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CREATE TABLE

설명​

현재 또는 지정된 데이터베이스에 새 테이블을 생성합니다. 테이블에는 여러 컬럼이 있을 수 있으며, 각 컬럼 정의에는 이름, 데이터 타입과 선택적으로 다음 속성이 포함됩니다.

  • 키 여부
  • 집계 의미 적용 여부
  • 생성 컬럼 여부
  • 값이 필수인지 여부(NOT NULL)
  • 자동 증가 컬럼 여부
  • 삽입 시 기본값 존재 여부
  • 업데이트 시 기본값 존재 여부

또한 이 명령은 다음과 같은 변형도 지원합니다.

  • CREATE TABLE … AS SELECT(데이터가 채워진 테이블 생성, CTAS라고도 함)
  • CREATE TABLE … LIKE(기존 테이블의 빈 복사본 생성)

구문​

CREATE [ TEMPORARY | EXTERNAL ] TABLE [ IF NOT EXISTS ] <table_name>
    (<columns_definition> [ <indexes_definition> ])
    [ ENGINE = <table_engine_type> ]
    [ <key_type> KEY (<key_cols>)
        [ ORDER BY (<cluster_cols>) ]
    ]
    [ COMMENT '<table_comment>' ]
    [ <partitions_definition> ]
    [ DISTRIBUTED BY { HASH (<distribute_cols>) | RANDOM }
        [ BUCKETS { <bucket_count> | AUTO } ]
    ]
    [ <roll_up_definition> ]
    [ PROPERTIES (
          -- Table property
          <table_property>
          -- Additional table properties
          [ , ... ]) 
    ]

참고: ORDER BY는 4.1.0부터 지원됩니다.

각 정의는 다음과 같습니다.

columns_definition
  : -- Column definition
    <col_name> <col_type>
      [ KEY ]
      [ <col_aggregate_type> ]
      [ [ GENERATED ALWAYS ] AS (<col_generate_expression>) ]
      [ [NOT] NULL ]
      [ AUTO_INCREMENT(<col_auto_increment_start_value>) ]
      [ DEFAULT <col_default_value> ]
      [ ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP (<col_on_update_precision>) ]
      [ COMMENT '<col_comment>' ]
    -- Additional column definitions
    [ , <col_name> <col_type> [ ... ] ]
indexes_definition
  : -- Index definition
    INDEX [ IF NOT EXISTS ]
      <index_name> (<index_cols>)
      [ USING <index_type> ]
      [ PROPERTIES (
            -- Table property
            <index_property>
            -- Additional table properties
            [ , ... ]) 
      ]
      [ COMMENT '<index_comment>' ]
    -- Additional index definitions
    [ , <index_name> (<index_cols>) [ ... ] ]
partitions_definition
  : AUTO PARTITION BY RANGE(<auto_partition_function>(<auto_partition_arguments>))
    <origin_partitions_definition>
  | AUTO PARTITION BY LIST(<partition_cols>)
    <origin_partitions_definition>
  | PARTITION BY <partition_type> (<partition_cols>)
    <origin_partitions_definition>

  • 각 정의는 다음과 같습니다.

    <origin_partitions_definition>
    : (
        -- Partition definition
        <one_partition_definition>
        -- Additional partition definition
        [ , ... ]
      )

    <one_partition_definition>
    : PARTITION [ IF NOT EXISTS ] <partition_name>
        VALUES LESS THAN <partition_value_list>
    | PARTITION [ IF NOT EXISTS ] <partition_name>
        VALUES [ <partition_lower_bound>, <partition_upper_bound>)
    | FROM <partition_lower_bound> TO <partition_upper_bound>
        INTERVAL <n> [ <datetime_unit> ]
    | PARTITION [ IF NOT EXISTS ] <partition_name>
        VALUES IN {
            (<partition_value> [, <partition_value> [ ... ] ])
            | <partition_value>
        }
roll_up_definition
  : ROLLUP (
        -- Rollup definition
        <rollup_name> (<rollup_cols>)
        [ DUPLICATE KEY (<duplicate_cols>) ]
        -- Additional rollup definition
        [ , <rollup_name> (<rollup_cols>) [ ... ] ]
    )

변형 구문​

CREATE TABLE ... AS SELECT(CTAS라고도 함)​

테이블을 생성하고 query가 반환한 데이터로 채웁니다.

CREATE
    [ EXTERNAL ]
    TABLE [ IF NOT EXISTS ] <table_name>
    [ ( <column_definitions> ) ]
    [ <index_definitions> ]
    [ ENGINE = <storage_engine_type> ]
    [ <partitioning_key_type> KEY ( <key_columns> )
        [ ORDER BY ( <clustering_columns> ) ]
    ]
    [ COMMENT '<table_description>' ]
    [ <partition_definitions> ]
    [ DISTRIBUTED BY { HASH ( <distribution_columns> ) | RANDOM }
        [ BUCKETS { <number_of_buckets> | AUTO } ]
    ]
    [ <rollup_definitions> ]
    [ PROPERTIES (
          "<table_properties>"
          [ , ... ] 
    ) ]
[ AS ] <query>;

참고: ORDER BY는 4.1.0부터 지원됩니다.

CREATE TABLE ... LIKE​

기존 테이블과 동일한 컬럼 정의를 가진 새 테이블을 생성하며, 기존 테이블의 데이터는 복사하지 않습니다. 컬럼의 모든 속성이 새 테이블에 복제됩니다. rollup 이름 목록을 지정하면 원본 테이블의 해당 rollup도 복제됩니다.

CREATE TABLE <new_table_name> LIKE <existing_table_name>
[ WITH ROLLUP ( <rollup_list> ) ];

필수 매개변수​

테이블의 식별자(즉, 이름)를 지정합니다. 테이블을 생성하는 데이터베이스 내에서 고유해야 합니다.

식별자는 문자(Unicode 이름 지원이 활성화된 경우 모든 언어의 문자)로 시작해야 하며, 전체 식별자 문자열을 백틱으로 감싸지 않는 한 공백이나 특수 문자를 포함할 수 없습니다(예: My Object).

식별자에는 예약 키워드를 사용할 수 없습니다.

자세한 내용은 식별자 요구 사항과 예약 키워드를 참조하세요.

<col_name>

컬럼의 식별자(즉, 이름)를 지정합니다. 생성되는 테이블 내에서 고유해야 합니다.

식별자는 문자(Unicode 이름 지원이 활성화된 경우 모든 언어의 문자), 숫자 또는 기호 @로 시작해야 하며, 전체 식별자 문자열을 백틱으로 감싸지 않는 한 공백이나 특수 문자를 포함할 수 없습니다(예: My Object).

자세한 내용은 식별자 요구 사항과 예약 키워드를 참조하세요.

<col_type>

컬럼의 데이터 타입을 지정합니다.

테이블 컬럼에 지정할 수 있는 데이터 타입에 대한 자세한 내용은 데이터 타입 섹션을 참조하세요.

CTAS의 필수 매개변수입니다. 데이터를 채우는 SELECT 문을 지정합니다.

<source_table>

CREATE TABLE ... LIKE의 필수 매개변수입니다. 복사할 원본 테이블을 지정합니다.

선택적 매개변수​

<key_type>

테이블의 데이터 모델입니다. 사용 가능한 값은 DUPLICATE(상세 모델), UNIQUE(기본 키 모델), AGGREGATE(집계 모델)입니다. 데이터 모델에 대한 자세한 내용은 데이터 모델 섹션을 참조하세요.

<key_cols>

테이블의 Key 컬럼입니다. Doris에서 Key 컬럼은 테이블의 처음 K개 컬럼이어야 합니다. 단일 tablet 내의 데이터는 이 컬럼을 기준으로 정렬된 상태로 유지됩니다. Key의 제약 사항과 Key 컬럼 선택 방법은 데이터 모델 섹션의 각 하위 섹션을 참조하세요.

<cluster_cols>

데이터의 로컬 정렬 컬럼으로, 데이터 모델이 UNIQUE(기본 키 모델)일 때만 사용할 수 있습니다. <cluster_cols>를 지정하면 데이터는 <cluster_cols>를 기준으로 정렬되며, <key_cols>는 정렬에 사용되지 않습니다.

<col_aggregate_type>

컬럼의 집계 방식입니다. 테이블이 집계 모델일 때만 사용할 수 있습니다. 집계 방식에 대한 자세한 내용은 집계 모델 섹션을 참조하세요.

<distribute_cols> 및 <bucket_count>

버킷팅 컬럼과 버킷 수입니다. 상세 모델에서는 어떤 컬럼이든 버킷 컬럼으로 사용할 수 있지만, 집계 모델과 기본 키 모델의 버킷 컬럼은 키 컬럼과 일치해야 합니다. 버킷 수는 임의의 양의 정수입니다. 버킷팅에 대한 자세한 내용은 수동 버킷팅과 자동 버킷팅 섹션을 참조하세요.

[ GENERATED ALWAYS ] AS (<col_generate_expression>)

생성 컬럼입니다. 현재 컬럼보다 앞에 있는 컬럼을 사용하여 표현식 <col_generate_expression>을 통해 현재 컬럼의 데이터를 생성합니다. 생성 컬럼은 사용자가 직접 값을 삽입하거나 업데이트하는 대신 다른 컬럼의 값으로부터 값을 계산하는 특수한 데이터베이스 테이블 컬럼입니다. 이 기능은 표현식의 결과를 미리 계산하여 데이터베이스에 저장할 수 있으므로, 빈번한 쿼리나 복잡한 계산이 필요한 시나리오에 적합합니다.

AUTO_INCREMENT(<col_auto_increment_start_value>)

데이터를 적재할 때 자동 증가 컬럼의 값이 지정되지 않은 데이터 행에는 Doris가 테이블 내에서 고유한 값을 할당합니다. <col_auto_increment_start_value>는 자동 증가 컬럼의 시작 값을 지정합니다. 자동 증가 컬럼에 대한 자세한 내용은 자동 증가 컬럼 섹션을 참조하세요.

DEFAULT <col_default_value>

컬럼의 기본값입니다. 이 컬럼을 포함하지 않고 데이터를 쓰면 이 기본값이 사용됩니다. 기본값을 명시적으로 설정하지 않으면 NULL이 사용됩니다. 사용 가능한 기본값은 다음과 같습니다.

  • NULL: 모든 타입에서 사용할 수 있으며, NULL을 기본값으로 사용합니다.
  • 숫자 리터럴: 숫자 타입에서만 사용할 수 있습니다.
  • 문자열 리터럴: 문자열 타입에서만 사용할 수 있습니다.
  • CURRENT_DATE: 날짜 타입에서만 사용할 수 있습니다. 현재 날짜를 기본값으로 사용합니다.
  • CURRENT_TIMESTAMP [ ]: 날짜 및 시간 타입에서만 사용할 수 있습니다. 현재 타임스탬프를 기본값으로 사용합니다. <defaultValuePrecision>으로 시간 정밀도를 지정할 수 있습니다.
  • PI: double 타입에서만 사용할 수 있습니다. 원주율을 기본값으로 사용합니다.
  • E: double 타입에서만 사용할 수 있습니다. 수학 상수 e를 기본값으로 사용합니다.
  • BITMAP_EMPTY: 컬럼이 bitmap 타입일 때만 사용할 수 있습니다. 빈 bitmap을 채웁니다.

ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP (<col_on_update_precision>)

데이터를 업데이트할 때 이 컬럼의 값을 지정하지 않으면 현재 타임스탬프로 이 컬럼의 데이터를 업데이트합니다. UNIQUE(기본 키 모델) 테이블에서만 사용할 수 있습니다.

<index_name>

인덱스의 식별자(즉, 이름)를 지정합니다. 생성되는 테이블 내에서 고유해야 합니다. 식별자에 대한 자세한 내용은 식별자 요구 사항과 예약 키워드를 참조하세요.

<index_cols>

인덱스를 추가할 컬럼 목록입니다. 테이블에 이미 존재하는 컬럼이어야 합니다.

<index_type>

인덱스의 타입입니다. 현재는 INVERTED만 지원합니다.

<index_property>

인덱스의 속성입니다. 자세한 설명은 역색인 섹션을 참조하세요.

파티셔닝에 대한 자세한 소개는 자동 파티셔닝 섹션을 참조하세요.

파티셔닝에 대한 자세한 소개는 "수동 파티셔닝" 섹션을 참조하세요.

<partition_type>

Doris는 RANGE 파티셔닝과 LIST 파티셔닝을 지원합니다. 자세한 내용은 수동 파티셔닝 섹션을 참조하세요.

<partition_name>

파티션의 식별자(즉, 이름)입니다. 생성되는 테이블 내에서 고유해야 합니다. 식별자에 대한 자세한 내용은 식별자 요구 사항과 예약 키워드를 참조하세요.

VALUES LESS THAN <partition_value_list>

RANGE 파티셔닝입니다. 파티션의 데이터 범위는 하한부터 <partition_value_list>까지입니다.

상한을 나타내는 경우 <partition_value_list>를 MAX_VALUE로 간소화할 수 있습니다.

<partition_value_list>의 형식은 다음과 같습니다. ((col_1_value, ...), (col_1_value, ...), ...)

VALUES [ <partition_lower_bound>, <partition_upper_bound>)

RANGE 파티셔닝입니다. 파티션의 데이터 범위는 <partition_lower_bound>부터 <partition_upper_bound>까지입니다. 파티션은 하나만 생성됩니다.

<partition_lower_bound>와 <partition_upper_bound>의 형식은 다음과 같습니다. (col_1_value, ...)

FROM <partition_lower_bound> TO <partition_upper_bound>

INTERVAL [ <datetime_unit> ]

RANGE 파티셔닝입니다. 파티션의 데이터 범위는 <partition_lower_bound>부터 <partition_value_list>까지입니다. <n>마다 파티션이 생성됩니다.

<partition_lower_bound>와 <partition_upper_bound>의 형식은 다음과 같습니다. (col_1_value, ...)

VALUES IN {

​ (<partition_value> [, <partition_value> [ ... ] ])

​ | <partition_value>

​ }

LIST 파티셔닝입니다. 파티션 컬럼의 값이 <partition_value>와 같은 행은 이 파티션에 속합니다.

<partition_value>의 형식은 다음과 같습니다. (col_1_value, ...)

참고

rollup으로 동기식 구체화된 뷰를 생성하는 기능은 제한적이며 더 이상 권장되지 않습니다. 별도의 문을 사용하여 동기식 구체화된 뷰를 생성하는 것이 좋습니다. 자세한 내용은 CREATE MATERIALIZED VIEW 문과 동기식 구체화된 뷰 섹션을 참조하세요.

<rollup_name>

동기식 구체화된 뷰의 식별자(즉, 이름)입니다. 생성되는 테이블 내에서 고유해야 합니다. 식별자에 대한 자세한 내용은 식별자 요구 사항과 예약 키워드를 참조하세요.

<rollup_cols>

동기식 구체화된 뷰에 포함되는 컬럼입니다.

<table_property>

속성 이름기능
replication_num복제본 수입니다. 기본 복제본 수는 3입니다. BE 노드 수가 3보다 적으면 BE 노드 수 이하의 복제본 수를 지정해야 합니다. 버전 0.15 이후에는 이 속성이 자동으로 replication_allocation 속성으로 변환됩니다. 예를 들어 "replication_num" = "3"은 자동으로 "replication_allocation" = "tag.location.default:3"으로 변환됩니다.
replication_allocationTag를 기준으로 복제본 분포를 설정합니다. 이 속성은 replication_num 속성의 기능을 완전히 대체할 수 있습니다.
min_load_replica_num데이터 적재가 성공하는 데 필요한 최소 복제본 수를 설정하며, 기본값은 -1입니다. 이 속성이 0 이하이면 데이터 적재 시 여전히 과반수의 복제본에서 성공해야 함을 의미합니다.
storage_medium테이블 데이터의 초기 스토리지 매체를 선언합니다.
storage_cooldown_time테이블 데이터의 초기 스토리지 매체에 대한 만료 시간을 설정합니다. 이 시간이 지나면 첫 번째 계층의 스토리지 매체로 자동 강등됩니다.
colocate_withColocation Join 기능이 필요할 때 이 매개변수로 Colocation Group을 설정합니다.
bloom_filter_columns사용자가 지정한, Bloom Filter 인덱스를 추가해야 하는 컬럼 이름 목록입니다. 각 컬럼의 Bloom Filter 인덱스는 독립적이며 복합 인덱스가 아닙니다. 예: "bloom_filter_columns" = "k1, k2, k3"
compression버전 4.0.3부터 Doris 테이블의 기본 압축 방식은 ZSTD입니다. 버전 4.0.3 이전의 기본 압축 방식은 LZ4F였습니다.
function_column.sequence_colUnique Key 모델을 사용할 때 Sequence 컬럼을 지정할 수 있습니다. Key 컬럼이 같으면 Sequence 컬럼에 따라 REPLACE가 수행됩니다(큰 값이 작은 값을 대체하며, 그렇지 않으면 대체할 수 없습니다). function_column.sequence_col은 sequence 컬럼을 테이블의 특정 컬럼에 매핑하는 데 사용되며, 해당 컬럼은 정수 또는 날짜/시간 타입(DATE, DATETIME)일 수 있습니다. 이 컬럼의 타입은 생성 후 변경할 수 없습니다. function_column.sequence_col이 설정되면 function_column.sequence_type은 무시됩니다.
function_column.sequence_typeUnique Key 모델을 사용할 때 Sequence 컬럼을 지정할 수 있습니다. Key 컬럼이 같으면 Sequence 컬럼에 따라 REPLACE가 수행됩니다(큰 값이 작은 값을 대체하며, 그렇지 않으면 대체할 수 없습니다). 여기서는 sequence 컬럼의 타입만 지정하면 되며, 날짜/시간 타입 또는 정수를 지원합니다. Doris는 숨겨진 sequence 컬럼을 생성합니다.
enable_unique_key_merge_on_writeUnique 테이블이 Merge-on-Write 구현을 사용할지 여부입니다. 이 속성은 버전 2.1 이전에는 기본적으로 비활성화되어 있었으며, 버전 2.1부터 기본적으로 활성화됩니다.
light_schema_changeLight Schema Change 최적화를 사용할지 여부입니다. true로 설정하면 value 컬럼의 추가 및 삭제 작업을 더 빠르게 동기적으로 완료할 수 있습니다. 이 기능은 버전 2.0.0 이상에서 기본적으로 활성화됩니다.
disable_auto_compaction이 테이블의 자동 compaction을 비활성화할지 여부입니다. 이 속성을 true로 설정하면 백그라운드 자동 compaction 프로세스가 이 테이블의 모든 tablet을 건너뜁니다.
enable_duplicate_without_keys_by_defaulttrue로 설정하면 테이블 생성 시 Unique, Aggregate 또는 Duplicate를 지정하지 않은 경우 정렬 컬럼과 접두사 인덱스가 없는 Duplicate 모델 테이블이 기본적으로 생성됩니다.
skip_write_index_on_load이 테이블의 데이터 적재 중 인덱스를 쓰지 않는 기능을 활성화할지 여부입니다. 이 속성을 true로 설정하면 데이터 적재 중 인덱스를 쓰지 않고(현재는 역색인에만 적용됨) compaction 시점까지 지연합니다. 이를 통해 최초 쓰기와 compaction 중 인덱스를 반복해서 쓰는 데 드는 CPU 및 IO 리소스 소모를 방지하여 처리량이 높은 데이터 적재의 성능을 향상할 수 있습니다.
compaction_policy이 테이블의 compaction 병합 정책을 설정하며, time_series 또는 size_basedtime_series만 지원합니다. rowset의 디스크 사용량이 일정 크기에 도달하면 버전 병합을 수행합니다. 병합된 rowset은 바로 base compaction 단계로 승격됩니다. 이를 통해 지속적인 데이터 적재가 이루어지는 시나리오에서 compaction의 쓰기 증폭을 효과적으로 줄일 수 있습니다. 이 정책은 time_series_compaction 접두사가 붙은 매개변수를 사용하여 compaction 실행을 조정합니다.
time_series_compaction_goal_size_mbytescompaction 병합 정책이 time_series일 때 이 매개변수로 각 compaction의 입력 파일 크기를 조정하며, 출력 파일 크기는 입력 파일 크기와 비슷합니다.
time_series_compaction_file_count_thresholdcompaction 병합 정책이 time_series일 때 이 매개변수로 각 compaction의 최소 입력 파일 수를 조정합니다. tablet의 파일 수가 이 설정을 초과하면 compaction이 트리거됩니다.
time_series_compaction_time_threshold_secondscompaction 병합 정책이 time_series일 때 이 매개변수로 compaction 사이의 최대 간격을 초 단위로 조정합니다. 즉, 오랫동안 compaction이 실행되지 않으면 compaction이 트리거됩니다.
time_series_compaction_level_thresholdcompaction 병합 정책이 time_series일 때 이 매개변수의 기본값은 1입니다. 2로 설정하면 한 번 병합된 segment를 다시 병합하여 segment 크기가 time_series_compaction_goal_size_mbytes에 도달하도록 제어하므로 segment 수를 줄이는 효과를 얻을 수 있습니다.
group_commit_interval_ms이 테이블의 Group Commit 배치 간격을 설정합니다. 단위는 ms이며 기본값은 10000ms, 즉 10s입니다. Group Commit 시점은 group_commit_interval_ms와 group_commit_data_bytes 중 어느 것이 설정값에 먼저 도달하는지에 따라 결정됩니다.
group_commit_data_bytes이 테이블의 Group Commit 배치 데이터 크기를 설정합니다. 단위는 바이트이며 기본값은 134217728, 즉 128MB입니다. Group Commit 시점은 group_commit_interval_ms와 group_commit_data_bytes 중 어느 것이 설정값에 먼저 도달하는지에 따라 결정됩니다.
enable_mow_light_deleteMow를 사용하는 Unique 테이블에서 Delete 문으로 Delete predicate를 쓰는 기능을 활성화할지 여부입니다. 활성화하면 Delete 문의 성능이 향상되지만, Delete 이후 부분 컬럼 업데이트를 수행하면 일부 데이터 오류가 발생할 수 있습니다. 비활성화하면 정확성을 보장하기 위해 Delete 문의 성능이 저하됩니다. 이 속성의 기본값은 false입니다. 이 속성은 Unique Merge-on-Write 테이블에서만 활성화할 수 있습니다.
동적 파티셔닝 관련 속성동적 파티셔닝에 대해서는 데이터 파티셔닝 - 동적 파티셔닝을 참조하세요.
enable_unique_key_skip_bitmap_columnUnique Merge-on-Write 테이블에서 유연한 컬럼 업데이트 기능을 활성화할지 여부입니다. 이 속성은 Unique Merge-on-Write 테이블에서만 활성화할 수 있습니다.

접근 제어 요구 사항​

이 SQL 명령을 실행하는 사용자는 최소한 다음 권한이 있어야 합니다.

권한객체설명
CREATE_PRIV데이터베이스
SELECT_PRIV테이블, 뷰CTAS를 실행할 때 쿼리 대상 테이블, 뷰 또는 구체화된 뷰에 대한 SELECT_PRIV가 필요합니다.

사용 시 참고 사항​

  • 데이터베이스(Database)에는 같은 이름의 테이블(Table)이나 뷰(View)가 없어야 합니다.

  • 테이블 이름, 컬럼 이름, rollup 이름에는 예약 키워드를 사용할 수 없습니다.

  • CREATE TABLE ... LIKE:

    • 이 명령은 Doris 내부 테이블에만 사용할 수 있습니다.
    • 명시적으로 지정한 rollup만 복사됩니다.
    • 모든 동기식 구체화된 뷰를 복제하지는 않습니다.

  • CREATE TABLE ... AS SELECT(CTAS):

    • SELECT 목록에 있는 컬럼 이름의 별칭이 유효한 컬럼이면 CTAS 문에 컬럼 정의가 필요하지 않습니다. 생략하면 기본 쿼리에서 컬럼 이름과 데이터 타입을 추론합니다.

      CREATE TABLE <table_name> AS SELECT ...

    • 또는 다음 구문을 사용하여 이름을 명시적으로 지정할 수 있습니다.

      CREATE TABLE <table_name> ( <col1_name>, <col2_name>, ... ) AS SELECT ...

  • 파티셔닝과 버킷팅

    • 테이블에는 버킷팅 컬럼을 지정해야 하지만 파티션은 지정하지 않아도 됩니다. 파티셔닝과 버킷팅에 대한 자세한 내용은 데이터 파티셔닝 문서를 참조하세요.
    • Doris의 테이블은 파티션 테이블이거나 비파티션 테이블일 수 있습니다. 이 속성은 테이블 생성 시 결정되며 이후에는 변경할 수 없습니다. 즉, 파티션 테이블은 이후 사용 중에 파티션을 추가하거나 제거할 수 있지만, 비파티션 테이블에는 나중에 파티션을 추가할 수 없습니다.
    • 테이블 생성 후에는 파티션 컬럼과 버킷 컬럼을 변경할 수 없습니다. 파티션 컬럼과 버킷 컬럼의 타입을 변경할 수 없으며, 이 컬럼을 추가하거나 제거할 수도 없습니다.

  • 동적 파티셔닝

    • 동적 파티셔닝 기능은 주로 사용자가 파티션을 자동으로 관리할 수 있도록 돕는 데 사용됩니다. 특정 규칙을 설정하면 Doris 시스템이 주기적으로 새 파티션을 추가하거나 오래된 파티션을 제거합니다. 자세한 내용은 동적 파티셔닝 문서를 참조하세요.

  • 자동 파티셔닝

    • 자동 파티셔닝에 대한 문서는 자동 파티셔닝에서 확인할 수 있습니다.

  • 동기식 구체화된 뷰

    • 테이블을 생성할 때 여러 동기식 구체화된 뷰(ROLLUP)를 생성할 수 있습니다. 테이블을 생성한 후에도 동기식 구체화된 뷰를 추가할 수 있습니다. 테이블 생성 문에 포함하면 모든 동기식 구체화된 뷰를 한 번에 생성할 수 있습니다.
    • 테이블 생성 시 동기식 구체화된 뷰를 생성하면 이후의 모든 데이터 적재 작업에서 구체화된 뷰의 데이터를 동기적으로 생성합니다. 구체화된 뷰의 수는 데이터 적재 효율에 영향을 줄 수 있습니다.
    • 구체화된 뷰에 대한 소개는 동기식 구체화된 뷰 문서를 참조하세요.

  • 인덱스

    • 테이블을 생성할 때 여러 컬럼 인덱스를 생성할 수 있습니다. 테이블을 생성한 후에도 인덱스를 추가할 수 있습니다.
    • 이후 사용 중에 인덱스를 추가하고 테이블에 기존 데이터가 있으면 모든 데이터를 다시 써야 합니다. 따라서 인덱스 생성에 걸리는 시간은 현재 데이터 양에 따라 달라집니다.

예제​

기본 예제​

상세 모델

CREATE TABLE t1
(
  c1 INT,
  c2 STRING
)
DUPLICATE KEY(c1)
DISTRIBUTED BY HASH(c1)
PROPERTIES (
  'replication_num' = '1'
);

집계 모델

CREATE TABLE t2
(
  c1 INT,
  c2 INT MAX
)
AGGREGATE KEY(c1)
DISTRIBUTED BY HASH(c1)
PROPERTIES (
  'replication_num' = '1'
);

기본 키 모델

CREATE TABLE t3
(
  c1 INT,
  c2 INT
)
UNIQUE KEY(c1)
DISTRIBUTED BY HASH(c1)
PROPERTIES (
  'replication_num' = '1'
);

생성 컬럼 사용

CREATE TABLE t4
(
  c1 INT,
  c2 INT GENERATED ALWAYS AS (c1 + 1)
)
DUPLICATE KEY(c1)
DISTRIBUTED BY HASH(c1)
PROPERTIES (
  'replication_num' = '1'
);

컬럼 기본값 지정

CREATE TABLE t5
(
  c1 INT,
  c2 INT DEFAULT 10
)
DUPLICATE KEY(c1)
DISTRIBUTED BY HASH(c1)
PROPERTIES (
  'replication_num' = '1'
);

버킷팅 방식

CREATE TABLE t6
(
  c1 INT,
  c2 INT
)
DUPLICATE KEY(c1)
DISTRIBUTED BY RANDOM
PROPERTIES (
  'replication_num' = '1'
);

자동 파티셔닝

CREATE TABLE t7
(
  c1 INT,
  c2 DATETIME NOT NULL
)
DUPLICATE KEY(c1)
AUTO PARTITION BY RANGE(date_trunc(c2, 'day')) ()
DISTRIBUTED BY RANDOM
PROPERTIES (
  'replication_num' = '1'
);

범위 파티셔닝

CREATE TABLE t8
(
  c1 INT,
  c2 DATETIME NOT NULL
)
DUPLICATE KEY(c1)
PARTITION BY RANGE(c2) (
  FROM ('2020-01-01') TO ('2020-01-10') INTERVAL 1 DAY
)
DISTRIBUTED BY RANDOM
PROPERTIES (
  'replication_num' = '1'
);

목록 파티셔닝

CREATE TABLE t9
(
  c1 INT,
  c2 DATE NOT NULL
)
DUPLICATE KEY(c1)
PARTITION BY LIST(c2) (
  PARTITION p1 VALUES IN (('2020-01-01'),('2020-01-02'))
)
DISTRIBUTED BY RANDOM
PROPERTIES (
  'replication_num' = '1'
);

스토리지 매체와 냉각 시간

CREATE TABLE example_db.table_hash
(
    k1 BIGINT,
    k2 LARGEINT,
    v1 VARCHAR(2048),
    v2 SMALLINT DEFAULT "10"
)
UNIQUE KEY(k1, k2)
DISTRIBUTED BY HASH (k1, k2) BUCKETS 32
PROPERTIES(
    "storage_medium" = "SSD",
    "storage_cooldown_time" = "2015-06-04 00:00:00"
);

storage_policy 속성으로 테이블의 콜드/핫 계층 간 데이터 마이그레이션 전략 설정

  1. 테이블에 마이그레이션 전략을 연결하려면 먼저 s3 리소스와 스토리지 정책을 생성해야 합니다.

    -- Non-partitioned table
    CREATE TABLE IF NOT EXISTS create_table_use_created_policy 
    (
        k1 BIGINT,
        k2 LARGEINT,
        v1 VARCHAR(2048)
    )
    UNIQUE KEY(k1)
    DISTRIBUTED BY HASH (k1) BUCKETS 3
    PROPERTIES(
        "storage_policy" = "test_create_table_use_policy",
        "replication_num" = "1"
    );

    -- Partitioned table
    CREATE TABLE create_table_partion_use_created_policy
    (
        k1 DATE,
        k2 INT,
        V1 VARCHAR(2048) REPLACE
    ) PARTITION BY RANGE (k1) (
        PARTITION p1 VALUES LESS THAN ("2022-01-01") ("storage_policy" = "test_create_table_partition_use_policy_1" ,"replication_num"="1"),
        PARTITION p2 VALUES LESS THAN ("2022-02-01") ("storage_policy" = "test_create_table_partition_use_policy_2" ,"replication_num"="1")
    ) DISTRIBUTED BY HASH(k2) BUCKETS 1;

Colocation Group

CREATE TABLE t1 (
    id int(11) COMMENT "",
    value varchar(8) COMMENT ""
)
DUPLICATE KEY(id)
DISTRIBUTED BY HASH(id) BUCKETS 10
PROPERTIES (
    "colocate_with" = "group1"
);

CREATE TABLE t2 (
    id int(11) COMMENT "",
    value1 varchar(8) COMMENT "",
    value2 varchar(8) COMMENT ""
)
DUPLICATE KEY(`id`)
DISTRIBUTED BY HASH(`id`) BUCKETS 10
PROPERTIES (
    "colocate_with" = "group1"
);

인덱스

CREATE TABLE example_db.table_hash
(
    k1 TINYINT,
    k2 DECIMAL(10, 2) DEFAULT "10.5",
    v1 CHAR(10) REPLACE,
    v2 INT SUM,
    INDEX k1_idx (k1) USING INVERTED COMMENT 'my first index'
)
AGGREGATE KEY(k1, k2)
DISTRIBUTED BY HASH(k1) BUCKETS 32
PROPERTIES (
    "bloom_filter_columns" = "k2"
);

테이블의 복제 속성 설정

CREATE TABLE example_db.table_hash
(
    k1 TINYINT,
    k2 DECIMAL(10, 2) DEFAULT "10.5"
)
DISTRIBUTED BY HASH(k1) BUCKETS 32
PROPERTIES (
    "replication_allocation"="tag.location.group_a:1, tag.location.group_b:2"
);

동적 파티셔닝

이 테이블은 3일 후까지의 파티션을 미리 생성하고 3일 전의 파티션을 삭제합니다. 예를 들어 오늘이 2020-01-08이면 이름이 p20200108, p20200109, p20200110, p20200111인 파티션을 생성합니다. 파티션 범위는 다음과 같습니다.

[types: [DATE]; keys: [2020-01-08]; ‥types: [DATE]; keys: [2020-01-09]; )
[types: [DATE]; keys: [2020-01-09]; ‥types: [DATE]; keys: [2020-01-10]; )
[types: [DATE]; keys: [2020-01-10]; ‥types: [DATE]; keys: [2020-01-11]; )
[types: [DATE]; keys: [2020-01-11]; ‥types: [DATE]; keys: [2020-01-12]; )
CREATE TABLE example_db.dynamic_partition
(
    k1 DATE,
    k2 INT,
    k3 SMALLINT,
    v1 VARCHAR(2048),
    v2 DATETIME DEFAULT "2014-02-04 15:36:00"
)
DUPLICATE KEY(k1, k2, k3)
PARTITION BY RANGE (k1) ()
DISTRIBUTED BY HASH(k2) BUCKETS 32
PROPERTIES(
    "dynamic_partition.time_unit" = "DAY",
    "dynamic_partition.start" = "-3",
    "dynamic_partition.end" = "3",
    "dynamic_partition.prefix" = "p",
    "dynamic_partition.buckets" = "32" 
);

동적 파티션의 복제 속성 설정

CREATE TABLE example_db.dynamic_partition
(
    k1 DATE,
    k2 INT,
    k3 SMALLINT,
    v1 VARCHAR(2048),
    v2 DATETIME DEFAULT "2014-02-04 15:36:00"
)
PARTITION BY RANGE (k1) ()
DISTRIBUTED BY HASH(k2) BUCKETS 32
PROPERTIES(
    "dynamic_partition.time_unit" = "DAY",
    "dynamic_partition.start" = "-3",
    "dynamic_partition.end" = "3",
    "dynamic_partition.prefix" = "p",
    "dynamic_partition.buckets" = "32",
    "dynamic_partition.replication_allocation" = "tag.location.group_a:3"
 );

CTAS 예제​

CREATE TABLE t10
PROPERTIES (
  'replication_num' = '1'
)
AS SELECT * FROM t1;

CREATE TABLE ... LIKE 예제​

CREATE TABLE t11 LIKE t10;
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