华为云用户手册

语法格式 将SELECT查询结果插入到表中： 1 2 3 4 5 6 7 INSERT INTO DLI _TABLE SELECT field1,field2... [FROM DLI_TEST] [WHERE where_condition] [LIMIT num] [GROUP BY field] [ORDER BY field] ...; 将某条数据插入到表中： 1 2 INSERT INTO DLI_TABLE VALUES values_row [, values_row ...];

示例6：创建textfile格式的非分区表，并设置ROW FORMAT 示例说明：本例创建名为table4的textfile类型的非分区表，并设置ROW FORMAT相关格式（ROW FORMAT功能只支持textfile类型的表）。 字段（Fields）是表格中的列，每个字段有一个名称和数据类型，表中字段之间以'/'分隔。 集合项（COLLECTION ITEMS）指的是一组数据中的元素，可以是数组、列表或集合等，table4中集合项以'$'分隔。 映射键（MAP KEYS）是一种键值对的数据结构，用于存储一组相关联的数据，表中Map键以'#'分隔。 行（Rows）表格中的行，每一行包含一组字段值，表中行以'\n'结束（注意，只支持用'\n'作为行分隔符）。 NULL表示缺少值或未知值的特殊值。在表格中，NULL表示该字段没有值或该值未知。如果数据中存在null值，则用字符串“null”表示。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 CREATE TABLE IF NOT EXISTS table4 ( col_1 STRING, col_2 INT ) STORED AS TEXTFILE ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '/' COLLECTION ITEMS TERMINATED BY '$' MAP KEYS TERMINATED BY '#' LINES TERMINATED BY '\n' NULL DEFINED AS 'NULL';

示例1：创建DLI非分区表 示例说明：创建名为table1的DLI非分区表，并用STORED AS关键字指定该表的存储格式为orc格式。 在您的实际使用中，可以将DLI表存储为textfile, avro, orc, sequencefile, rcfile, parquet等类型。 1 2 3 4 5 CREATE TABLE IF NOT EXISTS table1 ( col_1 STRING, col_2 INT ) STORED AS orc;

示例5：创建DLI分区表，自定义表的TBLPROPERTIES参数 示例说明：本例创建名为table3并以col_3为分区依据的DLI分区表。在TBLPROPERTIES中配置dli.multi.version.enable、comment、orc.compress和auto.purge。 dli.multi.version.enable：本例配置为true，即代表开启DLI数据多版本功能，用于表数据的备份与恢复。 comment：表描述信息，TBLPROPERTIES内的描述信息支持后续修改。 orc.compress：指定orc存储的压缩方式，本例定义为ZLIB。 auto.purge：本例配置为true，即删除或者覆盖的数据会不经过回收站，直接被删除。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 CREATE TABLE IF NOT EXISTs table3 ( col_1 STRING, col_2 STRING ) PARTITIONED BY (col_3 DATE) STORED AS rcfile TBLPROPERTIES ( dli.multi.version.enable = true, comment = 'Created by dli', orc.compress = 'ZLIB', auto.purge = true );

关键字 IF NOT EXISTS：指定该关键字以避免表已经存在时报错。 COMMENT：字段或表描述。 PARTITIONED BY：指定分区字段。 ROW FORMAT：行数据格式。 STORED AS：指定所存储的文件格式，当前该关键字只支持指定TEXTFILE, AVRO, ORC, SEQUENCEFILE, RCFILE, PARQUET几种格式。创建DLI表时必须指定此关键字。 TBLPROPERTIES：用于为表添加key/value的属性。 在表存储格式为PARQUET时，可以通过指定TBLPROPERTIES(parquet.compression = 'zstd')来指定表压缩格式为zstd。 AS：使用CTAS创建表。

参数说明 表1 参数描述 参数 是否必选 描述 db_name 否 Database名称。 由字母、数字和下划线（_）组成。不能是纯数字，且不能以数字和下划线开头。 table_name 是 Database中的表名。 由字母、数字和下划线（_）组成。不能是纯数字，且不能以数字和下划线开头。匹配规则为：^(?!_)(?![0-9]+$)[A-Za-z0-9_$]*$。如果特殊字符需要使用单引号（''）包围起来。 col_name 是 列字段名称。 列字段由字母、数字和下划线（_）组成。不能是纯数字，且至少包含一个字母。 列名为大小写不敏感，即不区分大小写。 col_type 是 列字段的数据类型。数据类型为原生类型。 请参考原生数据类型。 col_comment 否 列字段描述。仅支持字符串常量。 row_format 是 行数据格式。row format功能只支持textfile类型的表。 file_format 是 DLI表数据存储格式：支持textfile, avro, orc, sequencefile, rcfile, parquet。 table_comment 否 表描述。仅支持字符串常量。 key = value 否 设置TBLPROPERTIES具体属性和值。 在表存储格式为PARQUET时，可以通过指定TBLPROPERTIES(parquet.compression = 'zstd')来指定表压缩格式为zstd。 select_statement 否 用于CTAS命令，将源表的select查询结果或某条数据插入到新创建的DLI表中。

示例2：创建DLI分区表 示例说明：创建一个名为student的分区表，该分区表使用院系编号（facultyNo）和班级编号（classNo）进行分区，该student表会同时按照不同的院系编号（facultyNo）和不同的班级编号（classNo）分区。 在实际的使用过程中，您可以选择合适的分区字段并将其添加到PARTITIONED BY关键字后。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 CREATE TABLE IF NOT EXISTS student( id int, name STRING ) STORED AS avro PARTITIONED BY ( facultyNo INT, classNo INT );

注意事项 CTAS建表语句不能指定表的属性。 Hive DLI表不支持在建表时指定多字符的分隔符。 关于分区表的使用说明： 创建分区表时，PARTITONED BY中指定分区列必须是不在表中的列，且需要指定数据类型。分区列支持string, boolean, tinyint, smallint, short, int, bigint, long, decimal, float, double, date, timestamp等hive开源支持的类型。 支持指定多个分区字段，分区字段只需在PARTITIONED BY关键字后指定，不能像普通字段一样在表名后指定，否则将出错。 单表分区数最多允许200000个。 Spark 3.3及以上版本支持使用Hive语法的CTAS语句创建分区表。

语法格式 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 CREATE TABLE [IF NOT EXISTS] [db_name.]table_name [(col_name1 col_type1 [COMMENT col_comment1], ...)] [COMMENT table_comment] [PARTITIONED BY (col_name2 col_type2, [COMMENT col_comment2], ...)] [ROW FORMAT row_format] STORED AS file_format [TBLPROPERTIES (key = value)] [AS select_statement]; row_format: : SERDE serde_cls [WITH SERDEPROPERTIES (key1=val1, key2=val2, ...)] | DELIMITED [FIELDS TERMINATED BY char [ESCAPED BY char]] [COLLECTION ITEMS TERMINATED BY char] [MAP KEYS TERMINATED BY char] [LINES TERMINATED BY char] [NULL DEFINED AS char]

语法格式 1 2 3 4 5 6 7 8 CREATE SINK STREAM stream_id (attr_name attr_type (',' attr_name attr_type)* ) WITH ( type = "dds", username = "", password = "", db_url = "", field_names = "" );

示例 将流qualified_cars 的数据输出到文档数据库collectionTest。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 CREATE SINK STREAM qualified_cars ( car_id STRING, car_owner STRING, car_age INT, average_speed INT, total_miles INT ) WITH ( type = "dds", region = "xxx", db_url = "192.168.0.8:8635,192.168.0.130:8635/dbtest/collectionTest", username = "xxxxxxxxxx", password = "xxxxxxxxxx", field_names = "car_id,car_owner,car_age,average_speed,total_miles", batch_insert_data_num = "10" );

关键字 表1 关键字说明 参数 是否必选 说明 type 是 输出通道类型，dds表示输出到文档数据库服务中。 username 是 数据库连接用户名。 password 是 数据库连接密码。 db_url 是 DDS实例的访问地址，形如：ip1:port,ip2:port/database/collection。 field_names 是 待插入数据字段的key，具体形式如："f1,f2,f3"，并且保证与sink中数据列一一对应。 batch_insert_data_num 否 表示一次性批量写入的数据量，值必须为正整数，默认值为10。

前提条件 请务必确保您的账户下已在文档数据库服务（DDS）里创建了DDS实例。 如何创建DDS实例，请参考《文档数据库服务快速入门》中“快速购买文档数据库实例”章节。 目前仅支持未开启SSL认证的集群实例，不支持副本集与单节点的类型实例。 该场景作业需要运行在DLI的独享队列上，请确保已创建DLI独享队列。 关于如何创建DLI独享队列，在购买队列时，选择“按需计费”，勾选“专属资源模式”即可。具体操作请参见《 数据湖探索 用户指南》中创建队列章节。 确保DLI独享队列与DDS集群建立跨源连接，且用户可以根据实际所需设置相应安全组规则。 如何建立增强型跨源连接，请参考《 数据湖 探索用户指南》中增强型跨源连接章节。 如何设置安全组规则，请参见《虚拟私有云用户指南》中“安全组”章节。

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;

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。若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 );

示例 RDS表用于与输入流连接。 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 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 CREATE TABLE car_infos ( car_id STRING, car_owner STRING, car_brand STRING, car_price INT, proctime as PROCTIME() ) WITH ( 'connector.type' = 'dis', 'connector.region' = 'cn-north-1', 'connector.channel' = 'disInput', 'format.type' = 'csv' ); CREATE TABLE db_info ( car_id STRING, car_owner STRING, car_brand STRING, car_price INT ) WITH ( 'connector.type' = 'gaussdb', 'connector.driver' = 'org.postgresql.Driver', 'connector.url' = 'jdbc:gaussdb://xx.xx.xx.xx:8000/xx', 'connector.table' = 'car_info', 'connector.username' = 'xx', 'connector.password' = 'xx', 'connector.lookup.cache.max-rows' = '10000', 'connector.lookup.cache.ttl' = '24h' ); CREATE TABLE audi_cheaper_than_30w ( car_id STRING, car_owner STRING, car_brand STRING, car_price INT ) WITH ( 'connector.type' = 'dis', 'connector.region' = 'cn-north-1', 'connector.channel' = 'disOutput', 'connector.partition-key' = 'car_id,car_owner', 'format.type' = 'csv' ); INSERT INTO audi_cheaper_than_30w SELECT a.car_id, b.car_owner, b.car_brand, b.car_price FROM car_infos as a join db_info FOR SYSTEM_TIME AS OF a.proctime AS b on a.car_id = b.car_id;

语法格式 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 create table dwsSource ( attr_name attr_type (',' attr_name attr_type)* ) with ( 'connector.type' = 'gaussdb', 'connector.url' = '', 'connector.table' = '', 'connector.username' = '', 'connector.password' = '' );

参数说明 表1 参数说明 参数 是否必选 说明 connector.type 是 connector类型，需配置为'gaussdb' connector.url 是 jdbc连接地址，格式为：jdbc:postgresql://${ip}:${port}/${dbName} 。 connector.table 是 读取数据库中的数据所在的表名 connector.driver 否 jdbc连接驱动，默认为: org.postgresql.Driver。 connector.username 否 数据库认证用户名，需要和'connector.password'一起配置 connector.password 否 数据库认证密码，需要和'connector.username'一起配置 connector.read.partition.column 否 用于对输入进行分区的列名 与connector.read.partition.lower-bound、connector.read.partition.upper-bound、 connector.read.partition.num必须同时存在或者同时不存在 connector.read.partition.lower-bound 否 第一个分区的最小值 与connector.read.partition.column、connector.read.partition.upper-bound、 connector.read.partition.num必须同时存在或者同时不存在 connector.read.partition.upper-bound 否 最后一个分区的最大值 与connector.read.partition.column、connector.read.partition.lower-bound、 connector.read.partition.num必须同时存在或者同时不存在 connector.read.partition.num 否 分区的个数 与connector.read.partition.column、connector.read.partition.upper-bound、 connector.read.partition.upper-bound必须同时存在或者同时不存在 connector.read.fetch-size 否 每次从数据库拉取数据的行数。默认值为0，表示忽略该提示 connector.lookup.cache.max-rows 否 维表配置，缓存的最大行数，超过该值时，最先添加的数据将被标记为过期。-1表示不使用缓存。 connector.lookup.cache.ttl 否 维表配置，缓存超时时间，超过该时间的数据会被剔除。格式为：{length value}{time unit label}，如123ms, 321s，支持的时间单位包括: d,h,min,s,ms等，默认为ms。 connector.lookup.max-retries 否 维表配置，数据拉取最大重试次数，默认为3。

示例 从Redis中读取数据。 create table redisSource( car_id STRING, car_owner STRING, car_brand STRING, car_speed INT ) with ( 'connector.type' = 'redis', 'connector.host' = 'xx.xx.xx.xx', 'connector.port' = '6379', 'connector.password' = 'xx', 'connector.table-name' = 'car_info' );

参数说明 表1 参数说明 参数 是否必选 说明 connector.type 是 connector类型，对于redis，需配置为'redis'。 connector.host 是 redis连接地址。 connector.port 是 redis连接端口。 connector.password 否 redis认证密码。 connector.deploy-mode 否 redis部署模式，支持standalone/cluster，默认standalone。 connector.table-name 否 table存储模式下必配，redis中存储表名。在table存储模式下，数据将以hash类型存储到redis，其中key为：${table-name}:${ext-key}，field名为列名。 说明： table存储模式：将connector.table-name、connector.key-column作为redis的key。redis的hash类型，每个key对应一个hashmap，hashmap的hashkey为源表的字段名，hashvalue为源表的字段值。 connector.use-internal-schema 否 table存储模式下可配置，是否使用redis中已存在schema，默认为false。 connector.key-column 否 table存储模式下可配置，将该字段值作为redis中的ext-key，未配置时，ext-key为生成的uuid。

语法格式 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 create table dwsSource ( attr_name attr_type (',' attr_name attr_type)* (',' watermark for rowtime_column_name as watermark-strategy_expression) ) with ( 'connector.type' = 'redis', 'connector.host' = '', 'connector.port' = '' );

示例 DataSource语法新建test_datasource_lifecycle表，生命周期为100天 1 2 3 CREATE TABLE test_datasource_lifecycle(id int) USING parquet TBLPROPERTIES( "dli.lifecycle.days"=100); Hive语法新建test_hive_lifecycle表，生命周期为100天。 1 2 3 CREATE TABLE test_hive_lifecycle(id int) stored as parquet TBLPROPERTIES( "dli.lifecycle.days"=100); DataSource语法新建test_datasource_lifecycle_obs表，生命周期为100天，过期时默认删除数据且数据备份至目录'obs://dli-test/'。 1 2 3 4 CREATE TABLE test_datasource_lifecycle_obs(name string, id int) USING parquet OPTIONS (path "obs://dli-test/xxx") TBLPROPERTIES( "dli.lifecycle.days"=100, "external.table.purge"='true', "dli.lifecycle.trash.dir"='obs://dli-test/Lifecycle-Trash' ); Hive语法新建test_hive_lifecycle_obs表，生命周期为100天，过期时默认删除数据且数据备份至目录'obs://dli-test/'。 1 2 3 4 CREATE TABLE test_hive_lifecycle_obs(name string, id int) STORED AS parquet LOCATION 'obs://dli-test/xxx' TBLPROPERTIES( "dli.lifecycle.days"=100, "external.table.purge"='true', "dli.lifecycle.trash.dir"='obs://dli-test/Lifecycle-Trash' );

参数说明 表1 参数说明 参数名称 是否必选 参数说明 table_name 是 需要设置生命周期的表名。 dli.lifecycle.days 是 设置的生命周期时间，只能为正整数，单位为天。 external.table.purge 否 仅OBS表支持配置该参数。 是否需要在删除表或分区时，清除path路径下的数据。默认不删除。 设置'external.table.purge'='true'时： 非分区OBS表配置删除文件后，表目录也会删除。 分区OBS表自定义分区数据也会删除。 dli.lifecycle.trash.dir 否 仅OBS表支持配置该参数。 设置'external.table.purge'='true'时，清除数据的备份目录，默认七天后删除备份数据。

表的回收规则 在创建表时通过TBLPROPERTIES指定表的生命周期。 非分区表 如果表是非分区表，根据每张表的最后修改时间，经过生命周期时间后判断是否要回收此表。 分区表 如果是分区表，则根据各分区的最后一次表数据被修改的时间（LAST_AC CES S_TIME）判断该分区是否该被回收。分区表的最后一个分区被回收后，该表不会被删除。 分区表不支持设置分区级的生命周期，仅支持表级别的生命周期管理。 生命周期回收为每天定时启动，扫描全量分区。 生命周期回收为每天定时启动，扫描全量分区的最后一次表数据被修改的时间（LAST_ACCESS_TIME）需要超过生命周期指定的时间才回收。 假设某个分区表生命周期为1天，该分区数据最后一次被修改的时间是2023年05月20日15时。如果在2023年05月20日15时之前扫描此表（不到一天），则不会回收表分区。如果2023年05月20日回收扫描时发现表分区最后一次表数据被修改的时间（LAST_ACCESS_TIME）超过生命周期指定的时间，则上述分区会被回收。 生命周期主要提供定期回收表或分区的功能，每天根据服务的繁忙程度，不定时回收。不能确保表或分区的生命周期到期后，立刻被回收。 删除表后，表的所有属性信息全部会删除，包括生命周期。新建同名表后，表的生命周期以新设置的属性为准。

语法格式 DataSource语法创建DLI表 CREATE TABLE table_name(name string, id int) USING parquet TBLPROPERTIES( "dli.lifecycle.days"=1 ); Hive语法创建DLI表 CREATE TABLE table_name(name string, id int) stored as parquet TBLPROPERTIES( "dli.lifecycle.days"=1 ); DataSource语法创建OBS表 CREATE TABLE table_name(name string, id int) USING parquet OPTIONS (path "obs://dli-test/table_name") TBLPROPERTIES( "dli.lifecycle.days"=1, "external.table.purge"='true', "dli.lifecycle.trash.dir"='obs://dli-test/Lifecycle-Trash' ); Hive语法创建OBS表 1 2 3 4 CREATE TABLE table_name(name string, id int) STORED AS parquet LOCATION 'obs://dli-test/table_name' TBLPROPERTIES( "dli.lifecycle.days"=1, "external.table.purge"='true', "dli.lifecycle.trash.dir"='obs://dli-test/Lifecycle-Trash' );

批作业SQL常用配置项说明 本章节为您介绍DLI 批作业SQL语法的常用配置项。 表1 常用配置项 名称 默认值 描述 spark.sql.files.maxRecordsPerFile 0 要写入单个文件的最大记录数。如果该值为零或为负，则没有限制。 spark.sql.shuffle.partitions 200 为连接或聚合过滤数据时使用的默认分区数。 spark.sql.dynamicPartitionOverwrite.enabled false 当前配置设置为“false”时，DLI在覆盖写之前，会删除所有符合条件的分区。例如，分区表中有一个“2021-01”的分区，当使用INSERT OVERWRITE语句向表中写入“2021-02”这个分区的数据时，会把“2021-01”的分区数据也覆盖掉。 当前配置设置为“true”时，DLI不会提前删除分区，而是在运行时覆盖那些有数据写入的分区。 spark.sql.files.maxPartitionBytes 134217728 读取文件时要打包到单个分区中的最大字节数。 spark.sql.badRecordsPath - Bad Records的路径。 spark.sql.legacy.correlated.scalar.query.enabled false 该参数设置为true： 当子查询中数据不重复的情况下，执行关联子查询，不需要对子查询的结果去重。 当子查询中数据重复的情况下，执行关联子查询，会提示异常，必须对子查询的结果做去重处理，比如max(),min()。 该参数设置为false： 不管子查询中数据重复与否，执行关联子查询时，都需要对子查询的结果去重，比如max(),min()，否则提示异常。 spark.sql.keep.distinct.expandThreshold - 参数说明： 对于包含count(distinct)的多维分析（with cube）的查询场景，spark典型的执行计划是将cube使用expand算子来实现，但该操作会导致查询膨胀，为了避免出现查询膨胀，建议执行如下配置： spark.sql.keep.distinct.expandThreshold： 默认值：-1，即使用Spark默认的expand算子。 设置具体数值：即代表定义了查询膨胀的阈值（例如512），超过该阈值count(distinct) 使用distinct聚合算子来执行，不再使用expand算子。 spark.sql.distinct.aggregator.enabled：强制使用distinct聚合算子的开关。配置为true时不再根据spark.sql.keep.distinct.expandThreshold来判断。 适用场景：包含count(distinct)的多维分析（with cube）的查询场景，可能包含多个count(distinct)，且包含cube/roll up 典型场景示例： SELECT a1, a2, count(distinct b), count(distinct c) FROM test_distinct group by a1, a2 with cube spark.sql.distinct.aggregator.enabled false spark.sql.optimizer.dynamicPartitionPruning.enabled true 该配置项用于启用或禁用动态分区修剪。在执行SQL查询时，动态分区修剪可以帮助减少需要扫描的数据量，提高查询性能。 配置为true时，代表启用动态分区修剪，SQL会在查询中自动检测并删除那些不满足WHERE子句条件的分区，适用于在处理具有大量分区的表时。 如果SQL查询中包含大量的嵌套left join操作，并且表有大量的动态分区时，这可能会导致在数据解析时消耗大量的内存资源，导致Driver节点的内存不足，并触发频繁的Full GC。 在这种情况下，可以配置该参数为false即禁用动态分区修剪优化，有助于减少内存使用，避免内存溢出和频繁的Full GC。 但禁用此优化可能会降低查询性能，禁用后Spark将不会自动修剪掉那些不满足条件的分区。 父主题： Spark SQL语法参考（即将下线）

语法格式 1 2 3 4 5 CREATE FUNCTION [db_name.]function_name AS class_name [USING resource,...] resource: : JAR file_uri 或 1 2 3 4 5 CREATE OR REPLACE FUNCTION [db_name.]function_name AS class_name [USING resource,...] resource: : JAR file_uri

示例 为了便于理解删除分区语句的使用方法，本节示例为您提供源数据，基于源数据提供删除分区的操作示例。 使用DataSource语法创建一个OBS表分区表。 创建了一个名为student的OBS分区表，表中有学生学号（id），学生姓名（name），学生院系编号（facultyNo）和学生班级编号（classNo），该表使用学生院系编号（facultyNo）和学生班级编号（classNo）进行分区。 1 2 3 4 5 6 7 8 create table if not exists student ( id int, name STRING, facultyNo int, classNo INT) using csv options (path 'obs://bucketName/filePath') partitioned by (faculytNo, classNo); 在表格中插入分区数据。 利用插入数据中的内容，可以插入以下数据 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 27 INSERT into student partition (facultyNo = 10, classNo = 101) values (1010101, "student01"), (1010102, "student02"); INSERT into student partition (facultyNo = 10, classNo = 102) values (1010203, "student03"), (1010204, "student04"); INSERT into student partition (facultyNo = 20, classNo = 101) values (2010105, "student05"), (2010106, "student06"); INSERT into student partition (facultyNo = 20, classNo = 102) values (2010207, "student07"), (2010208, "student08"); INSERT into student partition (facultyNo = 20, classNo = 103) values (2010309, "student09"), (2010310, "student10"); INSERT into student partition (facultyNo = 30, classNo = 101) values (3010111, "student11"), (3010112, "student12"); INSERT into student partition (facultyNo = 30, classNo = 102) values (3010213, "student13"), (3010214, "student14"); 查看分区。 利用查看指定表所有分区中的内容，可以查看相关的分区内容。 示例代码如下： SHOW partitions student; 表2 表数据示例 facultyNo classNo facultyNo=10 classNo=101 facultyNo=10 classNo=102 facultyNo=20 classNo=101 facultyNo=20 classNo=102 facultyNo=20 classNo=103 facultyNo=30 classNo=101 facultyNo=30 classNo=102 删除分区。 示例1：指定多个筛选条件删除分区 本示例删除facultyNo为20，classNo为103的分区； 如需按指定筛选条件删除分区请参考指定筛选条件删除分区（只支持OBS表）。 示例代码如下： ALTER TABLE student DROP IF EXISTS PARTITION (facultyNo=20, classNo=103); 重新利用第三步中的方法查看表中的分区，可以看到该分区被删除： SHOW partitions student; 示例2：指定单个筛选条件删除分区 本示例删除facultyNo为30的分区；在插入数据的过程中可以了解到，facultyNo为30的分区有两个。 如需按指定筛选条件删除分区请参考指定筛选条件删除分区（只支持OBS表）。 示例代码如下： ALTER TABLE student DROP IF EXISTS PARTITION (facultyNo = 30); 执行后结果： 表3 表数据示例 facultyNo classNo facultyNo=10 classNo=101 facultyNo=10 classNo=102 facultyNo=20 classNo=101 facultyNo=20 classNo=102 facultyNo=20 classNo=103

参数说明 表1 参数描述 参数 描述 db_name Database名称，由字母、数字和下划线（_）组成。不能是纯数字，且不能以下划线开头。 table_name Database中的表名，由字母、数字和下划线（_）组成。不能是纯数字，且不能以下划线开头。匹配规则为：^(?!_)(?![0-9]+$)[A-Za-z0-9_$]*$。如果特殊字符需要使用单引号（''）包围起来。 partition_specs 分区信息，key=value形式，key为分区字段，value为分区值。若分区字段为多个字段，可以不包含所有的字段，会删除匹配上的所有分区。“partition_specs”中的参数默认带有“( )”，例如：PARTITION (facultyNo=20, classNo=103);。

个性化分析场景 场景简介：企业业务需求的多样化催生出对特定BI功能的需求，除了基础的数据查询和可视化分析，DataArts Insight提供了多种DataArts Insight能力，提供不同的数据视图和报表，以满足不同工作职责的用户需求实现个性化分析。 痛点：报表需求多、变化快，分析成本高，需求响应慢；BI使用门槛高，业务人员难上手。 优势：智能分析助手，自然语言交互的BI自助分析，无论是业务人员还是技术人员都能轻松获取和分析数据。