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Paimon主键表提供三种数据合并机制：1) deduplicate(默认)保留最新数据并删除旧数据，支持删除操作；2) first-row保留首条数据，效率更高但不处理删除操作；3) partial-update支持增量更新，保留非空列值。特殊场景下可通过sequence字段控制合并顺序，或通过aggregation函数实现聚合操作。每种机制各有特点，需根据业务需求选择，如deduplicate适合简单去重，partial-update适合列式更新场景，first-row适合仅需保留首次数据的场景。

Apache Paimon 通过 ​Flink Action Jars​ 提供原子化的数据管理能力，无需启动 SQL 环境即可执行表维护、数据合并与元数据操作。其核心价值在于：​关键语义定义​：​场景 1：订单状态批量更新​​场景 2：跨 Catalog 动态源表​​场景 3：数据归档与清理​三、关键数据管理操作详解1. ​条件删除 (Delete Action)​​​高级能力​：​注意事项​：​核心价值​： ​并行度控制​：通过 Catal

Paimon Procedures通过 ​​“元数据操作代替计算作业”​​资源效率​：节省90%的运维计算资源​敏捷响应​：命令执行从分钟级降至秒级​生态统一​：复用SQL技能降低学习成本随着Flink 2.0对Call Statements的深度集成，Paimon有望成为首个实现 ​​“完全SQL驱动”​​ 的数据湖格式，推动流批一体架构进入新纪元。

Paimon 分区表通过声明分区字段，支持单字段或多字段组合。​关键约束​：若表定义主键，分区字段必须是主键的子集。-- 单字段日期分区（主键包含分区字段）dt STRING,-- 多字段复合分区（需主键包含所有分区字段）Apache Paimon 的分区管理能力为实时数据湖提供了灵活、高效的生命周期管理方案。通过合理设计分区策略、结合流批一体特性，开发者可以构建高性能、低成本的数据处理管道。

Paimon 支持多种表类型，每种类型都有其独特的应用场景和优势。带主键的表（Table with PK）：支持主键约束，确保数据的唯一性，适合需要频繁更新和查询的场景。无主键的表（Table w/o PK）：适用于追加数据的场景，不支持直接更新，但支持批量操作。视图（View）：虚拟表，依赖于元数据存储，适合跨引擎查询。格式表（Format Table）：支持多种文件格式，如 CSV、Parquet、ORC、JSON，适合与 Hive 表集成。对象表（Object Table）

文件系统元数据存储（默认）：元数据和表文件都存储在文件系统中。Hive 元数据存储：元数据存储在 Hive Metastore 中，用户可以直接从 Hive 访问表。JDBC 元数据存储：元数据存储在关系型数据库（如 MySQL、Postgres 等）中。本文详细介绍了如何在 Paimon 中创建和管理 Catalog 和表。通过不同类型的 Catalog，您可以灵活地选择元数据存储方式，并通过 SQL DDL 语句轻松管理表、视图和标签。希望这篇指南能帮助您更好地理解和使用 Paimon 的强大功能。