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版本：Latest-3.4

ALTER TABLE

功能​

该语句用于修改已有表，包括：

提示

该操作需要有对应表的 ALTER 权限。

语法​

ALTER TABLE 语法格式如下：

ALTER TABLE [<db_name>.]<tbl_name>
alter_clause1[, alter_clause2, ...]

其中 alter_clause 分为 rename、comment、partition、bucket、column、rollup index、bitmap index、table property、swap、compaction 相关修改操作：

  • rename: 修改表名、rollup index 名、partition 名或列名（从 3.3.2 版本开始支持）。
  • comment: 修改表的注释。从 3.1 版本开始支持。
  • partition: 修改分区属性，删除分区，增加分区。
  • bucket：修改分桶方式和分桶数量。
  • column: 增加列，删除列，调整列顺序，修改列类型。*
  • rollup index: 创建或删除 rollup index。
  • bitmap index: 修改 bitmap index。
  • swap: 原子替换两张表。
  • compaction: 对指定表或分区手动执行 Compaction（数据版本合并）。从 3.1 版本开始支持。

使用限制和注意事项​

  • partition、column 和 rollup index 这些操作不能同时出现在一条 ALTER TABLE 语句中。
  • 当前还不支持修改列注释。
  • 每张表仅支持一个进行中的 Schema Change 操作。不能对同一张表同时执行两条 Schema Change 命令。
  • bucket、column、rollup index 是异步操作，命令提交成功后会立即返回一个成功消息，您可以使用 SHOW ALTER TABLE 语句查看操作的进度。如果需要取消正在进行的操作，则您可以使用 CANCEL ALTER TABLE。
  • rename、comment、partition、bitmap index 和 swap 是同步操作，命令返回表示执行完毕。

Rename 对名称进行修改​

修改表名​

语法：

ALTER TABLE <tbl_name> RENAME <new_tbl_name>;

修改 rollup index 名称 (RENAME ROLLUP)​

语法：

ALTER TABLE [<db_name>.]<tbl_name>
RENAME ROLLUP old_rollup_name new_rollup_name;

修改 partition 名称 (RENAME PARTITION)​

语法：

ALTER TABLE [<db_name>.]<tbl_name>
RENAME PARTITION <old_partition_name> <new_partition_name>;

修改列名（RENAME COLUMN）​

自 v3.3.2 起，StarRocks 支持修改列名。

ALTER TABLE [<db_name>.]<tbl_name>
RENAME COLUMN <old_col_name> [ TO ] <new_col_name>
备注
  • 在将某列由 A 重命名为 B 后，不支持继续增加 A 列。
  • 在列名变更后，基于该列创建的物化视图将不再生效，您需要根据新的列名重新创建。

修改表的注释（3.1 版本起）​

语法：

ALTER TABLE [<db_name>.]<tbl_name> COMMENT = "<new table comment>";
提示

当前还不支持修改列注释。

操作 partition 相关语法​

增加分区 (ADD PARTITION(S))​

增加分区时支持使用 Range 分区和 List 分区。

语法：

  • Range 分区

    ALTER TABLE
        ADD { single_range_partition | multi_range_partitions } [distribution_desc] ["key"="value"];

    single_range_partition ::=
        PARTITION [IF NOT EXISTS] <partition_name> VALUES partition_key_desc

    partition_key_desc ::=
        { LESS THAN { MAXVALUE | value_list }
        | [ value_list , value_list ) } -- 注意此处的 [ 代表左闭合区间

    value_list ::=
        ( <value> [, ...] )

    multi_range_partitions ::=
        { PARTITIONS START ("<start_date_value>") END ("<end_date_value>") EVERY ( INTERVAL <N> <time_unit> )
        | PARTITIONS START ("<start_integer_value>") END ("<end_integer_value>") EVERY ( <granularity> ) } -- 即使 START、END 所指定的分区列值为整数，也需要使用英文引号包裹，而 EVERY 子句中的分区增量值不用英文引号包裹。

  • List 分区

    ALTER TABLE
        ADD PARTITION <partition_name> VALUES IN (value_list) [distribution_desc] ["key"="value"];

    value_list ::=
        value_item [, ...]

    value_item ::=
        { <value> | ( <value> [, ...] ) }

参数：

  • 分区相关参数

    • Range 分区支持新增单个分区 single_range_partition 或者批量创建分区 multi_range_partition。
    • List 分区仅支持新增单个分区。

  • distribution_desc：

    可以为新的分区单独设置分桶数量，但是不支持单独设置分桶方式。

  • "key"="value"：

    可以为新的分区设置属性，具体说明见 CREATE TABLE。

示例：

  • Range 分区

    • 如果建表时指定分区列为 event_day，例如 PARTITION BY RANGE(event_day)，并且建表后需要新增一个分区，则可以执行：

      ALTER TABLE site_access ADD PARTITION p4 VALUES LESS THAN ("2020-04-30");

    • 如果建表时指定分区列为 datekey，例如 PARTITION BY RANGE (datekey)，并且建表后需要批量新增多个分区，则可以执行：

      ALTER TABLE site_access
          ADD PARTITIONS START ("2021-01-05") END ("2021-01-10") EVERY (INTERVAL 1 DAY);

  • List 分区

    • 如果建表时指定单个分区列，例如 PARTITION BY LIST (city)，并且建表后需要新增一个分区，则可以执行：

      ALTER TABLE t_recharge_detail2
      ADD PARTITION pCalifornia VALUES IN ("Los Angeles","San Francisco","San Diego");

    • 如果建表时指定多个分区列，例如 PARTITION BY LIST (dt,city)，并且建表后需要新增一个分区，则可以执行：

      ALTER TABLE t_recharge_detail4 
      ADD PARTITION p202204_California VALUES IN
      (
          ("2022-04-01", "Los Angeles"),
          ("2022-04-01", "San Francisco"),
          ("2022-04-02", "Los Angeles"),
          ("2022-04-02", "San Francisco")
      );

删除分区 (DROP PARTITION(S))​

删除单个分区：

ALTER TABLE [<db_name>.]<tbl_name>
DROP PARTITION [ IF EXISTS ] <partition_name> [ FORCE ]

批量删除分区（自 v3.3.1 起支持）：

ALTER TABLE [<db_name>.]<tbl_name>
DROP [ TEMPORARY ] PARTITIONS [ IF EXISTS ]  { partition_name_list | multi_range_partitions } [ FORCE ] 

partition_name_list ::= ( <partition_name> [, ... ] )

multi_range_partitions ::=
    { START ("<start_date_value>") END ("<end_date_value>") EVERY ( INTERVAL <N> <time_unit> )
    | START ("<start_integer_value>") END ("<end_integer_value>") EVERY ( <granularity> ) } -- 即使 START、END 所指定的分区列值为整数，也需要使用英文引号包裹，而 EVERY 子句中的分区增量值不用英文引号包裹。

关于 multi_range_partitions 的说明：

  • multi_range_partitions 仅适用于 Range 分区。
  • 其中涉及的参数与 增加分区 ADD PARTITION(S) 中的相同。
  • 仅支持基于单个分区键的分区。

基于通用分区表达式删除分区（自 v3.4.1 起支持）：

ALTER TABLE [<db_name>.]<tbl_name>
DROP PARTITIONS WHERE <expr>

从 v3.4.1 开始，StarRocks 支持基于通用分区表达式（Common Partition Expression）删除分区。您可以通过指定一个带有表达式的 WHERE 子句来过滤要删除的分区。

  • 表达式声明了要删除的分区。执行后，符合表达式条件的分区将被批量删除。请谨慎操作。
  • 表达式只能包含分区列和常量。不支持非分区列。
  • 常用分区表达式处理 List 分区和 Range 分区的方式不同：
    • 对于 List 分区表，StarRocks 支持通过通用分区表达式过滤删除分区。
    • 对于 Range 分区表，StarRocks 只能基于 FE 的分区裁剪功能过滤删除分区。对于分区裁剪不支持的谓词，StarRocks 无法过滤删除对应的分区。

示例：

-- 删除最近三个月之前的数据。dt 列为分区列。
ALTER TABLE t1 DROP PARTITIONS WHERE dt < CURRENT_DATE() - INTERVAL 3 MONTH;
备注
  • 分区表需要至少要保留一个分区。
  • 如果未指定 FORCE 关键字，您可以通过 RECOVER 语句恢复一定时间范围内（默认 1 天）删除的分区。
  • 如果指定了 FORCE 关键字，则系统不会检查该分区是否存在未完成的事务，分区将直接被删除并且不能被恢复，一般不建议执行此操作。

增加临时分区 (ADD TEMPORARY PARTITION)​

详细使用信息，请查阅临时分区。

语法：

ALTER TABLE [<db_name>.]<tbl_name>
ADD TEMPORARY PARTITION [IF NOT EXISTS] <partition_name>
partition_desc ["key"="value"]
[DISTRIBUTED BY HASH (k1[,k2 ...]) [BUCKETS num]];

使用临时分区替换原分区​

语法：

ALTER TABLE [<db_name>.]<tbl_name>
REPLACE PARTITION <partition_name> 
partition_desc ["key"="value"]
WITH TEMPORARY PARTITION
partition_desc ["key"="value"]
[PROPERTIES ("key"="value", ...)]

删除临时分区 (DROP TEMPORARY PARTITION)​

语法：

ALTER TABLE [<db_name>.]<tbl_name>
DROP TEMPORARY PARTITION <partition_name>;

修改分区属性 (MODIFY PARTITION)​

语法：

ALTER TABLE [<db_name>.]<tbl_name>
    MODIFY PARTITION { <partition_name> | partition_name_list | (*) }
        SET ("key" = "value", ...);

使用说明：

  • 当前支持修改分区的下列属性：

    • storage_medium
    • storage_cooldown_ttl 或 storage_cooldown_time
    • replication_num

  • 对于单分区表，分区名同表名。对于多分区表，如果需要修改所有分区的属性，则使用 (*) 更加方便。

  • 执行 SHOW PARTITIONS FROM <tbl_name> 查看修改后分区属性。

修改分桶方式和分桶数量（自 3.2 版本起）​

语法：

ALTER TABLE [<db_name>.]<table_name>
[ partition_names ]
[ distribution_desc ]

partition_names ::= 
    (PARTITION | PARTITIONS) ( <partition_name> [, <partition_name> ...] )

distribution_desc ::=
    DISTRIBUTED BY RANDOM [ BUCKETS <num> ] |
    DISTRIBUTED BY HASH ( <column_name> [, <column_name> ...] ) [ BUCKETS <num> ]

示例：

假设原表为明细表，分桶方式为 Hash 分桶，分桶数量为自动设置。

CREATE TABLE IF NOT EXISTS details (
    event_time DATETIME NOT NULL COMMENT "datetime of event",
    event_type INT NOT NULL COMMENT "type of event",
    user_id INT COMMENT "id of user",
    device_code INT COMMENT "device code",
    channel INT COMMENT ""
)
DUPLICATE KEY(event_time, event_type)
PARTITION BY date_trunc('day', event_time)
DISTRIBUTED BY HASH(user_id);

-- 插入多天的数据
INSERT INTO details (event_time, event_type, user_id, device_code, channel) VALUES
-- 11 月 26 日的数据
('2023-11-26 08:00:00', 1, 101, 12345, 2),
('2023-11-26 09:15:00', 2, 102, 54321, 3),
('2023-11-26 10:30:00', 1, 103, 98765, 1),
-- 11 月 27 日的数据
('2023-11-27 08:30:00', 1, 104, 11111, 2),
('2023-11-27 09:45:00', 2, 105, 22222, 3),
('2023-11-27 11:00:00', 1, 106, 33333, 1),
-- 11 月 28 日的数据
('2023-11-28 08:00:00', 1, 107, 44444, 2),
('2023-11-28 09:15:00', 2, 108, 55555, 3),
('2023-11-28 10:30:00', 1, 109, 66666, 1);

仅修改分桶方式​

注意

  • 修改分桶方式针对整个表的所有分区生效，不能仅仅针对某个分区生效。
  • 虽然仅修改分桶方式，没有修改分桶数量，但是您仍然需要在语句中说明分桶数量 BUCKETS <num>，如果不指定，则表示由 StarRocks 自动设置分桶数量。

  • 将原先的 Hash 分桶修改为 Random 分桶，并且分桶数量仍然由 StarRocks 自动设置。

    ALTER TABLE details DISTRIBUTED BY RANDOM;

  • 将 Hash 分桶时所使用的分桶键从原先的 event_time, event_type 修改为 user_id, event_time。并且分桶数量仍然由 StarRocks 自动设置。

    ALTER TABLE details DISTRIBUTED BY HASH(user_id, event_time);

仅修改分桶数量​

注意

虽然仅修改分桶数量，没有修改分桶方式，但是您仍然需要在语句中说明分桶方式，例如示例中的 HASH(user_id)。

  • 将所有分区的分桶数量从原先的由 StarRocks 自动设置修改为 10。

    ALTER TABLE details DISTRIBUTED BY HASH(user_id) BUCKETS 10;

  • 将指定分区的分桶数量从原先的由 StarRocks 自动设置修改为 15。

    ALTER TABLE details PARTITIONS (p20231127, p20231128) DISTRIBUTED BY HASH(user_id) BUCKETS 15;

    说明

    分区名称可以执行 SHOW PARTITIONS FROM <table_name>; 进行查看。

同时修改分桶方式和分桶数量​

注意

同时修改分桶方式和分桶数量针对整个表的所有分区生效，不能仅仅针对某个分区生效。

  • 分桶方式从原先的 Hash 分桶修改为 Random 分桶，并且分桶数量从原先的由 StarRocks 自动设置修改为 10。

    ALTER TABLE details DISTRIBUTED BY RANDOM BUCKETS 10;

  • 将 Hash 分桶时所使用的分桶键从原先的 event_time, event_type 修改为 user_id, event_time，并且分桶数量从原先的由 StarRocks 自动设置修改为 10。

    ALTER TABLE details DISTRIBUTED BY HASH(user_id, event_time) BUCKETS 10;

修改列（增删列和修改列顺序）​

下文中的 index 为物化索引。建表成功后表为 base 表 (base index)，基于 base 表可 创建 rollup index。

base index 和 rollup index 都是物化索引。下方语句在编写时如果没有指定 rollup_index_name，默认操作基表。

向指定 index 的指定位置添加一列 (ADD COLUMN)​

语法：

ALTER TABLE [<db_name>.]<tbl_name>
ADD COLUMN column_name column_type [KEY | agg_type] [DEFAULT "default_value"]
[AFTER column_name|FIRST]
[TO rollup_index_name]
[PROPERTIES ("key"="value", ...)]

使用说明：

  • 聚合表如果增加 value 列，需要指定 agg_type。
  • 非聚合表（如 DUPLICATE KEY）如果增加 key 列，需要指定 KEY 关键字。
  • 不能在 rollup index 中增加 base index 中已经存在的列，如有需要，可以重新创建一个 rollup index。

向指定 index 添加多列​

语法：

  • 添加多列:

    ALTER TABLE [<db_name>.]<tbl_name>
    ADD COLUMN (column_name1 column_type [KEY | agg_type] DEFAULT "default_value", ...)
    [TO rollup_index_name]
    [PROPERTIES ("key"="value", ...)]

  • 添加多列的同时通过 AFTER 指定列的添加位置：

    ALTER TABLE [<db_name>.]<tbl_name>
    ADD COLUMN column_name1 column_type [KEY | agg_type] DEFAULT "default_value" AFTER column_name,
    ADD COLUMN column_name2 column_type [KEY | agg_type] DEFAULT "default_value" AFTER column_name
    [, ...]
    [TO rollup_index_name]
    [PROPERTIES ("key"="value", ...)]

注意：

  1. 聚合表如果增加 value 列，需要指定 agg_type。
  2. 非聚合表如果增加 key 列，需要指定 KEY 关键字。
  3. 不能在 rollup index 中增加 base index 中已经存在的列，如有需要，可以重新创建一个 rollup index。

增加生成列​

语法：

ALTER TABLE [<db_name>.]<tbl_name>
ADD COLUMN col_name data_type [NULL] AS generation_expr [COMMENT 'string']

增加生成列并且指定其使用的表达式。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。

从指定 index 中删除一列 (DROP COLUMN)​

语法：

ALTER TABLE [<db_name>.]<tbl_name>
DROP COLUMN column_name
[FROM rollup_index_name];

注意：

  1. 不能删除分区列。
  2. 如果是从 base index 中删除列，则如果 rollup index 中包含该列，也会被删除。

修改指定 index 的列类型以及列位置 (MODIFY COLUMN)​

语法：

ALTER TABLE [<db_name>.]<tbl_name>
MODIFY COLUMN column_name column_type [KEY | agg_type] [NULL | NOT NULL] [DEFAULT "default_value"]
[AFTER column_name|FIRST]
[FROM rollup_index_name]
[PROPERTIES ("key"="value", ...)]

注意：

  1. 聚合表如果修改 value 列，需要指定 agg_type。

  2. 非聚合类型如果修改 key 列，需要指定 KEY 关键字。

  3. 只能修改列的类型，列的其他属性维持原样（即其他属性需在语句中按照原属性显式的写出，参见示例中 column 部分第 8 个例子）。

  4. 分区列不能做任何修改。

  5. 目前支持以下类型的转换（精度损失由用户保证）：

    • TINYINT/SMALLINT/INT/BIGINT 转换成 TINYINT/SMALLINT/INT/BIGINT/DOUBLE。
    • TINYINT/SMALLINT/INT/BIGINT/LARGEINT/FLOAT/DOUBLE/DECIMAL 转换成 VARCHAR。
    • VARCHAR 支持修改最大长度。
    • VARCHAR 转换成 TINYINT/SMALLINT/INT/BIGINT/LARGEINT/FLOAT/DOUBLE。
    • VARCHAR 转换成 DATE (目前支持 "%Y-%m-%d"，"%y-%m-%d"， "%Y%m%d"，"%y%m%d"，"%Y/%m/%d，"%y/%m/%d " 六种格式化格式) DATETIME 转换成 DATE(仅保留年-月-日信息，例如: 2019-12-09 21:47:05 <--> 2019-12-09) DATE 转换成 DATETIME(时分秒自动补零，例如: 2019-12-09 <--> 2019-12-09 00:00:00)
    • FLOAT 转换成 DOUBLE。
    • INT 转换成 DATE (如果 INT 类型数据不合法则转换失败，原始数据不变。)

修改排序键​

自 3.0 版本起，支持修改主键表的排序键。自 3.3 版本起，支持修改明细表、聚合表和更新表的排序键。

明细表和主键表中排序键可以为任意列的排序组合，聚合表和更新表中排序键必须包含所有 key 列，但是列的顺序无需与 key 列保持一致。

语法：

ALTER TABLE [<db_name>.]<table_name>
[ order_desc ]

order_desc ::=
    ORDER BY <column_name> [, <column_name> ...]

示例：修改主键表中的排序键

假设原表为主键表，排序键与主键耦合 dt,order_id。

create table orders (
    dt date NOT NULL,
    order_id bigint NOT NULL,
    user_id int NOT NULL,
    merchant_id int NOT NULL,
    good_id int NOT NULL,
    good_name string NOT NULL,
    price int NOT NULL,
    cnt int NOT NULL,
    revenue int NOT NULL,
    state tinyint NOT NULL
) PRIMARY KEY (dt, order_id)
PARTITION BY date_trunc('day', dt)
DISTRIBUTED BY HASH(order_id);

解耦排序键和主键，修改排序键为 dt,revenue,state。

ALTER TABLE orders ORDER BY (dt,revenue,state);

STRUCT 类型列增删字段（MODIFY COLUMN ADD/DROP FIELD）​

自 v3.2.10 及 v3.3.2 起，StarRocks 支持向 STRUCT 类型列增删字段。该字段可以为嵌套 STRUCT 类型或存在于 ARRAY 类型中。

语法：

-- 增加字段
ALTER TABLE [<db_name>.]<tbl_name> MODIFY COLUMN <column_name>
ADD FIELD field_path field_desc

-- 删除字段
ALTER TABLE [<db_name>.]<tbl_name> MODIFY COLUMN <column_name>
DROP FIELD field_path

field_path ::= [ { <field_name>. | [*]. } [ ... ] ]<field_name>

  -- 请注意，此处的 `[*]` 整体是一个预定义符号，不可拆分，
  -- 用于在添加或删除嵌套在 ARRAY 类型中的 STRUCT 类型的字段时，代表 ARRAY 字段中的所有元素。
  -- 有关详细信息，请参阅以下 `field_path` 的参数说明和示例。

field_desc ::= <field_type> [ AFTER <prior_field_name> | FIRST ]

参数：

  • field_path：需要增加或删除字段。可以是单独的字段名，表示第一层级的字段，例如 new_field_name。也可以是 Column Access Path，用以表示嵌套层级的字段，例如 lv1_k1.lv2_k2.[*].new_field_name。
  • [*]：当 ARRAY 和 STRUCT 类型发生嵌套时，[*] 代表操作 ARRAY 字段中的所有元素，用于在 ARRAY 类型字段下嵌套的每个 STRUCT 类型字段中添加或删除子字段。
  • prior_field_name：新增字段的前一个字段。与 AFTER 关键字合用，可以表示新加字段的顺序。如果指定 FIRST 关键字，表示新增第一个字段，则无需指定该参数。prior_field_name 的层级由 field_path 决定，无需手动指定（也即是 new_field_name 之前的部分 level1_k1.level2_k2.[*]）。

field_path 示例：

  • 向嵌套 STRUCT 类型中添加或删除子字段。

    假设向列 fx stuct<c1 int, c2 struct <v1 int, v2 int>> 中的 c2 字段下增加新字段 v3, 对应的语法为：

    ALTER TABLE tbl MODIFY COLUMN fx ADD FIELD c2.v3 INT

    操作后该列变为 fx stuct<c1 int, c2 struct <v1 int, v2 int, v3 int>>。

  • 向 ARRAY 类型下嵌套的 STRUCT 类型中添加或删除子字段。

    假设有列 fx struct<c1 int, c2 array<struct <v1 int, v2 int>>>, fx 列中 c2 字段是 ARRAY 类型，其下嵌套 STRUCT 类型元素 v1 和 v2 两个字段。当向 c2 中的 STRUCT 类型元素添加一个新字段 v3 时，对应的语法为：

    ALTER TABLE tbl MODIFY COLUMN fx ADD FIELD c2.[*].v3 INT

    操作后该列变为 fx struct<c1 int, c2 array<struct <v1 int, v2 int, v3 int>>>。

有关示例，参考 示例 - Column -14。

备注
  • 目前仅支持存算一体集群。
  • 对应表必须开启 fast_schema_evolution。
  • 不支持向 MAP 类型中的 STRUCT 增删字段。
  • 新增字段不支持指定默认值，Nullable 等属性。默认为 Nullable，默认值为 null。
  • 使用该功能后，不支持直接将集群降级至不具备该功能的版本。

操作 rollup index 语法​

创建 rollup index (ADD ROLLUP)​

RollUp 表索引: shortkey index 可加速数据查找，但 shortkey index 依赖维度列排列次序。如果使用非前缀的维度列构造查找谓词，用户可以为数据表创建若干 RollUp 表索引。 RollUp 表索引的数据组织和存储和数据表相同，但 RollUp 表拥有自身的 shortkey index。用户创建 RollUp 表索引时，可选择聚合的粒度，列的数量，维度列的次序。使频繁使用的查询条件能够命中相应的 RollUp 表索引。

语法：

ALTER TABLE [<db_name>.]<tbl_name> 
ADD ROLLUP rollup_name (column_name1, column_name2, ...)
[FROM from_index_name]
[PROPERTIES ("key"="value", ...)];

PROPERTIES: 支持设置超时时间，默认超时时间为 1 天。

例子：

ALTER TABLE [<db_name>.]<tbl_name> 
ADD ROLLUP r1(col1,col2) from r0;

批量创建 rollup index​

语法：

ALTER TABLE [<db_name>.]<tbl_name>
ADD ROLLUP [rollup_name (column_name1, column_name2, ...)
[FROM from_index_name]
[PROPERTIES ("key"="value", ...)],...];

例子：

ALTER TABLE [<db_name>.]<tbl_name>
ADD ROLLUP r1(col1,col2) from r0, r2(col3,col4) from r0;

注意

  1. 如果没有指定 from_index_name，则默认从 base index 创建。
  2. rollup 表中的列必须是 from_index 中已有的列。
  3. 在 properties 中，可以指定存储格式。具体请参阅 CREATE TABLE 章节。

删除 rollup index (DROP ROLLUP)​

语法：

ALTER TABLE [<db_name>.]<tbl_name>
DROP ROLLUP rollup_name [PROPERTIES ("key"="value", ...)];

例子：

ALTER TABLE [<db_name>.]<tbl_name> DROP ROLLUP r1;

批量删除 rollup index​

语法：

ALTER TABLE [<db_name>.]<tbl_name>
DROP ROLLUP [rollup_name [PROPERTIES ("key"="value", ...)],...];

例子：

ALTER TABLE [<db_name>.]<tbl_name> DROP ROLLUP r1, r2;

注意：

不能删除 base index。

bitmap index 修改​

创建 bitmap index (ADD INDEX)​

语法：

ALTER TABLE [<db_name>.]<tbl_name>
ADD INDEX index_name (column [, ...],) [USING BITMAP] [COMMENT 'balabala'];

注意：

  1. 目前仅支持修改 bitmap index。
  2. bitmap index 仅在单列上创建。

删除 bitmap index (DROP INDEX)​

语法：

ALTER TABLE [<db_name>.]<tbl_name>
DROP INDEX index_name;

修改表的属性​

语法：

ALTER TABLE [<db_name>.]<tbl_name>
SET ("key" = "value")

参数说明：

  • key 表示表属性的名称，value 表示该表属性的配置。

  • 支持修改如下表属性：

    • replication_num
    • default.replication_num
    • storage_cooldown_ttl
    • storage_cooldown_time
    • 动态分区相关属性 properties，比如 dynamic_partition.enable
    • enable_persistent_index
    • bloom_filter_columns
    • colocate_with
    • bucket_size（自 3.2 版本支持）
    • base_compaction_forbidden_time_ranges（自 v3.2.13 版本支持）
备注
  • 大多数情况下，一次只能修改一个属性。只有当多个属性的前缀相同时，才能同时修改多个属性。目前仅支持 dynamic_partition. 和 binlog.。
  • 修改表的属性也可以合并到 schema change 操作中来修改，见示例部分。

Swap 将两个表原子替换​

语法：

ALTER TABLE [<db_name>.]<tbl_name>
SWAP WITH <tbl_name>;
备注
  • StarRocks 会在 Swap 过程中验证 OLAP 表之间的唯一键和外键约束，以确保被交换的两个表的约束一致。如果检测到不一致，将返回错误信息。如果未检测到不一致，将自动 Swap 唯一键和外键约束。
  • 依赖于被 Swap 表的物化视图将自动设置为 Inactive，其唯一键和外键约束将被移除，变为不可用。

手动 Compaction（3.1 版本起）​

StarRocks 通过 Compaction 机制将导入的不同数据版本进行合并，将小文件合并成大文件，有效提升了查询性能。

3.1 版本之前，支持通过两种方式来做 Compaction：

  • 系统自动在后台执行 Compaction。Compaction 的粒度是 BE 级，由后台自动执行，用户无法控制具体的数据库或者表。
  • 用户通过 HTTP 接口指定 Tablet 来执行 Compaction。

3.1 版本之后，增加了一个 SQL 接口，用户可以通过执行 SQL 命令来手动进行 Compaction，可以指定表、单个或多个分区进行 Compaction。

存算分离集群自 v3.3.0 起支持该功能。

说明

自 v3.2.13 版本起支持通过 base_compaction_forbidden_time_ranges 属性在特定时段禁止 Base Compaction。

语法：

-- 对整张表做 compaction。
ALTER TABLE <tbl_name> COMPACT

-- 指定一个分区进行 compaction。
ALTER TABLE <tbl_name> COMPACT <partition_name>

-- 指定多个分区进行 compaction。
ALTER TABLE <tbl_name> COMPACT (<partition1_name>[,<partition2_name>,...])

-- 对多个分区进行 cumulative compaction。
ALTER TABLE <tbl_name> CUMULATIVE COMPACT (<partition1_name>[,<partition2_name>,...])

-- 对多个分区进行 base compaction。
ALTER TABLE <tbl_name> BASE COMPACT (<partition1_name>[,<partition2_name>,...])

执行完 Compaction 后，您可以通过查询 information_schema 数据库下的 be_compactions 表来查看 Compaction 后的数据版本变化 （SELECT * FROM information_schema.be_compactions;）。

示例​

Table​

  1. 修改表的默认副本数量，新建分区副本数量默认使用此值。

    ALTER TABLE example_db.my_table
    SET ("default.replication_num" = "2");

  2. 修改单分区表的实际副本数量(只限单分区表)。

    ALTER TABLE example_db.my_table
    SET ("replication_num" = "3");

  3. 修改数据在多副本间的写入和同步方式。

    ALTER TABLE example_db.my_table
    SET ("replicated_storage" = "false");

    以上示例表示将多副本的写入和同步方式设置为 leaderless replication，即数据同时写入到多个副本，不区分主从副本。更多信息，参见 CREATE TABLE 的 replicated_storage 参数描述。

Partition​

  1. 增加分区，现有分区 [MIN, 2013-01-01)，增加分区 [2013-01-01, 2014-01-01)，使用默认分桶方式。

    ALTER TABLE example_db.my_table
    ADD PARTITION p1 VALUES LESS THAN ("2014-01-01");

  2. 增加分区，使用新的分桶数。

    ALTER TABLE example_db.my_table
    ADD PARTITION p1 VALUES LESS THAN ("2015-01-01")
    DISTRIBUTED BY HASH(k1) BUCKETS 20;

  3. 增加分区，使用新的副本数。

    ALTER TABLE example_db.my_table
    ADD PARTITION p1 VALUES LESS THAN ("2015-01-01")
    ("replication_num"="1");

  4. 修改分区副本数。

    ALTER TABLE example_db.my_table
    MODIFY PARTITION p1 SET("replication_num"="1");

  5. 批量修改指定分区。

    ALTER TABLE example_db.my_table
    MODIFY PARTITION (p1, p2, p4) SET("replication_num"="1");

  6. 批量修改所有分区。

    ALTER TABLE example_db.my_table
    MODIFY PARTITION (*) SET("storage_medium"="HDD");

  7. 删除分区。

    ALTER TABLE example_db.my_table
    DROP PARTITION p1;

  8. 增加一个指定上下界的分区。

    ALTER TABLE example_db.my_table
    ADD PARTITION p1 VALUES [("2014-01-01"), ("2014-02-01"));

Rollup index​

  1. 创建 index example_rollup_index，基于 base index（k1, k2, k3, v1, v2），列式存储。

    ALTER TABLE example_db.my_table
    ADD ROLLUP example_rollup_index(k1, k3, v1, v2)
    PROPERTIES("storage_type"="column");

  2. 创建 index example_rollup_index2，基于 example_rollup_index（k1, k3, v1, v2）。

    ALTER TABLE example_db.my_table
    ADD ROLLUP example_rollup_index2 (k1, v1)
    FROM example_rollup_index;

  3. 创建 index example_rollup_index3，基于 base index (k1, k2, k3, v1), 自定义 rollup 超时时间一小时。

    ALTER TABLE example_db.my_table
    ADD ROLLUP example_rollup_index3(k1, k3, v1)
    PROPERTIES("storage_type"="column", "timeout" = "3600");

  4. 删除 index example_rollup_index2。

    ALTER TABLE example_db.my_table
    DROP ROLLUP example_rollup_index2;

Column​

  1. 向 example_rollup_index 的 col1 后添加一个 key 列 new_col（非聚合表）。

    ALTER TABLE example_db.my_table
    ADD COLUMN new_col INT KEY DEFAULT "0" AFTER col1
    TO example_rollup_index;

  2. 向 example_rollup_index 的 col1 后添加一个 value 列 new_col（非聚合表）。

    ALTER TABLE example_db.my_table
    ADD COLUMN new_col INT DEFAULT "0" AFTER col1
    TO example_rollup_index;

  3. 向 example_rollup_index 的 col1 后添加一个 key 列 new_col（聚合表）。

    ALTER TABLE example_db.my_table
    ADD COLUMN new_col INT DEFAULT "0" AFTER col1
    TO example_rollup_index;

  4. 向 example_rollup_index 的 col1 后添加一个 value 列 new_col（SUM 聚合类型）（聚合表）。

    ALTER TABLE example_db.my_table
    ADD COLUMN new_col INT SUM DEFAULT "0" AFTER col1
    TO example_rollup_index;

  5. 向 example_rollup_index 添加多列（聚合表）。

    ALTER TABLE example_db.my_table
    ADD COLUMN (col1 INT DEFAULT "1", col2 FLOAT SUM DEFAULT "2.3")
    TO example_rollup_index;

  6. 向 example_rollup_index 添加多列并通过 AFTER 指定列的添加位置。

    ALTER TABLE example_db.my_table
    ADD COLUMN col1 INT DEFAULT "1" AFTER `k1`,
    ADD COLUMN col2 FLOAT SUM AFTER `v2`,
    TO example_rollup_index;

  7. 从 example_rollup_index 删除一列。

    ALTER TABLE example_db.my_table
    DROP COLUMN col2
    FROM example_rollup_index;

  8. 修改 base index 的 col1 列的类型为 BIGINT，并移动到 col2 列后面。

    ALTER TABLE example_db.my_table
    MODIFY COLUMN col1 BIGINT DEFAULT "1" AFTER col2;

  9. 修改 base index 的 val1 列最大长度。原 val1 为 (val1 VARCHAR(32) REPLACE DEFAULT "abc")。

    ALTER TABLE example_db.my_table
    MODIFY COLUMN val1 VARCHAR(64) REPLACE DEFAULT "abc";

  10. 重新排序 example_rollup_index 中的列（设原列顺序为：k1, k2, k3, v1, v2）。

    ALTER TABLE example_db.my_table
    ORDER BY (k3,k1,k2,v2,v1)
    FROM example_rollup_index;

  11. 同时执行两种操作。

    ALTER TABLE example_db.my_table
    ADD COLUMN v2 INT MAX DEFAULT "0" AFTER k2 TO example_rollup_index,
    ORDER BY (k3,k1,k2,v2,v1) FROM example_rollup_index;

  12. 修改表的 bloom filter 列。

    ALTER TABLE example_db.my_table
    SET ("bloom_filter_columns"="k1,k2,k3");

    也可以合并到上面的修改列操作中（注意多子句的语法有少许区别）

    ALTER TABLE example_db.my_table
    DROP COLUMN col2
    PROPERTIES ("bloom_filter_columns"="k1,k2,k3");

  13. 批量修改字段数据类型。

    ALTER TABLE example_db.my_table
    MODIFY COLUMN k1 VARCHAR(100) KEY NOT NULL,
    MODIFY COLUMN v2 DOUBLE DEFAULT "1" AFTER v1;

  14. STRUCT 类型增删字段。

    准备工作：建表并导入数据

    CREATE TABLE struct_test(
        c0 INT,
        c1 STRUCT<v1 INT, v2 STRUCT<v4 INT, v5 INT>, v3 INT>,
        c2 STRUCT<v1 INT, v2 ARRAY<STRUCT<v3 INT, v4 STRUCT<v5 INT, v6 INT>>>>
    )
    DUPLICATE KEY(c0)
    DISTRIBUTED BY HASH(`c0`) BUCKETS 1
    PROPERTIES (
        "fast_schema_evolution" = "true"
    );
    INSERT INTO struct_test VALUES (
        1, 
        ROW(1, ROW(2, 3), 4), 
        ROW(5, [ROW(6, ROW(7, 8)), ROW(9, ROW(10, 11))])
    );
    mysql> SELECT * FROM struct_test\G
    *************************** 1. row ***************************
    c0: 1
    c1: {"v1":1,"v2":{"v4":2,"v5":3},"v3":4}
    c2: {"v1":5,"v2":[{"v3":6,"v4":{"v5":7,"v6":8}},{"v3":9,"v4":{"v5":10,"v6":11}}]}
    • 向 STRUCT 类型列添加新字段。
    ALTER TABLE struct_test MODIFY COLUMN c1 ADD FIELD v4 INT AFTER v2;
    mysql> SELECT * FROM struct_test\G
    *************************** 1. row ***************************
    c0: 1
    c1: {"v1":1,"v2":{"v4":2,"v5":3},"v4":null,"v3":4}
    c2: {"v1":5,"v2":[{"v3":6,"v4":{"v5":7,"v6":8}},{"v3":9,"v4":{"v5":10,"v6":11}}]}
    • 向嵌套 STRUCT 类型添加字段。
    ALTER TABLE struct_test MODIFY COLUMN c1 ADD FIELD v2.v6 INT FIRST;
    mysql> SELECT * FROM struct_test\G
    *************************** 1. row ***************************
    c0: 1
    c1: {"v1":1,"v2":{"v6":null,"v4":2,"v5":3},"v4":null,"v3":4}
    c2: {"v1":5,"v2":[{"v3":6,"v4":{"v5":7,"v6":8}},{"v3":9,"v4":{"v5":10,"v6":11}}]}
    • 向 Array 类型中的 STRUCT 类型添加字段。
    ALTER TABLE struct_test MODIFY COLUMN c2 ADD FIELD v2.[*].v7 INT AFTER v3;
    mysql> SELECT * FROM struct_test\G
    *************************** 1. row ***************************
    c0: 1
    c1: {"v1":1,"v2":{"v6":null,"v4":2,"v5":3},"v4":null,"v3":4}
    c2: {"v1":5,"v2":[{"v3":6,"v7":null,"v4":{"v5":7,"v6":8}},{"v3":9,"v7":null,"v4":{"v5":10,"v6":11}}]}
    • 删除 STRUCT 类型列中的字段。
    ALTER TABLE struct_test MODIFY COLUMN c1 DROP FIELD v3;
    mysql> SELECT * FROM struct_test\G
    *************************** 1. row ***************************
    c0: 1
    c1: {"v1":1,"v2":{"v6":null,"v4":2,"v5":3},"v4":null}
    c2: {"v1":5,"v2":[{"v3":6,"v7":null,"v4":{"v5":7,"v6":8}},{"v3":9,"v7":null,"v4":{"v5":10,"v6":11}}]}
    • 删除嵌套 STRUCT 类型中的字段。
    ALTER TABLE struct_test MODIFY COLUMN c1 DROP FIELD v2.v4;
    mysql> SELECT * FROM struct_test\G
    *************************** 1. row ***************************
    c0: 1
    c1: {"v1":1,"v2":{"v6":null,"v5":3},"v4":null}
    c2: {"v1":5,"v2":[{"v3":6,"v7":null,"v4":{"v5":7,"v6":8}},{"v3":9,"v7":null,"v4":{"v5":10,"v6":11}}]}
    • 删除 Array 类型中的 STRUCT 类型的字段。
    ALTER TABLE struct_test MODIFY COLUMN c2 DROP FIELD v2.[*].v3;
    mysql> SELECT * FROM struct_test\G
    *************************** 1. row ***************************
    c0: 1
    c1: {"v1":1,"v2":{"v6":null,"v5":3},"v4":null}
    c2: {"v1":5,"v2":[{"v7":null,"v4":{"v5":7,"v6":8}},{"v7":null,"v4":{"v5":10,"v6":11}}]}

Table property​

  1. 修改表的 Colocate 属性。

    ALTER TABLE example_db.my_table
    SET ("colocate_with" = "t1");

  2. 修改表的动态分区属性(支持未添加动态分区属性的表添加动态分区属性)。

    ALTER TABLE example_db.my_table
    SET ("dynamic_partition.enable" = "false");

    如果需要在未添加动态分区属性的表中添加动态分区属性，则需要指定所有的动态分区属性。

    ALTER TABLE example_db.my_table
    SET (
        "dynamic_partition.enable" = "true",
        "dynamic_partition.time_unit" = "DAY",
        "dynamic_partition.end" = "3",
        "dynamic_partition.prefix" = "p",
        "dynamic_partition.buckets" = "32"
        );

Rename​

  1. 将表 table1 的名称修改为 table2。

    ALTER TABLE table1 RENAME table2;

  2. 将表 example_table 中名为 rollup1 的 rollup index 修改为 rollup2。

    ALTER TABLE example_table RENAME ROLLUP rollup1 rollup2;

  3. 将表 example_table 中名为 p1 的 partition 修改为 p2。

    ALTER TABLE example_table RENAME PARTITION p1 p2;

Bitmap index​

  1. 在 table1 上为 siteid 创建 bitmap index。

    ALTER TABLE table1
    ADD INDEX index_name (siteid) [USING BITMAP] COMMENT 'balabala';

  2. 删除 table1 上的 siteid 列的 bitmap index。

    ALTER TABLE table1 DROP INDEX index_name;

Swap​

将 table1 与 table2 原子替换。

ALTER TABLE table1 SWAP WITH table2;

手动 Compaction​

CREATE TABLE compaction_test( 
    event_day DATE,
    pv BIGINT)
DUPLICATE KEY(event_day)
PARTITION BY date_trunc('month', event_day)
DISTRIBUTED BY HASH(event_day) BUCKETS 8
PROPERTIES("replication_num" = "3");

INSERT INTO compaction_test VALUES
('2023-02-14', 2),
('2033-03-01',2);
{'label':'insert_734648fa-c878-11ed-90d6-00163e0dcbfc', 'status':'VISIBLE', 'txnId':'5008'}

INSERT INTO compaction_test VALUES
('2023-02-14', 2),('2033-03-01',2);
{'label':'insert_85c95c1b-c878-11ed-90d6-00163e0dcbfc', 'status':'VISIBLE', 'txnId':'5009'}

ALTER TABLE compaction_test COMPACT;

ALTER TABLE compaction_test COMPACT p203303;

ALTER TABLE compaction_test COMPACT (p202302,p203303);

ALTER TABLE compaction_test CUMULATIVE COMPACT (p202302,p203303);

ALTER TABLE compaction_test BASE COMPACT (p202302,p203303);

相关参考​