ES-DDL添加字段

本文介绍了如何在 Elasticsearch 中为索引 `test_index` 的 `test_type` 类型定义 `poolId` 和 `productId` 字段,这两个字段都被定义为 `long` 类型,用于存储长整型数值数据。
PUT test_index/_mapping/test_type
{
"properties": {
"poolId": { 
  "type":     "long"
},
"productId": { 
  "type":     "long"
}
 }
}


PUT test_index/_mapping/test_type    
    索引名称                    索引中某一个类型
    

"properties": {     字段的集合
"poolId": {         被添加的字段名称
  "type":     "long"    type表字段类型, long表示字段对应的数据类型
},
"productId": { 
  "type":     "long"
}
} }


在StarRocks中添加字段,可以使用SQL语句来实现。具体的操作步骤如下: 1. 首先,创建一个与原表结构相同的新表,可以使用以下SQL语句创建新表: ``` CREATE TABLE 新表名 LIKE 原表名; ``` 这里的原表名可以是已存在的StarRocks表,比如`starrocks.table01`,而新表名可以是你想要创建的新表的名称。\[1\] 2. 接下来,使用ALTER TABLE语句向新表中添加字段。例如,如果要向新表中添加一个名为`new_column`的字段,可以使用以下SQL语句: ``` ALTER TABLE 新表名 ADD COLUMN new_column 数据类型; ``` 这里的数据类型可以根据需要选择合适的类型,比如INT、VARCHAR等。\[1\] 3. 添加字段后,可以使用INSERT INTO语句将原表中的数据插入到新表中,以保留原有数据。例如: ``` INSERT INTO 新表名 SELECT * FROM 原表名; ``` 这样可以将原表中的所有数据插入到新表中。\[1\] 需要注意的是,StarRocks支持标准的SQL语法,包括添加字段、聚合、JOIN、排序、窗口函数和自定义函数等功能。此外,StarRocks还兼容MySQL协议语法,可以使用各种客户端工具、BI软件访问StarRocks,对其中的数据进行拖拽式分析。\[3\]同时,StarRocks还可以与其他系统进行集成,比如将海量的文章和元信息分别存入ES和StarRocks中,利用StarRocks的多维分析能力和ES的全文检索能力,实现准实时的文章统计分析。\[2\] #### 引用[.reference_title] - *1* [StarRocks ddl语法](https://blog.youkuaiyun.com/ths512/article/details/125620486)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *2* *3* [StarRocks系列(01)--StarRocks是什么](https://blog.youkuaiyun.com/quqibing001/article/details/122100249)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]
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