# CREATE TABLE ## description 该语句用于创建 table。 语法: CREATE [EXTERNAL] TABLE [IF NOT EXISTS] [database.]table_name (column_definition1[, column_definition2, ...]) [ENGINE = [olap|mysql|broker]] [key_desc] [COMMENT "table comment"]; [partition_desc] [distribution_desc] [PROPERTIES ("key"="value", ...)] [BROKER PROPERTIES ("key"="value", ...)] 1. column_definition 语法: col_name col_type [agg_type] [NULL | NOT NULL] [DEFAULT "default_value"] 说明: col_name:列名称 col_type:列类型 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:1900-01-01 ~ 9999-12-31 DATETIME(8字节) 范围:1900-01-01 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 HLL (1~16385个字节) hll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,并且HLL列只能通过配套的hll_union_agg、Hll_cardinality、hll_hash进行查询或使用 agg_type:聚合类型,如果不指定,则该列为 key 列。否则,该列为 value 列 SUM、MAX、MIN、REPLACE、HLL_UNION(仅用于HLL列,为HLL独有的聚合方式)、BITMAP_UNION(列类型需要定义为VARCHAR(20)) 该类型只对聚合模型(key_desc的type为AGGREGATE KEY)有用,其它模型不需要指定这个。 是否允许为NULL: 默认不允许为 NULL。NULL 值在导入数据中用 \N 来表示 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。 2. ENGINE 类型 默认为 olap。可选 mysql, broker 1) 如果是 mysql,则需要在 properties 提供以下信息: PROPERTIES ( "host" = "mysql_server_host", "port" = "mysql_server_port", "user" = "your_user_name", "password" = "your_password", "database" = "database_name", "table" = "table_name" ) 注意: "table" 条目中的 "table_name" 是 mysql 中的真实表名。 而 CREATE TABLE 语句中的 table_name 是该 mysql 表在 Palo 中的名字,可以不同。 在 Palo 创建 mysql 表的目的是可以通过 Palo 访问 mysql 数据库。 而 Palo 本身并不维护、存储任何 mysql 数据。 2) 如果是 broker,表示表的访问需要通过指定的broker, 需要在 properties 提供以下信息: PROPERTIES ( "broker_name" = "broker_name", "path" = "file_path1[,file_path2]", "column_separator" = "value_separator" "line_delimiter" = "value_delimiter" ) 另外还需要提供Broker需要的Property信息,通过BROKER PROPERTIES来传递,例如HDFS需要传入 BROKER PROPERTIES( "username" = "name", "password" = "password" ) 这个根据不同的Broker类型,需要传入的内容也不相同 注意: "path" 中如果有多个文件,用逗号[,]分割。如果文件名中包含逗号,那么使用 %2c 来替代。如果文件名中包含 %,使用 %25 代替 现在文件内容格式支持CSV,支持GZ,BZ2,LZ4,LZO(LZOP) 压缩格式。 3. key_desc 语法: key_type(k1[,k2 ...]) 说明: 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支持一下类型: 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: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业务。 DUPLICATE KEY:key列相同的记录,同时存在于Palo中, 适合存储明细数据或者数据无聚合特性的业务场景。 注意: 除AGGREGATE KEY外,其他key_type在建表时,value列不需要指定聚合类型。 4. partition_desc 1) Range 分区 语法: PARTITION BY RANGE (k1, k2, ...) ( PARTITION partition_name VALUES LESS THAN MAXVALUE|("value1", "value2", ...) PARTITION partition_name VALUES LESS THAN MAXVALUE|("value1", "value2", ...) ... ) 说明: 使用指定的 key 列和指定的数值范围进行分区。 1) 分区名称仅支持字母开头,字母、数字和下划线组成 2) 目前仅支持以下类型的列作为 Range 分区列,且只能指定一个分区列 TINYINT, SMALLINT, INT, BIGINT, LARGEINT, DATE, DATETIME 3) 分区为左闭右开区间,首个分区的左边界为做最小值 4) NULL 值只会存放在包含最小值的分区中。当包含最小值的分区被删除后,NULL 值将无法导入。 5) 可以指定一列或多列作为分区列。如果分区值缺省,则会默认填充最小值。 注意: 1) 分区一般用于时间维度的数据管理 2) 有数据回溯需求的,可以考虑首个分区为空分区,以便后续增加分区 5. distribution_desc 1) 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。默认分区数为10 建议:建议使用Hash分桶方式 6. PROPERTIES 1) 如果 ENGINE 类型为 olap,则可以在 properties 中指定列存(目前我们仅支持列存) PROPERTIES ( "storage_type" = "[column]", ) 2) 如果 ENGINE 类型为 olap 可以在 properties 设置该表数据的初始存储介质、存储到期时间和副本数。 PROPERTIES ( "storage_medium" = "[SSD|HDD]", ["storage_cooldown_time" = "yyyy-MM-dd HH:mm:ss"], ["replication_num" = "3"] ) storage_medium: 用于指定该分区的初始存储介质,可选择 SSD 或 HDD。默认为 HDD。 storage_cooldown_time: 当设置存储介质为 SSD 时,指定该分区在 SSD 上的存储到期时间。 默认存放 7 天。 格式为:"yyyy-MM-dd HH:mm:ss" replication_num: 指定分区的副本数。默认为 3 当表为单分区表时,这些属性为表的属性。 当表为两级分区时,这些属性为附属于每一个分区。 如果希望不同分区有不同属性。可以通过 ADD PARTITION 或 MODIFY PARTITION 进行操作 3) 如果 Engine 类型为 olap, 并且 storage_type 为 column, 可以指定某列使用 bloom filter 索引 bloom filter 索引仅适用于查询条件为 in 和 equal 的情况,该列的值越分散效果越好 目前只支持以下情况的列:除了 TINYINT FLOAT DOUBLE 类型以外的 key 列及聚合方法为 REPLACE 的 value 列 PROPERTIES ( "bloom_filter_columns"="k1,k2,k3" ) 4) 如果希望使用Colocate Join 特性,需要在 properties 中指定 PROPERTIES ( "colocate_with"="table1" ) ## example 1. 创建一个 olap 表,使用 HASH 分桶,使用列存,相同key的记录进行聚合 CREATE TABLE example_db.table_hash ( k1 TINYINT, k2 DECIMAL(10, 2) DEFAULT "10.5", v1 CHAR(10) REPLACE, v2 INT SUM ) ENGINE=olap AGGREGATE KEY(k1, k2) COMMENT "my first doris table" DISTRIBUTED BY HASH(k1) BUCKETS 32 PROPERTIES ("storage_type"="column"); 2. 创建一个 olap 表,使用 Hash 分桶,使用列存,相同key的记录进行覆盖, 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" ) ENGINE=olap UNIQUE KEY(k1, k2) DISTRIBUTED BY HASH (k1, k2) BUCKETS 32 PROPERTIES( "storage_type"="column", "storage_medium" = "SSD", "storage_cooldown_time" = "2015-06-04 00:00:00" ); 3. 创建一个 olap 表,使用 Key Range 分区,使用Hash分桶,默认使用列存, 相同key的记录同时存在,设置初始存储介质和冷却时间 CREATE TABLE example_db.table_range ( k1 DATE, k2 INT, k3 SMALLINT, v1 VARCHAR(2048), v2 DATETIME DEFAULT "2014-02-04 15:36:00" ) ENGINE=olap DUPLICATE KEY(k1, k2, k3) PARTITION BY RANGE (k1) ( PARTITION p1 VALUES LESS THAN ("2014-01-01"), PARTITION p2 VALUES LESS THAN ("2014-06-01"), PARTITION p3 VALUES LESS THAN ("2014-12-01") ) DISTRIBUTED BY HASH(k2) BUCKETS 32 PROPERTIES( "storage_medium" = "SSD", "storage_cooldown_time" = "2015-06-04 00:00:00" ); 说明: 这个语句会将数据划分成如下3个分区: ( { MIN }, {"2014-01-01"} ) [ {"2014-01-01"}, {"2014-06-01"} ) [ {"2014-06-01"}, {"2014-12-01"} ) 不在这些分区范围内的数据将视为非法数据被过滤 4. 创建一个 mysql 表 CREATE TABLE example_db.table_mysql ( k1 DATE, k2 INT, k3 SMALLINT, k4 VARCHAR(2048), k5 DATETIME ) ENGINE=mysql PROPERTIES ( "host" = "127.0.0.1", "port" = "8239", "user" = "mysql_user", "password" = "mysql_passwd", "database" = "mysql_db_test", "table" = "mysql_table_test" ) 5. 创建一个数据文件存储在HDFS上的 broker 外部表, 数据使用 "|" 分割,"\n" 换行 CREATE EXTERNAL TABLE example_db.table_broker ( k1 DATE, k2 INT, k3 SMALLINT, k4 VARCHAR(2048), k5 DATETIME ) ENGINE=broker PROPERTIES ( "broker_name" = "hdfs", "path" = "hdfs://hdfs_host:hdfs_port/data1,hdfs://hdfs_host:hdfs_port/data2,hdfs://hdfs_host:hdfs_port/data3%2c4", "column_separator" = "|", "line_delimiter" = "\n" ) BROKER PROPERTIES ( "username" = "hdfs_user", "password" = "hdfs_password" ) 6. 创建一张含有HLL列的表 CREATE TABLE example_db.example_table ( k1 TINYINT, k2 DECIMAL(10, 2) DEFAULT "10.5", v1 HLL HLL_UNION, v2 HLL HLL_UNION ) ENGINE=olap AGGREGATE KEY(k1, k2) DISTRIBUTED BY HASH(k1) BUCKETS 32 PROPERTIES ("storage_type"="column"); 7. 创建一张含有BITMAP_UNION聚合类型的表(v1和v2列的原始数据类型必须是TINYINT,SMALLINT,INT) CREATE TABLE example_db.example_table ( k1 TINYINT, k2 DECIMAL(10, 2) DEFAULT "10.5", v1 VARCHAR(0) BITMAP_UNION, // 注意: bitmap_union的varchar长度需要指定为0 v2 VARCHAR(0) BITMAP_UNION ) ENGINE=olap AGGREGATE KEY(k1, k2) DISTRIBUTED BY HASH(k1) BUCKETS 32 PROPERTIES ("storage_type"="column"); 8. 创建两张支持Colocat Join的表t1 和t2 CREATE TABLE `t1` ( `id` int(11) COMMENT "", `value` varchar(8) COMMENT "" ) ENGINE=OLAP DUPLICATE KEY(`id`) DISTRIBUTED BY HASH(`id`) BUCKETS 10 PROPERTIES ( "colocate_with" = "t1" ); CREATE TABLE `t2` ( `id` int(11) COMMENT "", `value` varchar(8) COMMENT "" ) ENGINE=OLAP DUPLICATE KEY(`id`) DISTRIBUTED BY HASH(`id`) BUCKETS 10 PROPERTIES ( "colocate_with" = "t1" ); 9. 创建一个数据文件存储在BOS上的 broker 外部表 CREATE EXTERNAL TABLE example_db.table_broker ( k1 DATE ) ENGINE=broker PROPERTIES ( "broker_name" = "bos", "path" = "bos://my_bucket/input/file", ) BROKER PROPERTIES ( "bos_endpoint" = "http://bj.bcebos.com", "bos_accesskey" = "xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx", "bos_secret_accesskey"="yyyyyyyyyyyyyyyyyyyy" ) ## keyword CREATE,TABLE