生成列
StarRocks 自 3.1 版本起支持生成列（Generated Column）。该特性支持预先计算并存储表达式的结果，从而加速包含复杂表达式的查询，并且支持查询改写，因此极大提高了查询性能。
您可以定义一个或者多个生成列来存储表达式的结果。当执行包含相同表达式的查询时，优化器会进行查询改写，用生成列替换表达式。或者您也可以直接查询生成列的数据。
不过需要注意的是，导入数据至具有生成列的表时，因为 StarRocks 需要额外计算出表达式的结果并写入生成列，耗时和开销可能会有所增大。
StarRocks 存算分离模式暂时不支持该功能。
基本用法
创建生成列
语法
col_name data_type [NULL] AS generation_expr [COMMENT 'string']
建表时创建生成列
创建表 test_tbl1，包含五列，其中列 newcol1 和 newcol2 是生成列，分别是引用普通列 data_array 和 data_json 通过计算表达式后生成的列。
CREATE TABLE test_tbl1
(
id INT NOT NULL,
data_array ARRAY<int> NOT NULL,
data_json JSON NOT NULL,
newcol1 DOUBLE AS array_avg(data_array),
newcol2 String AS json_string(json_query(data_json, "$.a"))
)
PRIMARY KEY (id)
DISTRIBUTED BY HASH(id);
注意事项：
- 生成列必须在普通列之后。
- 生成列的表达式不支持使用聚合函数。
- 生成列的表达式中不能引用其他生成列或自增列，可以引用多个普通列。
- 生成列的数据类型必须与表达式返回结果的数据类型相匹配。
- 不支持在聚合表创建生成列。
建表后增加生成列
大部分情况中，查询时频繁使用的表达式是在建表后确定，因此生成列也往往在建表后添加。因此 StarRocks 优化建表后添加生成列的底层逻辑。添加生成列时 StarRocks 不需要重写全部数据，只需要写入新增的生成列的数据，并且关联到存量的物理文件上即可，大大提高了建表后添加生成列的效率。
-
创建表
test_tbl2，包含三个普通列id、data_array和data_json。建表成功后插入一行数据。-- 建表
CREATE TABLE test_tbl2
(
id INT NOT NULL,
data_array ARRAY<int> NOT NULL,
data_json JSON NOT NULL
)
PRIMARY KEY (id)
DISTRIBUTED BY HASH(id);
-- 插入一行数据
INSERT INTO test_tbl2 VALUES (1, [1,2], parse_json('{"a" : 1, "b" : 2}'));
-- 查询数据
MySQL [example_db]> select * from test_tbl2;
+------+------------+------------------+
| id | data_array | data_json |
+------+------------+------------------+
| 1 | [1,2] | {"a": 1, "b": 2} |
+------+------------+------------------+
1 row in set (0.04 sec) -
执行 ALTER TABLE ... ADD COLUMN ... 增加生成列
newcol1和newcol2，分别是引用普通列data_array和data_json计算表达式后生成的列。ALTER TABLE test_tbl2
ADD COLUMN newcol1 DOUBLE AS array_avg(data_array);
ALTER TABLE test_tbl2
ADD COLUMN newcol2 STRING AS json_string(json_query(data_json, "$.a"));注意事项：
- 不支持在聚合表增加生成列。
- 普通列一定位于生成列前面，因此使用 ALTER TABLE ... ADD COLUMN ... 增加普通列的时候，如果不指定新增普通列的位置，则系统会自动加在生成列前面。同时不支持使用 AFTER 指定加在生成列后。
-
查询表的数据。
MySQL [example_db]> SELECT * FROM test_tbl2;
+------+------------+------------------+---------+---------+
| id | data_array | data_json | newcol1 | newcol2 |
+------+------------+------------------+---------+---------+
| 1 | [1,2] | {"a": 1, "b": 2} | 1.5 | 1 |
+------+------------+------------------+---------+---------+
1 row in set (0.04 sec)返回结果显示，表中已经增加生成列
newcol1和newcol2，并且 StarRocks 通过计算表达式自动得出该生成列的值。
导入数据至生成列
导入数据时 StarRocks 通过计算表达式自动得出生成 列的值，您无法指定生成列的值。本文以使用 INSERT INTO 导入数据为例进行说明。
-
使用 INSERT INTO 插入一行数据至表
test_tbl1，注意不能在VALUES ()中指定生成列的值。INSERT INTO test_tbl1 (id, data_array, data_json)
VALUES (1, [1,2], parse_json('{"a" : 1, "b" : 2}')); -
查询表的数据。
MySQL [example_db]> SELECT * FROM test_tbl1;
+------+------------+------------------+---------+---------+
| id | data_array | data_json | newcol1 | newcol2 |
+------+------------+------------------+---------+---------+
| 1 | [1,2] | {"a": 1, "b": 2} | 1.5 | 1 |
+------+------------+------------------+---------+---------+
1 row in set (0.01 sec)返回结果显示，StarRocks 计算表达式自动得出生成列
newcol1和newcol2的值。注意事项：
导入数据时如果您指定生成列的值，则会返回如下报错：MySQL [example_db]> INSERT INTO test_tbl1 (id, data_array, data_json, newcol1, newcol2)
VALUES (2, [3,4], parse_json('{"a" : 3, "b" : 4}'), 3.5, "3");
ERROR 1064 (HY000): Getting analyzing error. Detail message: materialized column 'newcol1' can not be specified.
MySQL [example_db]> INSERT INTO test_tbl1 VALUES (2, [3,4], parse_json('{"a" : 3, "b" : 4}'), 3.5, "3");
ERROR 1064 (HY000): Getting analyzing error. Detail message: Column count doesn't match value count.
修改生成列
修改生成列时 StarRocks 需要重写全部数据，比较耗时且开销较大。如果必须修改生成列，请提前评估开销和时间成本。
支持修改生成列的数据类型和表达式。
-
创建表
test_tbl3，包含五列，其中列newcol1和newcol2是生成列，分别是引用普通列data_array和data_json通过计算表达式后生成的列。建表成功后插入一行数据。-- 建表
MySQL [example_db]> CREATE TABLE test_tbl3
(
id INT NOT NULL,
data_array ARRAY<int> NOT NULL,
data_json JSON NOT NULL,
-- 指定生成列的数据类型和表达式如下
newcol1 DOUBLE AS array_avg(data_array),
newcol2 String AS json_string(json_query(data_json, "$.a"))
)
PRIMARY KEY (id)
DISTRIBUTED BY HASH(id);
-- 插入一行数据
INSERT INTO test_tbl3 (id, data_array, data_json)
VALUES (1, [1,2], parse_json('{"a" : 1, "b" : 2}'));
-- 查询表的数据
MySQL [example_db]> select * from test_tbl3;
+------+------------+------------------+---------+---------+
| id | data_array | data_json | newcol1 | newcol2 |
+------+------------+------------------+---------+---------+
| 1 | [1,2] | {"a": 1, "b": 2} | 1.5 | 1 |
+------+------------+------------------+---------+---------+
1 row in set (0.01 sec) -
修改生成列
newcol1和newcol2：-
修改生成列
newcol1的数据类型为ARRAY<INT>，表达式改为data_array。ALTER TABLE test_tbl3
MODIFY COLUMN newcol1 ARRAY<INT> AS data_array; -
修改生成列
newcol2的表达式，以提取普通列data_json中字段b的值。ALTER TABLE test_tbl3
MODIFY COLUMN newcol2 STRING AS json_string(json_query(data_json, "$.b"));
-
-
查看修改后表结构和表中的数据。
-
查看修改后的表结构
MySQL [example_db]> SHOW CREATE TABLE test_tbl3\G
**** 1. row ****
Table: test_tbl3
Create Table: CREATE TABLE test_tbl3 (
id int(11) NOT NULL COMMENT "",
data_array array<int(11)> NOT NULL COMMENT "",
data_json json NOT NULL COMMENT "",
-- 修改后生成列的数据类型和表达式如下
newcol1 array<int(11)> NULL AS example_db.test_tbl3.data_array COMMENT "",
newcol2 varchar(65533) NULL AS json_string(json_query(example_db.test_tbl3.data_json, '$.b')) COMMENT ""
) ENGINE=OLAP
PRIMARY KEY(id)
DISTRIBUTED BY HASH(id)
PROPERTIES (...);
1 row in set (0.00 sec) -
查看修改后的表数据，返回结果显示，StarRocks 根据修改后的表达式重新计算出生成列
newcol1和newcol2的值。MySQL [example_db]> select * from test_tbl3;
+------+------------+------------------+---------+---------+
| id | data_array | data_json | newcol1 | newcol2 |
+------+------------+------------------+---------+---------+
| 1 | [1,2] | {"a": 1, "b": 2} | [1,2] | 2 |
+------+------------+------------------+---------+---------+
1 row in set (0.01 sec)
-
删除生成列
删除表 test_tbl3 中的生成列 newcol1。
ALTER TABLE test_tbl3 DROP COLUMN newcol1;
注意事项：
如果生成列的表达式引用某个普通列，并且您需要删除或修改该普通列，您必须先删除该生成列，才能删除或修改该普通列。
查询改写
如果查询中的表达式与某个生成列的表达式匹配，则优化器会自动进行查询改写，直接读取生成列的值。
-
假设您创建了
test_tbl4，表结构如下：CREATE TABLE test_tbl4
(
id INT NOT NULL,
data_array ARRAY<int> NOT NULL,
data_json JSON NOT NULL,
newcol1 DOUBLE AS array_avg(data_array),
newcol2 String AS json_string(json_query(data_json, "$.a"))
)
PRIMARY KEY (id) DISTRIBUTED BY HASH(id); -
如果通过
SELECT array_avg(data_array), json_string(json_query(data_json, "$.a")) FROM test_tbl4;查询test_tbl4的数据，由于查询语句只涉及正常列data_array和data_json，但是查询中 的表达式与生成列newcol1和newcol2的表达式相匹配，则执行计划显示优化器会自动进行查询改写，直接读取生成列newcol1和newcol2的值。MySQL [example_db]> EXPLAIN SELECT array_avg(data_array), json_string(json_query(data_json, "$.a")) FROM test_tbl4;
+---------------------------------------+
| Explain String |
+---------------------------------------+
| PLAN FRAGMENT 0 |
| OUTPUT EXPRS:4: newcol1 | 5: newcol2 | -- 查询改写后命中生成列 newcol1 和 newcol2
| PARTITION: RANDOM |
| |
| RESULT SINK |
| |
| 0:OlapScanNode |
| TABLE: test_tbl4 |
| PREAGGREGATION: ON |
| partitions=0/1 |
| rollup: test_tbl4 |
| tabletRatio=0/0 |
| tabletList= |
| cardinality=1 |
| avgRowSize=2.0 |
+---------------------------------------+
15 rows in set (0.00 sec)
部分列更新与生成列
对主键表进行部分列更新时，您必须在 columns 中指定生成列引用的所有普通列。以下以 Stream Load 进行说明。
-
创建表
test_tbl5，包含五列，其中列newcol1和newcol2是生成列，分别是引用普通列data_array和data_json通过计算表达式后生成的列。建表成功后插入一行数据。-- 建表
CREATE TABLE test_tbl5
(
id INT NOT NULL,
data_array ARRAY<int> NOT NULL,
data_json JSON NULL,
newcol1 DOUBLE AS array_avg(data_array),
newcol2 String AS json_string(json_query(data_json, "$.a"))
)
PRIMARY KEY (id)
DISTRIBUTED BY HASH(id);
-- 插入一行数据
INSERT INTO test_tbl5 (id, data_array, data_json)
VALUES (1, [1,2], parse_json('{"a" : 1, "b" : 2}'));
-- 查看表的数据
MySQL [example_db]> select * from test_tbl5;
+------+------------+------------------+---------+---------+
| id | data_array | data_json | newcol1 | newcol2 |
+------+------------+------------------+---------+---------+
| 1 | [1,2] | {"a": 1, "b": 2} | 1.5 | 1 |
+------+------------+------------------+---------+---------+
1 row in set (0.01 sec) -
准备 CSV 文件
my_data1.csv，用于更新表test_tbl5的部分列。1|[3,4]|{"a": 3, "b": 4}
2|[3,4]|{"a": 3, "b": 4} -
通过 Stream Load 使用 CSV 文件
my_data1.csv更新表test_tbl5的部分列。您需要设置"partial_update:true"，并且必须在columns中指定生成列引用的所有普通列。curl --location-trusted -u <username>:<password> -H "label:1" \
-H "column_separator:|" \
-H "partial_update:true" \
-H "columns:id,data_array,data_json" \
-T my_data1.csv -XPUT \
http://<fe_host>:<fe_http_port>/api/example_db/test_tbl5/_stream_load -
查看表的数据。
MySQL [example_db]> select * from test_tbl5;
+------+------------+------------------+---------+---------+
| id | data_array | data_json | newcol1 | newcol2 |
+------+------------+------------------+---------+---------+
| 1 | [3,4] | {"a": 3, "b": 4} | 3.5 | 3 |
| 2 | [3,4] | {"a": 3, "b": 4} | 3.5 | 3 |
+------+------------+------------------+---------+---------+
2 rows in set (0.01 sec)
如果部分列更新时，没有指定生成列引用的所有正常列，则 Stream Load 会返回报错。
-
准备 CSV 文件
my_data2.csv。1|[3,4]
2|[3,4] -
通过 Stream Load 使用 CSV 文件
my_data2.csv进行部分列更新。my_data2.csv中没有提供data_json列的值，并且 Stream Load 导入作业中columns参数没有包含data_json列，即使data_json列允许为空，但是因为生成列newcol2引用了data_json列，则 Stream Load 会返回报错。$ curl --location-trusted -u root: -H "label:2" \
-H "column_separator:|" \
-H "partial_update:true" \
-H "columns:id,data_array" \
-T my_data2.csv -XPUT \
http://<fe_host>:<fe_http_port>/api/example_db/test_tbl5/_stream_load
{
"TxnId": 3134,
"Label": "2",
"Status": "Fail",
"Message": "column data_json needs to be used for expression evaluation for materialized column newcol2",
...
}