public class SmartDataFramePO { @Id private String id; @Field(name = "user_id") private String userId; @Field(name = "dev_id") private String devId; @Field(name = "channel") private Short channel; @Field(name = "timestamp") private Long timestamp; @Field(name = "object_id") private Integer objectId; @Field(name = "type") private Integer type; @Field(name = "shape") private Byte shape; @Field(name = "box_tlx") private Integer boxTlX; @Field(name = "box_tly") private Integer boxTlY; @Field(name = "box_w") private Integer boxW; @Field(name = "box_h") private Integer boxH; @Field(name = "confidence") private Byte confidence; @Field(name = "fg_ratio") private Byte fgRatio; @Field(name = "is_fake") private Byte isFake; @Field(name = "is_normal") private Byte isNormal; @Field(name = "point_3dvalid") private Byte point3dValid; @Field(name = "point_3dx") private Short point3dX; @Field(name = "point_3dy") private Short point3dY; @Field(name = "point_3dz") private Short point3dZ; }根据这个想把mongod数据导入starrocks，在starrocks上面建一个对应表，创建数据库指令，最简单的建表

<think>嗯，用户给了一个Java类SmartDataFramePO，想将MongoDB中的数据导入到StarRocks，并建表。首先，我需要理解这个类的结构，每个字段对应的类型和MongoDB中的字段名。然后，考虑如何在StarRocks中创建对应的表结构。 首先，分析Java类中的注解。@Id对应MongoDB的主键_id，但在StarRocks中可能需要转换为字符串类型。其他字段用@Field(name = "...")标注，例如userId对应user_id，类型是String。接下来要确定每个Java字段类型在StarRocks中的合适数据类型。比如，Java中的String对应StarRocks的VARCHAR，Long对应BIGINT，Integer对应INT，Short对应SMALLINT，Byte可能用TINYINT或者SMALLINT，但要看具体值的范围。例如，confidence是Byte，范围0-100的话，TINYINT足够，因为TINYINT是-128到127。 然后，主键在StarRocks中是否需要？StarRocks的建表通常使用主键模型或者聚合模型，但用户要求最简单的建表，可能用Duplicate Key模型，指定排序键即可。比如，用id、timestamp等作为排序键，帮助查询优化。 接下来，处理字段名称的大小写和下划线转换。MongoDB的字段名已经通过@Field指定了，比如user_id，所以在StarRocks中保持相同名称即可。需要注意字段类型是否正确转换，比如timestamp在Java中是Long，对应StarRocks的BIGINT，但如果是时间戳，可能需要用DATETIME类型，但原数据存储的是Long的话，可能保持BIGINT更合适，除非需要转换。 然后，创建数据库的语句很简单，CREATE DATABASE IF NOT EXISTS your_db;。建表时，需要列出所有字段，并选择合适的类型。例如，id字段是String，对应VARCHAR(255)，可能根据实际长度调整。box_tlx等是Integer，用INT。point3dX是Short，用SMALLINT。 最后，考虑分区分桶，但用户要求最简单的表，可能先不用分区，分桶键选主键id或者常用查询字段，分桶数默认。ENGINE设为OLAP，DUPLICATE KEY指定排序字段。 需要检查是否有遗漏的字段，比如is_fake、is_normal等，都是Byte类型，用TINYINT。确认所有字段名称和类型正确映射。最后给出示例的建表语句，并提醒用户替换数据库名和表名，按需调整类型和长度。</think>好的，我们分步骤来实现MongoDB到StarRocks的数据迁移建表： 一、字段类型映射分析 根据Java类字段类型和MongoDB字段特征，建议StarRocks类型如下： | MongoDB字段 | Java类型 | StarRocks类型 | 说明 | |-------------------|----------|----------------|-----------------------------| | _id | String | VARCHAR(255) | 主键字段 | | user_id | String | VARCHAR(255) | | | dev_id | String | VARCHAR(255) | | | channel | Short | SMALLINT | | | timestamp | Long | BIGINT | 时间戳建议用DATETIME类型更规范 | | object_id | Integer | INT | | | type | Integer | INT | | | shape | Byte | TINYINT | | | box_tlx~box_h | Integer | INT | 四个坐标字段 | | confidence | Byte | TINYINT | 0-100取值范围 | | fg_ratio | Byte | TINYINT | | | is_fake~point3dz | Byte/Short| TINYINT/SMALLINT| 根据实际取值范围选择 | 二、基础建表语句 ```sql -- 创建数据库（按需修改名称） CREATE DATABASE IF NOT EXISTS surveillance_db; -- 使用数据库 USE surveillance_db; -- 最简单的Duplicate Key表（按查询模式选择排序键） CREATE TABLE IF NOT EXISTS smart_dataframe ( id VARCHAR(255), user_id VARCHAR(255), dev_id VARCHAR(255), channel SMALLINT, timestamp BIGINT, object_id INT, type INT, shape TINYINT, box_tlx INT, box_tly INT, box_w INT, box_h INT, confidence TINYINT, fg_ratio TINYINT, is_fake TINYINT, is_normal TINYINT, point3dvalid TINYINT, point3dx SMALLINT, point3dy SMALLINT, point3dz SMALLINT ) ENGINE = OLAP DUPLICATE KEY(id, timestamp, dev_id) -- 选择高频查询字段作为排序键 COMMENT "智能数据帧表" DISTRIBUTED BY HASH(id) BUCKETS 10; -- 根据数据量调整分桶数 ``` 三、优化建议（根据实际需求添加） 1. 如果timestamp存储的是精确到毫秒的时间戳，建议转换类型： ```sql timestamp DATETIME ``` 并在数据导入时使用FROM_UNIXTIME()函数转换 2. 对于数值型枚举字段（如channel/shape），可考虑： ```sql channel SMALLINT COMMENT "0-视频通道,1-红外通道,2-雷达通道" ``` 3. 添加压缩优化（LZ4适用于OLAP场景）： ```sql PROPERTIES ("compression" = "LZ4"); ``` 四、数据迁移注意事项 1. MongoDB中的`_id`字段会自动映射到`id`字段 2. 确保Byte类型字段的值在-128~127范围内 3. 如果使用Spark/Flink导入工具，注意类型转换配置 4. 建议先导入小批量数据验证类型兼容性 是否需要我进一步说明如何编写数据导入管道（Data Pipeline）？