大数据StarRocks(七)：数据表创建

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1. 基本概念

1.1 Row & Column

一张表包括行（Row）和列（Column）。Row 即用户的一行数据。Column 用于描述一行数据中不同的字段。
⚫ 在默认的数据模型中，Column 只分为排序列和非排序列。存储引擎会按照排序列对数据进行排序存储，并建立稀疏索引，以便在排序数据上进行快速查找。
⚫ 而在聚合模型中，Column 可以分为两大类：Key 和 Value。从业务角度看，Key 和Value 可以分别对应维度列和指标列。从聚合模型的角度来说，Key 列相同的行，会聚合成一行。其中 Value 列的聚合方式由用户在建表时指定。

1.2 Partition & Tablet

在 Doris 的存储引擎中，用户数据首先被划分成若干个分区（Partition），划分的规则通常是按照用户指定的分区列进行范围划分，比如按时间划分。而在每个分区内，数据被进一步的按照 Hash 的方式分桶，分桶的规则是要找用户指定的分桶列的值进行 Hash 后分桶。每个分桶就是一个数据分片（Tablet），也是数据划分的最小逻辑单元。
⚫ Tablet 之间的数据是没有交集的，独立存储的。Tablet 也是数据移动、复制等操作的最小物理存储单元。
⚫ Partition 可以视为是逻辑上最小的管理单元。数据的导入与删除，都可以或仅能针对一个 Partition 进行。

2. OLAP表定义

建表的基本语法

CREATE [EXTERNAL] TABLE [IF NOT EXISTS] [database.]table_name
(column_definition1[,column_definition2,...]
[,index_definition1[,index_definition2,...]])
[ENGINE = [olap|mysql|elasticsearch|hive|iceberg|hudi|jdbc]]
[key_desc]
[COMMENT "table comment"]
[partition_desc]
[distribution_desc]
[rollup_index]
[ORDER BY (column_definition1,...)]
[PROPERTIES ("key"="value",...)]
[BROKER PROPERTIES ("key"="value",...)]

参数说明

2.1 表分为内部表和外部表

默认未内部表，3.0版本开始集成外部数据建议使用catalog，外部表的建表方式将被弃用

2.2 列定义

语法：

col_name col_type [agg_type] [NULL | NOT NULL] [DEFAULT "default_value"] [AUTO_INCREMENT] [AS generation_expr]
col_name：列名称

注意，在一般情况下，不能直接创建以以 __op 或 __row 开头命名的列，因为此类列名被 StarRocks 保留用于特殊目的，创建这样的列可能导致未知行为。如需创建这样的列，必须将 FE 动态参数 allow_system_reserved_names 设置为 TRUE。

col_type：列数据类型

之前博文数据类型

agg_type：聚合类型，如果不指定，则该列为 key 列。否则，该列为 value 列。

支持的聚合类型如下：

SUM、MAX、MIN、REPLACE
HLL_UNION（仅用于 HLL列，为 HLL 独有的聚合方式)。
BITMAP_UNION（仅用于 BITMAP 列，为 BITMAP 独有的聚合方式)。
REPLACE_IF_NOT_NULL：这个聚合类型的含义是当且仅当新导入数据是非 NULL 值时会发生替换行为。如果新导入的数据是 NULL，那么 StarRocks 仍然会保留原值。

注意：

BITMAP_UNION 聚合类型列在导入时的原始数据类型必须是 TINYINT,SMALLINT,INT,BIGINT。
如果在建表时 REPLACE_IF_NOT_NULL 列指定了 NOT NULL，那么 StarRocks 仍然会将其转化 NULL，不会向用户报错。用户可以借助这个类型完成「部分列导入」的功能。该类型只对聚合模型有用 (key_desc 的 type 为 AGGREGATE KEY)。
NULL | NOT NULL：列数据是否允许为 NULL。其中明细模型、聚合模型和更新模型表中所有列都默认指定 NULL。主键模型表的指标列默认指定 NULL，维度列默认指定 NOT NULL。如源数据文件中存在 NULL 值，可以用 \N 来表示，导入时 StarRocks 会将其解析为 NULL。

DEFAULT “default_value”：列数据的默认值。导入数据时，如果该列对应的源数据文件中的字段为空，则自动填充 DEFAULT 关键字中指定的默认值。支持以下三种指定方式：

DEFAULT current_timestamp：默认值为当前时间。参见 current_timestamp() 。
DEFAULT <默认值>：默认值为指定类型的值。例如，列类型为 VARCHAR，即可指定默认值为 DEFAULT “beijing”。当前不支持指定 ARRAY、BITMAP、JSON、HLL 和 BOOLEAN 类型为默认值。
DEFAULT (<表达式>)：默认值为指定函数返回的结果。目前仅支持 uuid() 和 uuid_numeric() 表达式。
AUTO_INCREMENT：指定自增列。自增列的数据类型只支持 BIGINT，自增 ID 从 1 开始增加，自增步长为 1。有关自增列的详细说明，请参见 AUTO_INCREMENT。自 v3.0，StarRocks 支持该功能。

AS generation_expr：指定生成列和其使用的表达式。生成列用于预先计算并存储表达式的结果，可以加速包含复杂表达式的查询。自 v3.1，StarRocks 支持该功能。

2.3 键的描述

语法：

`key_type(k1[,k2 ...])`

数据按照指定的 key 列进行排序，且根据不同的 key_type 具有不同特性。 key_type 支持以下类型：

AGGREGATE KEY: key 列相同的记录，value 列按照指定的聚合类型进行聚合，适合报表、多维分析等业务场景。
UNIQUE KEY/PRIMARY KEY: key 列相同的记录，value 列按导入顺序进行覆盖，适合按 key 列进行增删改查的点查询 (point query) 业务。
DUPLICATE KEY: key 列相同的记录，同时存在于 StarRocks 中，适合存储明细数据或者数据无聚合特性的业务场景。
默认为 DUPLICATE KEY，数据按 key 列做排序。

除 AGGREGATE KEY 外，其他 key_type 在建表时，value 列不需要指定聚合类型 (agg_type)。

2.4 分布式描述

支持随机分桶（Random bucketing）和哈希分桶（Hash bucketing）。如果不指定分桶信息，则 StarRocks 默认使用随机分桶且自动设置分桶数量。

DISTRIBUTED BY RANDOM BUCKETS <num>

不支持主键模型表、更新模型表和聚合表。
不支持指定 Colocation Group。
不支持 Spark Load。
自 2.5.7 版本起，建表时无需手动指定分桶数量，StarRocks 自动设置分桶数量。

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

如果查询比较复杂，则建议选择高基数的列为分桶键，保证数据在各个分桶中尽量均衡，提高集群资源利用率。
如果查询比较简单，则建议选择经常作为查询条件的列为分桶键，提高查询效率。并且，如果数据倾斜情况严重，您还可以使用多个列作为数据的分桶键，但是建议不超过 3 个列。

建表时，必须指定分桶键。
作为分桶键的列，该列的值不支持更新。
分桶键指定后不支持修改。
自 2.5.7 版本起，建表时无需手动指定分桶数量，StarRocks 自动设置分桶数量。

2.5 PROPERTIES

设置数据的初始存储介质、自动降冷时间和副本数
如果 ENGINE 类型为 OLAP，可以在属性 properties 中设置该表数据的初始存储介质（storage_medium）、自动降冷时间（storage_cooldown_time）或者时间间隔（storage_cooldown_ttl）和副本数（replication_num）。

属性生效范围：当表为单分区表时，以上属性为表的属性。当表划分成多个分区时，以上属性属于每一个分区。并且如果希望不同分区有不同属性，则建表后可以执行 ALTER TABLE … ADD PARTITION 或 ALTER TABLE … MODIFY PARTITION。

设置数据的初始存储介质、自动降冷时间

PROPERTIES (
    "storage_medium" = "[SSD|HDD]",{ "storage_cooldown_ttl" = "<num> { YEAR | MONTH | DAY | HOUR } "
    | "storage_cooldown_time" = "yyyy-MM-dd HH:mm:ss" }
)

目前 StarRocks 提供如下数据自动降冷的相关参数，对比如下：
storage_cooldown_ttl：表的属性，指定该表中分区自动降冷时间间隔，由系统自动降冷表中到达时间点（时间间隔+分区时间上界）的分区。并且表按照分区粒度自动降冷，更加灵活。
storage_cooldown_time：表的属性，指定该表的自动降冷时间点（绝对时间）。建表后也可以为不同分区配置不同时间点。
storage_cooldown_second：FE 静态参数，指定集群范围内所有表的自动降冷时延。
表属性 storage_cooldown_ttl 或 storage_cooldown_time 比 FE 静态参数 storage_cooldown_second 优先级高。
配置以上参数时，必须指定 "storage_medium = “SSD”。
不配置以上参数时，则不进行自动降冷。
执行 SHOW PARTITIONS FROM <table_name> 查看各个分区的自动降冷时间点。

不支持表达式分区和 List 分区。
不支持分区列为非日期类型。
不支持多个分区列。
不支持主键模型表。
设置分区 Tablet 副本数
replication_num：分区 Tablet 副本数。默认为 3。

PROPERTIES (
    "replication_num" = "<num>"
)

创建表时为列添加 bloom filter 索引

如果 Engine 类型为 olap,可以指定某列使用 bloom filter 索引。bloom filter 索引使用时有如下限制：
主键模型和明细模型中所有列都可以创建 Bloom filter 索引；聚合模型和更新模型中，只有维度列（即 Key 列）支持创建 Bloom filter 索引。
不支持为 TINYINT、FLOAT、DOUBLE 和 DECIMAL 类型的列创建 Bloom filter 索引。
Bloom filter 索引只能提高查询条件为 in 和 = 的查询效率，值越分散效果越好。

PROPERTIES (
    "bloom_filter_columns" = "k1,k2,k3"
)

添加属性支持 Colocate Join
如果希望使用 Colocate Join 特性，需要在 properties 中指定:

PROPERTIES (
    "colocate_with" = "table1"
)

设置动态分区
如果希望使用动态分区特性，需要在 properties 中指定如下参数：

PROPERTIES (
    "dynamic_partition.enable" = "true|false","dynamic_partition.time_unit" = "DAY|WEEK|MONTH","dynamic_partition.start" = "${integer_value}","dynamic_partition.end" = "${integer_value}","dynamic_partition.prefix" = "${string_value}","dynamic_partition.buckets" = "${integer_value}"
)

设置随机分桶表中分桶大小
自 3.2 版本起，对于随机分桶的表，您可以在建表时在 PROPERTIES 中设置 bucket_size 参数来指定分桶大小，启用按需动态增加分桶数量。单位为 B。

PROPERTIES (
    "bucket_size" = "1073741824"
)

设置数据压缩算法
您可以在建表时通过增加属性 compression 为该表指定数据压缩算法。
compression 有效值包括：
LZ4：LZ4 算法。
ZSTD：Zstandard 算法。
ZLIB：zlib 算法。
SNAPPY：Snappy 算法。
如不指定数据压缩算法，StarRocks 默认使用 LZ4。

原文地址：https://blog.csdn.net/weixin_37791303/article/details/135493835