大数据StarRocks(七)：数据表创建

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 
  

  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" = " { 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 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" = ""
  )
  

  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。

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