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CREATE TABLE

설명​

현재 데이터베이스 또는 지정한 데이터베이스에 새 테이블을 생성합니다. 테이블에는 여러 열을 둘 수 있으며, 각 열 정의에는 이름, 데이터 타입과 함께 다음 속성을 선택적으로 지정할 수 있습니다.

  • 키인지 여부
  • 집계 의미 체계를 갖는지 여부
  • 생성 열인지 여부
  • 값이 필수인지 여부(NOT NULL)
  • 자동 증가 열인지 여부
  • 삽입 시 기본값이 있는지 여부
  • 업데이트 시 기본값이 있는지 여부

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 정의의 구문은 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 정의의 구문은 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 테이블의 데이터를 복사하지 않고 동일한 열 정의를 가진 새 테이블을 생성합니다. 열의 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(이름)를 지정합니다. 테이블이 생성되는 데이터베이스 내에서 고유해야 합니다.

식별자는 문자로 시작해야 합니다(Unicode 이름 지원이 활성화되어 있으면 모든 언어의 문자 사용 가능). 전체 식별자 문자열을 백틱으로 감싸지 않으면 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>

열의 식별자(이름)를 지정합니다. 생성되는 테이블 내에서 고유해야 합니다.

식별자는 문자(Unicode 이름 지원이 활성화되어 있으면 모든 언어의 문자 사용 가능), 숫자 또는 기호 @로 시작해야 합니다. 전체 식별자 문자열을 백틱으로 감싸지 않으면 공백이나 특수 문자를 포함할 수 없습니다(예: My Object).

자세한 내용은 식별자 요구 사항과 예약 키워드를 참조하세요.

<col_type>

열의 데이터 타입을 지정합니다.

테이블 열에 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 키 열입니다. Doris에서 Key 열은 테이블의 처음 K개 열이어야 합니다. 단일 tablet의 데이터는 이 열을 기준으로 정렬된 상태로 유지됩니다. Key의 제약 사항과 Key 열 선택 방법은 데이터 모델 섹션의 각 하위 섹션을 참조하세요.

<cluster_cols>

데이터의 로컬 정렬 열입니다. 데이터 모델이 UNIQUE(기본 키 모델)인 경우에만 사용할 수 있습니다. <cluster_cols>를 지정하면 데이터는 <cluster_cols>를 기준으로 정렬되며, <key_cols>는 정렬 기준으로 사용하지 않습니다.

<col_aggregate_type>

열의 집계 방식입니다. 테이블이 집계 모델인 경우에만 사용할 수 있습니다. 집계 방식에 대한 자세한 내용은 집계 모델 섹션을 참조하세요.

<distribute_cols> 및 <bucket_count>

버킷팅 열과 버킷 수입니다. 상세 모델에서는 모든 열을 버킷팅 열로 사용할 수 있으며, 집계 모델과 기본 키 모델에서는 버킷팅 열이 키 열과 일치해야 합니다. 버킷 수는 양의 정수여야 합니다. 버킷팅에 대한 자세한 내용은 수동 버킷팅 및 자동 버킷팅 섹션을 참조하세요.

[ GENERATED ALWAYS ] AS (<col_generate_expression>)

생성 열입니다. 현재 열보다 앞에 있는 열을 사용하여 표현식 <col_generate_expression>으로 현재 열의 데이터를 생성합니다. 생성 열은 사용자가 직접 값을 삽입하거나 업데이트하는 대신, 다른 열의 값으로부터 값을 계산하는 특수한 데이터베이스 테이블 열입니다. 이 기능은 표현식의 결과를 미리 계산하여 데이터베이스에 저장할 수 있으므로, 자주 쿼리하거나 복잡한 계산이 필요한 시나리오에 적합합니다.

AUTO_INCREMENT(<col_auto_increment_start_value>)

데이터를 적재할 때 자동 증가 열의 값이 지정되지 않은 행에 대해 Doris가 테이블 내에서 고유한 값을 할당합니다. <col_auto_increment_start_value>는 자동 증가 열의 시작 값을 지정합니다. 자동 증가 열에 대한 자세한 내용은 자동 증가 열 섹션을 참조하세요.

DEFAULT <col_default_value>

열의 기본값입니다. 이 열을 포함하지 않고 데이터를 쓸 때 이 기본값을 사용합니다. 기본값을 명시적으로 설정하지 않으면 NULL을 사용합니다. 사용 가능한 기본값은 다음과 같습니다.

  • NULL: 모든 타입에서 사용할 수 있으며, NULL을 기본값으로 사용합니다.
  • 숫자 리터럴: 숫자 타입에서만 사용할 수 있습니다.
  • 문자열 리터럴: 문자열 열에 사용합니다. UUID 열도 유효한 UUID 텍스트를 기본값으로 허용합니다.
  • UUID_V4() / UUID_V7(): 별칭을 포함하여 UUID 열에 사용할 수 있는 동적 기본값입니다. 열을 생략하면 행마다 값을 생성합니다. UUID 타입을 참조하세요.
  • CURRENT_DATE: 날짜 타입에서만 사용할 수 있습니다. 현재 날짜를 기본값으로 사용합니다.
  • CURRENT_TIMESTAMP [ ]: DATETIME, TIMESTAMP_NS, TIMESTAMPTZ 타입에서만 사용할 수 있습니다. 현재 타임스탬프를 기본값으로 사용합니다. <defaultValuePrecision>으로 시간 정밀도를 지정할 수 있으며, TIMESTAMP_NS는 최대 9자리까지 지원합니다.
  • PI: double 타입에서만 사용할 수 있습니다. 원주율을 기본값으로 사용합니다.
  • E: double 타입에서만 사용할 수 있습니다. 수학 상수 e를 기본값으로 사용합니다.
  • BITMAP_EMPTY: 열이 bitmap 타입인 경우에만 사용할 수 있습니다. 빈 bitmap을 채웁니다.

ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP (<col_on_update_precision>)

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

<index_name>

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

<index_cols>

인덱스를 추가할 열 목록입니다. 테이블에 이미 존재하는 열이어야 합니다.

<index_type>

인덱스 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(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. 파티션 하나만 생성합니다.

<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 파티션을 생성합니다.

<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 열의 값이 <partition_value>와 같은 행이 이 파티션에 속합니다.

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

참고

rollup으로 동기식 구체화된 뷰를 생성하는 기능은 제약이 있으며 더 이상 권장되지 않습니다. 별도의 문으로 동기식 구체화된 뷰를 생성하는 것이 좋습니다. 자세한 내용은 CREATE MATERIALIZED VIEW 문과 동기식 구체화된 뷰 섹션을 참조하세요.

<rollup_name>

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

<rollup_cols>

동기식 구체화된 뷰에 포함되는 열입니다.

<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 복제본의 분포를 설정합니다. 이 속성은 replication_num 속성의 기능을 완전히 대체할 수 있습니다.
min_load_replica_num데이터 적재에 성공하는 데 필요한 최소 복제본 수를 설정하며, 기본값은 -1입니다. 이 속성이 0 이하이면 데이터 적재에 성공하려면 여전히 과반수의 복제본에서 적재에 성공해야 함을 나타냅니다.
storage_medium테이블 데이터의 초기 스토리지 매체를 선언합니다.
storage_cooldown_time테이블 데이터의 초기 스토리지 매체 만료 시간을 설정합니다. 이 시간이 지나면 자동으로 첫 번째 계층의 스토리지 매체로 다운그레이드됩니다.
colocate_withColocation Join 기능이 필요할 때 이 매개변수로 Colocation Group을 설정합니다.
bloom_filter_columnsBloom Filter 인덱스를 추가해야 하는 열의 이름을 사용자가 지정한 목록입니다. 각 열의 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 열을 지정할 수 있습니다. Key 열이 같으면 Sequence 열을 기준으로 REPLACE를 수행합니다(더 큰 값이 더 작은 값을 대체하며, 그렇지 않으면 대체할 수 없음). function_column.sequence_col은 Sequence 열을 테이블의 특정 열에 매핑하는 데 사용하며, 해당 열은 정수 또는 날짜/시간 타입(DATE, DATETIME, TIMESTAMP_NS)일 수 있습니다. 이 열의 타입은 생성 후 변경할 수 없습니다. function_column.sequence_col을 설정하면 function_column.sequence_type은 무시됩니다.
function_column.sequence_typeUnique Key 모델을 사용할 때 Sequence 열을 지정할 수 있습니다. Key 열이 같으면 Sequence 열을 기준으로 REPLACE를 수행합니다(더 큰 값이 더 작은 값을 대체하며, 그렇지 않으면 대체할 수 없음). 여기서는 Sequence 열의 타입만 지정하면 되며, 날짜/시간 타입(DATE, DATETIME, TIMESTAMP_NS) 또는 정수를 지원합니다. Doris가 숨겨진 Sequence 열을 생성합니다.
enable_unique_key_merge_on_writeUnique 테이블에서 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 값 열의 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 설정한 상태에서 테이블 생성 시 Unique, Aggregate 또는 Duplicate를 지정하지 않으면, 정렬 열과 접두사 인덱스가 없는 Duplicate 모델 테이블을 기본적으로 생성합니다.
skip_write_index_on_load이 테이블의 데이터 적재 시 인덱스 쓰기를 생략할지 여부입니다. 이 속성을 true로 설정하면 데이터를 적재하는 동안 인덱스를 쓰지 않고(현재는 역색인에만 적용), compaction 시점까지 지연합니다. 이를 통해 최초 쓰기와 compaction 과정에서 인덱스를 반복해서 쓰는 데 드는 CPU 및 IO 리소스를 절약하여, 처리량이 많은 데이터 적재의 성능을 개선할 수 있습니다.
compaction_policy이 테이블의 compaction 병합 정책을 설정하며, time_series 또는 size_basedtime_series만 지원합니다. 디스크에 누적된 rowset의 크기가 일정 수준에 도달하면 버전 병합을 수행합니다. 병합된 rowset은 바로 base compaction 단계로 승격됩니다. 이를 통해 지속적으로 데이터를 적재하는 시나리오에서 병합 시 발생하는 쓰기 증폭을 효과적으로 줄입니다. 이 정책은 time_series_compaction 접두사가 붙은 매개변수로 compaction 실행을 조정합니다.
time_series_compaction_goal_size_mbytescompaction 병합 정책이 time_series인 경우, 이 매개변수로 각 compaction의 입력 파일 크기를 조정하며 출력 파일 크기는 입력 파일 크기와 비슷합니다.
time_series_compaction_file_count_thresholdcompaction 병합 정책이 time_series인 경우, 이 매개변수로 각 compaction의 최소 입력 파일 수를 조정합니다. tablet의 파일 수가 이 설정값을 초과하면 compaction이 트리거됩니다.
time_series_compaction_time_threshold_secondscompaction 병합 정책이 time_series인 경우, 이 매개변수로 compaction 사이의 최대 간격을 조정합니다. 즉, 오랫동안 compaction을 실행하지 않으면 compaction이 트리거됩니다. 단위는 초입니다.
time_series_compaction_level_thresholdcompaction 병합 정책이 time_series인 경우, 이 매개변수의 기본값은 1입니다. 2로 설정하면 한 번 병합된 segment를 다시 병합하도록 제어하여 segment 크기가 time_series_compaction_goal_size_mbytes에 도달하게 하고, 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 먼저 설정값에 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 먼저 설정값에 도달하는지에 따라 결정됩니다.
enable_mow_light_deleteMow를 사용하는 Unique 테이블에서 Delete 문으로 Delete predicate를 쓰는 기능을 활성화할지 여부입니다. 활성화하면 Delete 문의 성능이 개선되지만, Delete 이후 부분 열 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 열 업데이트 기능을 활성화할지 여부입니다. 이 속성은 Unique Merge-on-Write 테이블에서만 활성화할 수 있습니다.
changelog.enable테이블에서 changelog를 활성화하여 Table Stream에서 소비하고 @incr 증분 쿼리에서 사용할 행 단위 변경 사항을 기록합니다. Duplicate Key 테이블과 Unique Key Merge-on-Write 테이블(cluster key가 없는 경우)만 지원합니다. 테이블 생성 시에만 활성화할 수 있으며 이후에는 비활성화할 수 없습니다. binlog.enable(CCR)과 함께 사용할 수 없습니다. FE에서 enable_feature_changelog = true로 설정해야 합니다. 5.0.0부터 사용할 수 있습니다.
changelog.need_historical_valuechangelog에서 변경 전 값(before image)을 기록할지 여부이며, 기본값은 false입니다. Unique Key Merge-on-Write 테이블에서만 true로 설정할 수 있습니다. min_delta / detail Table Stream은 이 속성에 의존합니다. 생성 후에는 변경할 수 없습니다.
changelog.ttl_seconds변경 기록의 보존 기간을 초 단위로 설정합니다. 기본값은 86400(하루)이며 0보다 커야 합니다. ALTER TABLE로 변경할 수 있습니다.

접근 제어 요구 사항​

이 SQL 명령을 실행하는 사용자는 최소한 다음 권한을 가지고 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 이름이 같은 테이블(Table)이나 뷰(View)가 없어야 합니다.

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

  • CREATE TABLE ... LIKE:

    • 이 명령은 Doris 내부 테이블에서만 사용할 수 있습니다.
    • 명시적으로 지정한 rollup만 복사됩니다.
    • 모든 동기식 구체화된 뷰가 자동으로 복제되지는 않습니다.

  • CREATE TABLE ... AS SELECT (CTAS):

    • SELECT 목록에 있는 열 이름의 별칭이 유효한 열 이름이면 CTAS 문에서 열 정의를 생략할 수 있습니다. 생략하면 기본 쿼리에서 열 이름과 데이터 타입을 추론합니다.

      CREATE TABLE <table_name> AS SELECT ...

    • 또는 다음 구문으로 이름을 명시적으로 지정할 수 있습니다.

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

  • 파티셔닝 및 버킷팅

    • 테이블에는 버킷팅 열을 지정해야 하지만 파티션은 지정하지 않아도 됩니다. 파티셔닝과 버킷팅에 대한 자세한 내용은 데이터 파티셔닝 문서를 참조하세요.
    • Doris의 테이블은 파티션 테이블 또는 비파티션 테이블일 수 있습니다. 이 속성은 테이블 생성 시 결정되며 이후에는 변경할 수 없습니다. 즉, 파티션 테이블에서는 이후 사용 중에 파티션을 추가하거나 삭제할 수 있지만, 비파티션 테이블에는 나중에 파티션을 추가할 수 없습니다.
    • 파티션 열과 버킷팅 열은 테이블 생성 후 변경할 수 없습니다. 이러한 열의 타입을 변경할 수 없으며, 열을 추가하거나 삭제할 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 삭제합니다. 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. 테이블 생성 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 데이터도 동기적으로 생성됩니다. 구체화된 뷰의 수는 데이터 적재 효율에 영향을 줄 수 있습니다.
    • 구체화된 뷰에 대한 소개는 동기식 구체화된 뷰 문서를 참조하세요.

  • 인덱스

    • 테이블을 생성할 때 여러 열 인덱스를 생성할 수 있습니다. 테이블 생성 후에도 인덱스를 추가할 수 있습니다.
    • 이후 사용 중에 인덱스를 추가할 때 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 열 사용

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

열 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 매체 및 쿨다운 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"
);

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

  1. 테이블을 마이그레이션 전략에 성공적으로 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"
);

테이블 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 앞의 파티션까지 미리 생성하고 3일 전의 파티션을 삭제합니다. 예를 들어 오늘이 2020-01-08이면 p20200108, p20200109, p20200110, p20200111이라는 이름의 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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