在查询改写时会有两种方式：VIEW 展开：内联整个 VIEW，当做普通的 QUERY 改写VIEW 独立：将 VIEW 作为独立的算子，不考虑内容，再进行改写比如有如下的 view-- View create view customer_view1 as select c_custkey, c_name, c_address from customer; -- View create view lineorder_view1 as select lo_...
CREATE TABLE AS SELECT CREATE TABLE AS SELECT(简称 CTAS)语句可用于同步或异步查询原表并基于查询结果创建新表,然后将查询结果插入到新表中。您可以通过 SUBMIT TASK 创建异步 CTAS 任务。 示例: 同步查询原表 order 并根据查询结果创建新表 order_new,然后将查询结果插入到新表中 CREATETABLEorder_newASSELECT*...
针对这一场景,在 StarRocks 中,我们提供了如下的异步查询能力:通过任务提交框架,以异步的方式提交一个 CREATE TABLE AS SELECT 任务,将查询结果写入一张新的表;并通过创建任务时指定的唯一标识符来查看任务的执行进展。借助这种异步模式,用户在执行大批量数据分析处理任务时候无需同步等待执行结果,进一步提升开发体验。
通过如上一个很简单的 SELECT 查询,你就能基本了解数据的 schema 和数据内容(因为 FILES()会根据给定的数据路径等参数自动推断出表结构),从而帮助你更简单地在建表时指定 table schema。当然,你还可以直接采用 CTAS 语句来建一个临时用的表,并通过 SHOW CREATE TABLE 来查看具体的建表信息,结合自己的需要,适当修...
//query datatry{ResultSet result = stmt.executeQuery("SELECT * FROM table_test");System.out.println("data queried is :");while(result.next()) {intsiteid = result.getInt("siteid");intcitycode = result.getInt("citycode");intpv = result....
default`.hourly_regional_salesSELECT TUMBLE_START(order_time, INTERVAL '5' MINUTE) AS event_time, u.region, CAST(SUM(o.order_amount) AS DECIMAL(10, 2)) AS total_salesFROM default_catalog.`default_database`.orders_kafka AS oJOIN default_catalog.`default_database`.users_starrocks AS ...
ALTER TABLE iceberg.sales.order CREATE BRANCH `test-branch` AS OF VERSION <特定版本号>;12345-- 在指定快照ID上创建BRANCHRETAIN 在这个示例中，我们使用了一个名为RETAIN的命令来创建一个BRANCH。该命令在指定快照ID的基础上进行操作，允许用户根据特定的版本或时间点来创建、删除或保留BRANCH。这一功能进一步...
SELECTid, idc, vendor, isp, ping, delayFROMuser_ping;SELECTtime, vendor, isp, ping, delayFROMuser_ping; 常用配置修改 以下是一些常用的配置修改示例,以帮助您优化和管理 StarRocks。 配置文件位置 StarRocks 的配置文件通常位于conf/目录下,例如fe.conf和be.conf。
SELECT COUNT(*), SUM(column_name) FROM table_name GROUP BY group_column; 索引优化 StarRocks 自动管理索引,但可以通过合理的数据分布和分桶数来优化性能。 物化视图 用于加速复杂查询: CREATE MATERIALIZED VIEW mv_name AS SELECT column1, AGGREGATE_FUNCTION(column2) FROM table_name GROUP BY column1...
CREATE MATERIALIZED VIEW v1 AS SELECT b, sum(a + 1) as sum_a1, min(cast (a as bigint)) as min_a FROM base_table GROUP BY b; 在未来,StarRocks 也将持续完善和挖掘同步和异步物化视图的能力,让物化视图功能成为数据湖查询的一大利器。