34 KiB
34 KiB
CREATE DATABASE
description
该语句用于新建数据库（database）
语法：
CREATE DATABASE [IF NOT EXISTS] db_name;
example
1. 新建数据库 db_test
CREATE DATABASE db_test;
keyword
CREATE,DATABASE
DROP DATABASE
description
该语句用于删除数据库（database）
语法：
DROP DATABASE [IF EXISTS] db_name;
说明：
执行 DROP DATABASE 一段时间内，可以通过 RECOVER 语句恢复被删除的 database。详见 RECOVER 语句
example
1. 删除数据库 db_test
DROP DATABASE db_test;
keyword
DROP,DATABASE
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]
[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：0 ~ 2^127 - 1
FLOAT（4字节）
DOUBLE（12字节）
DECIMAL[(precision, scale)] (40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
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)
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: 默认允许为NULL，导入时用\N来表示
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",
"paths" = "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：
"paths" 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)
(
PARTITION partition_name VALUES LESS THAN MAXVALUE|("value1")
PARTITION partition_name VALUES LESS THAN MAXVALUE|("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
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) Random 分桶
语法：
DISTRIBUTED BY RANDOM [BUCKETS num]
说明：
使用所有 key 列进行哈希分桶。默认分区数为10
2) 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 中指定行存或列存
PROPERTIES (
"storage_type" = "[row|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"
)
example
1. 创建一个 olap 表，使用 Random 分桶，使用列存，相同key的记录进行聚合
CREATE TABLE example_db.table_random
(
k1 TINYINT,
k2 DECIMAL(10, 2) DEFAULT "10.5",
v1 CHAR(10) REPLACE,
v2 INT SUM
)
ENGINE=olap
AGGREGATE KEY(k1, k2)
DISTRIBUTED BY RANDOM BUCKETS 32
PROPERTIES ("storage_type"="column");
2. 创建一个 olap 表，使用 Hash 分桶，使用行存，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"="row"，
"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 RANDOM BUCKETS 32
PROPERTIES ("storage_type"="column");
keyword
CREATE,TABLE
DROP TABLE
description
该语句用于删除 table 。
语法：
DROP TABLE [IF EXISTS] [db_name.]table_name;
说明：
执行 DROP TABLE 一段时间内，可以通过 RECOVER 语句恢复被删除的 table。详见 RECOVER 语句
example
1. 删除一个 table
DROP TABLE my_table;
2. 如果存在，删除指定 database 的 table
DROP TABLE IF EXISTS example_db.my_table;
keyword
DROP,TABLE
ALTER TABLE
description
该语句用于对已有的 table 进行修改。如果没有指定 rollup index，默认操作 base index。
该语句分为三种操作类型： schema change 、rollup 、partition
这三种操作类型不能同时出现在一条 ALTER TABLE 语句中。
其中 schema change 和 rollup 是异步操作，任务提交成功则返回。之后可使用 SHOW ALTER 命令查看进度。
partition 是同步操作，命令返回表示执行完毕。
语法：
ALTER TABLE [database.]table
alter_clause1[, alter_clause2, ...];
alter_clause 分为 partition 、rollup、schema change 和 rename 四种。
partition 支持如下几种修改方式
1. 增加分区
语法：
ADD PARTITION [IF NOT EXISTS] partition_name VALUES LESS THAN [MAXVALUE|("value1")] ["key"="value"]
[DISTRIBUTED BY RANDOM [BUCKETS num] | DISTRIBUTED BY HASH (k1[,k2 ...]) [BUCKETS num]]
注意：
1) 分区为左闭右开区间，用户指定右边界，系统自动确定左边界
2) 如果没有指定分桶方式，则自动使用建表使用的分桶方式
3) 如指定分桶方式，只能修改分桶数，不可修改分桶方式或分桶列
4) ["key"="value"] 部分可以设置分区的一些属性，具体说明见 CREATE TABLE
2. 删除分区
语法：
DROP PARTITION [IF EXISTS] partition_name
注意：
1) 使用分区方式的表至少要保留一个分区。
2) 执行 DROP PARTITION 一段时间内，可以通过 RECOVER 语句恢复被删除的 partition。详见 RECOVER 语句
3. 修改分区属性
语法：
MODIFY PARTITION partition_name SET ("key" = "value", ...)
说明：
1) 当前支持修改分区的 storage_medium、storage_cooldown_time 和 replication_num 三个属性。
2) 对于单分区表，partition_name 同表名。
rollup 支持如下几种创建方式：
1. 创建 rollup index
语法：
ADD ROLLUP rollup_name (column_name1, column_name2, ...)
[FROM from_index_name]
[PROPERTIES ("key"="value", ...)]
注意：
1) 如果没有指定 from_index_name，则默认从 base index 创建
2) rollup 表中的列必须是 from_index 中已有的列
3) 在 properties 中，可以指定存储格式。具体请参阅 CREATE TABLE
2. 删除 rollup index
语法：
DROP ROLLUP rollup_name
[PROPERTIES ("key"="value", ...)]
注意：
1) 不能删除 base index
2) 执行 DROP ROLLUP 一段时间内，可以通过 RECOVER 语句恢复被删除的 rollup index。详见 RECOVER 语句
schema change 支持如下几种修改方式：
1. 向指定 index 的指定位置添加一列
语法：
ADD COLUMN column_name column_type [KEY | agg_type] [DEFAULT "default_value"]
[AFTER column_name|FIRST]
[TO rollup_index_name]
[PROPERTIES ("key"="value", ...)]
注意：
1) 聚合模型如果增加 value 列，需要指定 agg_type
2) 非聚合模型如果增加key列，需要指定KEY关键字
3) 不能在 rollup index 中增加 base index 中已经存在的列
如有需要，可以重新创建一个 rollup index）
2. 向指定 index 添加多列
语法：
ADD COLUMN (column_name1 column_type [KEY | agg_type] DEFAULT "default_value", ...)
[TO rollup_index_name]
[PROPERTIES ("key"="value", ...)]
注意：
1) 聚合模型如果增加 value 列，需要指定agg_type
2) 非聚合模型如果增加key列，需要指定KEY关键字
3) 不能在 rollup index 中增加 base index 中已经存在的列
（如有需要，可以重新创建一个 rollup index）
3. 从指定 index 中删除一列
语法：
DROP COLUMN column_name
[FROM rollup_index_name]
注意：
1) 不能删除分区列
2) 如果是从 base index 中删除列，则如果 rollup index 中包含该列，也会被删除
4. 修改指定 index 的列类型以及列位置
语法：
MODIFY COLUMN column_name column_type [KEY | agg_type] [NULL | NOT NULL] [DEFAULT "default_value"]
[AFTER column_name|FIRST]
[FROM rollup_index_name]
[PROPERTIES ("key"="value", ...)]
注意：
1) 聚合模型如果修改 value 列，需要指定 agg_type
2) 非聚合类型如果修改key列，需要指定KEY关键字
3) 只能修改列的类型，列的其他属性维持原样（即其他属性需在语句中按照原属性显式的写出，参见 example 8）
4) 分区列不能做任何修改
5) 目前支持以下类型的转换（精度损失由用户保证）
TINYINT/SMALLINT/INT/BIGINT 转换成 TINYINT/SMALLINT/INT/BIGINT/DOUBLE。
LARGEINT 转换成 DOUBLE
VARCHAR 支持修改最大长度
6) 不支持从NULL转为NOT NULL
5. 对指定 index 的列进行重新排序
语法：
ORDER BY (column_name1, column_name2, ...)
[FROM rollup_index_name]
[PROPERTIES ("key"="value", ...)]
注意：
1) index 中的所有列都要写出来
2) value 列在 key 列之后
6. 修改table的属性，目前仅支持修改bloom filter列
语法：
PROPERTIES ("key"="value")
注意：
也可以合并到上面的schema change操作中来修改，见下面例子
rename 支持对以下名称进行修改：
1. 修改表名
语法：
RENAME new_table_name;
2. 修改 rollup index 名称
语法：
RENAME ROLLUP old_rollup_name new_rollup_name;
3. 修改 partition 名称
语法：
RENAME PARTITION old_partition_name new_partition_name;
example
[partition]
1. 增加分区, 现有分区 [MIN, 2013-01-01)，增加分区 [2013-01-01, 2014-01-01)，使用默认分桶方式
ALTER TABLE example_db.my_table
ADD PARTITION p1 VALUES LESS THAN ("2014-01-01");
2. 增加分区，使用新的分桶方式
ALTER TABLE example_db.my_table
ADD PARTITION p1 VALUES LESS THAN ("2015-01-01")
DISTRIBUTED BY RANDOM BUCKETS 20;
3. 删除分区
ALTER TABLE example_db.my_table
DROP PARTITION p1;
[rollup]
1. 创建 index: example_rollup_index，基于 base index（k1,k2,k3,v1,v2）。列式存储。
ALTER TABLE example_db.my_table
ADD ROLLUP example_rollup_index(k1, k3, v1, v2)
PROPERTIES("storage_type"="column");
2. 创建 index: example_rollup_index2，基于 example_rollup_index（k1,k3,v1,v2）
ALTER TABLE example_db.my_table
ADD ROLLUP example_rollup_index2 (k1, v1)
FROM example_rollup_index;
3. 删除 index: example_rollup_index2
ALTER TABLE example_db.my_table
DROP ROLLUP example_rollup_index2;
[schema change]
1. 向 example_rollup_index 的 col1 后添加一个key列 new_col(非聚合模型)
ALTER TABLE example_db.my_table
ADD COLUMN new_col INT KEY DEFAULT "0" AFTER col1
TO example_rollup_index;
2. 向example_rollup_index的col1后添加一个value列new_col(非聚合模型)
ALTER TABLE example_db.my_table
ADD COLUMN new_col INT DEFAULT "0" AFTER col1
TO example_rollup_index;
3. 向example_rollup_index的col1后添加一个key列new_col(聚合模型)
ALTER TABLE example_db.my_table
ADD COLUMN new_col INT DEFAULT "0" AFTER col1
TO example_rollup_index;
4. 向example_rollup_index的col1后添加一个value列new_col SUM聚合类型(聚合模型)
ALTER TABLE example_db.my_table
ADD COLUMN new_col INT SUM DEFAULT "0" AFTER col1
TO example_rollup_index;
5. 向 example_rollup_index 添加多列(聚合模型)
ALTER TABLE example_db.my_table
ADD COLUMN (col1 INT DEFAULT "1", col2 FLOAT SUM DEFAULT "2.3")
TO example_rollup_index;
6. 从 example_rollup_index 删除一列
ALTER TABLE example_db.my_table
DROP COLUMN col2
FROM example_rollup_index;
7. 修改 base index 的 col1 列的类型为 BIGINT，并移动到 col2 列后面
ALTER TABLE example_db.my_table
MODIFY COLUMN col1 BIGINT DEFAULT "1" AFTER col2;
8. 修改 base index 的 val1 列最大长度。原 val1 为 (val1 VARCHAR(32) REPLACE DEFAULT "abc")
ALTER TABLE example_db.my_table
MODIFY COLUMN val1 VARCHAR(64) REPLACE DEFAULT "abc";
9. 重新排序 example_rollup_index 中的列（设原列顺序为：k1,k2,k3,v1,v2）
ALTER TABLE example_db.my_table
ORDER BY (k3,k1,k2,v2,v1)
FROM example_rollup_index;
10. 同时执行两种操作
ALTER TABLE example_db.my_table
ADD COLUMN v2 INT MAX DEFAULT "0" AFTER k2 TO example_rollup_index,
ORDER BY (k3,k1,k2,v2,v1) FROM example_rollup_index;
11. 修改表的 bloom filter 列
ALTER TABLE example_db.my_table
PROPERTIES ("bloom_filter_columns"="k1,k2,k3");
也可以合并到上面的 schema change 操作中
ALTER TABLE example_db.my_table
DROP COLUMN col2
PROPERTIES ("bloom_filter_columns"="k1,k2,k3");
[rename]
1. 将名为 table1 的表修改为 table2
ALTER TABLE table1 RENAME table2;
2. 将表 example_table 中名为 rollup1 的 rollup index 修改为 rollup2
ALTER TABLE example_table RENAME ROLLUP rollup1 rollup2;
3. 将表 example_table 中名为 p1 的 partition 修改为 p2
ALTER TABLE example_table RENAME PARTITION p1 p2;
keyword
ALTER,TABLE,ROLLUP,COLUMN,PARTITION,RENAME
CANCEL ALTER
description
该语句用于撤销一个 ALTER 操作。
1. 撤销 ALTER TABLE COLUMN 操作
语法：
CANCEL ALTER TABLE COLUMN
FROM db_name.table_name
2. 撤销 ALTER TABLE ROLLUP 操作
语法：
CANCEL ALTER TABLE ROLLUP
FROM db_name.table_name
2. 撤销 ALTER CLUSTER 操作
语法：
（待实现...）
example
[CANCEL ALTER TABLE COLUMN]
1. 撤销针对 my_table 的 ALTER COLUMN 操作。
CANCEL ALTER TABLE COLUMN
FROM example_db.my_table;
[CANCEL ALTER TABLE ROLLUP]
1. 撤销 my_table 下的 ADD ROLLUP 操作。
CANCEL ALTER TABLE ROLLUP
FROM example_db.my_table;
keyword
CANCEL,ALTER,TABLE,COLUMN,ROLLUP
CREATE VIEW
description
该语句用于创建一个逻辑视图
语法：
CREATE VIEW [IF NOT EXISTS]
[db_name.]view_name (column1[, column2, ...])
AS query_stmt
说明：
1. 视图为逻辑视图，没有物理存储。所有在视图上的查询相当于在视图对应的子查询上进行。
2. query_stmt 为任意支持的 SQL
example
1. 在 example_db 上创建视图 example_view
CREATE VIEW example_db.example_view (k1, k2, k3, v1)
AS
SELECT c1 as k1, k2, k3, SUM(v1) FROM example_table
WHERE k1 = 20160112 GROUP BY k1,k2,k3;
keyword
CREATE,VIEW
DROP VIEW
description
该语句用于删除一个逻辑视图 VIEW
语法：
DROP VIEW [IF EXISTS]
[db_name.]view_name;
example
1. 如果存在，删除 example_db 上的视图 example_view
DROP VIEW IF EXISTS example_db.example_view;
keyword
DROP,VIEW
RECOVER
description
该语句用于恢复之前删除的 database、table 或者 partition
语法：
1) 恢复 database
RECOVER DATABASE db_name;
2) 恢复 table
RECOVER TABLE [db_name.]table_name;
3) 恢复 partition
RECOVER PARTITION partition_name FROM [db_name.]table_name;
说明：
1. 该操作仅能恢复之前一段时间内删除的元信息。默认为 3600 秒。
2. 如果删除元信息后新建立了同名同类型的元信息，则之前删除的元信息不能被恢复
example
1. 恢复名为 example_db 的 database
RECOVER DATABASE example_db;
2. 恢复名为 example_tbl 的 table
RECOVER TABLE example_db.example_tbl;
3. 恢复表 example_tbl 中名为 p1 的 partition
RECOVER PARTITION p1 FROM example_tbl;
keyword
RECOVER
ALTER DATABASE
description
该语句用于设置指定数据库的属性。（仅管理员使用）
语法：
1) 设置数据库数据量配额，单位为字节
ALTER DATABASE db_name SET DATA QUOTA quota;
2) 重命名数据库
ALTER DATABASE db_name RENAME new_db_name;
说明：
重命名数据库后，如需要，请使用 REVOKE 和 GRANT 命令修改相应的用户权限。
example
1. 设置指定数据库数据量配额为 1GB
ALTER DATABASE example_db SET DATA QUOTA 1073741824;
2. 将数据库额 example_db 重命名为 example_db2
ALTER DATABASE example_db RENAME example_db2;
keyword
ALTER,DATABASE,RENAME
BACKUP
description
该语句用于备份指定数据库下的数据。该命令为异步操作。提交成功后，需通过 SHOW BACKUP 命令查看进度。
语法：
BACKUP LABEL [db_name.label] [backup_objs] INTO "remote_path"
PROPERTIES ("key"="value", ...)
backup_objs: 需要备份的表名或分区名
语法：
(table_name[.partition_name], ...)
说明：
1. 同一数据库下只能有一个正在执行的 BACKUP 任务。
2. 如果 backup_objs 中不写 partition_name，则默认备份该 table 下所有分区。
如果完全不写 backup_objs，则默认备份整个 database。
3. PROPERTIES 需要填写访问远端备份系统所需信息。
4. 统一数据库下，BACKUP 任务的 label 不能重复。
example
1. 备份 example_db 下的所有数据，备份到 Hdfs 路径：/user/cmy/backup/ 下
BACKUP LABEL example_db.backup_label1
INTO "/dir/backup/"
PROPERTIES(
"server_type" = "hadoop",
"host" = "hdfs://host",
"port" = "port",
"user" = "user",
"password" = "passwd",
"opt_properties" = ""
);
2. 备份 example_db 下的表 example_tbl，备份到 Hdfs 路径：/user/cmy/backup/ 下
BACKUP LABEL example_db.backup_label1
(example_tbl)
INTO "/dir/backup/"
PROPERTIES (
"server_type" = "hadoop",
"host" = "hdfs://host",
"port" = "port",
"user" = "user",
"password" = "passwd",
"opt_properties" = ""
);
keyword
BACKUP
RESTORE
description
1. RESTORE
该语句用于将之前通过 BACKUP 命令备份的数据，恢复到指定数据库下。该命令为异步操作。提交成功后，需通过 SHOW RESTORE 命令查看进度。
语法：
RESTORE LABEL [db_name.label] [restore_objs] FROM "remote_path"
PROPERTIES ("key"="value", ...)
restore_objs: 需要恢复的表名或分区名
语法：
(table_name[.partition_name] [AS new_table_name[.partition_name]], ...)
说明：
1. 同一数据库下只能有一个正在执行的 RESTORE 任务。
2. 需恢复的 database 已经创建，并且在备份路径中存在
3. 如果 restore_objs 中不写 partition_name，则默认恢复该 table 下所有分区。
如果完全不写 restore_objs，则默认恢复所有备份过的数据。支持重命名需要恢复的表名
4. remote_path 需指定到之前 BACKUP 任务中，remote_path/backup_label/ 下。
5. PROPERTIES 需要填写访问远端备份系统所需信息。
6. 同一数据库下，RESTORE 任务的 label 不能重复。
example
1. 恢复 Hdfs 路径：/user/cmy/backup/backup_label1 下所有备份数据，恢复到 example_db 中
RESTORE LABEL example_db.restore_label1
FROM "/dir/backup/backup_label1"
PROPERTIES(
"server_type" = "hadoop",
"host" = "hdfs://host",
"port" = "port",
"user" = "user",
"password" = "passwd",
"opt_properties" = ""
);
2. 恢复 Hdfs 路径：/user/cmy/backup/backup_label1 下表 example_tbl 的数据。
RESTORE LABEL example_db.restore_label1
(example_tbl)
FROM "/dir/backup/backup_label1"
PROPERTIES (
"server_type" = "hadoop",
"host" = "hdfs://host",
"port" = "port",
"user" = "user",
"password" = "passwd",
"opt_properties" = ""
);
keyword
RESTORE
CANCEL BACKUP
description
该语句用于取消一个正在进行的 BACKUP 任务。
语法：
CANCEL BACKUP FROM db_name;
example
1. 取消 example_db 下的 BACKUP 任务。
CANCEL BACKUP FROM example_db;
keyword
CANCEL, BACKUP
CANCEL RESTORE
description
该语句用于取消一个正在进行的 RESTORE 任务。
语法：
CANCEL RESTORE FROM db_name;
example
1. 取消 example_db 下的 RESTORE 任务。
CANCEL RESTORE FROM example_db;
keyword
CANCEL, RESTORE
HLL
description
HLL是基于HyperLogLog算法的工程实现，用于保存HyperLogLog计算过程的中间结果，它只能作为表的value列类型
通过聚合来不断的减少数据量，以此来实现加快查询的目的，基于它到的是一个估算结果，误差大概在1%左右
hll列是通过其它列或者导入数据里面的数据生成的，导入的时候通过hll_hash函数来指定数据中哪一列用于生成hll列
它常用于替代count distinct，通过结合rollup在业务上用于快速计算uv等
相关函数:
HLL_UNION_AGG(hll)
此函数为聚合函数，用于计算满足条件的所有数据的基数估算。
HLL_CARDINALITY(hll)
此函数用于计算单条hll列的基数估算
HLL_HASH(column_name)
生成HLL列类型，用于insert或导入的时候，导入的使用见相关说明
example
1. 首先创建一张含有hll列的表
create table test(
time date,
id int,
name char(10),
province char(10),
os char(1),
set1 hll hll_union,
set2 hll hll_union)
distributed by hash(id) buckets 32;
2. 导入数据，导入的方式见相关help curl
a. 使用表中的列生成hll列
curl --location-trusted -uname:password -T data http://host/api/test_db/test/_load?label=load_1\&hll=set1,id:set2,name
b. 使用数据中的某一列生成hll列
curl --location-trusted -uname:password -T data http://host/api/test_db/test/_load?label=load_1\&hll=set1,cuid:set2,os
\&columns=time,id,name,province,sex,cuid,os
3. 聚合数据，常用方式3种：（如果不聚合直接对base表查询，速度可能跟直接使用ndv速度差不多）
a. 创建一个rollup，让hll列产生聚合，
alter table test add rollup test_rollup(date, set1);
b. 创建另外一张专门计算uv的表，然后insert数据）
create table test_uv(
time date,
uv_set hll hll_union)
distributed by hash(id) buckets 32;
insert into test_uv select date, set1 from test;
c. 创建另外一张专门计算uv的表，然后insert并通过hll_hash根据test其它非hll列生成hll列
create table test_uv(
time date,
id_set hll hll_union)
distributed by hash(id) buckets 32;
insert into test_uv select date, hll_hash(id) from test;
4. 查询，hll列不允许直接查询它的原始值，可以通过配套的函数进行查询
a. 求总uv
select HLL_UNION_AGG(uv_set) from test_uv;
b. 求每一天的uv
select HLL_CARDINALITY(uv_set) from test_uv;
keyword
HLL