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addColumn(familyName, qualifier[0]); get.addColumn(familyName, qualifier[1]); // Submit a get request. Result result = table.get(get);
全局二级索引API 使用全局索引的API都在类“org.apache.hadoop.hbase.hindex.global.GlobalIndexAdmin”中，相关接口介绍如下： 操作 接口 描述 添加索引 addIndices() 将索引添加到没有数据的表中。调用此接口会将用
GRANT CREATE ON *.* TO role1 ON CLUSTER default_cluster; 授予test_db库下创建表权限。 GRANT CREATE TABLE ON test_db.* TO role1; 授予全部删除（库、表）权限。 GRANT DROP
sha256_password BY 'password'; 给用户分配角色。 GRANT role1, role2 TO new_user ON CLUSTER default_cluster; 撤销分配角色。 REVOKE role1 FROM user ON CLUSTER default_cluster;
删除表 功能介绍 删除在创建表中创建的副本表和分布式表。 语句1：使用drop table将集群中的本地表删除。 语句2：使用drop table将集群中的分布式表删除。 样例代码 private void dropTable(String databaseName, String
"); } 解释 （1）创建表描述符。 （2）创建列族描述符。 （3）添加列族描述符到表描述符中。 （4）获取Admin对象，Admin提供了建表、创建列族、检查表是否存在、修改表结构和列族结构以及删除表等功能。 （5）调用Admin的建表方法。 注意事项 注[1] 可以设置列族的压缩方式，代码片段如下：
a modifyTable request. admin.modifyTable(tableName, htd); //注[1] // Enable the table to get the table online after modifying the
(int i = 0; i < batchRows; i++) { preparedStatement.setString(1, "xxx_" + (i + j * 10)); preparedStatement.setInt(2, ((int) (Math
开发思路 功能分解 根据典型场景说明中的业务进行功能分解，需要开发的功能点如下： 表1 冷热分离功能 步骤 代码实现 步骤1：创建ClickHouse冷热分离表。 请参见创建ClickHouse冷热分离数据表。 步骤2：插入数据。 请参见插入验证数据。 步骤3：查询插入的数据。 请参见查询插入数据。
冷热分离概述 海量大数据场景下，随着业务和数据量的不断增长，数据存储与消耗的资源也日益增长。根据业务系统中用户对不同时期数据的不同使用需求，对膨胀的数据本身进行“冷热”分级管理，不仅可以提高数据分析性能还能降低业务成本。 背景 在数据分析的实际场景中，冷热数据面临着不同的查询频次
创建表 功能介绍 如下示例中通过on cluster语句在集群的所有Server节点创建分布式表和本地表。 createSql为本地表，createDisSql为基于本地表的分布式表。 样例代码 private void createTable(String databaseName
disableTable(tableName); // Delete table. admin.deleteTable(tableName);//注[1] } LOG.info("Drop table successfully."); } catch (IOException
概述 多源数据目录（Multi-Catalog）是Doris 1.2.0版本中推出的功能，旨在能够更方便对接外部数据目录，以增强Doris的数据湖分析和联邦数据查询能力。 在之前的Doris版本中，用户数据只有两个层级：Database和Table。当我们需要连接一个外部数据目录
创建库 功能介绍 如下示例中通过on cluster语句在集群的所有Server节点创建数据库。 其中数据库名定义在clickhouse-example.properties文件的databaseName字段。 样例代码 private void createDatabase(String
hot_cold_table ( `f1` String, `f2` String, `f3` Int64, `f4` Float64, `date` Date ) ENGINE = MergeTree() PARTITION BY date ORDER BY f1 SETTINGS storage_policy
最佳实践 因为数据模型在建表时就已经确定，且无法修改。所以，选择一个合适的数据模型非常重要。 数据模型选择 Doris数据模型上目前分为三类：AGGREGATE KEY，UNIQUE KEY，DUPLICATE KEY。三种模型中数据都是按KEY进行排序。 Aggregate模型。
8192; 给DB_table1增加列test。 ALTER TABLE DB_table1 ADD COLUMN test String DEFAULT 'defaultvalue'; 查表。 desc DB_tables; 修改表DB_table1列Year类型为UInt8。 ALTER
DB.table1 ON CLUSTER default_cluster (id Int16,name String) ENGINE = MergeTree() ORDER BY (id); 插入数据。 insert into DB.table1 values(1,'X'),(2
num)。 一个表的Tablet数量，在不考虑扩容的情况下，推荐略多于整个集群的磁盘数量。 单个Tablet的数据量理论上没有上下界，但建议在1G-10G的范围内。如果单个Tablet数据量过小，则数据的聚合效果不佳，且元数据管理压力大。如果数据量过大，则不利于副本的迁移、补齐，且会增加Schema
Specify RowKey. byte[] rowKey = Bytes.toBytes("Shenzhen#Longgang#2017/7/1 03:00:00"); Table table = null; try { // Create the Table instance
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