starrocks建表字段自增长
时间: 2024-09-04 13:00:55 浏览: 409
StellarDB(星罗石,也称为StarRocks)是一个开源的新一代分布式SQL数据库,它支持多种数据类型,包括用于标识符自动递增的序列类型。在StarRocks中,你可以通过创建`auto_increment`列来实现字段的自增长,这通常用于主键或唯一标识。当你插入新的行时,如果没有提供该列的值,系统会自动增加一个唯一的整数值。
例如,在SQL语法中创建一个带自增长的表可以像这样:
```sql
CREATE TABLE users (
id INT AUTO_INCREMENT,
name STRING,
email VARCHAR(100),
PRIMARY KEY (id)
);
```
在这个例子中,`id`列被声明为主键并且是自增长的,每次插入新记录时,`id`的值都会自动递增。
相关问题
starrocks建表实战
在StarRocks中,建表是一个关键的操作,它决定了数据如何存储、分区以及分布。以下是一个实战的建表示例,并结合不同配置选项进行详细说明。
### 建表基本语法
StarRocks的建表语句支持多种高级特性,包括分区(Partition)、分桶(Bucket)、副本策略(Replica)等。一个典型的建表语句如下:
```sql
CREATE TABLE srtestdb.test_sr (
date_id DATE,
site_id INT DEFAULT 10,
city_code SMALLINT,
user_name VARCHAR(32) DEFAULT '',
pv BIGINT DEFAULT 0
)
PARTITION BY RANGE(date_id)(
PARTITION p1 VALUES LESS THAN ('2020-01-31'),
PARTITION p2 VALUES LESS THAN ('2020-02-29'),
PARTITION p3 VALUES LESS THAN ('2020-03-31')
)
DUPLICATE KEY(date_id, site_id, city_code)
DISTRIBUTED BY HASH(site_id) BUCKETS 10;
```
### 分区策略(Partition)
使用`PARTITION BY RANGE`可以对表按照指定列的范围进行水平分区。例如,在上面的例子中,`date_id`被划分为三个分区:`p1`、`p2`和`p3`,分别对应不同的日期范围。这种分区方式有助于提高查询性能,尤其是当查询条件包含分区键时[^1]。
### 分桶策略(Distribution)
`DISTRIBUTED BY HASH(site_id) BUCKETS 10`表示该表的数据将根据`site_id`字段进行哈希分桶,共分成10个桶。这种方式可以均匀地将数据分布到多个BE节点上,从而实现并行计算和负载均衡。选择合适的分桶字段对于提升查询性能至关重要,通常建议选择高基数且频繁用于过滤或连接的字段作为分桶字段[^1]。
### 数据模型(Key Model)
在该示例中使用了`DUPLICATE KEY`模型,表示每行数据都是独立的,不会去重。StarRocks还支持其他几种数据模型,如:
- **AGGREGATE KEY**:适用于聚合场景,相同KEY的数据会自动合并。
- **UNIQUE KEY**:保证主键唯一性,适合需要精确更新的场景。
- **DUPLICATE KEY**:默认模型,允许重复记录。
根据业务需求选择合适的数据模型是优化查询性能的重要步骤之一。
### 字段默认值与约束
可以在定义字段时设置默认值,如`site_id INT DEFAULT 10`、`user_name VARCHAR(32) DEFAULT ''`等。这些默认值在插入新记录时如果没有显式提供值,则会自动填充。此外,还可以通过`NOT NULL`约束来确保某些字段必须有值。
### 更新操作(适用于StarRocks 3.0+)
从StarRocks 3.0版本开始,支持通过`UPDATE`语句修改表中的数据。例如:
```sql
UPDATE table1 SET a2 = t2.b2 FROM table2 t2 WHERE table1.a1 = t2.b1;
```
需要注意的是,`UPDATE`语句只能使用`JOIN`语法,并且要更新的字段不能带表的别名。此功能仅在3.0及以上版本可用[^2]。
### 字段增删改
- **增加字段**:
```sql
ALTER TABLE student_test ADD COLUMN `name` DOUBLE NULL COMMENT '姓名';
```
- **删除字段**:
```sql
ALTER TABLE student_test DROP COLUMN `name`;
```
- **修改字段**:
```sql
ALTER TABLE student_test RENAME COLUMN `name` TO `student_name`;
```
需要注意的是,字段修改相关的SQL在不同版本中可能存在兼容性问题,建议使用3.3及以上版本以获得更好的支持[^2]。
### 热数据缓存配置(Data Cache)
StarRocks支持通过`datacache.partition_duration`参数控制热数据的有效期。该参数为字符串类型,单位可以是`YEAR`、`MONTH`、`DAY`或`HOUR`。例如,设置为`7 DAY`表示热数据的有效期为7天。如果未指定,默认情况下所有数据都会被缓存。这对于频繁访问的数据非常有用,可以显著提升查询性能[^3]。
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starrocks建表如何设置数据只保留近三天
在StarRocks中,为了设置表中的数据仅保留最近三天,你可以使用`TTL`(Time To Live)特性。这是一种自动删除过期数据的功能,特别是对于时间敏感的数据。假设你有一个名为`your_table`的表,你可以通过创建表时指定`ON DELETE ACTION`为`DROP`,并且设置`TTL`字段来实现这个目标。
创建表的SQL语句示例:
```sql
CREATE TABLE your_table (
... -- 表列定义
column_to_track TIMESTAMP,
PRIMARY KEY (column_to_track)
) PARTITION BY RANGE (TO_DAYS(column_to_track))
(
PARTITION p0 VALUES LESS THAN (TO_DAYS(CURRENT_DATE() - INTERVAL '3 DAY')),
PARTITION p1 VALUES LESS THAN (TO_DAYS(CURRENT_DATE())),
PARTITION p2 VALUES LESS THAN MAXVALUE,
ON DELETE ACTION DROP -- 删除策略
);
```
在这个例子中,`column_to_track`是你想跟踪日期的列。当该列的值超过当前日期减去3天时,对应分区的数据会被删除(因为分区`p0`的条件不再满足)。请注意,你需要定期清理其他非活跃的分区。
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