CREATE TABLE

Description

该命令用于创建一张表。本文档主语介绍创建 PALO 自维护的表的语法。

CREATE TABLE [IF NOT EXISTS] [database.]table
(
    column_definition_list,
    [index_definition_list]
)
[engine_type]
[keys_type]
[table_comment]
[partition_info]
distribution_info
[rollup_list]
[properties]
[extra_properties]

• column_definition_list

  列定义列表：

  column_definition[, column_definition]

  • column_definition

    列定义：

    column_name column_type [KEY] [aggr_type] [NULL] [default_value] [column_comment]

    • 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。

    • 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，后倒入的替换先导入的。
      REPLACE_IF_NOT_NULL：非空值替换。和 REPLACE 的区别在于对于null值，不做替换。
      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。

    示例：

      ```
      k1 TINYINT,
      k2 DECIMAL(10,2) DEFAULT "10.5",
      k4 BIGINT NULL DEFAULT VALUE "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"
      ```

• index_definition_list

  索引列表定义：

  index_definition[, index_definition]

  • 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",
    ...

• engine_type

  表引擎类型。本文档中类型皆为 OLAP。示例：

  ENGINE=olap

• 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)

• table_comment

  表注释。示例：

  COMMENT "This is my first DORIS table"

• partition_desc

  分区信息，支持两种写法：

  1. 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", ...)
     )

  2. 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, ))
     )

• distribution_desc

  定义数据分桶方式。

  DISTRIBUTED BY HASH (k1[,k2 ...]) [BUCKETS num]

• rollup_list

  建表的同时可以创建多个物化视图（ROLLUP）。

  ROLLUP (rollup_definition[, rollup_definition, ...])

  • rollup_definition

    rollup_name (col1[, col2, ...]) [DUPLICATE KEY(col1[, col2, ...])] [PROPERTIES("key" = "value")]

    示例：

    ROLLUP (
        r1 (k1, k3, v1, v2),
        r2 (k1, v1)
    )

• properties

  设置表属性。目前支持以下属性：

  • replication_num

    副本数。默认副本数为3。如果 BE 节点数量小于3，则需指定副本数小于等于 BE 节点数量。

  • 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。

  • 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"

  • 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"

  • in_memory

    通过此属性设置该表是否为内存表。

    "in_memory" = "true"

  • 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。PALO 会创建一个隐藏的顺序列。

    "function_column.sequence_type" = 'Date'

  • 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）
    • 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

Example

1. 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

2. 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 p1 VALUES LESS THAN ("2020-03-01"),
       PARTITION p1 VALUES LESS THAN ("2020-04-01")
   )
   DISTRIBUTED BY HASH(k1) BUCKETS 32
   PROPERTIES (
       "replication_num" = "1"
   );

3. 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) REPLACE,
       v2 SMALLINT SUM 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"
   );

4. 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

5. 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

6. 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"
   );

7. 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"
   );

8. 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" 
   );

9. 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");

Keyword

CREATE, TABLE

典型实践

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 文档。

PALO 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，PALO 系统定期增加新的分区或删除历史分区。

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。

内存表

当建表时指定了 "in_memory" = "true" 属性。则 PALO 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。