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版本：Latest-4.0

ALTER TABLE

描述​

修改现有表，包括：

提示

此操作需要对目标表具有ALTER权限。

语法​

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

alter_clause可以包含以下操作：重命名、注释、分区、分桶、列、Rollup、索引、表属性、原子替换和 Compaction。

  • rename: 修改表名、rollup 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，修改列类型以及注释
  • rollup: 创建或删除 Rollup。
  • index: 修改索引。
  • 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。
  • drop persistent index: 存算分离下删除主键索引。从 3.3.9 版本开始支持。

限制和使用注意事项​

  • 在一个ALTER TABLE语句中不能同时对分区、列和 Rollup 进行操作。
  • 一个表一次只能有一个正在进行的schema change操作。不能同时在一个表上运行两个schema change命令。
  • 对分桶、列和 Rollup 的操作是异步操作。任务提交后会立即返回成功消息。可以运行SHOW ALTER TABLE命令检查进度，并运行CANCEL ALTER TABLE命令取消操作。
  • 对重命名、注释、分区、索引和原子替换的操作是同步操作，命令返回表示执行已完成。

重命名​

重命名支持修改表名、Rollup 名和分区名。

重命名表​

ALTER TABLE <tbl_name> RENAME <new_tbl_name>

重命名 Rollup​

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

重命名分区​

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

重命名列​

从v3.3.2起，StarRocks支持重命名列。

ALTER TABLE [<db_name>.]<tbl_name>
RENAME COLUMN <old_col_name> [ TO ] <new_col_name>
备注
  • 将列从A重命名为B后，不支持添加名为A的新列。
  • 基于重命名列构建的物化视图将失效。必须在具有新名称的列上重建它们。

修改表注释（从v3.1起）​

语法：

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

修改分区​

添加分区​

您必须严格遵循相应的语法来添加 Range 分区或 List 分区。

备注
  • 不支持添加表达式分区。
  • 请注意，尽管 PARTITION BY date_trunc(column) 和 PARTITION BY time_slice(column) 的格式为表达式分区，两者都属于属于 Range 分区。因此，您可以使用以下 Range 分区的语法，为采用此类分区策略的表添加新分区。

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，[ 表示左闭区间。

    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和END指定的分区列值是整数，分区列值仍需用双引号括起来。但EVERY子句中的间隔值不需要用双引号括起来。

  • 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：

    • 对于Range分区，可以添加单个Range分区（single_range_partition）或批量添加多个Range分区（multi_range_partitions）。
    • 对于List分区，只能添加单个List分区。

  • distribution_desc：

    可以为新分区单独设置桶的数量，但不能单独设置分桶方法。

  • "key"="value"：

    可以为新分区设置属性。详情请参见CREATE TABLE。

示例：

  • Range分区

    • 如果在创建表时指定了分区列为event_day，例如PARTITION BY RANGE(event_day)，并且在创建表后需要添加新分区，可以执行：

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

    • 如果在创建表时指定了分区列为datekey，例如PARTITION BY RANGE (datekey)，并且在创建表后需要批量添加多个分区，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

    • 如果在创建表时指定了单个分区列，例如PARTITION BY LIST (city)，并且在创建表后需要添加新分区，可以执行：

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

    • 如果在创建表时指定了多个分区列，例如PARTITION BY LIST (dt,city)，并且在创建表后需要添加新分区，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​

  • 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（从v3.4.0起支持）：
ALTER TABLE [<db_name>.]<tbl_name>
DROP 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> ) } -- 即使分区列值是整数，分区列值仍需用双引号括起来。但EVERY子句中的间隔值不需要用双引号括起来。

multi_range_partitions的注意事项：

  • 仅适用于Range分区。

  • 涉及的参数与添加分区中的参数一致。

  • 仅支持具有单个分区键的分区。

  • 使用通用分区表达式删除分区（从v3.5.0起支持）：

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

从v3.5.0起，StarRocks支持使用通用分区表达式删除分区。可以使用带有表达式的WHERE子句来过滤要删除的分区。

  • 表达式声明要删除的分区。符合表达式条件的分区将被批量删除。操作时请谨慎。
  • 表达式只能包含分区列和常量。不支持非分区列。
  • 通用分区表达式在List分区和Range分区中的应用不同：
    • 对于List分区的表，StarRocks支持通过通用分区表达式删除分区。
    • 对于Range分区的表，StarRocks只能使用FE的分区裁剪功能来过滤和删除分区。对于不支持分区裁剪的谓词对应的分区无法被过滤和删除。

示例：

-- 删除早于最近三个月的数据。列`dt`是表的分区列。
ALTER TABLE t1 DROP PARTITIONS WHERE dt < CURRENT_DATE() - INTERVAL 3 MONTH;
备注
  • 对于分区表，至少保留一个分区。
  • 如果未指定FORCE，可以在指定时间内（默认为1天）使用RECOVER命令恢复已删除的分区。
  • 如果指定了FORCE，分区将被直接删除，无论分区上是否有未完成的操作，并且无法恢复。因此，通常不推荐此操作。

添加临时分区​

语法：

ALTER TABLE [<db_name>.]<tbl_name> 
ADD TEMPORARY PARTITION [IF NOT EXISTS] <partition_name>
{ single_range_partition | multi_range_partitions | list_partitions }
[DISTRIBUTED BY HASH (k1[,k2 ...]) [BUCKETS num]]

-- 有关 single_range_partition 和 multi_range_partitions 的详细信息，请参阅本页面中的“添加分区”部分。

list_partitions::= 
    PARTITION <partition_name> VALUES IN (value_list)

value_list ::=
    value_item [, ...]

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

使用临时分区替换当前分区​

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​

语法：

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

修改分区属性​

语法

ALTER TABLE [<db_name>.]<tbl_name>
MODIFY PARTITION { <partition_name> | ( <partition1_name> [, <partition2_name> ...] ) | (*) }
SET ("key" = "value", ...);

用法

  • 可以修改分区的以下属性：

    • 存储介质
    • storage_cooldown_ttl或storage_cooldown_time
    • 副本数量

  • 对于只有一个分区的表，分区名与表名相同。如果表被划分为多个分区，可以使用(*)来修改所有分区的属性，这样更方便。

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

修改分桶方法和桶的数量（从v3.2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> ...] ) [ [ DEFAULT ] BUCKETS <num> ]

示例：

例如，原始表是一个明细表，使用哈希分桶，桶的数量由StarRocks自动设置。

CREATE TABLE IF NOT EXISTS details (
    event_time DATETIME NOT NULL COMMENT "事件的日期时间",
    event_type INT NOT NULL COMMENT "事件类型",
    user_id INT COMMENT "用户ID",
    device_code INT COMMENT "设备代码",
    channel INT COMMENT ""
)
DUPLICATE KEY(event_time, event_type)
PARTITION BY date_trunc('day', event_time)
DISTRIBUTED BY HASH(user_id);

-- 插入几天的数据
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);

仅修改分桶方法​

注意

  • 修改适用于表中的所有分区，不能仅应用于特定分区。
  • 虽然只需要修改分桶方法，但仍需在命令中使用BUCKETS <num>指定桶的数量。如果未指定BUCKETS <num>，则表示桶的数量由StarRocks自动确定。

  • 将分桶方法从哈希分桶修改为随机分桶，桶的数量仍由StarRocks自动设置。

    ALTER TABLE details DISTRIBUTED BY RANDOM;

  • 将哈希分桶的键从event_time, event_type修改为user_id, event_time。桶的数量仍由StarRocks自动设置。

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

仅修改桶的数量​

注意

虽然只需要修改桶的数量，但仍需在命令中指定分桶方法，例如HASH(user_id)。

  • 将所有分区的桶的数量从StarRocks自动设置修改为10。

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

  • 将表的默认桶数从由StarRocks自动设置的值修改为10，同时保持现有分区的桶数不变（该功能自v3.5.8及v4.0.1版本起支持）。

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

    注意

    不能同时指定 partition_names 和 DEFAULT。

  • 将指定分区的桶的数量从StarRocks自动设置修改为15。

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

    注意

    可以通过执行SHOW PARTITIONS FROM <table_name>;查看分区名称。

同时修改分桶方法和桶的数量​

注意

修改适用于表中的所有分区，不能仅应用于特定分区。

  • 将分桶方法从哈希分桶修改为随机分桶，并将桶的数量从StarRocks自动设置修改为10。

    ALTER TABLE details DISTRIBUTED BY RANDOM BUCKETS 10;

  • 修改哈希分桶的键，并将桶的数量从StarRocks自动设置修改为10。用于哈希分桶的键从原来的event_time, event_type修改为user_id, event_time。桶的数量从StarRocks自动设置修改为10。

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

修改列（添加/删除列，改变列的顺序或注释）​

在指定索引的指定位置添加列​

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", ...)]

注意：

  1. 如果向聚合表中添加值列，需要指定agg_type。
  2. 如果向非聚合表（如明细表）中添加键列，需要指定KEY关键字。
  3. 不能将已经存在于基础索引中的列添加到 Rollup 中。（如有需要，可以重新创建 Rollup。）

向指定索引添加多个列​

语法：

  • 添加多个列

    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", ...)]

  • 添加多个列并使用AFTER指定添加列的位置

  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. 如果向聚合表中添加值列，需要指定agg_type。

  2. 如果向非聚合表中添加键列，需要指定KEY关键字。

  3. 不能将已经存在于基础索引中的列添加到 Rollup 中。（如有需要，可以创建另一个 Rollup。）

添加生成列（从v3.1起）​

语法：

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

可以添加生成列并指定其表达式。生成列可以用于预计算和存储表达式的结果，这显著加速了具有相同复杂表达式的查询。从v3.1起，StarRocks支持生成列。

从指定索引中删除列​

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. 如果从基础索引中删除列，并且该列包含在 Rollup 中，也会被删除。

修改列类型、位置、注释和其他属性​

语法：

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

注意：

  1. 如果修改聚合模型中的值列，需要指定agg_type。

  2. 如果修改非聚合模型中的键列，需要指定KEY关键字。

  3. 只能修改列的类型。列的其他属性保持不变。（即其他属性需要在语句中根据原属性显式写出，参见列部分的示例8）。

  4. 不能修改分区列。

  5. 目前支持以下类型的转换（精度损失由用户保证）。

    • 将TINYINT/SMALLINT/INT/BIGINT转换为TINYINT/SMALLINT/INT/BIGINT/DOUBLE。
    • 将TINYINT/SMALLINT/INT/BIGINT/LARGEINT/FLOAT/DOUBLE/DECIMAL转换为VARCHAR。VARCHAR支持修改最大长度。
    • 将VARCHAR转换为TINYINT/SMALLINT/INT/BIGINT/LARGEINT/FLOAT/DOUBLE。
    • 将VARCHAR转换为DATE（目前支持六种格式："%Y-%m-%d", "%y-%m-%d", "%Y%m%d", "%y%m%d", "%Y/%m/%d, "%y/%m/%d"）
    • 将DATETIME转换为DATE（仅保留年月日信息，即2019-12-09 21:47:05 <--> 2019-12-09）
    • 将DATE转换为DATETIME（将小时、分钟、秒设置为零，例如：2019-12-09 <--> 2019-12-09 00:00:00）
    • 将FLOAT转换为DOUBLE
    • 将INT转换为DATE（如果INT数据转换失败，原始数据保持不变）

  6. 不支持从NULL转换为NOT NULL。

  7. 您可以在单个 MODIFY COLUMN 子句中修改多个属性。但某些属性的组合不支持。

重新排序指定索引的列​

语法：

ALTER TABLE [<db_name>.]<tbl_name>
ORDER BY (column_name1, column_name2, ...)
[FROM rollup_index_name]
[PROPERTIES ("key"="value", ...)]

注意：

  • 索引中的所有列必须写出。
  • 值列列在键列之后。

修改排序键​

从v3.0起，可以修改主键表的排序键。v3.3扩展了对明细表、聚合表和更新表的支持。

明细表和主键表中的排序键可以是任意排序列的组合。聚合表和更新表中的排序键必须包含所有键列，但列的顺序不需要与键列相同。

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。

例如，原始表是一个主键表，其中排序键和主键耦合，即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);

将排序键与主键解耦，并将排序键修改为dt, revenue, state。

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

修改STRUCT列以添加或删除字段​

Beta feature

关于 Beta 功能的使用建议

从v3.2.10和v3.3.2起，StarRocks支持修改STRUCT列以添加或删除字段，该字段可以是嵌套的或在ARRAY类型中。

语法：

-- 添加字段
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>

  -- 注意，这里的`[*]`作为一个整体是一个预定义符号，表示在ARRAY字段中添加或删除STRUCT类型的字段。
  -- 有关详细信息，请参见`field_path`的参数说明和示例。

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

参数：

  • field_path：要添加或删除的字段。这可以是一个简单的字段名，表示顶层字段，例如new_field_name，或者是表示嵌套字段的列访问路径，例如lv1_k1.lv2_k2.[*].new_field_name。
  • [*]：当STRUCT类型嵌套在ARRAY类型中时，[*]表示ARRAY字段中的所有元素。用于在ARRAY字段下的所有STRUCT元素中添加或删除字段。
  • prior_field_name：新添加字段之前的字段。与AFTER关键字一起使用以指定新字段的顺序。如果使用FIRST关键字，则不需要指定此参数，表示新字段应为第一个字段。prior_field_name的维度由field_path确定（具体来说，是new_field_name之前的部分，即level1_k1.level2_k2.[*]），不需要显式指定。

field_path示例：

  • 在嵌套在STRUCT列中的STRUCT字段中添加或删除子字段。

    假设有一个列fx stuct<c1 int, c2 struct <v1 int, v2 int>>。在c2下添加v3字段的语法是：

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

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

  • 在嵌套在ARRAY字段中的每个STRUCT字段中添加或删除子字段。

    假设有一个列fx struct<c1 int, c2 array<struct <v1 int, v2 int>>>。字段c2是一个ARRAY类型，其中包含一个具有两个字段v1和v2的STRUCT。向嵌套的STRUCT中添加v3字段的语法是：

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

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

有关更多用法说明，请参见示例 - 列 -14。

备注
  • 目前，此功能仅在存算一体集群中支持。
  • 表必须启用fast_schema_evolution属性。
  • 不支持在 STRUCT 类型中修改一个 MAP 子字段的 Value 类型，不管该 Value 类型是 ARRAY、STRUCT 还是 MAP。
  • 新添加的字段不能有默认值或可空等属性。它们默认为可空，默认值为null。
  • 使用此功能后，不允许直接降级集群到不支持此功能的版本。

修改 Rollup​

创建 Rollup​

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，默认超时时间为一天。

示例：

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

批量创建 Rollup​

语法：

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

示例：

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

注意：

  1. 如果未指定from_index_name，则默认从基础索引创建。
  2. 汇总表中的列必须是from_index中已存在的列。
  3. 在属性中，用户可以指定存储格式。详情请参见CREATE TABLE。

删除 Rollup​

语法：

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

示例：

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

批量删除 Rollup​

语法：

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

示例：

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

注意：不能删除基础索引。

修改索引​

您可以创建或删除以下索引：

创建索引​

语法：

ALTER TABLE [<db_name>.]<tbl_name>
ADD INDEX index_name (column [, ...],) [USING { BITMAP | NGRAMBF | GIN | VECTOR } ] [COMMENT '<comment>']

有关创建这些索引的详细说明和示例，请参阅上述对应的教程。

删除索引​

语法：

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

修改表属性​

语法：

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

目前，StarRocks支持修改以下表属性：

  • replication_num
  • default.replication_num
  • default.storage_medium
  • 动态分区相关属性
  • enable_persistent_index
  • bloom_filter_columns
  • colocate_with
  • bucket_size（从3.2起支持）
  • base_compaction_forbidden_time_ranges（从v3.2.13起支持）
备注
  • 在大多数情况下，只允许一次修改一个属性。只有在这些属性具有相同前缀时，才可以一次修改多个属性。目前，仅支持dynamic_partition.和binlog.。
  • 还可以通过合并到上述列操作中来修改属性。请参见以下示例。

原子替换​

支持两个表的原子替换。

语法：

ALTER TABLE [<db_name>.]<tbl_name>
SWAP WITH <tbl_name>;
备注
  • OLAP表之间的唯一键和外键约束将在原子替换期间进行验证，以确保替换的两个表的约束一致。如果检测到不一致，将返回错误。如果未检测到不一致，唯一键和外键约束将自动替换。
  • 依赖于被替换表的物化视图将自动设置为非活动状态，其唯一键和外键约束将被移除且不再可用。

手动 Compaction（从3.1起）​

StarRocks使用 Compaction 机制来合并已加载数据的不同版本。此功能可以将小文件合并为大文件，从而有效提高查询性能。

在v3.1之前，合并有两种方式：

  • 系统自动 Compaction ：在BE级别后台执行 Compaction 。用户不能指定数据库或表进行 Compaction 。
  • 用户可以通过调用 HTTP 接口执行 Compaction 。

从 v3.1 起，StarRocks提供了一个SQL接口，用户可以通过运行SQL命令手动执行 Compaction 。他们可以选择特定的表或分区进行 Compaction。这提供了对 Compaction 过程的更多灵活性和控制。

存算分离集群从v3.3.0起支持此功能。

注意

从v3.2.13起，可以使用属性base_compaction_forbidden_time_ranges在特定时间范围内禁止基础合并。

语法：

ALTER TABLE <tbl_name> [ BASE | CUMULATIVE ] COMPACT [ <partition_name> | ( <partition1_name> [, <partition2_name> ...] ) ]

即：

-- 对整个表执行 Compaction。
ALTER TABLE <tbl_name> COMPACT

-- 对单个分区执行 Compaction。
ALTER TABLE <tbl_name> COMPACT <partition_name>

-- 对多个分区执行 Compaction。
ALTER TABLE <tbl_name> COMPACT (<partition1_name>[,<partition2_name>,...])

-- 执行增量 Compaction。
ALTER TABLE <tbl_name> CUMULATIVE COMPACT (<partition1_name>[,<partition2_name>,...])

-- 执行 Base Compaction。
ALTER TABLE <tbl_name> BASE COMPACT (<partition1_name>[,<partition2_name>,...])

information_schema数据库中的be_compactions表记录 Compaction 结果。可以运行SELECT * FROM information_schema.be_compactions;查询 Compaction 后的数据版本。

删除主键索引 (3.3.9 版本起)​

语法：

ALTER TABLE [<db_name>.]<tbl_name>
DROP PERSISTENT INDEX ON TABLETS(<tablet_id>[, <tablet_id>, ...]);

说明

只支持在存算分离集群中删除 CLOUD_NATIVE 类型的主键索引

示例​

表​

  1. 修改表的默认副本数量，该数量用作新添加分区的默认副本数量。

    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。

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

  3. 修改副本之间的数据写入和复制模式。

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

    此示例将副本之间的数据写入和复制模式设置为“无主复制”，即数据同时写入多个副本，而不区分主副本和从副本。有关更多信息，请参见CREATE TABLE中的replicated_storage参数。

分区​

  1. 添加分区并使用默认分桶模式。现有分区为[MIN, 2013-01-01)。添加的分区为[2013-01-01, 2014-01-01)。

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

  2. 添加分区并使用新的桶数量。

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

  3. 添加分区并使用新的副本数量。

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

  4. 修改分区的副本数量。

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

  5. 批量修改指定分区的副本数量。

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

  6. 批量修改所有分区的存储介质。

    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. 添加具有上下边界的分区。

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

Rollup​

  1. 基于基础索引（k1,k2,k3,v1,v2）创建 Rollup example_rollup_index。使用列存储。

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

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

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

  3. 基于基础 Rollup（k1, k2, k3, v1）创建 Rollup example_rollup_index3。超时时间设置为一小时。

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

  4. 删除 Rollup example_rollup_index2。

    ALTER TABLE example_db.my_table
    DROP ROLLUP example_rollup_index2;

列​

  1. 在example_rollup_index的col1列之后添加一个键列new_col（非聚合列）。

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

  2. 在example_rollup_index的col1列之后添加一个值列new_col（非聚合列）。

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

  3. 在example_rollup_index的col1列之后添加一个键列new_col（聚合列）。

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

  4. 在example_rollup_index的col1列之后添加一个值列new_col SUM（聚合列）。

    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（聚合）添加多个列。

    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（聚合）添加多个列，并使用AFTER指定添加列的位置。

    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中删除列。

    ALTER TABLE example_db.my_table
    DROP COLUMN col2
    FROM example_rollup_index;

  8. 将基础索引的col1列的列类型修改为BIGINT，并将其放在col2之后。

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

  9. 将基础索引的val1列的最大长度修改为64。原始长度为32。

    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。原始列顺序为k1, k2, k3, v1, v2。

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

  11. 一次执行两个操作（ADD COLUMN和ORDER BY）。

    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bloomfilter列。

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

    此操作也可以合并到上述列操作中（注意多个子句的语法略有不同）。

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

  13. 在单个语句中修改多个列的数据类型。

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

  14. 在STRUCT类型数据中添加和删除字段。

    前提条件：创建一个表并插入一行数据。

    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}}]}
    • 向嵌套的STRUCT类型中添加新字段。
    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}}]}
    • 向数组中的STRUCT类型添加新字段。
    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}}]}
    • 从STRUCT类型列中删除字段。
    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}}]}
    • 从嵌套的STRUCT类型中删除字段。
    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}}]}
    • 从数组中的STRUCT类型中删除字段。
    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}}]}

表属性​

  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。

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

    如果需要向未配置动态分区属性的表添加动态分区属性，则需要指定所有动态分区属性。

    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"
        );

  3. 修改表的存储介质属性。

    ALTER TABLE example_db.my_table SET("default.storage_medium"="SSD");

重命名​

  1. 将table1重命名为table2。

    ALTER TABLE table1 RENAME table2;

  2. 将example_table的 Rollup rollup1重命名为rollup2。

    ALTER TABLE example_table RENAME ROLLUP rollup1 rollup2;

  3. 将example_table的分区p1重命名为p2。

    ALTER TABLE example_table RENAME PARTITION p1 p2;

索引​

  1. 为 table1 中的列 siteid 创建 Bitmap 索引。

    ALTER TABLE table1
    ADD INDEX index_1 (siteid) USING BITMAP COMMENT 'site_id_bitmap';

  2. 删除 table1 中列 siteid 的 Bitmap 索引。

    ALTER TABLE table1
    DROP INDEX index_1;

原子替换​

在table1和table2之间进行原子替换。

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);

删除主键索引​

删除 db1.test_tbl 中 Tablet 100 和 101 的主键索引 。

ALTER TABLE db1.test_tbl DROP PERSISTENT INDEX ON TABLETS (100, 101);

相关参考​

Rocky the happy otterStarRocks Assistant

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