DML-华为云

MAPREDUCE服务 MRS-UPDATE:示例

示例 -- 创建事务表 create table upd_tb(col1 int,col2 string) with (format='orc',transactional=true); --插入数据 insert into upd_tb values (3,'A'),(4,'B'); --修改col1 = 4的数据 update upd_tb set col1=5 where col1=4; --查询表，col1=4的记录已被修改 select * from upd_tb; -- col1 | col2 ------|------ 5 | B 3 | A

MAPREDUCE服务 MRS HetuEngine DML SQL语法说明

数据仓库服务 GAUSSDB(DWS)-LOCK:参数说明

参数说明表1 冲突的锁模式请求的锁模式/当前锁模式 ACCESS SHARE ROW SHARE ROW EXCLUSIVE SHARE UPDATE EXCLUSIVE SHARE SHARE ROW EXCLUSIVE EXCLUSIVE ACCESS EXCLUSIVE UPDATE EXCLUSIVE ACCESS SHARE - - - - - - - X - ROW SHARE - - - - - - X X - ROW EXCLUSIVE - - - - X X X X - SHARE UPDATE EXCLUSIVE - - - X X X X X - SHARE - - X X - X X X X SHARE ROW EXCLUSIVE - - X X X X X X X EXCLUSIVE - X X X X X X X X ACCESS EXCLUSIVE X X X X X X X X X UPDATE EXCLUSIVE - - - - X X X X X LOCK的参数说明如下所示： name 要锁定的表的名字，可以有模式修饰。 LOCK TABLE命令中声明的表的顺序就是上锁的顺序。取值范围：已存在的表名。 ONLY 如果指定ONLY只有该表被锁定，如果没有声明该表和他的所有子表将都被锁定。 ACCESS SHARE ACCESS锁只允许对表进行读取，而禁止对表进行修改。所有对表进行读取而不修改的SQL语句都会自动请求这种锁。例如，SELECT命令会自动在被引用的表上请求一个这种锁。 ROW SHARE ROW SHARE锁允许对表进行并发读取，禁止对表进行其他操作。 SELECT FOR UPDATE和SELECT FOR SHARE命令会自动在目标表上请求ROW SHARE锁（且所有被引用但不是FOR SHARE/FOR UPDATE的其他表上，还会自动加上ACCESS SHARE锁）。 ROW EXCLUSIVE 与ROW SHARE锁不同，ROW EXCLUSIVE允许并发读取表，也允许修改表中的数据。UPDATE，DELETE，INSERT命令会自动在目标表上请求这个锁（且所有被引用的其他表上还会自动加上的ACCESS SHARE锁）。通常情况下，所有会修改表数据的命令都会请求表的ROW EXCLUSIVE锁。 SHARE UPDATE EXCLUSIVE 这个模式保护一个表的模式不被并发修改，以及禁止在目标表上执行垃圾回收命令（VACUUM ）。 VACUUM（不带FULL选项），ANALYZE，CREATE INDEX CONCURRENTLY命令会自动请求这样的锁。 SHARE SHARE锁允许并发的查询，但是禁止对表进行修改。 CREATE INDEX（不带CONCURRENTLY选项）语句会自动请求这种锁。 SHARE ROW EXCLUSIVE SHARE ROW EXCLUSIVE锁禁止对表进行任何的并发修改，而且是独占锁，因此一个会话中只能获取一次。任何SQL语句都不会自动请求这个锁模式。 EXCLUSIVE EXCLUSIVE锁允许对目标表进行并发查询，但是禁止任何其他操作。这个模式只允许并发加ACCESS SHARE锁，也就是说，只有对表的读动作可以和持有这个锁模式的事务并发执行。任何SQL语句都不会在用户表上自动请求这个锁模式。然而在某些操作的时候，会在某些系统表上请求它。 ACCESS EXCLUSIVE 这个模式保证其所有者（事务）是可以访问该表的唯一事务。 ALTER TABLE，DROP TABLE，TRUNCATE，REINDEX，CLUSTER，VACUUM FULL命令会自动请求这种锁。在LOCK TABLE命令没有明确声明需要的锁模式时，它是缺省锁模式。 UPDATE EXCLUSIVE UPDATE EXCLUSIVE 锁允许并发（AUTO）VACUUM和（AUTO）ANALYZE，但不允许多个（AUTO）VACUUM并发。该参数仅8.2.1.300及以上集群版本支持。 UPDATE EXCLUSIVE锁模式仅在VACUUM语法中使用。 NOWAIT 声明LOCK TABLE不去等待任何冲突的锁释放，如果无法立即获取该锁，该命令退出并且发出一个错误信息。在不指定NOWAIT的情况下获取表级锁时，如果有其他互斥锁存在的话，则等待其他锁的释放。 LOCAL COORDINATOR ONLY 声明LOCK TABLE只在接收当前会话请求的CN上执行，而不会下发给其他CN和所有DN。该选项仅针对元数据的操作，以提高效率。该参数仅8.2.0.100以上集群版本支持。当前仅支持ACCESS SHARE锁模式，其他锁模式会报错。

数据仓库服务 GAUSSDB(DWS) DML语法

数据仓库服务 GAUSSDB(DWS)-LOCK:注意事项

注意事项 LOCK TABLE只能在一个事务块的内部有用，因为锁在事务结束时就会被释放。出现在任意事务块外面的LOCK TABLE都会报错。如果没有声明锁模式，缺省为最严格的模式ACCESS EXCLUSIVE。 LOCK TABLE ... IN ACCESS SHARE MODE需要在目标表上有SELECT权限。所有其他形式的LOCK需要UPDATE和/或DELETE权限。没有UNLOCK TABLE命令，锁总是在事务结束时释放。 LOCK TABLE只处理表级的锁，因此那些带“ROW”字样的锁模式都是有歧义的。这些模式名字通常可理解为用户试图在一个被锁定的表中获取行级的锁。同样，ROW EXCLUSIVE模式也是一个可共享的表级锁。注意，只要是涉及到LOCK TABLE ，所有锁模式都有相同的语意，区别仅在于规则中锁与锁之间是否冲突，规则请参见表1。

数据仓库服务 GAUSSDB(DWS) DML语法

数据仓库服务 GAUSSDB(DWS)-LOCK:语法格式

语法格式 1 2 3 LOCK [ TABLE ] {[ ONLY ] name [, ...]| {name [ * ]} [, ...]} [ IN {ACCESS SHARE | ROW SHARE | ROW EXCLUSIVE | SHARE UPDATE EXCLUSIVE | SHARE | SHARE ROW EXCLUSIVE | EXCLUSIVE | ACCESS EXCLUSIVE | UPDATE EXCLUSIVE} MODE ] [ NOWAIT ] [LOCAL COORDINATOR ONLY];

数据仓库服务 GAUSSDB(DWS) DML语法

数据仓库服务 GAUSSDB(DWS)-LOCK:功能描述

功能描述 LOCK TABLE获取表级锁。当自动获取引用表的命令的锁时，GaussDB(DWS)会始终使用限制最小的锁模式。如果用户需要一种更为严格的锁模式，可以使用LOCK命令。例如，某个应用是在Read Committed隔离级别上运行事务，并且需要保证表中的数据在事务运行期间保持稳定。为实现这个目的，则可以在查询之前对表使用SHARE锁模式进行锁定。这样将防止并发数据更改，并确保后续的查询可以读到已提交的持久化的数据。因为SHARE锁模式与任何写操作需要的ROW EXCLUSIVE模式冲突，并且LOCK TABLE name IN SHARE MODE语句将等到所有当前持有ROW EXCLUSIVE模式锁的事务提交或回滚后才能执行。因此，一旦获得该锁，就不会存在未提交的写操作，此外其他操作也只能等到该锁释放之后才能开始。

数据仓库服务 GAUSSDB(DWS) DML语法

MAPREDUCE服务 MRS-DELETE:示例

示例示例1： delete from h0 where column1 = 'country'; 示例2： delete from h0 where column1 IN ('country1', 'country2'); 示例3： delete from h0 where column1 IN (select column11 from sourceTable2); 示例4： delete from h0 where column1 IN (select column11 from sourceTable2 where column1 = 'xxx'); 示例5： delete from h0;

MAPREDUCE服务 MRS Hudi DML语法说明

数据湖探索 DLI-窗口:TUMBLE WINDOW扩展

TUMBLE WINDOW扩展功能描述 DLI TUMBLE函数功能增强主要包括以下功能： TUMBLE窗口周期性触发，控制延迟 TUMBLE窗口结束之前，可以根据设置的触发频率周期性地触发窗口，输出从窗口开始时间到当前周期时间窗口内的计算结果值，但不影响最终窗口输出值，从而在窗口结束前的每个周期都可以看到最新的结果。提高数据的精确性在窗口结束后，允许设置延迟时间。根据设置的延迟时间，每到达一个迟到数据，则更新窗口的输出结果注意事项若使用insert语句将结果写入sink中，则sink需要支持upsert模式。语法格式 TUMBLE(time_attr, window_interval, period_interval, lateness_interval) 语法示例例如当前time_attr属性列为：testtime，窗口时间间隔为10秒，语法示例为： TUMBLE(testtime, INTERVAL '10' SECOND, INTERVAL '10' SECOND, INTERVAL '10' SECOND)

数据湖探索 DLI 数据操作语句DML

数据湖探索 DLI-窗口:OVER WINDOW

OVER WINDOW Over Window与Group Window区别在于Over window每一行都会输出一条记录。语法格式 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 SELECT agg1(attr1) OVER ( [PARTITION BY partition_name] ORDER BY proctime|rowtime ROWS BETWEEN (UNBOUNDED|rowCOUNT) PRECEDING AND CURRENT ROW FROM TABLENAME SELECT agg1(attr1) OVER ( [PARTITION BY partition_name] ORDER BY proctime|rowtime RANGE BETWEEN (UNBOUNDED|timeInterval) PRECEDING AND CURRENT ROW FROM TABLENAME 语法说明表4 参数说明参数参数说明 PARTITION BY 指定分组的主键，每个分组各自进行计算。 ORDER BY 指定数据按processing time或event time作为时间戳。 ROWS 个数窗口。 RANGE 时间窗口。注意事项所有的聚合必须定义到同一个窗口中，即相同的分区、排序和区间。当前仅支持 PRECEDING (无界或有界) 到 CURRENT ROW 范围内的窗口、FOLLOWING 所描述的区间并未支持。 ORDER BY 必须指定于单个的时间属性。示例 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 // 计算从规则启动到目前为止的计数及总和(in proctime) insert into temp SELECT name, count(amount) OVER (PARTITION BY name ORDER BY proctime RANGE UNBOUNDED preceding) as cnt1, sum(amount) OVER (PARTITION BY name ORDER BY proctime RANGE UNBOUNDED preceding) as cnt2 FROM Orders; // 计算最近四条记录的计数及总和(in proctime) insert into temp SELECT name, count(amount) OVER (PARTITION BY name ORDER BY proctime ROWS BETWEEN 4 PRECEDING AND CURRENT ROW) as cnt1, sum(amount) OVER (PARTITION BY name ORDER BY proctime ROWS BETWEEN 4 PRECEDING AND CURRENT ROW) as cnt2 FROM Orders; // 计算最近60s的计数及总和(in eventtime),基于事件时间处理，事件时间为Orders中的timeattr字段。 insert into temp SELECT name, count(amount) OVER (PARTITION BY name ORDER BY timeattr RANGE BETWEEN INTERVAL '60' SECOND PRECEDING AND CURRENT ROW) as cnt1, sum(amount) OVER (PARTITION BY name ORDER BY timeattr RANGE BETWEEN INTERVAL '60' SECOND PRECEDING AND CURRENT ROW) as cnt2 FROM Orders;

数据湖探索 DLI 数据操作语句DML

数据湖探索 DLI-窗口:GROUP WINDOW

GROUP WINDOW 语法说明 Group Window定义在GROUP BY里，每个分组只输出一条记录，包括以下几种：分组函数在流处理表中的 SQL 查询中，分组窗口函数的 time_attr 参数必须引用一个合法的时间属性，且该属性需要指定行的处理时间或事件时间。对于批处理的 SQL 查询，分组窗口函数的 time_attr 参数必须是一个 TIMESTAMP 类型的属性。表1 分组函数表分组窗口函数说明 TUMBLE(time_attr, interval) 定义一个滚动窗口。滚动窗口把行分配到有固定持续时间（ interval ）的不重叠的连续窗口。比如，5 分钟的滚动窗口以 5 分钟为间隔对行进行分组。滚动窗口可以定义在事件时间（批处理、流处理）或处理时间（流处理）上。 HOP(time_attr, interval, interval) 定义一个跳跃的时间窗口（在 Table API 中称为滑动窗口）。滑动窗口有一个固定的持续时间（第二个 interval 参数）以及一个滑动的间隔（第一个 interval 参数）。若滑动间隔小于窗口的持续时间，滑动窗口则会出现重叠；因此，行将会被分配到多个窗口中。比如，一个大小为 15 分组的滑动窗口，其滑动间隔为 5 分钟，将会把每一行数据分配到 3 个 15 分钟的窗口中。滑动窗口可以定义在事件时间（批处理、流处理）或处理时间（流处理）上。 SESSION(time_attr, interval) 定义一个会话时间窗口。会话时间窗口没有一个固定的持续时间，但是它们的边界会根据 interval 所定义的不活跃时间所确定；即一个会话时间窗口在定义的间隔时间内没有时间出现，该窗口会被关闭。例如时间窗口的间隔时间是 30 分钟，当其不活跃的时间达到30分钟后，若观测到新的记录，则会启动一个新的会话时间窗口（否则该行数据会被添加到当前的窗口），且若在 30 分钟内没有观测到新纪录，这个窗口将会被关闭。会话时间窗口可以使用事件时间（批处理、流处理）或处理时间（流处理）。窗口辅助函数可以使用以下辅助函数选择组窗口的开始和结束时间戳以及时间属性。辅助函数必须使用与GROUP BY 子句中的分组窗口函数完全相同的参数来调用表2 窗口辅助函数表辅助函数说明 TUMBLE_START(time_attr, interval) HOP_START(time_attr, interval, interval) SESSION_START(time_attr, interval) 返回相对应的滚动、滑动和会话窗口范围内的下界时间戳。 TUMBLE_END(time_attr, interval) HOP_END(time_attr, interval, interval) SESSION_END(time_attr, interval) 返回相对应的滚动、滑动和会话窗口范围以外的上界时间戳。注意：范围以外的上界时间戳不可以在随后基于时间的操作中，作为行时间属性使用，比如基于时间窗口的join以及分组窗口或分组窗口上的聚合。 TUMBLE_ROWTIME(time_attr, interval) HOP_ROWTIME(time_attr, interval, interval) SESSION_ROWTIME(time_attr, interval) 返回的是一个可用于后续需要基于时间的操作的时间属性（rowtime attribute），比如基于时间窗口的join以及分组窗口或分组窗口上的聚合。 TUMBLE_PROCTIME(time_attr, interval) HOP_PROCTIME(time_attr, interval, interval) SESSION_PROCTIME(time_attr, interval) 返回一个可用于后续需要基于时间的操作的处理时间参数，比如基于时间窗口的join以及分组窗口或分组窗口上的聚合. 示例 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 // 每天计算SUM（金额）（事件时间）。 insert into temp SELECT name, TUMBLE_START(ts, INTERVAL '1' DAY) as wStart, SUM(amount) FROM Orders GROUP BY TUMBLE(ts, INTERVAL '1' DAY), name; // 每天计算SUM（金额）（处理时间）。 insert into temp SELECT name, SUM(amount) FROM Orders GROUP BY TUMBLE(proctime, INTERVAL '1' DAY), name; // 每个小时计算事件时间中最近24小时的SUM（数量）。 insert into temp SELECT product, SUM(amount) FROM Orders GROUP BY HOP(ts, INTERVAL '1' HOUR, INTERVAL '1' DAY), product; // 计算每个会话的SUM（数量），间隔12小时的不活动间隙（事件时间）。 insert into temp SELECT name, SESSION_START(ts, INTERVAL '12' HOUR) AS sStart, SESSION_END(ts, INTERVAL '12' HOUR) AS sEnd, SUM(amount) FROM Orders GROUP BY SESSION(ts, INTERVAL '12' HOUR), name;

数据湖探索 DLI 数据操作语句DML

分布式数据库中间件 DDM-INSERT:语法限制

语法限制不支持INSERT DELAYED...。不支持不包含拆分字段的INSERT。暂不支持PARTITION 语法，建议不要使用partition表。 INSERT操作不支持datetime（YYYY-MM-DD HH:MM:SS）中“YYYY”取值1582年及之前年份。 INSERT操作不支持插入拆分键值为DEFAULT关键字。拆分表执行INSERT操作时如果指定了自增值，只影响该插入数据的自增值。后续数据插入时如果不指定自增值，仍以原自增值为基础进行自增。不支持在VALUES中调用REPEAT函数时引用表中的列作为参数。例如： INSERT INTO T(NAME) VALUES(REPEAT(ID,3)); 使用INSERT DUPLICATE...更新拆分键时仅支持常量，不支持VALUES、LAST_INSERT_ID等函数或运算表达式。不支持INSERT DUPLICATE语句更新含GSI的拆分表。

分布式数据库中间件 DDM DML

分布式数据库中间件 DDM-INSERT:常用语法

常用语法 INSERT [INTO] tbl_name [(col_name,...)] {VALUES | VALUE} ({expr },...),(...),... [ ON DUPLICATE KEY UPDATE col_name=expr [, col_name=expr] ... ] OR INSERT [INTO] tbl_name SET col_name={expr | DEFAULT}, ... [ ON DUPLICATE KEY UPDATE col_name=expr [, col_name=expr] ... ]

分布式数据库中间件 DDM DML

数据湖探索 DLI-集合操作:Union/Union ALL/Intersect/Except

Union/Union ALL/Intersect/Except 语法格式 1 query UNION [ ALL ] | Intersect | Except query 语法说明 UNION返回多个查询结果的并集。 Intersect返回多个查询结果的交集。 Except返回多个查询结果的差集。注意事项集合运算是以一定条件将表首尾相接，所以其中每一个SELECT语句返回的列数必须相同，列的类型一定要相同，列名不一定要相同。 UNION默认是去重的，UNION ALL是不去重的。示例输出Orders1和Orders2的并集，不包含重复记录。 1 2 insert into temp SELECT * FROM Orders1 UNION SELECT * FROM Orders2;

数据湖探索 DLI 数据操作语句DML

数据湖探索 DLI-集合操作:IN

IN 语法格式 1 2 3 SELECT [ ALL | DISTINCT ] { * | projectItem [, projectItem ]* } FROM tableExpression WHERE column_name IN (value (, value)* ) | query 语法说明 IN操作符允许在where子句中规定多个值。如果表达式在给定的表子查询中存在，则返回 true 。注意事项子查询表必须由单个列构成，且该列的数据类型需与表达式保持一致。示例输出Orders中NewProducts中product的user和amount信息。 1 2 3 4 5 insert into temp SELECT user, amount FROM Orders WHERE product IN ( SELECT product FROM NewProducts );

数据湖探索 DLI 数据操作语句DML

MAPREDUCE服务 MRS-INSERT:描述

描述向表中插入新的数据行。如果指定了列名列表，那么这些列名列表必须与query语句产生列列表名完全匹配。表中不在列名列表中的每一列，其值会设置为null。如果没有指定列名列表，则query语句产生的列必须与将要插入的列完全匹配。使用insert into时，会往表中追加数据，而使用insert overwrite时，如果表属性“auto.purge”被设置为“true”，直接删除原表数据，再写入新的数据。如果对象表是分区表时，insert overwrite会删除对应分区的数据而非所有数据。 insert into后面的table关键字为可选，以兼容hive语法。

MAPREDUCE服务 MRS DML 语法

MAPREDUCE服务 MRS-INSERT:语法

语法 INSERT { INTO | OVERWRITE } [TABLE] table_name [(column_list)] [ PARTITION (partition_clause)] {select_statement | VALUES (value [, value ...]) [, (value [, value ...]) ...] } FROM from_statement INSERT OVERWRITE TABLE tablename1 [PARTITION (partcol1=val1, partcol2=val2 ...)] select_statement FROM from_statement INSERT INTO TABLE tablename1 [PARTITION (partcol1=val1, partcol2=val2 ...) select_statement

MAPREDUCE服务 MRS DML 语法

云服务器内容精选

DML

7*24

备案

专业服务

退订

建议反馈

售前咨询热线