操作。

2. 清理滞后：

   • 清理作业可能由于各种原因（例如系统繁忙、资源限制等）滞后执行，导致实际清理的速度落后于预期。

3. 新数据写入：

   • 如果在清理周期内仍有新数据不断写入到相应的二级分区中，那么即使生命周期策略已经触发，清理过后由于新数据的存在，实际保留的分区数仍可能超过预期。

4. 生命周期设置错误：

   • 检查生命周期设置是否正确，例如，设置的生命周期期限是否覆盖了所有的分区，或者是否排除了一些不应被清理的分区。

要解决这个问题，建议检查生命周期策略的配置，监控清理作业的执行情况，并关注新数据的写入规律。

在云数据仓库ADB中，表保留的二级分区数比Lifecycle中设置的分区数多的情况可能是由于以下原因造成的：

1. 数据分布不均：如果数据在不同的Shard之间分布不均匀，可能会导致某些Shard保留的二级分区数多于Lifecycle中设置的数量。
2. 后台异步任务清理：二级分区的清理是通过后台的异步任务进行的，而不是实时清理。这意味着在一段时间内，保留的二级分区数可能会暂时超过Lifecycle中设置的分区数。
3. 分区键规划不当：如果二级分区键的规划不合理，例如每个二级分区的数据量过小，可能会导致数据库中需要保存的分区元数据过多，从而间接导致保留的二级分区数增多。
4. 分区生效问题：在某些情况下，如ADB MySQL中创建了分区表并插入数据后，可能需要手动执行BUILD TABLE命令来使分区生效。如果没有及时执行这个命令，可能会导致分区数显示不正确。

1. lifecycle是异步执行的，不会马上生效。手工执行 build table xxx 并等待任务完成，或者等待异步任务自动调度执行。2. lifecycle是以shard 为单位淘汰的，如果数据分布不均匀，可能出现总分区数比lifecycle 数量多的情况。此回答自钉钉群“云数据仓库ADB-开发者群”。