createDimensionTable

语法

createDimensionTable(dbHandle, table, tableName, [compressMethods], [sortColumns], [keepDuplicates=ALL], [softDelete=false])

别名：createTable

详情

在分布式数据库中创建一个维度表。维度表是分布式数据库中没有进行分区的表，查询时会将表中所有数据加载到内存，适用于存储不频繁更新的小数据集。

系统会定期检查内存的使用情况，当内存使用超过系统配置参数 warningMemSize 设定的阈值时，系统会尝试释放部分缓存。维度表如果长时间未被使用，其占用的内存根据 LRU（Least Recently Used）策略将被释放。用户也可以调用 clearCachedDatabase 手动释放维度表的缓存。

维度表与分区表都是根据设置参数 dfsReplicationFactor 决定副本的数量。维度表的读写操作也支持事务。

通过在配置项配置 enableConcurrentDimensionalTableWrite = true，可以支持对维度表进行并发的写入、修改或删除操作。

参数

dbHandle 是 database 函数返回的分布式数据库句柄。

table 是一个表，系统将根据该表的结构在数据库中创建一个空的维度表。

tableName 是一个字符串，表示维度表的名称。

compressMethods 一个字典，指定某些列使用 lz4 或者 delta（即 delta-of-delta encoding） 压缩算法存储。key 为字段名，value 为压缩算法（"lz4"或"delta"）。若未指定，默认采用 lz4 压缩算法。

  • 对于 DECIMAL, SHORT, INT, LONG 与时间或日期类型数据，建议采用 delta 算法压缩。

  • 将字符串存储为 SYMBOL 类型数据，实现对字符串类型的压缩。

sortColumns 字符串标量或向量，用于指定每一分区内的排序列，写入的数据在每一分区内将按 sortColumns 进行排序。系统默认 sortColumns （指定多列时） 最后一列为时间列，其余列字段作为排序的索引列，称作 sort key。每一分区内，同一个 sort key 组合值对应的数据将按时间列顺序连续存放在一起。查询时，若查询条件包含索引列，可以快速定位数据所在的数据块位置，提高查询性能。

  • sortColumns 只能是 INTEGER, TEMPORAL, LITERAL 类别（除 BLOB） 或 DECIMAL 类型。

    • 若 sortColumns 指定为多列，则 sortColumns 的最后一列必须为时间列，其余列为索引列，且索引列不能为为 TIME, TIMESTAMP, NANOTIME, NANOTIMESTAMP 类型。

    • 若 sortColumns 仅指定一列，则该列作为 sort key，其类型不能为TIME, TIMESTAMP, NANOTIME, NANOTIMESTAMP。若 sortColumns 指定为一列时间列 （非分区列），且同时指定了 sortKeyMappingFunction，则查询的过滤条件中 sortColumns 只能与相同时间类型的值进行比较。

  • 频繁查询的字段适合设置为 sortColumns（建议不超过 4 列），且建议优先把查询频率高的字段作为 sortColumns 中位置靠前的列。
  • 为保证性能最优，建议每个分区内索引列的组合数（sort key）不超过 2000 个。
  • sortColumns 是每个分区内部 level file 内数据的排序依据，与其是否为分区字段无关。
keepDuplicates 指定在每个分区内如何处理所有 sortColumns 之值皆相同的数据。提供以下选项：

  • ALL: 保留所有数据，为默认值。

  • LAST：仅保留最新数据

  • FIRST：仅保留第一条数据

softDelete 用于启用或禁用软删除功能。默认为 false，即禁用。该参数适于在行数多但删除量小的场景下使用。使用该参数需要同时满足以下条件：

  • 由TSDB 存储引擎创建的数据库内的表

  • keepDuplicates 已设置为 LAST

注： 参数 sortColumns, keepDuplicates 仅在 database 的 engine 参数指定为 TSDB 时才有效。

例子

例1

db=database("dfs://db1",VALUE,1 2 3)
timestamp = [09:34:07,09:36:42,09:36:51,09:36:59,09:32:47,09:35:26,09:34:16,09:34:26,09:38:12]
sym = `C`MS`MS`MS`IBM`IBM`C`C`C
price= 49.6 29.46 29.52 30.02 174.97 175.23 50.76 50.32 51.29
qty = 2200 1900 2100 3200 6800 5400 1300 2500 8800
t = table(timestamp, sym, qty, price);

dt=db.createDimensionTable(t,`dt).append!(t);
select * from dt;
timestamp sym qty price
09:34:07 C 2200 49.6
09:36:42 MS 1900 29.46
09:36:51 MS 2100 29.52
09:36:59 MS 3200 30.02
09:32:47 IBM 6800 174.97
09:35:26 IBM 5400 175.23
09:34:16 C 1300 50.76
09:34:26 C 2500 50.32
09:38:12 C 8800 51.29

例2

db = database("dfs://demodb", VALUE, 1..10)
t=table(take(1, 86400) as id, 2020.01.01T00:00:00 + 0..86399 as timestamp, rand(1..100, 86400) as val)
dt = db.createDimensionTable(t, "dt", {timestamp:"delta", val:"delta"})
dt.append!(t)

例3. TSDB 存储引擎下创建维度表

if(existsDatabase("dfs://dbctable_createDimensionTable")){
  dropDatabase("dfs://dbctable_createDimensionTable")
}
db = database("dfs://dbctable_createDimensionTable", VALUE, 1..100, , "TSDB")
t1 = table(1 100 100 300 300 400 500 as id, 1..7 as v)
db.createDimensionTable(t1, "dt", , "id").append!(t1)
dt=loadTable("dfs://dbctable_createDimensionTable","dt")