阿里云大数据ACP认证知识点梳理4——基础SQL语句(DDL部分)

简介: MAXCOMPUTE所用典型SQL语句(DDL部分)

creat table page_view (
user_id bigint,view_time bigint,page_url string,referrer_url string,ip string comment 'creat table sql') partitioned by (dt string,country string);
注:comment后为注释,用单引号区分。分区字段单列,dt和country为两个分区,根据顺序dt为一级分区,country为二级分区,MAXCOMPUTE支持的最大分区数为6个,表的最大列数为1200列。

creat table page_view_test like page_view;
注:like语句只复制表的结构,schema相同,新建的表中没有数据,也不复制原表的生命周期。

creat table page_view_url as select page_url,referrer_url from page view;
注:as语句只复制表的数据,不完全复制表的结构,新建的表中没有分区,也不复制原表的生命周期。

备注:Partitioned by指定表的分区字段,目前支持Tinyint、Smallint、 Int、 Bigint、Varchar和String类型。分区值不允许有双字节字符(如中文),必须是以英文字母a-z,A-Z开始后可跟字母数字,名称的长度不超过128字节。一张表最多允许60000个分区,单表的分区层次不能超过6级。注释内容是长度不超过1024字节的有效字符串。

desc page_view;
注:查看表的信息

desc extended page_view;
注:查看外部表的信息

drop table page_view;
注:删除表

drop table if exists page_view;
注:删除表,如果不指定if exists选项而表不存在,则返回异常。若指定此选项,无论表是否存在,皆返回成功。

alter table page_view rename to page_view_1;
注:修改表的名字

alter table page_view set comment 'new';
注:修改表的注释

turncate table page_view;
注:清除非分区表中的信息

turncate table page_view drop partition (dt='2011-12-17);
注:清除分区表中某个分区的信息

creat table page_view (user_id bigint) lifecycle 100;
注:新建表并把表的生命周期设置为100天。

alter table page_view set lifecycle 50;
注:修改已经有的表格生命周期为50天。

alter table page_view add if not exists partition (dt='2015-1-1',region='shanghai');
注:增加分区,仅支持新增分区,不支持新增分区字段。如果未指定if not exists而同名的分区已存在,则出错返回。目前MaxCompute单表支持的分区数量上限为6万。对于多级分区的表,如果想添加新的分区,必须指明全部的分区值。

alter table page_view drop if exists partiton (dt='2015-1-1',region='shanghai');
注:删除分区。如果分区不存在且未指定if exists,则报错返回。

alter table page_view add columns (id bigint,url string);
注:增加列

alter table page_view change column id rename to id_1;
注:修改列的名字

alter table page_view change column id comment 'change';
注:修改列的注释

alter table page_view partition (dt='2013-01-01') rename to partition (dt='2013-01-02');
注:修改分区列的值,不支持修改分区列列名,只能修改分区列对应的值。修改多级分区的一个或者多个分区值,多级分区的每一级的分区值都必须写上。

creat view if not exists data_1;
注:创建视图。创建视图时,必须有对视图所引用表的读权限。视图只能包含一个有效的select语句。视图可以引用其它视图,但不能引用自己,也不能循环引用。不允许向视图写入数据,例如使用insert into或者insert overwrite操作视图。当建好视图后,如果视图的引用表发生了变更,有可能导致视图无法访问,例如删除被引用表。您需要自己维护引用表及视图之间的对应关系。如果没有指定if not exists,在视图已经存在时用create view会导致异常。这种情况可以用create or replace view来重建视图,重建后视图本身的权限保持不变。

drop view if exists data_1;
注:删除视图。

alter view data_1 rename to data_2;
注:修改视图名称。

相关实践学习
简单用户画像分析
本场景主要介绍基于海量日志数据进行简单用户画像分析为背景,如何通过使用DataWorks完成数据采集 、加工数据、配置数据质量监控和数据可视化展现等任务。
SaaS 模式云数据仓库必修课
本课程由阿里云开发者社区和阿里云大数据团队共同出品,是SaaS模式云原生数据仓库领导者MaxCompute核心课程。本课程由阿里云资深产品和技术专家们从概念到方法,从场景到实践,体系化的将阿里巴巴飞天大数据平台10多年的经过验证的方法与实践深入浅出的讲给开发者们。帮助大数据开发者快速了解并掌握SaaS模式的云原生的数据仓库,助力开发者学习了解先进的技术栈,并能在实际业务中敏捷的进行大数据分析,赋能企业业务。 通过本课程可以了解SaaS模式云原生数据仓库领导者MaxCompute核心功能及典型适用场景,可应用MaxCompute实现数仓搭建,快速进行大数据分析。适合大数据工程师、大数据分析师 大量数据需要处理、存储和管理,需要搭建数据仓库?学它! 没有足够人员和经验来运维大数据平台,不想自建IDC买机器,需要免运维的大数据平台?会SQL就等于会大数据?学它! 想知道大数据用得对不对,想用更少的钱得到持续演进的数仓能力?获得极致弹性的计算资源和更好的性能,以及持续保护数据安全的生产环境?学它! 想要获得灵活的分析能力,快速洞察数据规律特征?想要兼得数据湖的灵活性与数据仓库的成长性?学它! 出品人:阿里云大数据产品及研发团队专家 产品 MaxCompute 官网 https://www.aliyun.com/product/odps 
目录
相关文章
|
2月前
|
SQL 存储 数据管理
阿里云视觉智能开放平台的逻辑数仓基于统一的SQL语法
【2月更文挑战第9天】阿里云视觉智能开放平台的逻辑数仓基于统一的SQL语法
52 2
|
4月前
|
SQL 存储 大数据
【大数据技术Hadoop+Spark】Hive基础SQL语法DDL、DML、DQL讲解及演示(附SQL语句)
【大数据技术Hadoop+Spark】Hive基础SQL语法DDL、DML、DQL讲解及演示(附SQL语句)
77 0
|
4月前
|
SQL 分布式计算 数据库
【大数据技术Spark】Spark SQL操作Dataframe、读写MySQL、Hive数据库实战(附源码)
【大数据技术Spark】Spark SQL操作Dataframe、读写MySQL、Hive数据库实战(附源码)
101 0
|
4月前
|
SQL 分布式计算 大数据
【大数据技术Hadoop+Spark】Spark SQL、DataFrame、Dataset的讲解及操作演示(图文解释)
【大数据技术Hadoop+Spark】Spark SQL、DataFrame、Dataset的讲解及操作演示(图文解释)
55 0
|
2天前
|
SQL 分布式计算 资源调度
一文解析 ODPS SQL 任务优化方法原理
本文重点尝试从ODPS SQL的逻辑执行计划和Logview中的执行计划出发,分析日常数据研发过程中各种优化方法背后的原理,覆盖了部分调优方法的分析,从知道怎么优化,到为什么这样优化,以及还能怎样优化。
|
1月前
|
SQL 数据可视化 Apache
阿里云数据库内核 Apache Doris 兼容 Presto、Trino、ClickHouse、Hive 等近十种 SQL 方言,助力业务平滑迁移
阿里云数据库 SelectDB 内核 Doris 的 SQL 方言转换工具, Doris SQL Convertor 致力于提供高效、稳定的 SQL 迁移解决方案,满足用户多样化的业务需求。兼容 Presto、Trino、ClickHouse、Hive 等近十种 SQL 方言,助力业务平滑迁移。
阿里云数据库内核 Apache Doris 兼容 Presto、Trino、ClickHouse、Hive 等近十种 SQL 方言,助力业务平滑迁移
|
1月前
|
SQL 关系型数据库 MySQL
Flink 提供了一种名为 Flink SQL 的查询语言,它支持多种数据库之间的 DDL 语句转换
【2月更文挑战第18天】Flink 提供了一种名为 Flink SQL 的查询语言,它支持多种数据库之间的 DDL 语句转换
171 2
|
3月前
|
SQL 监控 关系型数据库
解密SQL性能异常事件及阿里云数据库的性能调优实践
作为开发者想必都知道数据库是现代应用的核心组件之一,而且在当今互联网时代之下,SQL查询的性能直接影响系统的整体性能,它的性能对于系统的稳定性和响应速度至关重要。那么本文就来讨论一下SQL性能异常的排查和优化方法,包括我个人印象深刻的SQL性能异常事件,以及分享一下使用阿里云数据库产品/工具进行SQL性能调优的经验和心得体会。
85 1
解密SQL性能异常事件及阿里云数据库的性能调优实践
|
4月前
|
SQL 分布式计算 大数据
大数据=SQL Boy,SQL Debug打破SQL Boy 的僵局
大数据=SQL Boy,SQL Debug打破SQL Boy 的僵局
52 0
|
4月前
|
SQL 分布式计算 大数据
大数据计算MaxCompute的sql代码中支持插入jinja语法语句吗?
大数据计算MaxCompute的sql代码中支持插入jinja语法语句吗?
34 0

热门文章

最新文章