CREATE TABLE

功能

该语句用于创建表。

提示

该操作需要有在对应数据库内的建表权限 (CREATE TABLE)。

语法

CREATE [TEMPORARY] [EXTERNAL] TABLE [IF NOT EXISTS] [database.]table_name
(column_definition1[, column_definition2, ...]
[, index_definition1[, index_definition2, ...]])
[ENGINE = [olap|mysql|elasticsearch|hive|iceberg|hudi|jdbc]]
[key_desc]
[COMMENT "table comment"]
[partition_desc]
[distribution_desc]
[rollup_index]
[ORDER BY (column_definition1,...)]
[PROPERTIES ("key"="value", ...)]
[BROKER PROPERTIES ("key"="value", ...)]

参数说明

提示

• 关于建表时对于表名、列名、分区名、索引名的命名要求，参见系统限制。

• 在指定数据库名、表名和列名等变量时，如果使用了保留关键字，必须使用反引号 (`) 包裹，否则可能会产生报错。有关 StarRocks 的保留关键字列表，请参见关键字。

column_definition

语法：

col_name col_type [agg_type] [NULL | NOT NULL] [DEFAULT "default_value"] [AUTO_INCREMENT] [AS generation_expr]

说明：

col_name：列名称。

注意，在一般情况下，不能直接创建以以 __op 或 __row 开头命名的列，因为此类列名被 StarRocks 保留用于特殊目的，创建这样的列可能导致未知行为。如需创建这样的列，必须将 FE 动态参数 allow_system_reserved_names 设置为 TRUE。

col_type：列数据类型

支持的列类型以及取值范围等信息如下：

• TINYINT（1字节） 范围：-2^7 + 1 ~ 2^7 - 1

• SMALLINT（2字节） 范围：-2^15 + 1 ~ 2^15 - 1

• INT（4字节） 范围：-2^31 + 1 ~ 2^31 - 1

• BIGINT（8字节） 范围：-2^63 + 1 ~ 2^63 - 1

• LARGEINT（16字节） 范围：-2^127 + 1 ~ 2^127 - 1

• FLOAT（4字节） 支持科学计数法。

• DOUBLE（8字节） 支持科学计数法。

• DECIMAL[(precision, scale)] (16字节) 保证精度的小数类型。默认是 DECIMAL(10, 0) precision: 1 ~ 38 scale: 0 ~ precision 其中整数部分为：precision - scale 不支持科学计数法。

• DATE（3字节） 范围：0000-01-01 ~ 9999-12-31

• DATETIME（8字节） 范围：0000-01-01 00:00:00 ~ 9999-12-31 23:59:59

• CHAR[(length)]

  定长字符串。长度范围：1 ~ 255。默认为 1。

• VARCHAR[(length)]

  变长字符串。单位：字节，默认取值为 1。

  • StarRocks 2.1.0 之前的版本，length 的取值范围为 1~65533。
  • 【公测中】自 StarRocks 2.1.0 版本开始，length 的取值范围为 1~1048576。

• HLL (1~16385个字节)

  HLL 列类型，不需要指定长度和默认值，长度根据数据的聚合程度系统内控制，并且 HLL 列只能通过配套的 hll_union_agg、hll_cardinality、hll_hash进行查询或使用。

• BITMAP BITMAP 列类型，不需要指定长度和默认值。表示整型的集合，元素个数最大支持到 2^64 - 1。

• ARRAY 支持在一个数组中嵌套子数组，最多可嵌套 14 层。您必须使用尖括号（ < 和 > ）来声明 ARRAY 的元素类型，如 ARRAY < INT >。目前不支持将数组中的元素声明为 Fast Decimal 类型。

agg_type：聚合类型，如果不指定，则该列为 key 列。否则，该列为 value 列。

支持的聚合类型如下：

- SUM、MAX、MIN、REPLACE

- HLL_UNION（仅用于 HLL列，为 HLL 独有的聚合方式)。

- BITMAP_UNION（仅用于 BITMAP 列，为 BITMAP 独有的聚合方式)。

- REPLACE_IF_NOT_NULL：这个聚合类型的含义是当且仅当新导入数据是非 NULL 值时会发生替换行为。如果新导入的数据是 NULL，那么 StarRocks 仍然会保留原值。

注意：

1. BITMAP_UNION 聚合类型列在导入时的原始数据类型必须是 TINYINT, SMALLINT, INT, BIGINT。
2. 如果在建表时 REPLACE_IF_NOT_NULL 列指定了 NOT NULL，那么 StarRocks 仍然会将其转化 NULL，不会向用户报错。用户可以借助这个类型完成「部分列导入」的功能。 该类型只对聚合表有用 (key_desc 的 type 为 AGGREGATE KEY)。自 3.1.9 起，REPLACE_IF_NOT_NULL 新增支持 BITMAP 类型的列。

NULL | NOT NULL：列数据是否允许为 NULL。其中明细表、聚合表和更新表中所有列都默认指定 NULL。主键表的指标列默认指定 NULL，维度列默认指定 NOT NULL。如源数据文件中存在 NULL 值，可以用 \N 来表示，导入时 StarRocks 会将其解析为 NULL。

DEFAULT "default_value"：列数据的默认值。导入数据时，如果该列对应的源数据文件中的字段为空，则自动填充 DEFAULT 关键字中指定的默认值。支持以下三种指定方式：

• DEFAULT current_timestamp：默认值为当前时间。参见 current_timestamp() 。
• DEFAULT <默认值>：默认值为指定类型的值。例如，列类型为 VARCHAR，即可指定默认值为 DEFAULT "beijing"。当前不支持指定 ARRAY、BITMAP、JSON、HLL 和 BOOLEAN 类型为默认值。
• DEFAULT (<表达式>)：默认值为指定函数返回的结果。目前仅支持 uuid() 和 uuid_numeric() 表达式。

AUTO_INCREMENT：指定自增列。自增列的数据类型只支持 BIGINT，自增 ID 从 1 开始增加，自增步长为 1。有关自增列的详细说明，请参见 AUTO_INCREMENT。自 v3.0，StarRocks 支持该功能。

AS generation_expr：指定生成列和其使用的表达式。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。

index_definition

创建 bitmap 索引的语法如下。有关参数说明和使用限制，请参见 Bitmap 索引。

INDEX index_name (col_name[, col_name, ...]) [USING BITMAP] [COMMENT '']

ENGINE 类型

默认为 olap，表示创建的是 StarRocks 内部表。

可选值：mysql、elasticsearch、hive、jdbc (2.3 及以后)、iceberg、hudi（2.2 及以后）。如果指定了可选值，则创建的是对应类型的外部表 (external table)，在建表时需要使用 CREATE EXTERNAL TABLE。更多信息，参见外部表。

从 3.0 版本起，对于查询 Hive、Iceberg、Hudi 和 JDBC 数据源的场景，推荐使用 Catalog 直接查询，不再推荐外部表的方式。具体参见 Hive catalog、Iceberg catalog、Hudi catalog 和 JDBC catalog。

从 3.1 版本起，支持直接在 Iceberg catalog 内创建表（当前仅支持 Parquet 格式的表），您可以通过 INSERT INTO 把数据插入到 Iceberg 表中。参见 创建 Iceberg 表。

从 3.2 版本起，支持直接在 Hive Catalog 内创建 Parquet 格式的表，并支持通过 INSERT INTO 把数据插入到 Parquet 格式的 Hive 表中。从 3.3 版本起，支持直接在 Hive Catalog 中创建 ORC 及 Textfile 格式的表，并支持通过 INSERT INTO 把数据插入到 ORC 及 Textfile 格式的 Hive 表中。参见创建 Hive 表和向 Hive 表中插入数据。

1. 如果是 mysql，则需要在 properties 提供以下信息：

   PROPERTIES (
       "host" = "mysql_server_host",
       "port" = "mysql_server_port",
       "user" = "your_user_name",
       "password" = "your_password",
       "database" = "database_name",
       "table" = "table_name"
   )

   注意： "table" 条目中的 "table_name" 是 MySQL 中的真实表名。 而 CREATE TABLE 语句中的 table_name 是该 MySQL 表在 StarRocks 中的名字，可以不同。

   在 StarRocks 创建 MySQL 表的目的是可以通过 StarRocks 访问 MySQL 数据库。 而 StarRocks 本身并不维护、存储任何 MySQL 数据。

2. 如果是 elasticsearch，则需要在 properties 提供以下信息：

   PROPERTIES (
       "hosts" = "http://192.168.0.1:8200,http://192.168.0.2:8200",
       "user" = "root",
       "password" = "root",
       "index" = "tindex",
       "type" = "doc"
   )

   其中 hosts 为 Elasticsearch 集群连接地址，可指定一个或者多个，user 和 password 为开启 basic 认证的 Elasticsearch 集群的用户名/密码，index 是 StarRocks 中的表对应的 Elasticsearch 的 index 名字，可以是 alias，type 指定 index 的类型，默认是 doc。

3. 如果是 hive，则需要在 properties 提供以下信息：

   PROPERTIES (
       "database" = "hive_db_name",
       "table" = "hive_table_name",
       "hive.metastore.uris" = "thrift://xx.xx.xx.xx:9083"
   )

   其中 database 是 Hive 表对应的库名字，table 是 hive 表的名字，hive.metastore.uris 是 Hive metastore 服务地址。

4. 如果是 jdbc，则需要在 properties 提供以下信息：

   PROPERTIES (
       "resource"="jdbc0",
       "table"="dest_tbl"
   )

   其中 resource 是所使用 JDBC 资源的名称。table 是目标数据库表名。

5. 如果是 iceberg，则需要在 properties 提供以下信息：

   PROPERTIES (
       "resource" = "iceberg0", 
       "database" = "iceberg", 
       "table" = "iceberg_table"
   )

   其中 resource 是引用的 Iceberg 资源的名称。database 是 Iceberg 表所属的数据库名称。table Iceberg 表名称。

6. 如果是 hudi，则需要在 properties 提供以下信息：

   PROPERTIES (
       "resource" = "hudi0", 
       "database" = "hudi", 
       "table" = "hudi_table" 
   )

   其中 resource 是 Hudi 资源的名称。database 是 Hudi 表所属的数据库名称。table Hudi 表名称。

key_desc

语法：

`key_type(k1[,k2 ...])`

说明

数据按照指定的 key 列进行排序，且根据不同的 key_type 具有不同特性。 key_type 支持以下类型：

• AGGREGATE KEY: key 列相同的记录，value 列按照指定的聚合类型进行聚合，适合报表、多维分析等业务场景。
• UNIQUE KEY/PRIMARY KEY: key 列相同的记录，value 列按导入顺序进行覆盖，适合按 key 列进行增删改查的点查询 (point query) 业务。
• DUPLICATE KEY: key 列相同的记录，同时存在于 StarRocks 中，适合存储明细数据或者数据无聚合特性的业务场景。

默认为 DUPLICATE KEY，数据按 key 列做排序。

除 AGGREGATE KEY 外，其他 key_type 在建表时，value 列不需要指定聚合类型 (agg_type)。

COMMENT

表的注释，可选。注意建表时 COMMENT 必须在 key_desc 之后，否则建表失败。

如果后续想修改表的注释，可以使用 ALTER TABLE <table_name> COMMENT = "new table comment"（3.1 版本开始支持）。

partition_desc

支持三种分区方式，表达式分区（推荐）、Range 分区 和 List 分区。

使用 Range 分区时，提供三种创建方式，其语法、说明和示例如下：

• 动态创建分区

  动态分区提供了分区生命周期管理（TTL）。StarRocks 会自动提前创建新的分区，并删除过期的分区，以确保数据时效性。要启用这个功能，您可以在创建表时配置与动态分区相关的属性。

• 手动创建分区

  • 仅指定各个分区的上界

    语法：

    PARTITION BY RANGE ( <partitioning_column1> [, <partitioning_column2>, ... ] )
    PARTITION <partition1_name> VALUES LESS THAN ("<upper_bound_for_partitioning_column1>" [ , "<upper_bound_for_partitioning_column2>", ... ] )
    [ ,
    PARTITION <partition2_name> VALUES LESS THAN ("<upper_bound_for_partitioning_column1>" [ , "<upper_bound_for_partitioning_column2>", ... ] )
    , ... ] 
    )

    说明：

    使用指定的 key 列和指定的数值范围进行分区。

    • 分区名称的命名要求，参见系统限制。
    • 3.3.0 之前，仅支持以下类型的列作为 Range 分区列：TINYINT, SMALLINT, INT, BIGINT, LARGEINT, DATE, DATETIME。自 3.3.0 起，支持三个特定时间函数为 Range 分区列。具体使用方式，参见数据分布。
    • 分区为左闭右开区间，首个分区的左边界为最小值。
    • NULL 值只会存放在包含 最小值 的分区中。当包含最小值的分区被删除后，NULL 值将无法导入。
    • 可以指定一列或多列作为分区列。如果分区值缺省，则会默认填充最小值。
    • 当只指定一个列作为分区列时，您可以设置最后一个分区的分区列的上界为 MAXVALUE。

    注意：

    1. 分区一般用于时间维度的数据管理。
    2. 有数据回溯需求的，可以考虑首个分区为空分区，以便后续增加分区。

    示例：

    1. 分区列 pay_dt 为 DATE 类型，并且按天分区。

       PARTITION BY RANGE(pay_dt)
       (
           PARTITION p1 VALUES LESS THAN ("2021-01-02"),
           PARTITION p2 VALUES LESS THAN ("2021-01-03"),
           PARTITION p3 VALUES LESS THAN ("2021-01-04")
       )

    2. 分区列 pay_dt 为 INT 类型，并且按天分区。

       PARTITION BY RANGE(pay_dt)
       (
           PARTITION p1 VALUES LESS THAN ("20210102"),
           PARTITION p2 VALUES LESS THAN ("20210103"),
           PARTITION p3 VALUES LESS THAN ("20210104")
       )

    3. 分区列 pay_dt 为 INT 类型，并且按天分区，最后一个分区没有上界。

       PARTITION BY RANGE(pay_dt)
       (
           PARTITION p1 VALUES LESS THAN ("20210102"),
           PARTITION p2 VALUES LESS THAN ("20210103"),
           PARTITION p3 VALUES LESS THAN MAXVALUE
       )

  • 指定各个分区的上界和下界

    语法：

    PARTITION BY RANGE ( <partitioning_column1> [, <partitioning_column2>, ... ] )
    (
        PARTITION <partition_name1> VALUES [( "<lower_bound_for_partitioning_column1>" [ , "<lower_bound_for_partitioning_column2>", ... ] ), ( "<upper_bound_for_partitioning_column1>" [ , "<upper_bound_for_partitioning_column2>", ... ] ) ) 
        [,
        PARTITION <partition_name2> VALUES [( "<lower_bound_for_partitioning_column1>" [ , "<lower_bound_for_partitioning_column2>", ... ] ), ( "<upper_bound_for_partitioning_column1>" [ , "<upper_bound_for_partitioning_column2>", ... ] ) ) 
        , ...]
    )

    说明：

    • 与仅指定分区下界相比，指定各个分区的上界和下界相对灵活，并且您可以自定义左右区间。
    • 其他与 LESS THAN 保持同步。
    • 当只指定一个列作为分区列时，您可以设置最后一个分区的分区列的上界为 MAXVALUE。

    示例：

    1. 分区列 pay_dt 为 DATE 类型，并且按月分区。

       PARTITION BY RANGE (pay_dt)
       (
           PARTITION p202101 VALUES [("2021-01-01"), ("2021-02-01")),
           PARTITION p202102 VALUES [("2021-02-01"), ("2021-03-01")),
           PARTITION p202103 VALUES [("2021-03-01"), ("2021-04-01"))
       )

    2. 分区列 pay_dt 为 INT 类型，并且按月分区。

       PARTITION BY RANGE (pay_dt)
       (
           PARTITION p202101 VALUES [("20210101"), ("20210201")),
           PARTITION p202102 VALUES [("20210201"), ("20210301")),
           PARTITION p202103 VALUES [("20210301"), ("20210401"))
       )

    3. 分区列 pay_dt 为 INT 类型，并且按月分区，最后一个分区没有上界。

       PARTITION BY RANGE (pay_dt)
       (
           PARTITION p202101 VALUES [("20210101"), ("20210201")),
           PARTITION p202102 VALUES [("20210201"), ("20210301")),
           PARTITION p202103 VALUES [("20210301"), (MAXVALUE))
       )

• 批量创建分区

  语法：

  • 如果分区列为时间类型

    PARTITION BY RANGE (<partitioning_column>) (
        START ("<start_date>") END ("<end_date>") EVERY (INTERVAL <N> <time_unit>)
    )
    • 如果分区列为整数类型

    PARTITION BY RANGE (<partitioning_column>) (
        START ("<start_integer>") END ("<end_integer>") EVERY (<partitioning_granularity>)
    )

    说明： 用户可以通过给出一个 START 值、一个 END 值以及一个定义分区增量值的 EVERY 子句批量产生分区。

    • 3.3.0 之前，仅支持以下类型的列作为 Range 分区列：TINYINT, SMALLINT, INT, BIGINT, LARGEINT, DATE, DATETIME。自 3.3.0 起，支持三个特定时间函数为 Range 分区列。具体使用方式，参见数据分布。
    • 当分区列为日期类型时，需要指定 INTERVAL 关键字来表示日期间隔。目前日期间隔支持 hour (v3.0）、day、week、month、year，分区的命名规则同动态分区一样。
    • 当分区列为整数类型时，START 值、END 值仍需要用双引号包裹。
    • 仅支持指定一列作为分区列。

    更多信息，请参见批量创建分区。

    示例：

    1. 分区列 pay_dt 为 DATE 类型，并且按年分区。

       PARTITION BY RANGE (pay_dt) (
           START ("2018-01-01") END ("2023-01-01") EVERY (INTERVAL 1 YEAR)
       )

    2. 分区列 pay_dt 为 INT 类型，并且按年分区。

       PARTITION BY RANGE (pay_dt) (
           START ("2018") END ("2023") EVERY (1)
       )

distribution_desc

支持随机分桶（Random bucketing）和哈希分桶（Hash bucketing）。如果不指定分桶信息，则 StarRocks 默认使用随机分桶且自动设置分桶数量。

• 随机分桶（自 v3.1）

  对每个分区的数据，StarRocks 将数据随机地分布在所有分桶中，而不受到特定列值的影响。并且如果选择由系统设置分桶数量，则您无需设置分桶信息。如果选择手动指定分桶数量，则语法如下：

  DISTRIBUTED BY RANDOM BUCKETS <num>

  不过值得注意的是，如果查询海量数据且查询时经常使用一些列会作为条件列，随机分桶提供的查询性能可能不够理想。在该场景下建议您使用哈希分桶，当查询时经常使用这些列作为条件列时，只需要扫描和计算查询命中的少量分桶，则可以显著提高查询性能。

  注意事项

  • 不支持主键表、更新表和聚合表。
  • 不支持指定 Colocation Group。
  • 不支持 Spark Load。
  • 自 2.5.7 版本起，建表时无需手动指定分桶数量，StarRocks 自动设置分桶数量。如果您需要手动设置分桶数量，请参见设置分桶数量。

  更多随机分桶的信息，请参见随机分桶。

• 哈希分桶

  语法：

  DISTRIBUTED BY HASH (k1[,k2 ...]) [BUCKETS num]

  对每个分区的数据，StarRocks 会根据分桶键和分桶数量进行哈希分桶。

  对于分桶键的选择，如果列是高基数且经常作为查询条件，则优先选择其为分桶键，进行哈希分桶。 如果不存在同时满足两个条件的列，则需要根据查询进行判断。

  • 如果查询比较复杂，则建议选择高基数的列为分桶键，保证数据在各个分桶中尽量均衡，提高集群资源利用率。
  • 如果查询比较简单，则建议选择经常作为查询条件的列为分桶键，提高查询效率。 并且，如果数据倾斜情况严重，您还可以使用多个列作为数据的分桶键，但是建议不超过 3 个列。 更多选择分桶键的信息，请参见选择分桶键.

  注意事项

  • 建表时，必须指定分桶键。
  • 作为分桶键的列，该列的值不支持更新。
  • 分桶键指定后不支持修改。
  • 自 2.5.7 版本起，建表时无需手动指定分桶数量，StarRocks 自动设置分桶数量。如果您需要手动设置分桶数量，请参见设置分桶数量。

ORDER BY

自 3.0 版本起，主键表支持使用 ORDER BY 定义排序键，自 3.3 版本起，明细表、聚合表和更新表支持使用 ORDER BY 定义排序键。

排序键的更多说明，请参见排序键和前缀索引。

TEMPORARY

创建临时表。从 v3.3.1 版本开始，StarRocks 支持在 Default Catalog 中创建临时表。更多信息，请参见 临时表。

备注

创建临时表时，必须将 ENGINE 设置为 olap。

PROPERTIES

设置数据的初始存储介质、自动降冷时间和副本数

如果 ENGINE 类型为 OLAP，可以在属性 properties 中设置该表数据的初始存储介质（storage_medium）、自动降冷时间（storage_cooldown_time）或者时间间隔（storage_cooldown_ttl）和副本数（replication_num）。

属性生效范围：当表为单分区表时，以上属性为表的属性。当表划分成多个分区时，以上属性属于每一个分区。并且如果希望不同分区有不同属性，则建表后可以执行 ALTER TABLE ... ADD PARTITION 或 ALTER TABLE ... MODIFY PARTITION。

设置数据的初始存储介质、自动降冷时间

PROPERTIES (
    "storage_medium" = "[SSD|HDD]",
    { "storage_cooldown_ttl" = "<num> { YEAR | MONTH | DAY | HOUR } "
    | "storage_cooldown_time" = "yyyy-MM-dd HH:mm:ss" }
)

• storage_medium：数据初始存储介质，取值为 SSD 或 HDD。显式指定该参数时，请确保该值与 BE 静态参数 storage_root_path 中指定的集群存储介质相匹配。

  当 FE 配置项 enable_strict_storage_medium_check 为 true 时，表示在建表时会严格校验 BE 上的存储介质。如果建表语句中的存储介质和 BE 的存储类型不一致，建表语句会报错 Failed to find enough hosts with storage medium [SSD|HDD] at all backends...。当 enable_strict_storage_medium_check 为 false 时，可以忽略该报错强行建表，但是后续可能会导致集群磁盘空间分布出现不均衡。

  从 2.3.6，2.4.2，2.5.1，3.0 及以上版本开始，支持在未显式指定该参数的情况下，由系统自动推导存储介质。

  • 在以下场景中，系统推导该参数为 SSD：
    • BE 上报的存储路径 (storage_root_path) 都是 SSD。
    • BE 上报的存储路径包含 SSD 和 HDD。并且从 2.3.10，2.4.5，2.5.4，3.0 及以上版本开始，如果 BE 上报的存储路径两者都有且 FE 配置文件中设置了 storage_cooldown_second。
  • 在以下场景中，系统推导该参数为 HDD：
    • BE 上报的存储路径都是 HDD。
    • 从 2.3.10，2.4.5，2.5.4，3.0 及以上版本开始，如果 BE 上报的存储路径两者都有且 FE 配置文件中未设置 storage_cooldown_second。

• storage_cooldown_ttl 或 storage_cooldown_time：数据自动降冷的时间间隔或者时间点。数据自动降冷，即数据自动从 SSD 介质迁移到 HDD 介质。只在数据初始存储介质为 SSD 时生效。

  参数说明

  • storage_cooldown_ttl：该表分区自动降冷时间间隔。如果您需要保留最近几个分区在 SSD，其它较早的分区经过一定时间间隔自动降冷至 HDD，则您可以使用该参数，各个分区的自动降冷时间点为该参数值 + 该分区的时间上界。

    取值为 <num> YEAR，<num> MONTH，<num> DAY 或 <num> HOUR。<num> 为非负整数。默认值为空，表示该表分区不进行自动降冷。

    例如建表时指定 "storage_cooldown_ttl"="1 DAY"，建表后存在分区 p20230801 ，其范围为 [2023-08-01 00:00:00,2023-08-02 00:00:00)，则该分区的自动降冷时间点是 2023-08-03 00:00:00，即 2023-08-02 00:00:00 + 1 DAY。如果建表时指定 "storage_cooldown_ttl"="0 DAY"，则该分区自动降冷时间点是 2023-08-02 00:00:00。

  • storage_cooldown_time：该表自动降冷时间点（绝对时间）。数据在该时间点之后数据从 SSD 自动降冷到 HDD，设置的时间必须大于当前时间。取值格式为："yyyy-MM-dd HH:mm:ss"。如果需要不同分区具有不同自动降冷时间点，则需要执行 ALTER TABLE ... ADD PARTITION 或 ALTER TABLE ... MODIFY PARTITION 手动指定。

  使用说明

  • 目前 StarRocks 提供如下数据自动降冷的相关参数，对比如下：
    • storage_cooldown_ttl：表的属性，指定该表中分区自动降冷时间间隔，由系统自动降冷表中到达时间点（时间间隔+分区时间上界）的分区。并且表按照分区粒度自动降冷，更加灵活。
    • storage_cooldown_time：表的属性，指定该表的自动降冷时间点（绝对时间）。建表后也可以为不同分区配置不同时间点。
    • storage_cooldown_second：FE 静态参数，指定集群范围内所有表的自动降冷时延。
  • 表属性 storage_cooldown_ttl 或 storage_cooldown_time 比 FE 静态参数 storage_cooldown_second 优先级高。
  • 配置以上参数时，必须指定 "storage_medium = "SSD"。
  • 不配置以上参数时，则不进行自动降冷。
  • 执行 SHOW PARTITIONS FROM <table_name> 查看各个分区的自动降冷时间点。

  限制

  • 不支持表达式分区和 List 分区。
  • 不支持分区列为非日期类型。
  • 不支持多个分区列。
  • 不支持主键表。

设置分区 Tablet 副本数

replication_num：分区 Tablet 副本数。默认为 3。

PROPERTIES (
    "replication_num" = "<num>"
)

创建表时为列添加 bloom filter 索引

如果 Engine 类型为 olap, 可以指定某列使用 bloom filter 索引。bloom filter 索引使用时有如下限制：

• 主键表和明细表中所有列都可以创建 Bloom filter 索引；聚合表和更新表中，只有维度列（即 Key 列）支持创建 Bloom filter 索引。
• 不支持为 TINYINT、FLOAT、DOUBLE 和 DECIMAL 类型的列创建 Bloom filter 索引。
• Bloom filter 索引只能提高查询条件为 in 和 = 的查询效率，值越分散效果越好。

更多信息，参见 Bloom filter 索引。

PROPERTIES (
    "bloom_filter_columns" = "k1, k2, k3"
)

添加属性支持 Colocate Join

如果希望使用 Colocate Join 特性，需要在 properties 中指定:

PROPERTIES (
    "colocate_with" = "table1"
)

详细的 Colocate Join 使用方法及应用场景请参考 Colocate Join 章节。

设置动态分区

如果希望使用动态分区特性，需要在 properties 中指定如下参数：

PROPERTIES (
    "dynamic_partition.enable" = "true|false",
    "dynamic_partition.time_unit" = "DAY|WEEK|MONTH",
    "dynamic_partition.start" = "${integer_value}",
    "dynamic_partition.end" = "${integer_value}",
    "dynamic_partition.prefix" = "${string_value}",
    "dynamic_partition.buckets" = "${integer_value}"
)

参数	是否必填	说明
dynamic_partition.enable	否	开启动态分区特性，取值为 TRUE（默认）或 FALSE。
dynamic_partition.time_unit	是	动态分区的时间粒度，取值为 DAY、WEEK 或 MONTH。时间粒度会决定动态创建的分区名后缀格式。 取值为 DAY 时，动态创建的分区名后缀格式为 yyyyMMdd，例如 20200321。 取值为 WEEK 时，动态创建的分区名后缀格式为 yyyy_ww，例如 2020_13 代表 2020 年第 13 周。 取值为 MONTH 时，动态创建的分区名后缀格式为 yyyyMM，例如 202003。
dynamic_partition.start：	否	保留的动态分区的起始偏移，取值范围为负整数。根据 dynamic_partition.time_unit 属性的不同，以当天（周/月）为基准，分区范围在此偏移之前的分区将会被删除。比如设置为-3，并且dynamic_partition.time_unit为day，则表示 3 天前的分区会被删掉。 如果不填写，则默认为 Integer.MIN_VALUE，即 -2147483648，表示不删除历史分区。
dynamic_partition.end	是	提前创建的分区数量，取值范围为正整数。根据 dynamic_partition.time_unit 属性的不同，以当天（周/月）为基准，提前创建对应范围的分区。
dynamic_partition.prefix	否	动态分区的前缀名，默认值为 p。
dynamic_partition.buckets	否	动态分区的分桶数量。默认与 BUCKETS 保留字指定的分桶数量、或者 StarRocks 自动设置的分桶数量保持一致。

设置随机分桶表中分桶大小

自 3.2 版本起，对于随机分桶的表，您可以在建表时在 PROPERTIES 中设置 bucket_size 参数来指定分桶大小，启用按需动态增加分桶数量。单位为 B。

PROPERTIES (
    "bucket_size" = "1073741824"
)

设置数据压缩算法

您可以在建表时通过增加属性 compression 为该表指定数据压缩算法。

compression 有效值包括：

• LZ4：LZ4 算法。
• ZSTD：Zstandard 算法。
• ZLIB：zlib 算法。
• SNAPPY：Snappy 算法。

如不指定数据压缩算法，StarRocks 默认使用 LZ4。

关于如何选择合适的数据压缩算法，请参阅数据压缩。

设置数据导入安全等级

如果您的 StarRocks 集群有多数据副本，可以在建表时在 PROPERTIES 中设置 write_quorum 参数来指定数据导入安全等级，即设置需要多少数据副本导入成功后 StarRocks 可返回导入成功。该属性从 2.5 版本开始支持。

write_quorum 的取值及其对应描述如下：

• MAJORITY：默认值。当多数数据副本导入成功时，StarRocks 返回导入成功，否则返回失败。
• ONE：当一个数据副本导入成功时，StarRocks 返回导入成功，否则返回失败。
• ALL：当所有数据副本导入成功时，StarRocks 返回导入成功，否则返回失败。

注意

• 设置较低的导入数据安全等级会增加数据不可访问甚至丢失的风险。例如，在 StarRocks 集群有两个数据副本的情况下设置 write_quorum 为 ONE，如果某个 Tablet 实际只成功导入了一个副本，而此副本所在机器后续下线，则会导致该 Tablet 中的数据因为没有存活副本而无法访问。如果服务器磁盘受损，则会导致该 Tablet 中的数据丢失。
• 仅当所有数据副本返回导入状态后，StarRocks 才会返回导入任务状态。当有副本导入状态未知时，StarRocks 不会返回导入任务状态。导入超时的副本亦会被标记为失败。

指定数据在多副本间的写入和同步方式

如果您的 StarRocks 集群有多数据副本，可以在建表时在 PROPERTIES 中设置 replicated_storage 参数来指定数据在多副本间的写入和同步方式。

• 设置为 true（3.0 及后续版本的默认值）表示 single leader replication，即数据只写入到主副本 (primary replica)，由主副本同步数据到从副本 (secondary replica)。该模式能有效降低多副本写入带来的 CPU 成本。该模式从 2.5 版本开始支持。
• 设置为 false（2.5 版本的默认值）表示 leaderless replication，即数据直接写入到多个副本，不区分主从副本。该模式 CPU 成本比较高。

默认配置在绝大部分场景下能获得更好的写入性能，如果要修改已有表的多副本写入和同步方式，可执行 ALTER TABLE 命令，举例：

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

建表时批量创建多个 Rollup

语法：

ROLLUP (rollup_name (column_name1, column_name2, ...)
[FROM from_index_name]
[PROPERTIES ("key" = "value", ...)],...)

为 View Delta Join 查询改写定义 Unique Key 和外键约束

要在 View Delta Join 场景中启用查询重写，您必须为 Delta Join 中的表定义 Unique Key 约束 unique_constraints 和外键约束 foreign_key_constraints。详细信息，请参阅 异步物化视图 - 基于 View Delta Join 场景改写查询。

PROPERTIES (
    "unique_constraints" = "<unique_key>[, ...]",
    "foreign_key_constraints" = "
    (<child_column>[, ...]) 
    REFERENCES 
    [catalog_name].[database_name].<parent_table_name>(<parent_column>[, ...])
    [;...]
    "
)

• child_column：当前表中的外键列。 您可以定义多个 child_column。
• catalog_name：待 Join 表所在的数据目录名。未指定此参数时使用默认目录。
• database_name：待 Join 表所在的数据库名。未指定此参数时使用当前数据库。
• parent_table_name：待 Join 表名。
• parent_column：待 Join 列名，必须为相应表的 Primary Key 或 Unique Key。

注意

• unique_constraints 约束和 foreign_key_constraints 约束仅用于查询重写。导入数据时，不保证进行外键约束校验。您必须确保导入的数据满足约束条件。
• 主键表的 Primary Key 或更新表的 Unique Key 默认是其 unique_constraints，您无需手动设置。
• foreign_key_constraints 中的 child_column 必须对应另一个表的 unique_constraints 中的 unique_key。
• child_column 和 parent_column 的数量必须一致。
• child_column 和对应的 parent_column 的数据类型必须匹配。

为 StarRocks 存算分离集群创建云原生表

为了使用 StarRocks 存算分离集群，您需要通过以下 PROPERTIES 创建云原生表：

PROPERTIES (
    "storage_volume" = "<storage_volume_name>",
    "datacache.enable" = "{ true | false }",
    "datacache.partition_duration" = "<string_value>",
    "enable_async_write_back" = "{ true | false }"
)

• storage_volume：建表使用的 Storage Volume 名称。该属性自 v3.1 版本起支持。如果未指定该属性，则使用默认 Storage Volume。示例："storage_volume" = "def_volume"。

• datacache.enable：是否启用本地磁盘缓存。默认值：true。

  • 当该属性设置为 true 时，数据会同时导入对象存储（或 HDFS）和本地磁盘（作为查询加速的缓存）。

  • 当该属性设置为 false 时，数据仅导入到对象存储中。

  说明

  如需启用本地磁盘缓存，必须在 BE 配置项 storage_root_path 中指定磁盘目录。更多信息，请参见 BE 配置项。

• datacache.partition_duration：热数据的有效期。当启用本地磁盘缓存时，所有数据都会导入至本地磁盘缓存中。当缓存满时，StarRocks 会从缓存中删除最近较少使用（Less recently used）的数据。当有查询需要扫描已删除的数据时，StarRocks 会检查该数据是否在有效期内。如果数据在有效期内，StarRocks 会再次将数据导入至缓存中。如果数据不在有效期内，StarRocks 不会将其导入至缓存中。该属性为字符串，您可以使用以下单位指定：YEAR、MONTH、DAY 和 HOUR，例如，7 DAY 和 12 HOUR。如果不指定，StarRocks 将所有数据都作为热数据进行缓存。

  说明

  仅当 datacache.enable 设置为 true 时，此属性可用。

• enable_async_write_back：是否允许数据异步写入对象存储。默认值：false。

  • 当该属性设置为 true 时，导入任务在数据写入本地磁盘缓存后立即返回成功，数据将异步写入对象存储。允许数据异步写入可以提升导入性能，但如果系统发生故障，可能会存在一定的数据可靠性风险。
  • 当该属性设置为 false 时，只有在数据同时写入对象存储和本地磁盘缓存后，导入任务才会返回成功。禁用数据异步写入保证了更高的可用性，但会导致较低的导入性能。

设置 fast schema evolution

fast_schema_evolution: 是否开启该表的 fast schema evolution，取值：TRUE 或 FALSE（默认）。开启后增删列时可以提高 schema change 速度并降低资源使用。目前仅支持在建表时开启该属性，建表后不支持通过 ALTER TABLE 修改该属性。

NOTE

• StarRocks 存算一体集群自 v3.2.0 版本起支持该参数，存算分离集群自 v3.3.0 起支持该参数。
• 如果您需要在集群范围内设置该配置，例如集群范围内关闭 fast schema evolution，则可以设置 FE 动态参数 enable_fast_schema_evolution。

示例

创建 Hash 分桶表并根据 key 列对数据进行聚合

创建一个 olap 表，使用 Hash 分桶，使用列存，相同 key 的记录进行聚合。

CREATE TABLE example_db.table_hash
(
    k1 TINYINT,
    k2 DECIMAL(10, 2) DEFAULT "10.5",
    v1 CHAR(10) REPLACE,
    v2 INT SUM
)
ENGINE = olap
AGGREGATE KEY(k1, k2)
COMMENT "my first starrocks table"
DISTRIBUTED BY HASH(k1)
PROPERTIES ("storage_type" = "column");

创建表并设置存储介质和数据自动降冷时间

创建一个 olap 表，使用 Hash 分桶，使用列存，相同 key 的记录进行覆盖，设置初始存储介质和冷却时间。

CREATE TABLE example_db.table_hash
(
    k1 BIGINT,
    k2 LARGEINT,
    v1 VARCHAR(2048) REPLACE,
    v2 SMALLINT DEFAULT "10"
)
ENGINE = olap
UNIQUE KEY(k1, k2)
DISTRIBUTED BY HASH (k1, k2)
PROPERTIES(
    "storage_type" = "column",
    "storage_medium" = "SSD",
    "storage_cooldown_time" = "2025-06-04 00:00:00"
);

或

CREATE TABLE example_db.table_hash
(
    k1 BIGINT,
    k2 LARGEINT,
    v1 VARCHAR(2048) REPLACE,
    v2 SMALLINT DEFAULT "10"
)
ENGINE = olap
PRIMARY KEY(k1, k2)
DISTRIBUTED BY HASH (k1, k2)
PROPERTIES(
    "storage_type" = "column",
    "storage_medium" = "SSD",
    "storage_cooldown_time" = "2025-06-04 00:00:00"
);

创建分区表

创建一个 olap 表，使用 Range 分区，使用 Hash 分桶，默认使用列存，相同 key 的记录同时存在，设置初始存储介质和冷却时间。

使用 LESS THAN 方式按照范围划分分区：

CREATE TABLE example_db.table_range
(
    k1 DATE,
    k2 INT,
    k3 SMALLINT,
    v1 VARCHAR(2048),
    v2 DATETIME DEFAULT "2014-02-04 15:36:00"
)
ENGINE = olap
DUPLICATE KEY(k1, k2, k3)
PARTITION BY RANGE (k1)
(
    PARTITION p1 VALUES LESS THAN ("2014-01-01"),
    PARTITION p2 VALUES LESS THAN ("2014-06-01"),
    PARTITION p3 VALUES LESS THAN ("2014-12-01")
)
DISTRIBUTED BY HASH(k2)
PROPERTIES(
    "storage_medium" = "SSD",
    "storage_cooldown_time" = "2025-06-04 00:00:00"
);

说明： 这个语句会将数据划分成如下 3 个分区：

( {    MIN     },   {"2014-01-01"} )
[ {"2014-01-01"},   {"2014-06-01"} )
[ {"2014-06-01"},   {"2014-12-01"} )

不在这些分区范围内的数据将视为非法数据被过滤。

使用 Fixed Range 方式创建分区：

CREATE TABLE table_range
(
    k1 DATE,
    k2 INT,
    k3 SMALLINT,
    v1 VARCHAR(2048),
    v2 DATETIME DEFAULT "2014-02-04 15:36:00"
)
ENGINE = olap
DUPLICATE KEY(k1, k2, k3)
PARTITION BY RANGE (k1, k2, k3)
(
    PARTITION p1 VALUES [("2014-01-01", "10", "200"), ("2014-01-01", "20", "300")),
    PARTITION p2 VALUES [("2014-06-01", "100", "200"), ("2014-07-01", "100", "300"))
)
DISTRIBUTED BY HASH(k2)
PROPERTIES(
    "storage_medium" = "SSD"
);

创建一个 MySQL 外表

CREATE EXTERNAL TABLE example_db.table_mysql
(
    k1 DATE,
    k2 INT,
    k3 SMALLINT,
    k4 VARCHAR(2048),
    k5 DATETIME
)
ENGINE = mysql
PROPERTIES
(
    "host" = "127.0.0.1",
    "port" = "8239",
    "user" = "mysql_user",
    "password" = "mysql_passwd",
    "database" = "mysql_db_test",
    "table" = "mysql_table_test"
);

创建一张含有 HLL 列的表

CREATE TABLE example_db.example_table
(
    k1 TINYINT,
    k2 DECIMAL(10, 2) DEFAULT "10.5",
    v1 HLL HLL_UNION,
    v2 HLL HLL_UNION
)
ENGINE = olap
AGGREGATE KEY(k1, k2)
DISTRIBUTED BY HASH(k1)
PROPERTIES ("storage_type" = "column");

创建一张含有 BITMAP_UNION 聚合类型的表

v1 和 v2 列的原始数据类型必须是 TINYINT, SMALLINT, INT。

CREATE TABLE example_db.example_table
(
    k1 TINYINT,
    k2 DECIMAL(10, 2) DEFAULT "10.5",
    v1 BITMAP BITMAP_UNION,
    v2 BITMAP BITMAP_UNION
)
ENGINE = olap
AGGREGATE KEY(k1, k2)
DISTRIBUTED BY HASH(k1)
PROPERTIES ("storage_type" = "column");

创建两张支持 Colocate Join 的表

创建 t1 和 t2 两个表，两表可进行 Colocate Join。两表属性中的 colocate_with 属性的值需保持一致。

CREATE TABLE `t1` (
    `id` int(11) COMMENT "",
    `value` varchar(8) COMMENT ""
) ENGINE = OLAP
DUPLICATE KEY(`id`)
DISTRIBUTED BY HASH(`id`)
PROPERTIES (
    "colocate_with" = "t1"
);

CREATE TABLE `t2` (
    `id` int(11) COMMENT "",
    `value` varchar(8) COMMENT ""
) ENGINE = OLAP
DUPLICATE KEY(`id`)
DISTRIBUTED BY HASH(`id`)
PROPERTIES (
    "colocate_with" = "t1"
);

创建一个带有 bitmap 索引的表

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 BITMAP COMMENT 'xxxxxx'
)
ENGINE = olap
AGGREGATE KEY(k1, k2)
COMMENT "my first starrocks table"
DISTRIBUTED BY HASH(k1)
PROPERTIES ("storage_type" = "column");

创建动态分区表

创建动态分区表需要在 FE 配置中开启 动态分区 功能（"dynamic_partition.enable" = "true"），参数可参见本文设置动态分区。

该表每天提前创建 3 天的分区，并删除 3 天前的分区。例如今天为 2020-01-08，则会创建分区名为 p20200108，p20200109，p20200110，p20200111 的分区. 分区范围分别为:

[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"
)
ENGINE = olap
DUPLICATE KEY(k1, k2, k3)
PARTITION BY RANGE (k1)
(
    PARTITION p1 VALUES LESS THAN ("2014-01-01"),
    PARTITION p2 VALUES LESS THAN ("2014-06-01"),
    PARTITION p3 VALUES LESS THAN ("2014-12-01")
)
DISTRIBUTED BY HASH(k2)
PROPERTIES(
    "storage_medium" = "SSD",
    "dynamic_partition.time_unit" = "DAY",
    "dynamic_partition.start" = "-3",
    "dynamic_partition.end" = "3",
    "dynamic_partition.prefix" = "p"
);

创建一个 Hive 外部表

CREATE EXTERNAL TABLE example_db.table_hive
(
    k1 TINYINT,
    k2 VARCHAR(50),
    v INT
)
ENGINE = hive
PROPERTIES
(
    "resource" = "hive0",
    "database" = "hive_db_name",
    "table" = "hive_table_name"
);

创建一张主键表并且指定排序键

假设需要按地域、最近活跃时间实时分析用户情况，则可以将表示用户 ID 的 user_id 列作为主键，表示地域的 address 列和表示最近活跃时间的 last_active 列作为排序键。建表语句如下：

create table users (
    user_id bigint NOT NULL,
    name string NOT NULL,
    email string NULL,
    address string NULL,
    age tinyint NULL,
    sex tinyint NULL,
    last_active datetime,
    property0 tinyint NOT NULL,
    property1 tinyint NOT NULL,
    property2 tinyint NOT NULL,
    property3 tinyint NOT NULL
) 
PRIMARY KEY (`user_id`)
DISTRIBUTED BY HASH(`user_id`)
ORDER BY(`address`,`last_active`)
PROPERTIES(
    "replication_num" = "3",
    "enable_persistent_index" = "true"
);

References

• SHOW CREATE TABLE
• SHOW TABLES
• USE
• ALTER TABLE
• DROP TABLE