式に基づくパーティション化（推奨）
v3.0以降、StarRocksは式に基づくパーティション化（以前は自動パーティション化として知られていました）をサポートしており、より柔軟でユーザーフレンドリーです。このパーティション化の手法は、連続した時間範囲やENUM値に基づいてデータをクエリおよび管理するほとんどのシナリオに適しています。
テーブル作成時に単純なパーティション式（時間関数式またはカラム式のいずれか）を指定するだけで済みます。データロード中に、StarRocksはデータとパーティション式で定義されたルールに基づいて自動的にパーティションを作成します。テーブル作成時に多数のパーティションを手動で作成する必要はなく、動的パーティションプロパティを設定する必要もありません。
時間関数式に基づくパーティション化
連続した時間範囲に基づいてデータを頻繁にクエリおよび管理する場合、パーティションカラムとして日付型（DATEまたはDATETIME）のカラムを指定し、時間関数式で年、月、日、または時間をパーティショングラニュラリティとして指定するだけで済みます。StarRocksはロードされたデータとパーティション式に基づいて自動的にパーティションを作成し、パーティションの開始日と終了日または日時を設定します。
ただし、月ごとに履歴データをパーティション化し、最近のデータを日ごとにパーティション化するなどの特殊なシナリオでは、レンジパーティション化を使用してパーティションを作成する必要があります。
構文
PARTITION BY expression
...
[ PROPERTIES( 'partition_live_number' = 'xxx' ) ]
expression ::=
{ date_trunc ( <time_unit> , <partition_column> ) |
time_slice ( <partition_column> , INTERVAL <N> <time_unit> [ , boundary ] ) }
パラメータ
expression
必須: YES
説明: 現在、date_trunc および time_slice 関数のみがサポートされています。time_slice 関数を使用する場合、boundary パラメータを渡す必要はありません。このシナリオでは、このパラメータのデフォルトで有効な値は floor であり、値は ceil にすることはできません。
time_unit
必須: YES
説明: パーティショングラニュラリティであり、hour、day、month、または year です。week パーティショングラニュラリティはサポートされていません。パーティショングラニュラリティが hour の場合、パーティションカラムは DATETIME データ型でなければならず、DATE データ型ではできません。
partition_column
必須: YES
説明: パーティションカラムの名前。
- パーティションカラムは DATE または DATETIME データ型のみです。パーティションカラムは
NULL値を許可します。 date_trunc関数を使用する場合、パーティションカラムは DATE または DATETIME データ型であることができます。time_slice関数を使用する場合、パーティションカラムは DATETIME データ型でなければなりません。- パーティションカラムが DATE データ型の場合、サポートされる範囲は [0000-01-01 ~ 9999-12-31] です。パーティションカラムが DATETIME データ型の場合、サポートされる範囲は [0000-01-01 01:01:01 ~ 9999-12-31 23:59:59] です。
- 現在、指定できるパーティションカラムは1つだけで、複数のパーティションカラムはサポートされていません。
partition_live_number
必須: NO
説明: 最新のパーティションの数を保持します。パーティションは現在の日付を基準にして時系列順に並べられ、現在の日付から partition_live_number を引いた日付より古いパーティションは削除されます。StarRocksはパーティションの数を管理するタスクをスケジュールし、スケジューリング間隔はFE動的パラメータ dynamic_partition_check_interval_seconds を通じて設定でき、デフォルトは600秒（10分）です。例えば、現在の日付が2023年4月4日で、partition_live_number が 2 に設定されており、パーティションが p20230401、p20230402、p20230403、p20230404 を含む場合、パーティション p20230403 と p20230404 が保持され、他のパーティションは削除されます。将来の日付である4月5日と4月6日のデータがロードされた場合、パーティションは p20230401、p20230402、p20230403、p20230404、p20230405、p20230406 を含みます。その場合、パーティション p20230403、p20230404、p20230405、p20230406 が保持され、他のパーティションは削除されます。
使用上の注意
- データロード中に、StarRocksはロードされたデータに基づい ていくつかのパーティションを自動的に作成しますが、ロードジョブが何らかの理由で失敗した場合、StarRocksによって自動的に作成されたパーティションは自動的に削除されません。
- StarRocksは自動的に作成されるパーティションの最大数をデフォルトで4096に設定しており、これはFEパラメータ
max_automatic_partition_numberによって設定できます。このパラメータは、誤って多くのパーティションを作成するのを防ぐことができます。 - パーティションの命名ルールは、動的パーティション化の命名ルールと一致しています。
例
例1: 日ごとにデータを頻繁にクエリする場合、パーティション式 date_trunc() を使用し、パーティションカラムを event_day としてパーティショングラニュラリティを day に設定できます。ロード中にデータは日付に基づいて自動的にパーティション化されます。同じ日のデータは1つのパーティションに保存され、パーティションプルーニングを使用してクエリ効率を大幅に向上させることができます。
CREATE TABLE site_access1 (
event_day DATETIME NOT NULL,
site_id INT DEFAULT '10',
city_code VARCHAR(100),
user_name VARCHAR(32) DEFAULT '',
pv BIGINT DEFAULT '0'
)
DUPLICATE KEY(event_day, site_id, city_code, user_name)
PARTITION BY date_trunc('day', event_day)
DISTRIBUTED BY HASH(event_day, site_id);
例えば、次の2つのデータ行がロードされると、StarRocksは自動的に2つのパーティション p20230226 と p20230227 を作成し、それぞれの範囲は [2023-02-26 00:00:00, 2023-02-27 00:00:00) および [2023-02-27 00:00:00, 2023-02-28 00:00:00) です。後続のロードされたデータがこれらの範囲内にある場合、それらは自動的に対応するパーティションにルーティングされます。
-- 2つのデータ行を挿入
INSERT INTO site_access1
VALUES ("2023-02-26 20:12:04",002,"New York","Sam Smith",1),
("2023-02-27 21:06:54",001,"Los Angeles","Taylor Swift",1);
-- パーティションを表示
mysql > SHOW PARTITIONS FROM site_access1;
+-------------+---------------+----------------+---------------------+--------------------+--------+--------------+------------------------------------------------------------------------------------------------------+--------------------+---------+----------------+---------------+---------------------+--------------------------+----------+------------+----------+
| PartitionId | PartitionName | VisibleVersion | VisibleVersionTime | VisibleVersionHash | State | PartitionKey | Range | DistributionKey | Buckets | ReplicationNum | StorageMedium | CooldownTime | LastConsistencyCheckTime | DataSize | IsInMemory | RowCount |
+-------------+---------------+----------------+---------------------+--------------------+--------+--------------+------------------------------------------------------------------------------------------------------+--------------------+---------+----------------+---------------+---------------------+--------------------------+----------+------------+----------+
| 17138 | p20230226 | 2 | 2023-07-19 17:53:59 | 0 | NORMAL | event_day | [types: [DATETIME]; keys: [2023-02-26 00:00:00]; ..types: [DATETIME]; keys: [2023-02-27 00:00:00]; ) | event_day, site_id | 6 | 3 | HDD | 9999-12-31 23:59:59 | NULL | 0B | false | 0 |
| 17113 | p20230227 | 2 | 2023-07-19 17:53:59 | 0 | NORMAL | event_day | [types: [DATETIME]; keys: [2023-02-27 00:00:00]; ..types: [DATETIME]; keys: [2023-02-28 00:00:00]; ) | event_day, site_id | 6 | 3 | HDD | 9999-12-31 23:59:59 | NULL | 0B | false | 0 |
+-------------+---------------+----------------+---------------------+--------------------+--------+--------------+------------------------------------------------------------------------------------------------------+--------------------+---------+----------------+---------------+---------------------+--------------------------+----------+------------+----------+
2 rows in set (0.00 sec)
例2: パーティションのライフサイクル管理を実装し、最新のパーティションのみを保持し、履歴パーティションを削除したい場合、partition_live_number プロパティを使用して保持するパーティションの数を指定できます。
CREATE TABLE site_access2 (
event_day DATETIME NOT NULL,
site_id INT DEFAULT '10',
city_code VARCHAR(100),
user_name VARCHAR(32) DEFAULT '',
pv BIGINT DEFAULT '0'
)
DUPLICATE KEY(event_day, site_id, city_code, user_name)
PARTITION BY date_trunc('month', event_day)
DISTRIBUTED BY HASH(event_day, site_id)
PROPERTIES(
"partition_live_number" = "3" -- 最新の3つのパーティションのみを保持
);
例3: 週ごとにデータを頻繁にクエリする場合、パーティション式 time_slice() を使用し、パーティションカラムを event_day としてパーティショングラニュラリティを7日に設定できます。1週間のデータは1つのパーティションに保存され、パーティションプルーニングを使用してクエリ効率を大幅に向上させることができます。
CREATE TABLE site_access(
event_day DATETIME NOT NULL,
site_id INT DEFAULT '10',
city_code VARCHAR(100),
user_name VARCHAR(32) DEFAULT '',
pv BIGINT DEFAULT '0'
)
DUPLICATE KEY(event_day, site_id, city_code, user_name)
PARTITION BY time_slice(event_day, INTERVAL 7 day)
DISTRIBUTED BY HASH(event_day, site_id)
カラム式に基づくパーティション化（v3.1以降）
特定のタイプのデータを頻繁にクエリおよび管理する場合、そのタイプを表すカラムをパーティションカラムとして指定するだけで済みます。StarRocksはロードされたデータのパーティションカラム値に基づいて自動的にパーティションを作成します。
ただし、テーブルに city カラムが含まれており、国や都市に基づいてデータを頻繁にクエリおよび管理する場合などの特殊なシナリオでは、リストパーティション化を使用して、同じ国の複数の都市のデータを1つのパーティションに保存する必要があります。
構文
PARTITION BY expression
...
expression ::=
( partition_columns )
partition_columns ::=
<column>, [ <column> [,...] ]
パラメータ
partition_columns
必須: YES
説明: パーティションカラムの名前。
- パーティションカラムの値は文字列（BINARYはサポートされていません）、日付または日時、整数、ブール値であることができます。パーティションカラムは
NULL値を許可します。 - 各パーティションには、パーティションカラムの同じ値を持つデータのみを含めることができます。パーティションカラムに異なる値を持つデータを1つのパーティションに含めるには、リストパーティション化を参照してください。
使用上の注意
- データロード中に、StarRocksはロードされたデータに基づいていくつかのパーティションを自動的に作成しますが、ロードジョブが何らかの理由で失敗した場合、StarRocksによって自動的に作成されたパーティションは自動的に削除されません。
- StarRocksは自動的に作成されるパーティションの最大数をデフォルトで4096に設定しており、これはFEパラメータ
max_automatic_partition_numberによって設定できます。このパラメータは、誤って多くのパーティションを作成するのを防ぐことができます。 - パーティションの命名ルール: 複数のパーティションカラムが指定されている場合、異なるパーティションカラムの値はパーティション名でアンダースコア
_で接続され、形式はp<パーティションカラム1の値>_<パーティションカラム2の値>_...です。例えば、dtとprovinceの2つのカラムがパーティションカラムとして指定されており、どちらも文字列型であり、値2022-04-01とbeijingを持つデータ行がロードされた場合、対応する自動的に作成されたパーティションはp20220401_beijingと命名されます。
例
例1: 時間範囲と特定の都市に基づいてデータセンタの請求書の詳細を頻繁にクエリする場合、テーブル作成時に最初のパーティションカラムとして dt と city を指定するパーティション式を使用できます。この方法で は、同じ日付と都市に属するデータが同じパーティションにルーティングされ、パーティションプルーニングを使用してクエリ効率を大幅に向上させることができます。
CREATE TABLE t_recharge_detail1 (
id bigint,
user_id bigint,
recharge_money decimal(32,2),
city varchar(20) not null,
dt varchar(20) not null
)
DUPLICATE KEY(id)
PARTITION BY (dt,city)
DISTRIBUTED BY HASH(`id`);
テーブルに単一のデータ行を挿入します。
INSERT INTO t_recharge_detail1
VALUES (1, 1, 1, 'Houston', '2022-04-01');
パーティションを表示します。結果は、StarRocksがロードされたデータに基づいて自動的にパーティション p20220401_Houston1 を作成することを示しています。後続のロード中に、パーティションカラム dt と city に 2022-04-01 と Houston の値を持つデータはこのパーティションに保存されます。
各パーティションには、指定されたパーティションカラムの1つの値のみを含めることができます。パーティション内でパーティションカラムに複数の値を指定するには、リストパーティションを参照してください。
MySQL > SHOW PARTITIONS from t_recharge_detail1\G
*************************** 1. row ***************************
PartitionId: 16890
PartitionName: p20220401_Houston
VisibleVersion: 2
VisibleVersionTime: 2023-07-19 17:24:53
VisibleVersionHash: 0
State: NORMAL
PartitionKey: dt, city
List: (('2022-04-01', 'Houston'))
DistributionKey: id
Buckets: 6
ReplicationNum: 3
StorageMedium: HDD
CooldownTime: 9999-12-31 23:59:59
LastConsistencyCheckTime: NULL
DataSize: 2.5KB
IsInMemory: false
RowCount: 1
1 row in set (0.00 sec)
パーティションの管理
パーティションへのデータロード
データロード中に、StarRocksはロードされたデータとパーティション式で定義されたパーティションルールに基づいて自動的にパーティションを作成します。
テーブル作成時に式に基づくパーティション化を使用し、特定のパーティション内のデータを上書きするために INSERT OVERWRITE を使用する必要がある場合、パーティションが作成されているかどうかにかかわらず、現在は PARTITION() で明示的にパーティション範囲を指定する必要があります。これは、レンジパーティション化 または リストパーティション化 とは異なり、PARTITION (<partition_name>) でパーティション名のみを指定することができます。
テーブル作成時に時間関数式を使用し、特定のパーティション内のデータを上書きしたい場合、そのパーティションの開始日または日時（テーブル作成時に設定されたパーティショングラニュラリティ）を提供する必要があります。パーティションが存在しない場合、データロード中に自動的に作成されることがあります。
INSERT OVERWRITE site_access1 PARTITION(event_day='2022-06-08 20:12:04')
SELECT * FROM site_access2 PARTITION(p20220608);
テーブル作成時にカラム式を使用し、特定のパーティション内のデータを上書きしたい場合、パーティションが含むパーティションカラム値を提供する必要があります。パーティションが存在しない場合、データロード中に自動的に作成されることがあります。
INSERT OVERWRITE t_recharge_detail1 PARTITION(dt='2022-04-02',city='texas')
SELECT * FROM t_recharge_detail2 PARTITION(p20220402_texas);
パーティションの表示
自動的に作成されたパーティションの特定の情報を表示したい場合、SHOW PARTITIONS FROM <table_name> ステートメントを使用する必要があります。SHOW CREATE TABLE <table_name> ステートメントは、テーブル作成時に設定された式に基づくパーティション化の構文のみを返します。
MySQL > SHOW PARTITIONS FROM t_recharge_detail1;
+-------------+-------------------+----------------+---------------------+--------------------+--------+--------------+-----------------------------+-----------------+---------+----------------+---------------+---------------------+--------------------------+----------+------------+----------+
| PartitionId | PartitionName | VisibleVersion | VisibleVersionTime | VisibleVersionHash | State | PartitionKey | List | DistributionKey | Buckets | ReplicationNum | StorageMedium | CooldownTime | LastConsistencyCheckTime | DataSize | IsInMemory | RowCount |
+-------------+-------------------+----------------+---------------------+--------------------+--------+--------------+-----------------------------+-----------------+---------+----------------+---------------+---------------------+--------------------------+----------+------------+----------+
| 16890 | p20220401_Houston | 2 | 2023-07-19 17:24:53 | 0 | NORMAL | dt, city | (('2022-04-01', 'Houston')) | id | 6 | 3 | HDD | 9999-12-31 23:59:59 | NULL | 2.5KB | false | 1 |
| 17056 | p20220402_texas | 2 | 2023-07-19 17:27:42 | 0 | NORMAL | dt, city | (('2022-04-02', 'texas')) | id | 6 | 3 | HDD | 9999-12-31 23:59:59 | NULL | 2.5KB | false | 1 |
+-------------+-------------------+----------------+---------------------+--------------------+--------+--------------+-----------------------------+-----------------+---------+----------------+---------------+---------------------+--------------------------+----------+------------+----------+
2 rows in set (0.00 sec)
制限
- v3.1.0以降、StarRocksの共有データモードは 時間関数式 をサポートしています。そしてv3.1.1以降、StarRocksの共有データモードはさらに カラム式 をサポートしています。
- 現在、CTASを使用して式に基づくパーティション化を設定したテーブルを作成することはサポートされていません。
- 現在、式に基づくパーティション化を使用するテーブルにデータをロードするためにSpark Loadを使用することはサポートされていません。
ALTER TABLE <table_name> DROP PARTITION <partition_name>ステートメントを使用してカラム式で作成されたパーティションを削除する場合、パーティション内のデータは直接削除され、復元できません。- 現在、式に基づくパーティション化戦略で作成されたテーブルを バックアップおよび復元 することはできません。