CREATE-TABLE
Description
该命令用于创建一张表。本文档主要介绍创建 Doris 自维护的表的语法。外部表语法请参阅 CREATE-EXTERNAL-TABLE文档。
CREATE TABLE [IF NOT EXISTS] [database.]table
(
column_definition_list,
[index_definition_list]
)
[engine_type]
[keys_type]
[table_comment]
[partition_info]
distribution_desc
[rollup_list]
[properties]
[extra_properties]
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column_definition_list
列定义列表:
column_definition[, column_definition]
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column_definition
列定义:
column_name column_type [KEY] [aggr_type] [NULL] [default_value] [column_comment]
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column_type
列类型,支持以下类型:
TINYINT(1字节) 范围:-2^7 + 1 ~ 2^7 - 1 SMALLINT(2字节) 范围:-2^15 + 1 ~ 2^15 - 1 INT(4字节) 范围:-2^31 + 1 ~ 2^31 - 1 BIGINT(8字节) 范围:-2^63 + 1 ~ 2^63 - 1 LARGEINT(16字节) 范围:-2^127 + 1 ~ 2^127 - 1 FLOAT(4字节) 支持科学计数法 DOUBLE(12字节) 支持科学计数法 DECIMAL[(precision, scale)] (16字节) 保证精度的小数类型。默认是 DECIMAL(10, 0) precision: 1 ~ 27 scale: 0 ~ 9 其中整数部分为 1 ~ 18 不支持科学计数法 DATE(3字节) 范围:0000-01-01 ~ 9999-12-31 DATETIME(8字节) 范围:0000-01-01 00:00:00 ~ 9999-12-31 23:59:59 CHAR[(length)] 定长字符串。长度范围:1 ~ 255。默认为1 VARCHAR[(length)] 变长字符串。长度范围:1 ~ 65533。默认为1 HLL (1~16385个字节) HyperLogLog 列类型,不需要指定长度和默认值。长度根据数据的聚合程度系统内控制。 必须配合 HLL_UNION 聚合类型使用。 BITMAP bitmap 列类型,不需要指定长度和默认值。表示整型的集合,元素最大支持到2^64 - 1。 必须配合 BITMAP_UNION 聚合类型使用。
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aggr_type
聚合类型,支持以下聚合类型:
SUM:求和。适用数值类型。 MIN:求最小值。适合数值类型。 MAX:求最大值。适合数值类型。 REPLACE:替换。对于维度列相同的行,指标列会按照导入的先后顺序,后导入的替换先导入的。 REPLACE_IF_NOT_NULL:非空值替换。和 REPLACE 的区别在于对于null值,不做替换。这里要注意的是字段默认值要给NULL,而不能是空字符串,如果是空字符串,会给你替换成空字符串。 HLL_UNION:HLL 类型的列的聚合方式,通过 HyperLogLog 算法聚合。 BITMAP_UNION:BIMTAP 类型的列的聚合方式,进行位图的并集聚合。
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default_value
列默认值,当导入数据未指定该列的值时,系统将赋予该列 default_value。
语法为
default default_value
。当前 default_value 支持两种形式:
- 用户指定固定值,如:
k1 INT DEFAULT '1', k2 CHAR(10) DEFAULT 'aaaa'
- 系统提供的关键字,目前支持以下关键字:
// 只用于DATETIME类型,导入数据缺失该值时系统将赋予当前时间 dt DATETIME DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
示例:
k1 TINYINT, k2 DECIMAL(10,2) DEFAULT "10.5", k4 BIGINT NULL DEFAULT "1000" COMMENT "This is column k4", v1 VARCHAR(10) REPLACE NOT NULL, v2 BITMAP BITMAP_UNION, v3 HLL HLL_UNION, v4 INT SUM NOT NULL DEFAULT "1" COMMENT "This is column v4"
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index_definition_list
索引列表定义:
index_definition[, index_definition]
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index_definition
索引定义:
INDEX index_name (col_name) [USING BITMAP] COMMENT 'xxxxxx'
示例:
INDEX idx1 (k1) USING BITMAP COMMENT "This is a bitmap index1", INDEX idx2 (k2) USING BITMAP COMMENT "This is a bitmap index2", ...
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engine_type
表引擎类型。本文档中类型皆为 OLAP。其他外部表引擎类型见 CREATE EXTERNAL TABLE 文档。示例:
ENGINE=olap
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key_desc
数据模型。
key_type(col1, col2, ...)
key_type
支持以下模型:- DUPLICATE KEY(默认):其后指定的列为排序列。
- AGGREGATE KEY:其后指定的列为维度列。
- UNIQUE KEY:其后指定的列为主键列。
示例:
DUPLICATE KEY(col1, col2), AGGREGATE KEY(k1, k2, k3), UNIQUE KEY(k1, k2)
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table_comment
表注释。示例:
COMMENT "This is my first DORIS table"
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partition_desc
分区信息,支持两种写法:
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LESS THAN:仅定义分区上界。下界由上一个分区的上界决定。
PARTITION BY RANGE(col1[, col2, ...]) ( PARTITION partition_name1 VALUES LESS THAN MAXVALUE|("value1", "value2", ...), PARTITION partition_name2 VALUES LESS THAN MAXVALUE|("value1", "value2", ...) )
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FIXED RANGE:定义分区的左闭右开区间。
PARTITION BY RANGE(col1[, col2, ...]) ( PARTITION partition_name1 VALUES [("k1-lower1", "k2-lower1", "k3-lower1",...), ("k1-upper1", "k2-upper1", "k3-upper1", ...)), PARTITION partition_name2 VALUES [("k1-lower1-2", "k2-lower1-2", ...), ("k1-upper1-2", MAXVALUE, )) )
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distribution_desc
定义数据分桶方式。
- Hash 分桶
语法:
DISTRIBUTED BY HASH (k1[,k2 ...]) [BUCKETS num]
说明: 使用指定的 key 列进行哈希分桶。 - Random 分桶
语法:
DISTRIBUTED BY RANDOM [BUCKETS num]
说明: 使用随机数进行分桶。
- Hash 分桶
语法:
-
rollup_list
建表的同时可以创建多个物化视图(ROLLUP)。
ROLLUP (rollup_definition[, rollup_definition, ...])
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rollup_definition
rollup_name (col1[, col2, ...]) [DUPLICATE KEY(col1[, col2, ...])] [PROPERTIES("key" = "value")]
示例:
ROLLUP ( r1 (k1, k3, v1, v2), r2 (k1, v1) )
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properties
设置表属性。目前支持以下属性:
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storage_medium/storage_cooldown_time
数据存储介质。
storage_medium
用于声明表数据的初始存储介质,而storage_cooldown_time
用于设定到期时间。示例:"storage_medium" = "SSD", "storage_cooldown_time" = "2020-11-20 00:00:00"
这个示例表示数据存放在 SSD 中,并且在 2020-11-20 00:00:00 到期后,会自动迁移到 HDD 存储上。
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colocate_with
当需要使用 Colocation Join 功能时,使用这个参数设置 Colocation Group。
"colocate_with" = "group1"
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bloom_filter_columns
用户指定需要添加 Bloom Filter 索引的列名称列表。各个列的 Bloom Filter 索引是独立的,并不是组合索引。
"bloom_filter_columns" = "k1, k2, k3"
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in_memory
Doris 是没有内存表的概念。
这个属性设置成
true
, Doris 会尽量将该表的数据块缓存在存储引擎的 PageCache 中,已减少磁盘 IO。但这个属性不会保证数据块常驻在内存中,仅作为一种尽力而为的标识。"in_memory" = "true"
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compression
Doris 表的默认压缩方式是 LZ4。1.1 版本后,支持将压缩方式指定为 ZSTD 以获得更高的压缩比。
"compression"="zstd"
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function_column.sequence_type
当使用 UNIQUE KEY 模型时,可以指定一个 sequence 列,当 KEY 列相同时,将按照 sequence 列进行 REPLACE(较大值替换较小值,否则无法替换)
这里我们仅需指定顺序列的类型,支持时间类型或整型。Doris 会创建一个隐藏的顺序列。
"function_column.sequence_type" = 'Date'
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light_schema_change
是否使用 light schema change 优化。
如果设置成
true
, 对于值列的加减操作,可以更快地,同步地完成。"light_schema_change" = 'true'
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disable_auto_compaction
是否对这个表禁用自动 compaction。
如果这个属性设置成
true
, 后台的自动 compaction 进程会跳过这个表的所有 tablet。"disable_auto_compaction" = "false"
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动态分区相关
动态分区相关参数如下:
dynamic_partition.enable
: 用于指定表级别的动态分区功能是否开启。默认为 true。dynamic_partition.time_unit:
用于指定动态添加分区的时间单位,可选择为 DAY(天),WEEK(周),MONTH(月),HOUR(时)。dynamic_partition.start
: 用于指定向前删除多少个分区。值必须小于 0。默认为 Integer.MIN_VALUE。dynamic_partition.end
: 用于指定提前创建的分区数量。值必须大于 0。dynamic_partition.prefix
: 用于指定创建的分区名前缀,例如分区名前缀为 p,则自动创建分区名为 p20200108。dynamic_partition.buckets
: 用于指定自动创建的分区分桶数量。dynamic_partition.create_history_partition
: 是否创建历史分区。dynamic_partition.history_partition_num
: 指定创建历史分区的数量。dynamic_partition.reserved_history_periods
: 用于指定保留的历史分区的时间段。
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数据排序相关
数据排序相关参数如下:
data_sort.sort_type
: 数据排序使用的方法,目前支持两种:lexical/z-order,默认是 lexicaldata_sort.col_num
: 数据排序使用的列数,取最前面几列,不能超过总的 key 列数
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Example
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创建一个明细模型的表
CREATE TABLE example_db.table_hash ( k1 TINYINT, k2 DECIMAL(10, 2) DEFAULT "10.5", k3 CHAR(10) COMMENT "string column", k4 INT NOT NULL DEFAULT "1" COMMENT "int column" ) COMMENT "my first table" DISTRIBUTED BY HASH(k1) BUCKETS 32
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创建一个明细模型的表,分区,指定排序列,设置副本数为 1
CREATE TABLE example_db.table_hash ( k1 DATE, k2 DECIMAL(10, 2) DEFAULT "10.5", k3 CHAR(10) COMMENT "string column", k4 INT NOT NULL DEFAULT "1" COMMENT "int column" ) DUPLICATE KEY(k1, k2) COMMENT "my first table" PARTITION BY RANGE(k1) ( PARTITION p1 VALUES LESS THAN ("2020-02-01"), PARTITION p2 VALUES LESS THAN ("2020-03-01"), PARTITION p3 VALUES LESS THAN ("2020-04-01") ) DISTRIBUTED BY HASH(k1) BUCKETS 32 PROPERTIES ( "replication_num" = "1" );
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创建一个主键唯一模型的表,设置初始存储介质和冷却时间
CREATE TABLE example_db.table_hash ( k1 BIGINT, k2 LARGEINT, v1 VARCHAR(2048), v2 SMALLINT DEFAULT "10" ) UNIQUE KEY(k1, k2) DISTRIBUTED BY HASH (k1, k2) BUCKETS 32 PROPERTIES( "storage_medium" = "SSD", "storage_cooldown_time" = "2015-06-04 00:00:00" );
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创建一个聚合模型表,使用固定范围分区描述
CREATE TABLE table_range ( k1 DATE, k2 INT, k3 SMALLINT, v1 VARCHAR(2048) REPLACE, v2 INT SUM DEFAULT "1" ) AGGREGATE KEY(k1, k2, k3) PARTITION BY RANGE (k1, k2, k3) ( PARTITION p1 VALUES [("2014-01-01", "10", "200"), ("2014-01-01", "20", "300")), PARTITION p2 VALUES [("2014-06-01", "100", "200"), ("2014-07-01", "100", "300")) ) DISTRIBUTED BY HASH(k2) BUCKETS 32
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创建一个包含 HLL 和 BITMAP 列类型的聚合模型表
CREATE TABLE example_db.example_table ( k1 TINYINT, k2 DECIMAL(10, 2) DEFAULT "10.5", v1 HLL HLL_UNION, v2 BITMAP BITMAP_UNION ) ENGINE=olap AGGREGATE KEY(k1, k2) DISTRIBUTED BY HASH(k1) BUCKETS 32
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创建两张同一个 Colocation Group 自维护的表。
CREATE TABLE t1 ( id int(11) COMMENT "", value varchar(8) COMMENT "" ) DUPLICATE KEY(id) DISTRIBUTED BY HASH(id) BUCKETS 10 PROPERTIES ( "colocate_with" = "group1" ); CREATE TABLE t2 ( id int(11) COMMENT "", value1 varchar(8) COMMENT "", value2 varchar(8) COMMENT "" ) DUPLICATE KEY(`id`) DISTRIBUTED BY HASH(`id`) BUCKETS 10 PROPERTIES ( "colocate_with" = "group1" );
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创建一个带有 bitmap 索引以及 bloom filter 索引的内存表
CREATE TABLE example_db.table_hash ( k1 TINYINT, k2 DECIMAL(10, 2) DEFAULT "10.5", v1 CHAR(10) REPLACE, v2 INT SUM, INDEX k1_idx (k1) USING BITMAP COMMENT 'my first index' ) AGGREGATE KEY(k1, k2) DISTRIBUTED BY HASH(k1) BUCKETS 32 PROPERTIES ( "bloom_filter_columns" = "k2", "in_memory" = "true" );
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创建一个动态分区表。
该表每天提前创建 3 天的分区,并删除 3 天前的分区。例如今天为
2020-01-08
,则会创建分区名为p20200108
,p20200109
,p20200110
,p20200111
的分区. 分区范围分别为:[types: [DATE]; keys: [2020-01-08]; ‥types: [DATE]; keys: [2020-01-09]; ) [types: [DATE]; keys: [2020-01-09]; ‥types: [DATE]; keys: [2020-01-10]; ) [types: [DATE]; keys: [2020-01-10]; ‥types: [DATE]; keys: [2020-01-11]; ) [types: [DATE]; keys: [2020-01-11]; ‥types: [DATE]; keys: [2020-01-12]; )
CREATE TABLE example_db.dynamic_partition ( k1 DATE, k2 INT, k3 SMALLINT, v1 VARCHAR(2048), v2 DATETIME DEFAULT "2014-02-04 15:36:00" ) DUPLICATE KEY(k1, k2, k3) PARTITION BY RANGE (k1) () DISTRIBUTED BY HASH(k2) BUCKETS 32 PROPERTIES( "dynamic_partition.time_unit" = "DAY", "dynamic_partition.start" = "-3", "dynamic_partition.end" = "3", "dynamic_partition.prefix" = "p", "dynamic_partition.buckets" = "32" );
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创建一个带有物化视图(ROLLUP)的表。
CREATE TABLE example_db.rolup_index_table ( event_day DATE, siteid INT DEFAULT '10', citycode SMALLINT, username VARCHAR(32) DEFAULT '', pv BIGINT SUM DEFAULT '0' ) AGGREGATE KEY(event_day, siteid, citycode, username) DISTRIBUTED BY HASH(siteid) BUCKETS 10 ROLLUP ( r1(event_day,siteid), r2(event_day,citycode), r3(event_day) ) PROPERTIES("replication_num" = "3");
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通过
replication_allocation
属性设置表的副本。CREATE TABLE example_db.table_hash ( k1 TINYINT, k2 DECIMAL(10, 2) DEFAULT "10.5" ) DISTRIBUTED BY HASH(k1) BUCKETS 32 PROPERTIES ( "replication_allocation"="tag.location.group_a:1, tag.location.group_b:2" );
CREATE TABLE example_db.dynamic_partition ( k1 DATE, k2 INT, k3 SMALLINT, v1 VARCHAR(2048), v2 DATETIME DEFAULT "2014-02-04 15:36:00" ) PARTITION BY RANGE (k1) () DISTRIBUTED BY HASH(k2) BUCKETS 32 PROPERTIES( "dynamic_partition.time_unit" = "DAY", "dynamic_partition.start" = "-3", "dynamic_partition.end" = "3", "dynamic_partition.prefix" = "p", "dynamic_partition.buckets" = "32", "dynamic_partition.replication_allocation" = "tag.location.group_a:3" );
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通过
storage_policy
属性设置表的冷热分离数据迁移策略
CREATE TABLE IF NOT EXISTS create_table_use_created_policy
(
k1 BIGINT,
k2 LARGEINT,
v1 VARCHAR(2048)
)
UNIQUE KEY(k1)
DISTRIBUTED BY HASH (k1) BUCKETS 3
PROPERTIES(
"storage_policy" = "test_create_table_use_policy",
"replication_num" = "1"
);
注:需要先创建 s3 resource 和 storage policy,表才能关联迁移策略成功
- 为表的分区添加冷热分离数据迁移策略
CREATE TABLE create_table_partion_use_created_policy
(
k1 DATE,
k2 INT,
V1 VARCHAR(2048) REPLACE
) PARTITION BY RANGE (k1) (
PARTITION p1 VALUES LESS THAN ("2022-01-01") ("storage_policy" = "test_create_table_partition_use_policy_1" ,"replication_num"="1"),
PARTITION p2 VALUES LESS THAN ("2022-02-01") ("storage_policy" = "test_create_table_partition_use_policy_2" ,"replication_num"="1")
) DISTRIBUTED BY HASH(k2) BUCKETS 1;
注:需要先创建 s3 resource 和 storage policy,表才能关联迁移策略成功
Keywords
CREATE, TABLE
Best Practice
分区和分桶
一个表必须指定分桶列,但可以不指定分区。关于分区和分桶的具体介绍,可参阅 数据划分 (opens in a new tab) 文档。
Doris 中的表可以分为分区表和无分区的表。这个属性在建表时确定,之后不可更改。即对于分区表,可以在之后的使用过程中对分区进行增删操作,而对于无分区的表,之后不能再进行增加分区等操作。
同时,分区列和分桶列在表创建之后不可更改,既不能更改分区和分桶列的类型,也不能对这些列进行任何增删操作。
所以建议在建表前,先确认使用方式来进行合理的建表。
动态分区
动态分区功能主要用于帮助用户自动的管理分区。通过设定一定的规则,Doris 系统定期增加新的分区或删除历史分区。可参阅 动态分区 (opens in a new tab) 文档查看更多帮助。
物化视图
用户可以在建表的同时创建多个物化视图(ROLLUP)。物化视图也可以在建表之后添加。写在建表语句中可以方便用户一次性创建所有物化视图。
如果在建表时创建好物化视图,则后续的所有数据导入操作都会同步生成物化视图的数据。物化视图的数量可能会影响数据导入的效率。
如果在之后的使用过程中添加物化视图,如果表中已有数据,则物化视图的创建时间取决于当前数据量大小。
关于物化视图的介绍,请参阅文档 物化视图。
索引
用户可以在建表的同时创建多个列的索引。索引也可以在建表之后再添加。
如果在之后的使用过程中添加索引,如果表中已有数据,则需要重写所有数据,因此索引的创建时间取决于当前数据量。
in_memory 属性
当建表时指定了 "in_memory" = "true"
属性。则 Doris 会尽量将该表的数据块缓存在存储引擎的 PageCache 中,已减少磁盘 IO。但这个属性不会保证数据块常驻在内存中,仅作为一种尽力而为的标识。