Apache Arrow DataFusion SQL DDL操作完全指南-优快云博客

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Apache Arrow DataFusion SQL DDL操作完全指南

arrow-datafusion Apache Arrow DataFusion SQL Query Engine 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/arr/arrow-datafusion

前言

Apache Arrow DataFusion是一个高性能的查询引擎，它提供了丰富的SQL功能来处理和分析数据。在本文中，我们将深入探讨DataFusion中的数据定义语言(DDL)操作，这些操作允许用户创建、修改和管理数据库对象。

什么是DDL？

数据定义语言(Data Definition Language，简称DDL)是SQL的一个子集，用于定义和管理数据库中的各种对象。在DataFusion中，DDL操作主要包括：

创建和删除数据库
创建和删除模式
创建和删除表
创建和删除视图

数据库操作

创建数据库

在DataFusion中，可以使用CREATE DATABASE语句创建一个新的数据库：

CREATE DATABASE [IF NOT EXISTS] catalog_name;

IF NOT EXISTS是可选参数，如果指定，当数据库已存在时不会报错
catalog_name是要创建的数据库名称

示例：

-- 创建名为sales的数据库
CREATE DATABASE sales;

创建模式

模式(Schema)是数据库中的命名空间，用于组织表和其他对象：

CREATE SCHEMA [IF NOT EXISTS] [catalog_name.]schema_name;

可以指定所属的数据库名称，如果不指定则使用默认数据库
模式名称必须是唯一的

示例：

-- 在sales数据库中创建retail模式
CREATE SCHEMA sales.retail;

表操作

创建外部表

外部表是DataFusion中非常重要的概念，它允许用户直接查询外部存储系统中的数据而不需要导入：

CREATE [UNBOUNDED] EXTERNAL TABLE [IF NOT EXISTS] table_name [(列定义)]
STORED AS 文件类型
[PARTITIONED BY (分区列)]
[WITH ORDER (排序列)]
[OPTIONS (选项键值对)]
LOCATION 数据位置

支持的文件类型包括：

CSV
PARQUET
ARROW
AVRO
JSON

创建Parquet外部表示例

CREATE EXTERNAL TABLE transactions
STORED AS PARQUET
LOCATION '/data/transactions.parquet';

创建CSV外部表示例

CREATE EXTERNAL TABLE customers
STORED AS CSV
LOCATION '/data/customers.csv'
OPTIONS ('has_header' 'true', 'delimiter' ',');

指定列定义

可以显式指定列定义来覆盖自动推断的schema：

CREATE EXTERNAL TABLE products (
    id INT NOT NULL,
    name VARCHAR NOT NULL,
    price DECIMAL(10,2) NOT NULL
)
STORED AS CSV
LOCATION '/data/products.csv'
OPTIONS ('has_header' 'true');

分区表

对于分区数据，可以使用PARTITIONED BY子句：

CREATE EXTERNAL TABLE logs
STORED AS PARQUET
PARTITIONED BY (year, month)
LOCATION '/data/logs';

数据排序

如果数据已经按特定顺序存储，可以使用WITH ORDER子句：

CREATE EXTERNAL TABLE orders
STORED AS PARQUET
WITH ORDER (order_date DESC, customer_id ASC)
LOCATION '/data/orders.parquet';

无界数据源

对于流式数据源，可以使用UNBOUNDED关键字：

CREATE UNBOUNDED EXTERNAL TABLE sensor_data
STORED AS JSON
LOCATION '/stream/sensors.json';

创建内存表

DataFusion也支持创建内存中的表：

CREATE [OR REPLACE] TABLE [IF NOT EXISTS] table_name AS [SELECT | VALUES];

示例：

-- 使用VALUES创建表
CREATE TABLE users AS VALUES(1,'Alice'),(2,'Bob'),(3,'Charlie');

-- 使用SELECT创建表
CREATE TABLE active_users AS SELECT * FROM users WHERE id < 3;

删除表

删除表操作：

DROP TABLE [IF EXISTS] table_name;

示例：

DROP TABLE IF EXISTS temp_data;

视图操作

创建视图

视图是基于查询结果的虚拟表：

CREATE [OR REPLACE] VIEW view_name AS query;

示例：

CREATE VIEW high_value_customers AS
SELECT * FROM customers WHERE total_spend > 1000;

删除视图

删除视图操作：

DROP VIEW [IF EXISTS] view_name;

示例：

DROP VIEW IF EXISTS old_customer_view;

最佳实践

外部表使用建议：
- 对于频繁查询的大型数据集，优先考虑Parquet格式
- CSV文件适合小型数据集或临时分析
- 明确指定schema可以避免自动推断可能带来的问题
分区策略：
- 按照查询模式设计分区列
- 常见分区维度包括时间、地区等
视图使用场景：
- 简化复杂查询
- 实现数据安全（隐藏敏感列）
- 提供一致的数据接口