Справочники

Текущая версия TCS поддерживает взаимодействие по HTTP-адресам /sql и /insert.

HTTP-адрес /sql используется как альтернатива SQL-драйверам для выполнения всех поддерживаемых SQL-запросов.

Тело запроса должно содержать SQL-оператор, например запрос SELECT:

 
SELECT * FROM catalog.schema.table WHERE column1=1"

Массив описаний выбранных объектов:

 
[  {    "column1": "2024-03-13T10:14:08",    "column0": "1",    "column2": false,    "column3": "alice"  }]

HTTP-адрес /insert используется для выполнения запросов на вставку как более быстрая альтернатива SQL-драйверам и HTTP-адресу /sql.

HTTP-адрес должен содержать имя таблицы (/$name).

Тело запроса должно содержать массив описаний вставляемых объектов. См. подробнее в разделе Вставка данных через /insert.

Пример:

 
[    {"col1": 0, "col2": false},    {"col1": 1, "col2": true}]

Ниже приводится список всех параметров, которые поддерживаются в заголовках HTTP-запросов к TCS.

Инструкция SELECT сканирует данные из таблиц и возвращают 0 или более строк.

Имена столбцов в запросах следует писать только строчными буквами.

Поддерживается следующий синтаксис запросов:

 
[WITH with_query [, …] ]SELECT [ ALL | DISTINCT ] expression [, …][FROM from_item [, …] ][JOIN join_item [, …] ][WHERE condition ][GROUP BY grouping_element [, …] ][HAVING condition][FILTER (WHERE condition) ][UNION [ ALL | select ][ORDER BY expression [ ASC | DESC ][, …] ][LIMIT count ][CASE [expression] WHEN conditions [ELSE expression] END]

Оператор WITH позволяет именовать запросы и в дальнейшем ссылаться на них по имени.

 
WITH x AS (SELECT a, MAX(b) AS b FROM t GROUP BY a)SELECT a, b FROM x;

Пример:

 
SELECT a, b, a + b FROM table

В запрос можно добавлять квантификатор DISTINCT, чтобы возвращались только не совпадающие строки.

По умолчанию используется квантификатор ALL, который возвращает все строки.

 
SELECT DISTINCT person, age FROM employees

Пример:

 
SELECT t.a FROM table AS t

Пример:

 
SELECT a FROM table WHERE a > 10

Поддерживаются INNER JOIN, LEFT OUTER JOIN, RIGHT OUTER JOIN, FULL OUTER JOIN, NATURAL JOIN, CROSS JOIN.

Дальнейшие примеры основаны на этой таблице:

 
select * from x;+----------+----------+| column_1 | column_2 |+----------+----------+| 1        | 2        |+----------+----------+

С помошью ключевых слов JOIN или INNER JOIN задается соединение, в которое входят только те строки, которые присутствуют в обеих таблицах.

 
select * from x inner join y ON x.column_1 = y.column_1;+----------+----------+----------+----------+| column_1 | column_2 | column_1 | column_2 |+----------+----------+----------+----------+| 1        | 2        | 1        | 2        |+----------+----------+----------+----------+

С помошью ключевых слов LEFT JOIN или LEFT OUTER JOIN задается соединение, в которое входят все строки из левой таблицы, даже если для них нет таких же строк в правой таблице.

Для строк, у которых нет совпадений в правой таблице, проставляются значения null в правой части итоговой таблицы.

 
select * from x left join y ON x.column_1 = y.column_2;+----------+----------+----------+----------+| column_1 | column_2 | column_1 | column_2 |+----------+----------+----------+----------+| 1        | 2        |          |          |+----------+----------+----------+----------+

С помошью ключевых слов RIGHT JOIN или RIGHT OUTER JOIN задается соединение, в которое входят все строки из правой таблицы, даже если для них нет таких же строк в левой таблице.

Для строк, у которых нет совпадений в левой таблице, проставляются значения null в левой части итоговой таблицы.

 
select * from x right join y ON x.column_1 = y.column_2;+----------+----------+----------+----------+| column_1 | column_2 | column_1 | column_2 |+----------+----------+----------+----------+|          |          | 1        | 2        |+----------+----------+----------+----------+

С помошью ключевых слов FULL JOIN или FULL OUTER JOIN задается соединение, в которое входят сразу все результаты LEFT OUTER JOIN и RIGHT OUTER JOIN.

В него попадают все строки из этих двух соединений, а для строк, у которых нет нет совпадений в другой таблице, проставляются значения null в соответствующей части итоговой таблицы.

 
select * from x full outer join y ON x.column_1 = y.column_2;+----------+----------+----------+----------+| column_1 | column_2 | column_1 | column_2 |+----------+----------+----------+----------+| 1        | 2        |          |          ||          |          | 1        | 2        |+----------+----------+----------+----------+

Оператор NATURAL JOIN позволяет объединить таблицы по принципу INNER JOIN, но здесь объединение выполняется на основании общего столбца (или столбцов) этих таблиц.

Если у таблиц нет общего столбца (с одинаковым именем), то результат получается аналогичен CROSS JOIN.

 
select * from x natural join y;+----------+----------+| column_1 | column_2 |+----------+----------+| 1        | 2        |+----------+----------+

Оператор CROSS JOIN позволяет получить декартово произведение нескольких таблиц. В результате создается набор, включающий все возможные комбинации строк в таблицах.

Декартово произведение в данном случае – это результат соединения строки из первой таблицы с каждой строкой из второй таблицы.

 
select * from x cross join y;+----------+----------+----------+----------+| column_1 | column_2 | column_1 | column_2 |+----------+----------+----------+----------+| 1        | 2        | 1        | 2        |+----------+----------+----------+----------+

CROSS JOIN особенно полезен, когда между таблицами нет определенной связи, и вам нужно создать полную комбинацию записей из каждой таблицы.

Оператор GROUP BY используется в SELECT-запросах для сбора данных по нескольким записям и группировки результатов по одному или нескольким столбцам.

Пример:

 
SELECT a, b, MAX(c) FROM table GROUP BY a, b

Некоторые агрегатные функции могут принимать на вход необязательные условия упорядочения, например ARRAY_AGG. Если такое условие задано, то результат агрегации рассчитывается в порядке, заданном этим условием.

Пример:

 
SELECT a, b, ARRAY_AGG(c ORDER BY d) FROM table GROUP BY a, b

Оператор HAVING используется в сочетании с оператором GROUP BY, чтобы в результат попали только те строки, для которых выполняется некое условие.

Пример:

 
SELECT a, b, MAX(c) FROM table GROUP BY a, b HAVING MAX(c) > 10

Модификатор FILTER используется после агрегатной функции, например SUM, AVG, COUNT, ARRAY_AGG, LIST_AGG и т.д. В результат агрегации попадают только те строки, которые удовлетворяют условию WHERE.

Для колонок, не участвующих в агрегации, используется оператор GROUP BY.

Пример:

 
SELECT a, b, COUNT(c) FILTER(WHERE c > 10) AS `over 10` FROM table GROUP BY a, b

Оператор UNION используется для объединения результирующих наборов из 2 или более операторов SELECT. Он удаляет повторяющиеся строки между различными операторами SELECT.

Каждый оператор SELECT в операторе UNION должен иметь одинаковое количество полей в наборах результатов с одинаковыми типами данных.

Пример:

 
SELECT    a,    b,    cFROM table1UNION ALLSELECT    a,    b,    cFROM table2

Оператор ORDER BY позволяет упорядочить результат в соответствии с заданным условием.

По умолчанию упорядочивание осуществляется в порядке убывания (ASC). Также можно задать упорядочивание в порядке возрастания, указав DESC в конце запроса с ORDER BY.

Примеры:

 
SELECT age, person FROM table ORDER BY age;SELECT age, person FROM table ORDER BY age DESC;SELECT age, person FROM table ORDER BY age, person DESC;

Оператор LIMIT используется для ограничения количества возвращаемых записей на основе предельного значения.

Ограничение задается неотрицательным целым числом.

Пример:

 
SELECT age, person FROM table LIMIT 10

Оператор CASE используется для проверки ряда условий. Он работает аналогично выражению if-then-else:

• как только одно из условий оказывается выполнено, дальнейшее чтение данных и проверки прекращаются и возвращается результат, указанный для этого условия;
• если ни одно из условий не выполнено, то возвращается значение предложения ELSE;
• если не выполнено ни одно условие и в запросе не предусмотрено предложение ELSE, то возвращается NULL.

Поддерживается следующий синтаксис запросов:

 
CASE [ expression ]   WHEN condition_1 THEN result_1   WHEN condition_2 THEN result_2   ...   WHEN condition_n THEN result_n   ELSE resultEND

где:

• expression (необязательно) – значение, которое сравнивается с условиями.
• condition_1 .. condition_n – проверяемые условия. Все условия должны быть одного типа данных. Условия проверяются по порядку, одно за другим.
• result_1 .. result_n – результаты, один из которых возвращаются, если соответствующее условие оказывается выполнено. Все результаты должны быть одного типа данных.

Пример:

 
SELECT person, city, countryFROM tableORDER BY(CASE    WHEN city IS NULL THEN country    ELSE cityEND);

В этом запросе мы упорядочиваем список людей по названию города. Если же город для какого-то человека не указан, то упорядочивание ведется по названию страны.

Например, такое выражение сейчас не поддерживается:

 
PREPARE PREP1(STRING) ASSELECT person, city, countryFROM tableORDER BY(CASE   WHEN city IS NULL THEN $1   ELSE cityEND);

Инструкция PREPARE позволяет создать и сохранить аналитический расчет – инструкцию SQL с аргументами-заполнителями (placeholders). Затем такой аналитический расчет можно эффективно выполнять повторно с помощью инструкции EXECUTE.

Пример:

Создадим аналитический расчет greater_than, который выбирает все записи, в которых столбец a больше, чем заданный параметр:

 
PREPARE greater_than(INT) AS SELECT * FROM example WHERE a > $1;

Затем этот аналитический расчет можно выполнять с разными значениями параметра:

 
EXECUTE greater_than(20);EXECUTE greater_than(100);

Если тип параметра не указан, он может быть определен во время выполнения.

Пример:

 
PREPARE greater_than AS SELECT * FROM example WHERE a > $1;EXECUTE greater_than(20);

В случае нескольких параметров аналитические расчеты могут использовать позиционные аргументы.

Пример:

 
PREPARE greater_than(INT, DOUBLE) AS SELECT * FROM example WHERE a > $1 AND b > $2;EXECUTE greater_than(20, 23.3);

Поддерживаются подзапросы с предикатами EXISTS, NOT EXISTS, IN, NOT IN, а также скалярные подзапросы.

Дальнейшие примеры основаны на этой таблице:

 
select * from x;+----------+----------+| column_1 | column_2 |+----------+----------+| 1        | 2        |+----------+----------+

EXISTS используется для того, чтобы вернуть все строки, для которых коррелированный подзапрос находит одно и более совпадений.

Поддерживаются только коррелированные подзапросы.

 
select * from y where exists (select * from x where x.column_1 = y.column_1);+----------+----------+| column_1 | column_2 |+----------+----------+| 1        | 2        |+----------+----------+1 row in set.

NOT EXISTS используется для того, чтобы вернуть все строки, для которых коррелированный подзапрос не находит ни одного совпадения.

Поддерживаются только коррелированные подзапросы.

 
SELECT * FROM y WHERE NOT EXISTS (SELECT * FROM x WHERE x.column_1 = y.column_1);0 rows in set.

IN используется для того, чтобы вернуть все строки, для которых в результатах коррелированного подзапроса нашлось значение некоторого выражения.

 
select * from x where column_1 in (select column_1 from y);+----------+----------+| column_1 | column_2 |+----------+----------+| 1        | 2        |+----------+----------+1 row in set.

NOT IN используется для того, чтобы вернуть все строки, для которых в результатах коррелированного подзапроса не нашлось значение некоторого выражения.

 
SELECT * FROM x WHERE column_1 NOT IN (SELECT column_1 FROM y);0 rows in set.

С помощью скалярного подзапроса можно получить некое значение, которое можно далее использовать в запросе много раз в разных контекстах.

Поддерживаются только коррелированные подзапросы.

Далее приводится пример с фильтром, в котором используется скалярный подзапрос.

 
select * from x y where column_1 < (select sum(column_2) from x where x.column_1 = y.column_1);+----------+----------+| column_1 | column_2 |+----------+----------+| 1        | 2        |+----------+----------+1 row in set.

Имена объектов (таблиц, столбцов, индексов, представлений для чтения, аналитических расчетов) должны быть валидными строками формата utf8.

Если имя содержит заглавные буквы или пробелы, то его следует задавать в двойных кавычках. В остальных случаях кавычки не требуются. Например: name, "name 1", "Name", "NAME".

Максимальная длина имени – 128 символов.

Команда CREATE TABLE создает таблицу с указанным именем на основе заданного списка полей (column_def).

Поддерживается следующий синтаксис запросов:

 
CREATE TABLE [IF NOT EXISTS] table_name ([ { column_def }, [, ...]] [SHARDED BY column_name] [MAX_ROWS number]) [TTL expr    [DELETE | INTO VOLUME 'volume_name']    SCHEDULE 'cron_expr' ]

где:

 
column_def = column_name data_type

Если таблица существует и указан флаг IF NOT EXISTS, но при этом column_def отличается от существующего, то существующая таблица не меняется и возвращается HTTP-ответ 200 OK с текстом EXIST.

 
CREATE TABLE t(a i32, b utf8)CREATE TABLE IF NOT EXISTS t(    a i32,    b utf8,    c u64,    d bool)

В данном примере сначала создается таблица t с полями a i32, b utf8. Затем, после запроса с IF NOT EXISTS, возвращается HTTP-ответ 200 OK с текстом EXIST, а таблица t не меняется.

Для создания шардированной таблицы используется параметр SHARDED BY с указанием ключа, по которому будет проводиться шардирование.

Для настройки вытеснения данных по количеству записей используется параметр MAX_ROWS.

Для настройки вытеснения данных по времени используется параметр TTL с сопутствующими настройками.

Оператор SQL CREATE EXTERNAL TABLE регистрирует местоположение в локальной файловой системе или удаленном хранилище объектов в виде именованной таблицы, к которой можно обращаться с запросами.

Поддерживается следующий синтаксис запросов:

 
CREATE [UNBOUNDED] EXTERNAL TABLE[ IF NOT EXISTS ]<TABLE_NAME>[ (<column_definition>) ]STORED AS <file_type>[ PARTITIONED BY (<column list>) ][ WITH ORDER (<ordered column list>) ][ OPTIONS (<key_value_list>) ]LOCATION <literal>

где:

• <column_definition> := (<column_name> <data_type>, ...)

• <column_list> := (<column_name>, ...)

• <ordered_column_list> := (<column_name> <sort_clause>, ...)

• <key_value_list> := (<literal> <literal, <literal> <literal>, ...)

OPTIONS задает параметры записи.

Тип файла может быть любым: CSV, ARROW, PARQUET, AVRO или JSON.

LOCATION <literal> указывает местоположение для поиска данных. Это может быть путь к файлу или каталогу секционированных файлов, локальный или в хранилище объектов.

Пример: Parquet

Источники данных Parquet можно зарегистрировать с помощью SQL-инструкции CREATE EXTERNAL TABLE (см. пример ниже). Предоставлять информацию о схеме необязательно.

 
CREATE EXTERNAL TABLE taxiSTORED AS PARQUETLOCATION '/mnt/nyctaxi/tripdata.parquet';

По умолчанию при создании таблицы TCS считывает файлы для сбора статистики. Это может быть дорогостоящей операцией, но также может существенно ускорить выполнение последующих запросов. Если вам не нужно собирать статистику при создании таблицы, то перед созданием таблицы установите значение false для переменной datafusion.execution.collect_statistics.

Пример: CSV

Источники данных CSV можно зарегистрировать с помощью SQL-инструкции CREATE EXTERNAL TABLE. Схема будет определена на основе сканирования подмножества файла.

 
CREATE EXTERNAL TABLE testSTORED AS CSVLOCATION '/path/to/aggregate_simple.csv'OPTIONS ('has_header' 'true');

Пример: сжатие

Можно использовать сжатые файлы, например .csv.gz:

 
CREATE EXTERNAL TABLE testSTORED AS CSVLOCATION '/path/to/directory/of/files'OPTIONS ('has_header' 'true');

Пример: указание схемы

Схему можно указывать вручную.

 
CREATE EXTERNAL TABLE test (    c1  VARCHAR NOT NULL,    c2  INT NOT NULL,    c3  SMALLINT NOT NULL,    c4  SMALLINT NOT NULL,    c5  INT NOT NULL,    c6  BIGINT NOT NULL,    c7  SMALLINT NOT NULL,    c8  INT NOT NULL,    c9  BIGINT NOT NULL,    c10 VARCHAR NOT NULL,    c11 FLOAT NOT NULL,    c12 DOUBLE NOT NULL,    c13 VARCHAR NOT NULL)STORED AS CSVLOCATION '/path/to/aggregate_test_100.csv'OPTIONS ('has_header' 'true');

Пример: секционированные таблицы

Можно указать каталог, содержащий секционированную таблицу (несколько файлов с одинаковой схемой).

 
CREATE EXTERNAL TABLE testSTORED AS CSVLOCATION '/path/to/directory/of/files'OPTIONS ('has_header' 'true');

Пример: неограниченные источники данных

Можно создавать неограниченные источники данных с помощью SQL-инструкции CREATE UNBOUNDED EXTERNAL TABLE.

 
CREATE UNBOUNDED EXTERNAL TABLE taxiSTORED AS PARQUETLOCATION '/mnt/nyctaxi/tripdata.parquet';

Этот оператор фактически считывает данные из файла фиксированного размера, поэтому наиболее удачным примером здесь может служить чтение из файла FIFO. Тем не менее, как только TCS видит ключевое слово UNBOUNDED в источнике данных, он пытается выполнить запросы, которые ссылаются на этот неограниченный источник, в потоковом режиме. Если это невозможно в соответствии со спецификациями запроса, создание плана завершается ошибкой, указывающей на невозможность выполнения данного запроса в потоковом режиме.

Запросы, которые могут выполняться с неограниченными источниками (т.е. в потоковом режиме), являются подмножеством запросов, которые могут выполняться с ограниченными источниками. Запрос, который не выполняется с неограниченным источником (источниками), может сработать с ограниченным источником (источниками).

Пример: предложение WITH ORDER

При создании выходных данных из источника данных, который уже упорядочен некоторым выражением, можно предварительно указать порядок данных с помощью предложения WITH ORDER. Это применимо даже в том случае, если выражение, используемое для сортировки, является сложным, что дает большую гибкость. Например:

 
CREATE EXTERNAL TABLE test (    c1  VARCHAR NOT NULL,    c2  INT NOT NULL,    c3  SMALLINT NOT NULL,    c4  SMALLINT NOT NULL,    c5  INT NOT NULL,    c6  BIGINT NOT NULL,    c7  SMALLINT NOT NULL,    c8  INT NOT NULL,    c9  BIGINT NOT NULL,    c10 VARCHAR NOT NULL,    c11 FLOAT NOT NULL,    c12 DOUBLE NOT NULL,    c13 VARCHAR NOT NULL)STORED AS CSVWITH ORDER (c2 ASC, c5 + c8 DESC NULL FIRST)LOCATION '/path/to/aggregate_test_100.csv'OPTIONS ('has_header' 'true');

Здесь в предложении WITH ORDER указывается порядок сортировки:

 
WITH ORDER (sort_expression1 [ASC | DESC] [NULLS { FIRST | LAST }]         [, sort_expression2 [ASC | DESC] [NULLS { FIRST | LAST }] ...])

Нематериализованное SQL-представление (non-materialized view in SQL) -- это виртуалная таблица с результатами SQL-запроса. Ее можно создать из существующей таблицы или из списка значений.

Поддерживается следующий синтаксис запросов:

 
CREATE [ OR REPLACE ] VIEW view_name AS statement;

Примеры:

• Создание представления из списка значений:

   
  CREATE TABLE users AS VALUES(1,2),(2,3),(3,4),(4,5);CREATE VIEW test AS SELECT column1 FROM users;SELECT * FROM test;+---------+| column1 |+---------+| 1       || 2       || 3       || 4       |+---------+CREATE VIEW test AS VALUES(1,2),(5,6);SELECT * FROM test;+---------+---------+| column1 | column2 |+---------+---------+| 1       | 2       || 5       | 6       |+---------+---------+

• Создание представления из существующей таблицы:

   
  CREATE VIEW test AS SELECT * FROM my_table WHERE my_table.a = 1;

• Изменение существующего представления:

   
  CREATE OR REPLACE VIEW test AS SELECT * FROM my_table WHERE my_table.a = 2;

Команда DROP VIEW удаляет нематериализованное SQL-представление из каталога TCS.

Поддерживается следующий синтаксис запросов:

 
DROP VIEW [ IF EXISTS ] view_name;

Параметры:

• IF EXISTS – не считать ошибкой, если представление не существует.
• view_name (обязательный) – имя удаляемого представления.

См. CREATE VIEW.

Команда CREATE INDEX создает индекс (первичный или вторичный) по одной или нескольким колонкам в таблице.

Поддерживается следующий синтаксис запросов:

 
CREATE INDEX [ SYNC ] [ IF NOT EXISTS ] index_name ON table_name({ column_name })

где:

• CREATE INDEX (без SYNC) создает индекс в асинхронном режиме. Если флаг SYNC не указан, то ответ на запрос возвращается быстро, поскольку TCS не ждет построения индекса и выполняет такой запрос с минимумом проверок (имя индекса уникально, таблица существует, указаны только уникальные колонки и т.д.). Вместе с ответом возвращается номер id, по которому можно отследить успешность операции CREATE INDEX с помощью следующего запроса (выборка из служебной таблицы system.index.build):

   
  SELECT status FROM system.index.build WHERE id={id}

  В данной таблице содержится информация про запущенные операции построения индексов. В текущей версии TCS эта таблица пока не реплицируется и не является персистентной: если до момента построения индекса происходит отказ экземпляра хранилища, то после перезапуска экземпляра информация о данном построении не сохранится.

• CREATE INDEX SYNC создает индекс в синхронном режиме. Если флаг SYNC указан, то ответ на запрос не возвращается, пока не будет построен индекс.

• Если индекс существует и указан флаг IF NOT EXISTS, то существующий индекс не меняется и возвращается HTTP-ответ 200 OK с текстом EXIST.

Пример (создание составного индекса по 3 столбцам в синхронном режиме):

 
CREATE INDEX SYNC test_index ON departments(name, manager, size);

Команда DROP INDEX удаляет индекс из каталога TCS.

Поддерживается следующий синтаксис запросов:

 
DROP INDEX [ IF EXISTS ] index_name;

Параметры:

• IF EXISTS – не считать ошибкой, если индекс не существует.
• index_name (обязательный) – имя удаляемого индекса.

Текущая версии TCS пока не поддерживает возможность изменения индексов.

Копирует содержимое таблицы или запроса в файл(ы).

Поддерживается следующий синтаксис запросов:

COPY { 'table_name' | (query) }
TO 'file_name'
[ STORED AS format ]
[ PARTITIONED BY (column_name [, ...]) ]
[ OPTIONS( option [, ... ] ) ]

STORED AS задает формат файла, который будет записан командой COPY. Поддерживаемые форматы файлов: parquet, csv, json и arrow. Если это условие не задано, то формат выводится по возможности из расширения файла (например, res.parquet подразумевает формат parquet).

PARTITIONED BY задает столбцы, которые будут использоваться для разбиения выходных файлов на отдельные каталоги. По умолчанию столбцы, используемые в PARTITIONED BY, будут удалены из выходного формата. Если нужно сохранить столбцы, то следует указать параметр записи execution.keep_partition_by_columns = true.

OPTIONS задает параметры записи.

Примеры:

• копирование из таблицы:

   
  COPY 'attributes' TO 'res' STORED AS json PARTITIONED BY (x);

• копирование из запроса:

   
  COPY (SELECT x FROM attributes) TO 'res' STORED AS json;

Вставка значений в таблицу.

Поддерживается следующий синтаксис запросов:

 
INSERT INTO table_name { VALUES ( expression [, ...] ) [, ...] | query }

Пример:

 
INSERT INTO target_table VALUES (1, 'Foo'), (2, 'Bar');+-------+| count |+-------+| 2     |+-------+

См. также Вставка данных.

Обновление данных в таблице.

Поддерживается следующий синтаксис запросов:

 
UPDATE table_nameSET column1 = value1, column2 = value2, ...WHERE condition

Пример:

 
UPDATE namesSET name = 'Anna Danilova', age = '32'WHERE id = 10

См. также Обновление данных.

Удаление значений из таблицы.

Поддерживается следующий синтаксис запросов:

 
DELETE FROM table_name WHERE condition LIMIT value

Пример:

 
INSERT INTO a VALUES (1),(2),(3),(4)   count0      4SELECT * FROM a   i0  11  22  33  4DELETE FROM a WHERE i>1SELECT * FROM a   i0  1

См. также Удаление данных.

Команда TRUNCATE TABLE удаляет все данные из указанной таблицы, но оставляет саму структуру таблицы (ее индексы, столбцы и схемы) нетронутой.

Cинтаксис:

 
TRUNCATE TABLE table_name

Важно принимать во внимание следующие особенности выполнения команды TRUNCATE TABLE:

• На мастер-экземпляре Storage команда удалит данные указанной таблицы только в рамках текущего набора реплик;
• На экземпляре Scheduler c поддержкой шардинга команда приведет к исполнению команды TRUNCATE на всех мастер-экземплярах Storage в кластере;
• На экземпляре Scheduler без поддержки шардинга команда может выполняться только на экземплярах, настроенных на чтение-запись. Для обеспечения этого условия необходимо добавить параметр x-tcs-route: rw в заголовок запроса. Без этого параметра запрос может быть отправлен на экземпляр, настроенный только на чтение. При попытке выполнения команды TRUNCATE на экземпляре, настроенном только на чтение, система вернет ошибку.

Команда EXPLAIN показывает логический и физический план выполнения указанного оператора SQL.

Поддерживается следующий синтаксис запросов:

 
EXPLAIN [ANALYZE] [VERBOSE] statement

Пример:

 
EXPLAIN SELECT SUM(x) FROM table GROUP BY b;

Отображает план выполнения указанного SQL-выражения.

Если нужно получить больше подробностей, используйте EXPLAIN VERBOSE.

Пример:

 
EXPLAIN SELECT SUM(x) FROM table GROUP BY b;

• логический план:

 
Projection: sum(table.a)  Aggregate: groupBy=[[table.b]], aggr=[[sum(CAST(table.a AS Int64))]]    TableScan: table projection=[a, b]

• физический план:

 
ProjectionExec: expr=[sum(table.a)@1 as sum(table.a)]  AggregateExec: mode=Single, gby=[b@1 as b], aggr=[sum(table.a)]    IndexScanExec: table=tcs.public.table, index=pk_tcs_public_table, direct_projection=[a, b]      Range: full

Отображает план выполнения указанного SQL-выражения, а также метрики.

Если нужно получить больше подробностей, используйте EXPLAIN ANALYZE VERBOSE.

Пример:

 
EXPLAIN SELECT SUM(x) FROM table GROUP BY b;

• физический план с метриками:

 
ProjectionExec: expr=[sum(table.a)@1 as sum(table.a)], metrics=[output_rows=200, elapsed_compute=241ns]  AggregateExec: mode=Single, gby=[b@1 as b], aggr=[sum(table.a)], metrics=[output_rows=200, elapsed_compute=3.108019ms]    IndexScanExec: table=tcs.public.table, index=pk_tcs_public_table, direct_projection=[a, b], metrics=[output_rows=10000, elapsed_compute=2.205883ms]      Range: full, metrics=[]

• + (plus)
• - (minus)
• * (multiply)
• / (divide)
• % (modulo)

Сложение:

 
> SELECT 1 + 2;+---------------------+| Int64(1) + Int64(2) |+---------------------+| 3                   |+---------------------+

Вычитание:

 
> SELECT 4 - 3;+---------------------+| Int64(4) - Int64(3) |+---------------------+| 1                   |+---------------------+

Умножение:

 
> SELECT 2 * 3;+---------------------+| Int64(2) * Int64(3) |+---------------------+| 6                   |+---------------------+

Деление (результат деления целых чисел округляется в сторону нуля):

 
> SELECT 8 / 4;+---------------------+| Int64(8) / Int64(4) |+---------------------+| 2                   |+---------------------+

Значение по модулю (остаток):

 
> SELECT 7 % 3;+---------------------+| Int64(7) % Int64(3) |+---------------------+| 1                   |+---------------------+

• = (равно)
• != (не равно)
• < (меньше чем)
• <= (меньше или равно)
• > (больше чем)
• >= (больше или равно)
• IS DISTINCT FROM (отличается от)
• IS NOT DISTINCT FROM (не отличается от)
• ~ (удовлетворяет условиям регулярного выражения, с учетом регистра)
• ~* (удовлетворяет условиям регулярного выражения, без учета регистра)
• !~ (не удовлетворяет условиям регулярного выражения, с учетом регистра)
• !~* (не удовлетворяет условиям регулярного выражения, без учета регистра)

Равно:

 
> SELECT 1 = 1;+---------------------+| Int64(1) = Int64(1) |+---------------------+| true                |+---------------------+

Не равно:

 
> SELECT 1 != 2;+----------------------+| Int64(1) != Int64(2) |+----------------------+| true                 |+----------------------+

Меньше чем:

 
> SELECT 3 < 4;+---------------------+| Int64(3) < Int64(4) |+---------------------+| true                |+---------------------+

Меньше или равно:

 
> SELECT 3 <= 3;+----------------------+| Int64(3) <= Int64(3) |+----------------------+| true                 |+----------------------+

Больше чем:

 
> SELECT 6 > 5;+---------------------+| Int64(6) > Int64(5) |+---------------------+| true                |+---------------------+

Больше или равно:

 
> SELECT 5 >= 5;+----------------------+| Int64(5) >= Int64(5) |+----------------------+| true                 |+----------------------+

Отличается от:

 
> SELECT 0 IS DISTINCT FROM NULL;+--------------------------------+| Int64(0) IS DISTINCT FROM NULL |+--------------------------------+| true                           |+--------------------------------+

Гарантирует, что результатом сравнения является истина или ложь, а не пустое множество.

Этот оператор является отрицанием оператора IS DISTINCT FROM

Не отличается от:

 
> SELECT NULL IS NOT DISTINCT FROM NULL;+--------------------------------+| NULL IS NOT DISTINCT FROM NULL |+--------------------------------+| true                           |+--------------------------------+

Удовлетворяет условиям регулярного выражения (с учетом регистра):

 
> SELECT 'tarantool' ~ '^tarantool(-cli)*';+-------------------------------------------------+| Utf8("tarantool") ~ Utf8("^tarantool(-cli)*") |+-------------------------------------------------+| true                                            |+-------------------------------------------------+

Удовлетворяет условиям регулярного выражения (без учета регистра):

 
> SELECT 'tarantool' ~* '^TARANTOOL(-cli)*';+--------------------------------------------------+| Utf8("tarantool") ~* Utf8("^TARANTOOL(-cli)*") |+--------------------------------------------------+| true                                             |+--------------------------------------------------+

Не удовлетворяет условиям регулярного выражения (с учетом регистра):

 
> SELECT 'tarantool' !~ '^TARANTOOL(-cli)*';+--------------------------------------------------+| Utf8("tarantool") !~ Utf8("^TARANTOOL(-cli)*") |+--------------------------------------------------+| true                                             |+--------------------------------------------------+

Не удовлетворяет условиям регулярного выражения (без учета регистра):

 
> SELECT 'tarantool' !~* '^TARANTOOL(-cli)+';+---------------------------------------------------+| Utf8("tarantool") !~* Utf8("^TARANTOOL(-cli)+") |+---------------------------------------------------+| true                                              |+---------------------------------------------------+

• AND (логическое И)
• OR (логическое ИЛИ)

Логическое И:

 
> SELECT true AND true;+---------------------------------+| Boolean(true) AND Boolean(true) |+---------------------------------+| true                            |+---------------------------------+

Логическое ИЛИ:

 
> SELECT false OR true;+---------------------------------+| Boolean(false) OR Boolean(true) |+---------------------------------+| true                            |+---------------------------------+

• & (побитовое И)
• | (побитовое ИЛИ)
• # (побитовое исключающее ИЛИ)
• >> (побитовый сдвиг вправо)
• << (побитовый сдвиг влево)

Побитовое И:

 
> SELECT 5 & 3;+---------------------+| Int64(5) & Int64(3) |+---------------------+| 1                   |+---------------------+

Побитовое ИЛИ:

 
> SELECT 5 | 3;+---------------------+| Int64(5) | Int64(3) |+---------------------+| 7                   |+---------------------+

Побитовое исключающее ИЛИ:

 
> SELECT 5 # 3;+---------------------+| Int64(5) # Int64(3) |+---------------------+| 6                   |+---------------------+

Побитовый сдвиг вправо:

 
> SELECT 5 >> 3;+----------------------+| Int64(5) >> Int64(3) |+----------------------+| 0                    |+----------------------+

Побитовый сдвиг влево:

 
> SELECT 5 << 3;+----------------------+| Int64(5) << Int64(3) |+----------------------+| 40                   |+----------------------+

• || (объединение строк)
• @> (массив содержит)
• <@ (массив содержится в)

Объединение строк:

 
> SELECT 'Hello, ' || 'Tarantool Column Store!';+----------------------------------------------------+| Utf8("Hello, ") || Utf8("Tarantool Column Store!") |+----------------------------------------------------+| Hello, Tarantool Column Store!                     |+----------------------------------------------------+

Массив содержит:

 
> SELECT make_array(1,2,3) @> make_array(1,3);+-------------------------------------------------------------------------+| make_array(Int64(1),Int64(2),Int64(3)) @> make_array(Int64(1),Int64(3)) |+-------------------------------------------------------------------------+| true                                                                    |+-------------------------------------------------------------------------+

Массив содержится в:

 
> SELECT make_array(1,3) <@ make_array(1,2,3);+-------------------------------------------------------------------------+| make_array(Int64(1),Int64(3)) <@ make_array(Int64(1),Int64(2),Int64(3)) |+-------------------------------------------------------------------------+| true                                                                    |+-------------------------------------------------------------------------+

• array_agg
• avg
• bit_and
• bit_or
• bit_xor
• bool_and
• bool_or
• count
• first_value
• grouping
• last_value
• max
• mean
• median
• min
• string add
• sum
• var
• var_pop
• var_population
• var_samp
• var_sample

• corr
• covar
• covar_pop
• covar_samp
• nth_value
• regr_avgx
• regr_avgy
• regr_count
• regr_intercept
• regr_r2
• regr_slope
• regr_sxx
• regr_syy
• regr_sxy
• stddev
• stddev_pop
• stddev_samp

• approx_distinct
• approx_median
• approx_percentile_cont
• approx_percentile_cont_with_weight

Возвращает приблизительное количество различных входных значений, рассчитанное с использованием алгоритма HyperLogLog.

 
approx_distinct(expression)

Аргументы:

• expression: выражение для выполнения операции. Может быть константой, столбцом или функцией, а также любой комбинацией арифметических операторов.

Возвращает приблизительную медиану (50-й процентиль) входных значений.

 
approx_median(expression)

Аргументы:

• expression: выражение для выполнения операции. Может быть константой, столбцом или функцией, а также любой комбинацией арифметических операторов.

Возвращает приблизительный процентиль входных значений с использованием алгоритма t-digest.

 
approx_percentile_cont(expression, percentile, centroids)

Аргументы:

• expression: выражение для работы. Может быть константой, столбцом или функцией, а также любой комбинацией арифметических операторов.
• percentile: процентиль для выполнения операции. Должно быть значение с плавающей запятой от 0 до 1 (включительно).
• centroids: количество центроидов, которые будут использоваться в алгоритме t-digest. По умолчанию — 100.

Если существует такое количество или меньше уникальных значений, вы можете ожидать точного результата. Большее количество центроидов приводит к более точному приближению, но требует больше памяти для вычислений.

 
SELECT  items, approx_percentile_cont( price, 0.99 ) AS "99th_percentile"FROM productsGROUP BY item;

Возвращает взвешенный приблизительный процентиль входных значений с использованием алгоритма t-digest.

 
approx_percentile_cont_with_weight(expression, weight, percentile)

Аргументы:

• expression: выражение для работы. Может быть константой, столбцом или функцией, а также любой комбинацией арифметических операторов.
• weight: выражение для использования в качестве веса. Может быть константой, столбцом или функцией, а также любой комбинацией арифметических операторов.
• percentile: процентиль для вычисления. Должно быть значение с плавающей запятой от 0 до 1 (включительно).

 
SELECT  item, approx_percentile_cont_with_weight( price, 0.99 ) AS "co_weighted_99th_percentile"FROM productsGROUP BY item;

Проверка на принадлежность ip-адресов к сети net.

 
is_in_net(net: string, column: uint32) → bool

Аргументы:

• net задается в виде ip-адреса с маской a.b.c.d/y

Возвращаемое значение:

• true/false в зависимости от принадлежности

Пример:

 
SELECT * FROM attributes WHERE is_in_net(’192.162.5.0/24’, “AttributeX”) = true;

Оконная функция выполняет вычисление над набором строк таблицы, связанных с текущей строкой. В отличие от агрегатных функций, они не сворачивают строки в одну, а сохраняют исходное количество записей, добавляя результаты вычислений для каждой строки. На самом деле, оконная функция имеет доступ не только к текущей строке результата запроса.

Пример: сравнение зарплаты каждого сотрудника со средней зарплатой в его отделе:

 
SELECT depname, empno, salary, avg(salary) OVER (PARTITION BY depname) FROM empsalary;

Результат:

 
+-----------+-------+--------+-------------------+| depname   | empno | salary | avg               |+-----------+-------+--------+-------------------+| personnel | 2     | 3900   | 3700.0            || personnel | 5     | 3500   | 3700.0            || develop   | 8     | 6000   | 5020.0            || develop   | 10    | 5200   | 5020.0            || develop   | 11    | 5200   | 5020.0            || develop   | 9     | 4500   | 5020.0            || develop   | 7     | 4200   | 5020.0            || sales     | 1     | 5000   | 4866.666666666667 || sales     | 4     | 4800   | 4866.666666666667 || sales     | 3     | 4800   | 4866.666666666667 |+-----------+-------+--------+-------------------+

Ключевой особенностью оконных функций является обязательное наличие конструкции OVER, которое следует сразу после имени функции и её аргументов. Именно эта конструкция определяет логику работы оконной функции. Внутри OVER с помощью конструкции PARTITION BY задаётся разделение данных на группы (партиции) по одинаковым значениям указанных столбцов или выражений. Для каждой строки вычисления производятся только в рамках её партиции.

Порядок обработки строк внутри партиции можно задать с помощью оператора ORDER BY в конструкции OVER. Важно отметить, что этот порядок может не совпадать с порядком вывода строк в финальном результате.

Пример:

 
SELECT depname, empno, salary,       rank() OVER (PARTITION BY depname ORDER BY salary DESC)FROM empsalary;

Результат:

 
+-----------+-------+--------+--------+| depname   | empno | salary | rank   |+-----------+-------+--------+--------+| personnel | 2     | 3900   | 1      || develop   | 8     | 6000   | 1      || develop   | 10    | 5200   | 2      || develop   | 11    | 5200   | 2      || develop   | 9     | 4500   | 4      || develop   | 7     | 4200   | 5      || sales     | 1     | 5000   | 1      || sales     | 4     | 4800   | 2      || personnel | 5     | 3500   | 2      || sales     | 3     | 4800   | 2      |+-----------+-------+--------+--------+

Отдельное внимание стоит уделить концепции фрейма окна – набора строк внутри партиции, относительно текущей строки, над которыми производятся вычисления. Некоторые оконные функции работают исключительно в пределах фрейма, а не всей партиции.

Пример использования фрейма в запросах:

 
SELECT depname, empno, salary,    avg(salary) OVER(ORDER BY salary ASC ROWS BETWEEN 1 PRECEDING AND 1 FOLLOWING) AS avg,    min(salary) OVER(ORDER BY empno ASC ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW) AS cum_minFROM empsalaryORDER BY empno ASC;

Результат:

 
+-----------+-------+--------+--------------------+---------+| depname   | empno | salary | avg                | cum_min |+-----------+-------+--------+--------------------+---------+| sales     | 1     | 5000   | 5000.0             | 5000    || personnel | 2     | 3900   | 3866.6666666666665 | 3900    || sales     | 3     | 4800   | 4700.0             | 3900    || sales     | 4     | 4800   | 4866.666666666667  | 3900    || personnel | 5     | 3500   | 3700.0             | 3500    || develop   | 7     | 4200   | 4200.0             | 3500    || develop   | 8     | 6000   | 5600.0             | 3500    || develop   | 9     | 4500   | 4500.0             | 3500    || develop   | 10    | 5200   | 5133.333333333333  | 3500    || develop   | 11    | 5200   | 5466.666666666667  | 3500    |+-----------+-------+--------+--------------------+---------+

При использовании нескольких оконных функций в одном запросе можно избежать дублирования кода за счёт именованных окон. Для этого в конструкции WINDOW определяется шаблон окна, который затем многократно используется в конструкциях OVER различных функций.

 
SELECT sum(salary) OVER w, avg(salary) OVER wFROM empsalaryWINDOW w AS (PARTITION BY depname ORDER BY salary DESC);

Синтаксис конструкции OVER приведён в примере:

 
function([expr])  OVER(    [PARTITION BY expr[, …]]    [ORDER BY expr [ ASC | DESC ][, …]]    [ frame_clause ]    )

Где frame_clause может быть представлен одним из следующих выражений:

 
{ RANGE | ROWS | GROUPS } frame_start{ RANGE | ROWS | GROUPS } BETWEEN frame_start AND frame_end

Возможные значения для frame_start и frame_end:

 
UNBOUNDED PRECEDINGoffset PRECEDINGCURRENT ROWoffset FOLLOWINGUNBOUNDED FOLLOWING

Где offset – неотрицательное целое число.

Все агрегатные функции могут быть использованы в оконной функции.

• cume_dist
• dense_rank
• lag
• last_value
• lead
• nth_value
• ntile
• percent_rank
• rank
• row_number

Вычисляет относительный ранг текущей строки в виде дроби от 0 до 1, показывающей, какая часть строк имеет значения меньшие или равные текущему.

 
cume_dist()

Пример:

 
SELECT salary,       cume_dist() OVER (ORDER BY salary) AS cume_distFROM employees;

Результат:

 
+--------+-----------+| salary | cume_dist |+--------+-----------+| 30000  | 0.33      |  -- 1/3 строк ≤ 30000| 50000  | 0.67      |  -- 2/3 строк ≤ 50000| 70000  | 1.00      |  -- 3/3 строк ≤ 70000+--------+-----------+

Возвращает ранг текущей строки без пропусков. Присваивает последовательные ранги, сохраняя одинаковые ранги для строк с одинаковыми значениями.

 
dense_rank()

Пример:

 
SELECT department,       salary,       dense_rank() OVER (PARTITION BY department ORDER BY salary DESC) AS dense_rankFROM employees;

Результат:

 
+-------------+--------+------------+| department  | salary | dense_rank |+-------------+--------+------------+| Sales       | 70000  | 1          || Sales       | 50000  | 2          || Sales       | 50000  | 2          |  -- одинаковые значения = одинаковый ранг| Sales       | 30000  | 3          |  -- следующий ранг без пропуска (не 4)| Engineering | 90000  | 1          || Engineering | 80000  | 2          |+-------------+--------+------------+

Возвращает значение из строки, находящейся на указанном смещении (offset) перед текущей строкой в рамках партиции. Если такой строки не существует, возвращает значение по умолчанию. Аналогична функции lead(), но смотрит назад, а не вперед.

 
lag(expression, offset, default)

Аргументы:

• expression – выражение, столбец или выражение для вычисления;
• offset – смещение, количество строк назад (целое число, по умолчанию 1);
• default – значение по умолчанию, возвращаемое значение при выходе за границы партиции (должно совпадать по типу с выражением).

Пример:

 
SELECT employee_id,       salary,       lag(salary, 1, 0) OVER (ORDER BY employee_id) AS prev_salaryFROM employees;

Результат:

 
+-------------+--------+-------------+| employee_id | salary | prev_salary |+-------------+--------+-------------+| 1           | 30000  | 0           |  -- нет предыдущей строки - возвращает 0| 2           | 50000  | 30000       |  -- значение из предыдущей строки| 3           | 70000  | 50000       || 4           | 60000  | 70000       |+-------------+--------+-------------+

Возвращает значение выражения из последней строки текущего окна (фрейма).

 
last_value(expression)

Аргументы:

• expression – выражение, столбец или вычисляемое выражение.

Пример:

 
SELECT department,       employee_id,       salary,       last_value(salary) OVER (           PARTITION BY department           ORDER BY salary           ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND UNBOUNDED FOLLOWING       ) AS dept_max_salaryFROM employees;

Результат:

 
+-------------+-------------+--------+-----------------+| department  | employee_id | salary | dept_max_salary |+-------------+-------------+--------+-----------------+| Sales       | 1           | 30000  | 70000           || Sales       | 2           | 50000  | 70000           || Sales       | 3           | 70000  | 70000           || Engineering | 4           | 40000  | 60000           || Engineering | 5           | 60000  | 60000           |+-------------+-------------+--------+-----------------+

Возвращает значение из строки, находящейся на указанном смещении (offset) после текущей строки в рамках партиции. Если такой строки не существует, возвращает значение по умолчанию. Аналогична функции lag(), но смотрит вперед, а не назад.

 
lead(expression, offset, default)

Аргументы:

• expression – выражение, столбец или выражение для вычисления;
• offset – смещение, количество строк назад (целое число, по умолчанию 1);
• default – значение по умолчанию, возвращаемое значение при выходе за границы партиции (должно совпадать по типу с выражением).

Пример:

 
SELECT    employee_id,    department,    salary,    lead(salary, 1, 0) OVER (PARTITION BY department ORDER BY salary) AS next_salaryFROM employees;

Результат:

 
+-------------+-------------+--------+-------------+| employee_id | department  | salary | next_salary |+-------------+-------------+--------+-------------+| 1           | Sales       | 30000  | 50000       | -- следующая зарплата в отделе| 2           | Sales       | 50000  | 70000       || 3           | Sales       | 70000  | 0           | -- нет следующей строки (возвращает 0)| 4           | Engineering | 40000  | 60000       || 5           | Engineering | 60000  | 0           |+-------------+-------------+--------+-------------+

Возвращает значение выражения из n-й строки текущего окна (фрейма). Если строка с указанным номером отсутствует, возвращает NULL.

 
nth_value(expression, n)

Аргументы:

• expression – выражение, столбец или вычисляемое выражение;
• n – номер строки в окне (начиная с 1).

Пример:

 
SELECT    id,    salary,    nth_value(salary, 2) OVER (        ORDER BY salary        ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND UNBOUNDED FOLLOWING    ) AS second_salaryFROM employees;

Результат:

 
+----+--------+---------------+| id | salary | second_salary |+----+--------+---------------+| 1  | 30000  | 40000         || 2  | 40000  | 40000         || 3  | 50000  | 40000         || 4  | 60000  | 40000         || 5  | 70000  | 40000         |+----+--------+---------------+

Разбивает строки партиции на указанное количество групп с приблизительно равным числом элементов.

 
ntile(expression)

Аргументы:

• expression – количество групп, целое число, на сколько групп разделить данные.

Пример:

 
SELECT    employee_id,    salary,    ntile(4) OVER (ORDER BY salary DESC) AS quartileFROM employees;

Результат:

 
+-------------+--------+----------+| employee_id | salary | quartile |+-------------+--------+----------+| 1           | 90000  | 1        || 2           | 85000  | 1        || 3           | 80000  | 2        || 4           | 70000  | 2        || 5           | 60000  | 3        || 6           | 50000  | 3        || 7           | 40000  | 4        || 8           | 30000  | 4        |+-------------+--------+----------+

Вычисляет относительный ранг текущей строки в пределах партиции в виде значения от 0 до 1 по формуле:

(ранг_строки – 1) / (общее_количество_строк – 1)

 
percent_rank()

Пример:

 
SELECT    employee_id,    salary,    percent_rank() OVER (ORDER BY salary) AS percentileFROM employees;

Результат:

 
+-------------+--------+------------+| employee_id | salary | percentile |+-------------+--------+------------+| 1           | 30000  | 0.00       | -- минимальное значение (0%)| 2           | 50000  | 0.50       | -- среднее значение (50%)| 3           | 70000  | 1.00       | -- максимальное значение (100%)+-------------+--------+------------+

Присваивает ранг каждой строке в пределах партиции, пропуская номера для строк с одинаковыми значениями, оставляя пропуски в нумерации. Функция работает аналогично row_number(), но пропускает номера рангов для одинаковых значений.

 
rank()

Пример:

 
SELECT    department,    salary,    rank() OVER (PARTITION BY department ORDER BY salary DESC) AS dept_rankFROM employees;

Результат:

 
+-------------+--------+-----------+| department  | salary | dept_rank |+-------------+--------+-----------+| Sales       | 70000  | 1         || Sales       | 50000  | 2         | -- две строки с одинаковым значением| Sales       | 50000  | 2         | -- получают одинаковый ранг| Sales       | 30000  | 4         | -- следующий ранг пропускает номер 3| Engineering | 90000  | 1         || Engineering | 80000  | 2         |+-------------+--------+-----------+

Присваивает последовательный номер каждой строке в пределах партиции, начиная с 1.

 
row_number()

Пример:

 
SELECT department,        salary,        row_number() OVER (PARTITION BY department ORDER BY salary DESC) AS row_numFROM employees;

Результат:

 
+-------------+--------+---------+| department  | salary | row_num |+-------------+--------+---------+| Sales       | 70000  | 1       || Sales       | 50000  | 2       || Sales       | 50000  | 3       | -- одинаковые значения, но разные номера| Sales       | 30000  | 4       || Engineering | 90000  | 1       || Engineering | 80000  | 2       |+-------------+--------+---------+

Отличия от других функций ранжирования:

• в отличие от rank() не пропускает номера при одинаковых значениях;
• в отличие от dense_rank() всегда присваивает последовательные номера без повторов.

• abs
• acos
• acosh
• asin
• asinh
• atan
• atanh
• atan2
• cbrt
• ceil
• cos
• cosh
• degrees
• exp
• factorial
• floor
• gcd
• isnan
• iszero
• lcm
• ln
• log
• log10
• log2
• nanvl
• pi
• power
• pow
• radians
• random
• round
• signum
• sin
• sinh
• sqrt
• tan
• tanh
• trunc

Возвращает абсолютное значение (модуль) целого числа.

 
abs(numeric_expression)

Аргументы:

• numeric_expression – числовое выражение. Можно задать константу, столбец, функцию, а также любую комбинацию арифметических операторов.

Возвращает арккосинус или обратный косинус числа.

 
acos(numeric_expression)

Аргументы:

• numeric_expression – числовое выражение. Можно задать константу, столбец, функцию, а также любую комбинацию арифметических операторов.

Возвращает гиперболический косинус площади или обратный гиперболический косинус числа.

 
acosh(numeric_expression)

Аргументы:

• numeric_expression – числовое выражение. Можно задать константу, столбец, функцию, а также любую комбинацию арифметических операторов.

Возвращает арксинус или обратный синус числа.

 
sin(numeric_expression)

Аргументы:

• numeric_expression – числовое выражение. Можно задать константу, столбец, функцию, а также любую комбинацию арифметических операторов.

Возвращает гиперболический синус площади или обратный гиперболический синус числа.

 
asinh(numeric_expression)

Аргументы:

• numeric_expression – числовое выражение. Можно задать константу, столбец, функцию, а также любую комбинацию арифметических операторов.

Возвращает арктангенс или обратный тангенс числа.

 
atan(numeric_expression)

Аргументы:

• numeric_expression – числовое выражение. Можно задать константу, столбец, функцию, а также любую комбинацию арифметических операторов.

Возвращает гиперболический тангенс площади или обратный гиперболический тангенс числа.

 
atanh(numeric_expression)

Аргументы:

• numeric_expression – числовое выражение. Можно задать константу, столбец, функцию, а также любую комбинацию арифметических операторов.

Возвращает арктангенс или обратный тангенс частного expression_y / expression_x.

 
atan2(expression_y, expression_x)

Аргументы:

• expression_x – первое числовое выражение (числитель дроби). Можно задать константу, столбец, функцию, а также любую комбинацию арифметических операторов.
• expression_y – второе числовое выражение (знаменатель дроби). Можно задать константу, столбец, функцию, а также любую комбинацию арифметических операторов.

Возвращает кубический корень числа.

 
cbrt(numeric_expression)

Аргументы:

• numeric_expression – числовое выражение. Можно задать константу, столбец, функцию, а также любую комбинацию арифметических операторов.

Возвращает ближайшее целое число, большее чем или равное заданному числу.

 
ceil(numeric_expression)

Аргументы:

• numeric_expression – числовое выражение. Можно задать константу, столбец, функцию, а также любую комбинацию арифметических операторов.

Возвращает косинус числа.

 
cos(numeric_expression)

Аргументы:

• numeric_expression – числовое выражение. Можно задать константу, столбец, функцию, а также любую комбинацию арифметических операторов.

Возвращает гиперболический косинус числа.

 
cosh(numeric_expression)

Аргументы:

• numeric_expression – числовое выражение. Можно задать константу, столбец, функцию, а также любую комбинацию арифметических операторов.

Переводит меру числа из радиан в градусы.

 
degrees(numeric_expression)

Аргументы:

• numeric_expression – числовое выражение. Можно задать константу, столбец, функцию, а также любую комбинацию арифметических операторов.

Возвращает экспоненту числа по основанию e.

 
exp(numeric_expression)

Аргументы:

• numeric_expression – числовое выражение. Можно задать константу, столбец, функцию, а также любую комбинацию арифметических операторов.

Факториал. Возвращает 1, если значение меньше 2.

 
factorial(numeric_expression)

Аргументы:

• numeric_expression – числовое выражение. Можно задать константу, столбец, функцию, а также любую комбинацию арифметических операторов.

Возвращает ближайшее целое число, меньшее чем или равное заданному числу.

 
floor(numeric_expression)

Аргументы:

• numeric_expression – числовое выражение. Можно задать константу, столбец, функцию, а также любую комбинацию арифметических операторов.

Возвращает наибольший больший делитель частного expression_x / expression_y. Возвращает 0, если оба введенных аргумента равны NULL.

 
gcd(expression_x, expression_y)

Аргументы:

• expression_x – первое числовое выражение (числитель дроби). Можно задать константу, столбец, функцию, а также любую комбинацию арифметических операторов.
• expression_y – второе числовое выражение (знаменатель дроби). Можно задать константу, столбец, функцию, а также любую комбинацию арифметических операторов.

Возвращает true (правда), если введенное число является +NaN или -NaN, иначе возвращает ложь (false).

 
isnan(numeric_expression)

Аргументы:

• numeric_expression – числовое выражение. Можно задать константу, столбец, функцию, а также любую комбинацию арифметических операторов.

Возвращает true (правда), если введенное число равно +0.0 или -0.0, иначе возвращает ложь (false).

 
iszero(numeric_expression)

Аргументы:

• numeric_expression – числовое выражение. Можно задать константу, столбец, функцию, а также любую комбинацию арифметических операторов.

Возвращает наименьший общий множитель частного expression_x / expression_y. Возвращает 0, если какой-либо из введенных аргументов равен NULL.

 
lcm(expression_x, expression_y)

Аргументы:

• expression_x – первое числовое выражение (числитель дроби). Можно задать константу, столбец, функцию, а также любую комбинацию арифметических операторов.
• expression_y – второе числовое выражение (знаменатель дроби). Можно задать константу, столбец, функцию, а также любую комбинацию арифметических операторов.

Возвращает натуральный логарифм числа.

 
ln(numeric_expression)

Аргументы:

• numeric_expression – числовое выражение. Можно задать константу, столбец, функцию, а также любую комбинацию арифметических операторов.

Возвращает логарифм числа по заданному основанию. В качестве основания берется либо явно заданное число, либо 10 в том случае, когда основание не задано.

 
log(base, numeric_expression)log(numeric_expression)

Аргументы:

• base – основание логарифма. Можно задать константу, столбец, функцию, а также любую комбинацию арифметических операторов.
• numeric_expression – числовое выражение. Можно задать константу, столбец, функцию, а также любую комбинацию арифметических операторов.

Возвращает десятичный логарифм числа.

 
log10(numeric_expression)

Аргументы:

• numeric_expression – числовое выражение. Можно задать константу, столбец, функцию, а также любую комбинацию арифметических операторов.

Возвращает двоичный логарифм числа.

 
log2(numeric_expression)

Аргументы:

• numeric_expression – числовое выражение. Можно задать константу, столбец, функцию, а также любую комбинацию арифметических операторов.

Возвращает первый аргумент, если он не является NaN. В противном случае возвращает второй аргумент.

 
nanvl(expression_x, expression_y)

Аргументы:

• expression_x – первое числовое выражение (числитель дроби). Можно задать константу, столбец, функцию, а также любую комбинацию арифметических операторов.
• expression_y – второе числовое выражение (знаменатель дроби). Можно задать константу, столбец, функцию, а также любую комбинацию арифметических операторов.

Возвращает примерное значение числа π.

 
pi()

Возвращает число, возведенное в заданную степень.

 
power(base, exponent)

Аргументы:

• base – основание для возведения в степень. Можно задать константу, столбец, функцию, а также любую комбинацию арифметических операторов.
• exponent – показатель степени. Можно задать константу, столбец, функцию, а также любую комбинацию арифметических операторов.

Алиасы: pow

Алиас функции power.

Переводит меру числа из градусов в радианы.

 
radians(numeric_expression)

Аргументы:

• numeric_expression – числовое выражение. Можно задать константу, столбец, функцию, а также любую комбинацию арифметических операторов.

Возвращает случайное значение с плавающей точкой в диапазоне [0, 1). Случайное начальное значение (seed) уникально для каждой строки.

 
random()

Округляет число к ближайшему целому числу.

 
round(numeric_expression[, decimal_places])

Аргументы:

• numeric_expression – числовое выражение. Можно задать константу, столбец, функцию, а также любую комбинацию арифметических операторов.
• decimal_places – необязательный аргумент. Означает количество десятичных разрядов в целевом числе, к которому производится округление. По умолчанию берется равным 0.

Возвращает знак числа. Для отрицательных чисел возвращает -1. Для нуля и положительных чисел возвращает 1.

 
signum(numeric_expression)

Аргументы:

• numeric_expression – числовое выражение. Можно задать константу, столбец, функцию, а также любую комбинацию арифметических операторов.

Возвращает синус числа.

 
sin(numeric_expression)

Аргументы:

• numeric_expression – числовое выражение. Можно задать константу, столбец, функцию, а также любую комбинацию арифметических операторов.

Возвращает гиперболический синус числа.

 
sinh(numeric_expression)

Аргументы:

• numeric_expression – числовое выражение. Можно задать константу, столбец, функцию, а также любую комбинацию арифметических операторов.

Возвращает квадратный корень числа.

 
sqrt(numeric_expression)

Аргументы:

• numeric_expression – числовое выражение. Можно задать константу, столбец, функцию, а также любую комбинацию арифметических операторов.

Возвращает тангенс числа.

 
tan(numeric_expression)

Аргументы:

• numeric_expression – числовое выражение. Можно задать константу, столбец, функцию, а также любую комбинацию арифметических операторов.

Возвращает гиперболический тангенс числа.

 
tanh(numeric_expression)

Аргументы:

• numeric_expression – числовое выражение. Можно задать константу, столбец, функцию, а также любую комбинацию арифметических операторов.

Усекает число до целого числа или до указанных десятичных разрядов.

 
trunc(numeric_expression[, decimal_places])

Аргументы:

• numeric_expression – числовое выражение. Можно задать константу, столбец, функцию, а также любую комбинацию арифметических операторов.
• decimal_places – необязательный аргумент. Количество десятичных разрядов для усечения. По умолчанию берется 0 (усечение до целого числа). Если указано положительное целое число, усекает цифры справа от десятичной точки. Если указано отрицательное число, то заменяет цифры слева от десятичной точки на 0.

• coalesce
• nullif
• nvl
• nvl2
• ifnull

Возвращает первый из аргументов, который не равен NULL.

Возвращает NULL, если все аргументы равны NULL.

Эту функцию часто используют вместо значения по умолчанию для нулевых значений.

 
coalesce(expression1[, ..., expression_n])

Аргументы:

• expression_1, expression_n – выражение, которое используется, если предыдущие выражения равны NULL. Можно задать константу, столбец, функцию, а также любую комбинацию арифметических операторов. Можно передавать столько аргументов, сколько требуется.

Возвращает NULL, если expression1 равен expression2. В противном случае возвращает expression1. Может использоваться для выполнения задачи, обратной coalesce.

 
nullif(expression1, expression2)

Аргументы:

• expression1 – числовое выражение, которое нужно сравнить с expression2 и вернуть, если они равны. Можно задать константу, столбец, функцию, а также любую комбинацию арифметических операторов.
• expression2 – числовое выражение, которое нужно сравнить с expression1. Можно задать константу, столбец, функцию, а также любую комбинацию арифметических операторов.

Возвращает expression2, если expression1 равно NULL. В противном случае возвращает expression1.

 
nvl(expression1, expression2)

Аргументы:

• expression1 – числовое выражение, которое нужно вернуть, если оно не равно NULL. Можно задать константу, столбец, функцию, а также любую комбинацию арифметических операторов.
• expression2 – числовое выражение, которое нужно вернуть, если expression1 равно NULL. Можно задать константу, столбец, функцию, а также любую комбинацию арифметических операторов.

Возвращает expression2, если expression1 не равно NULL. В противном случае возвращает expression3.

 
nvl2(expression1, expression2, expression3)

Аргументы:

• expression1 – условное выражение. Можно задать константу, столбец, функцию, а также любую комбинацию арифметических операторов.
• expression2 – числовое выражение, которое нужно вернуть, если expression1 не равно NULL. Можно задать константу, столбец, функцию, а также любую комбинацию арифметических операторов.
• expression3 – числовое выражение, которое нужно вернуть, если expression1 равно NULL. Можно задать константу, столбец, функцию, а также любую комбинацию арифметических операторов.

Алиас для функции nvl.

• ascii
• bit_length
• btrim
• char_length
• character_length
• concat
• concat_ws
• chr
• ends_with
• initcap
• left
• length
• lower
• lpad
• ltrim
• octet_length
• repeat
• replace
• reverse
• right
• rpad
• rtrim
• split_part
• starts_with
• strpos
• substr
• to_hex
• translate
• trim
• upper
• uuid
• overlay
• levenshtein
• substr_index
• find_in_set
• position

Возвращает ASCII-код первого символа в строке.

 
ascii(str)

Аргументы:

• str – строковое выражение. Можно задать константу, столбец, функцию, а также любую комбинацию строковых операторов.

Обратная функция: chr

 
SELECT ascii('Привет, Тарантул')>> 1055

Возвращает длину строки в битах.

 
bit_length(str)

Аргументы:

• str – строковое выражение. Можно задать константу, столбец, функцию, а также любую комбинацию строковых операторов.

Похожие функции: length, octet_length

 
SELECT bit_length('four')>> 32

Отсекает указанную подстроку в начале и в конце обрабатываемой строки. Если подстрока не указана, то убирает все пробелы в начале и в конце обрабатываемой строки.

 
btrim(str[, trim_str])

Аргументы:

• str – обрабатываемое строковое выражение. Можно задать константу, столбец, функцию, а также любую комбинацию строковых операторов.
• trim_str – строковое выражение, которое следует отсечь в начале и в конце обрабатываемой строки. Можно задать константу, столбец, функцию, а также любую комбинацию арифметических операторов. По умолчанию – пробелы.

Похожие функции: ltrim, rtrim

Алиасы: trim

 
SELECT btrim('to trim to trim Hello, Tarantool Column Store!to trim ', 'to trim ')>> 'Hello, Tarantool Column Store!'

Возвращает символ, которому соответствует указанный ASCII- или Unicode-код.

 
chr(expression)

Аргументы:

• expression – выражение, содержащее ASCII- или Unicode-код. Можно задать константу, столбец, функцию, а также любую комбинацию арифметических или строковых операторов.

Обратная функция: ascii

 
SELECT chr (1055)>> 'П'

Алиас для функции length.

 
SELECT char_length('four')>> 4

Алиас для функции length.

 
SELECT character_length('four')>> 4

Объединяет множество строк в одну.

 
concat(str[, ..., str_n])

Аргументы:

• str – первое строковое выражение. Можно задать константу, столбец, функцию, а также любую комбинацию строковых операторов.
• str_n – последующее строковое выражение или строковый столбец.

Похожие функции: concat_ws

 
SELECT concat('Hello,','Tarantool Column','Store!')>> 'Hello,Tarantool ColumnStore!'

Объединяет множество строк в одну, вставляя между ними указанный разделитель.

 
concat(separator, str[, ..., str_n])

Аргументы:

• separator – разделитель для вставки между строк.
• str – первое строковое выражение. Можно задать константу, столбец, функцию, а также любую комбинацию строковых операторов.
• str_n – последующее строковое выражение или строковый столбец.

Похожие функции: concat

 
SELECT concat_ws(' ','Hello,','Tarantool Column','Store!')>> 'Hello, Tarantool Column Store!'

Делает заглавной первую букву в каждом слове обрабатываемой строки. Разделителями между словами считаются все не буквенно-цифровые символы.

 
initcap(str)

Аргументы:

• str – строковое выражение. Можно задать константу, столбец, функцию, а также любую комбинацию строковых операторов.

Похожие функции: lower, upper

 
SELECT initcap('hello, tarantool column store!')>> 'Hello, Tarantool Column Store!'

Возвращает указанное количество символов от левого края строки.

 
left(str, n)

Аргументы:

• str – строковое выражение. Можно задать константу, столбец, функцию, а также любую комбинацию строковых операторов.
• n – количество символов, которое надо вернуть.

Похожие функции: right

 
SELECT left('Hello, Tarantool Column Store!', 5)>> 'Hello'

Возвращает количество символов в строке.

 
length(str)

Аргументы:

• str – строковое выражение. Можно задать константу, столбец, функцию, а также любую комбинацию строковых операторов.

Похожие функции: bit_length, octet_length

Алиасы: char_length, character_length

 
SELECT length('four')>> 4

Превращает все буквы обрабатываемой строки в строчные.

 
lower(str)

Аргументы:

• str – строковое выражение. Можно задать константу, столбец, функцию, а также любую комбинацию строковых операторов.

Похожие функции: initcap, upper

 
SELECT lower('Hello, Tarantool Column Store!')>> 'hello, tarantool column store!'

Отсекает указанную подстроку в начале обрабатываемой строки. Если подстрока не указана, то убирает все пробелы в начале обрабатываемой строки.

 
ltrim(str[, trim_str])

Аргументы:

• str – обрабатываемое строковое выражение. Можно задать константу, столбец, функцию, а также любую комбинацию строковых операторов.
• trim_str – строковое выражение, которое следует отсечь в начале обрабатываемой строки. Можно задать константу, столбец, функцию, а также любую комбинацию арифметических операторов. По умолчанию – пробелы.

Похожие функции: btrim, rtrim

 
SELECT ltrim('to trim to trim Hello, Tarantool Column Store!to trim ', 'to trim ')>> 'Hello, Tarantool Column Store!to trim '

Возвращает длину строки в байтах.

 
octet_length(str)

Аргументы:

• str – строковое выражение. Можно задать константу, столбец, функцию, а также любую комбинацию строковых операторов.

Похожие функции: bit_length, length

 
SELECT octet_length('four')>> 4

Возвращает строку, состоящую из указанного количества повторов заданной строки.

 
repeat(str, n)

Аргументы:

• str – строковое выражение, которое следует повторить. Можно задать константу, столбец, функцию, а также любую комбинацию строковых операторов.
• n – количество повторов.

 
SELECT repeat('Hello, Tarantool Column Store! ', 3)>> 'Hello, Tarantool Column Store! Hello, Tarantool Column Store! Hello, Tarantool Column Store! '

Заменяет все вхождения указанной подстроки в строке на новую подстроку.

 
replace(str, substr, replacement)

Аргументы:

• str – обрабатываемое строковое выражение. Можно задать константу, столбец, функцию, а также любую комбинацию строковых операторов.
• substr – подстрока, которую следует найти и заменить в строке str. Можно задать константу, столбец, функцию, а также любую комбинацию строковых операторов.
• replacement – подстрока, на которую следует заменить найденные вхождения substr в строке str. Можно задать константу, столбец, функцию, а также любую комбинацию строковых операторов.

 
SELECT replace('Hello, Tarantool Column Store!', ' ', ' Super-')>> 'Hello, Super-Tarantool Super-Column Super-Store!'

Переставляет символы в строке в противоположном порядке (зеркальное отображение).

 
reverse(str)

Аргументы:

• str – строковое выражение, окторое нужно отобразить зеркально. Можно задать константу, столбец, функцию, а также любую комбинацию строковых операторов.

 
SELECT reverse('Hello, Tarantool Column Store!')>> '!erotS nmuloC lootnaraT ,olleH'

Возвращает указанное количество символов от правого края строки.

 
right(str, n)

Аргументы:

• str – строковое выражение. Можно задать константу, столбец, функцию, а также любую комбинацию строковых операторов.
• n – количество символов, которое надо вернуть.

Похожие функции: left

 
SELECT right('Hello, Tarantool Column Store!', 6)>> 'Store!'

Отсекает указанную подстроку в конце обрабатываемой строки. Если подстрока не указана, то убирает все пробелы в конце обрабатываемой строки.

 
rtrim(str[, trim_str])

Аргументы:

• str – обрабатываемое строковое выражение. Можно задать константу, столбец, функцию, а также любую комбинацию строковых операторов.
• trim_str – строковое выражение, которое следует отсечь в конце обрабатываемой строки. Можно задать константу, столбец, функцию, а также любую комбинацию арифметических операторов. По умолчанию – пробелы.

Похожие функции: btrim, ltrim

 
SELECT rtrim('to trim to trim Hello, Tarantool Column Store!to trim ', 'to trim ')>> 'to trim to trim Hello, Tarantool Column Store!'

Разбивает строку на подстроки по указанному разделителю и возвращает подстроку с указанным номером.

 
split_part(str, delimiter, pos)

Аргументы:

• str – обрабатываемое строковое выражение. Можно задать константу, столбец, функцию, а также любую комбинацию строковых операторов.
• delimiter – строка или символ разделителя.
• pos – номер возвращаемой подстроки.

 
SELECT split_part('Hello, Tarantool Column Store!', ' ', 3)>> 'Column'

Проверяет, начинается ли строка с указанной подстроки.

 
starts_with(str, substr)

Аргументы:

• str – проверяемое строковое выражение. Можно задать константу, столбец, функцию, а также любую комбинацию строковых операторов.
• substr – подстрока, вхождение которой нужно проверить.

 
SELECT starts_with('Hello, Tarantool Column Store!', 'Hello')>> true

Возвращает начальную позицию указанной подстроки в строке. Отсчет позиции начинается с 1. Если строка не содержит указанную подстроку, то функция возвращает 0.

 
strpos(str, substr)

Аргументы:

• str – обрабатываемое строковое выражение. Можно задать константу, столбец, функцию, а также любую комбинацию строковых операторов.
• substr – подстрока, которую следует найти в строке str. Можно задать константу, столбец, функцию, а также любую комбинацию строковых операторов.

Алиасы: instr

 
SELECT strpos('Hello, Tarantool Column Store!', 'tool')>> 13

Вырезает подстроку указанной длины (в символах), начиная с указанной позиции в строке.

 
substr(str, start_pos[, length])

Аргументы:

• str – обрабатываемое строковое выражение. Можно задать константу, столбец, функцию, а также любую комбинацию строковых операторов.
• start_pos – позиция (в символах от начала строки), начиная с которой нужно вырезать подстроку. Нумерация символов начинается с 1.
• length – количество символов в вырезаемой подстроке. Если не указано, то функция вернет всю строку, начиная с указанной стартовой позиции.

 
SELECT substr('Hello, Tarantool Column Store!', 8, 9)>> 'Tarantool'

Меняет символы в строке на указанные символы.

 
translate(str, chars, translation)

Аргументы:

• str – обрабатываемое строковое выражение. Можно задать константу, столбец, функцию, а также любую комбинацию строковых операторов.
• chars – символы, которые нужно заменить символами translation.
• translation – символы, на которые нужно заменить символы chars. Замена производится в том порядке, в котором идут символы в двух последних аргументах.

 
SELECT translate('Hello, Tarantool Column Store!', 'tol', '+0|')>> 'He||0, Taran+00| C0|umn S+0re!'

Превращает все буквы обрабатываемой строки в заглавные.

 
upper(str)

Аргументы:

• str – строковое выражение. Можно задать константу, столбец, функцию, а также любую комбинацию строковых операторов.

Похожие функции: initcap, lower

 
SELECT upper('Hello, Tarantool Column Store!')>> 'HELLO, TARANTOOL COLUMN STORE!'

• decode
• encode

TCS поддерживает синтаксис регулярных выражений в стиле (PCRE)[https://en.wikibooks.org/wiki/Regular_Expressions/Perl-Compatible_Regular_Expressions] за исключением некоторых возможностей (например, нет поддержки просмотра (look-around) и обратных ссылок).

• regexp_match
• regexp_replace

Возвращает список вхождений в указанную строку, которые удовлетворяют заданному регулярному выражению.

 
regexp_match(str, regexp[, flags])

Аргументы:

• str – строковое выражение. Можно задать константу, столбец, функцию, а также любую комбинацию строковых операторов.
• regexp – регулярное выражение, для которого следует найти соответствия в указанной строке. Можно задать константу, колонку или функцию.
• flags – необязательный аргумент. Флаги, которые влияют на логику регулярного выражения. Можно указать следующие флаги:
  • i – искать без учета регистра
  • m – многострочный режим (^ и $ соответствуют началу и концу строки)
  • s – символ . может соответствовать символу \n
  • R – режим CRLF (когда включен многострочный режим, используется \r\n)
  • U – поменять местами значения x* и x*?

 
SELECT regexp_match('aBc', '(b|d)', 'i')>> 'B'SELECT regexp_match('I have been in Köln in 2018', '[a-zA-Z]ö[a-zA-Z]{2}')>> 'Köln'

Заменяет вхождения указанной подстроки, которые удовлетворяют заданному регулярному выражению.

 
regexp_replace(str, regexp, replacement[, flags])

Аргументы:

• str – строковое выражение. Можно задать константу, столбец, функцию, а также любую комбинацию строковых операторов.
• regexp – регулярное выражение, для которого следует найти соответствия в указанной строке. Можно задать константу, колонку или функцию.
• replacement – подстрока, на которую следует заменить найденные вхождения в строке str. Можно задать константу, столбец, функцию, а также любую комбинацию строковых операторов.
• flags – необязательный аргумент. Флаги, которые влияют на логику регулярного выражения. Можно указать следующие флаги:
  • g – глобальный поиск (не прекращать поиск после первого найденного вхождения)
  • i – искать без учета регистра
  • m – многострочный режим (^ и $ соответствуют началу и концу строки)
  • s – символ . может соответствовать символу \n
  • R – режим CRLF (когда включен многострочный режим, используется \r\n)
  • U – поменять местами значения x* и x*?

 
SELECT regexp_replace('aBc', '(b|d)', 'Ab\\1a', 'i')>> 'aAbBac'SELECT regexp_replace('foobarbaz', 'b(..)', 'X\\1Y', 'g')>> 'fooXarYXazY',

• current_date
• current_time
• current_timestamp
• date_bin
• date_format
• date_part
• date_trunc
• date_part
• datetrunc
• datepart
• extract
• from_unixtime
• make_date
• now
• to_char
• to_date
• to_local_time
• to_timestamp
• to_timestamp_micros
• to_timestamp_millis
• to_timestamp_nanos
• to_timestamp_seconds
• to_unixtime
• today

Возвращает текущую дату в формате UTC.

Значение, возвращаемое функцией current_date(), определяется во время выполнения запроса и будет одинаковым независимо от того, в какой части плана выполнения запроса вызывается эта функция.

 
current_date()

Аналоги: today

Возвращает текущее время в формате UTC.

Значение, возвращаемое функцией current_time(), определяется во время выполнения запроса и будет одинаковым независимо от того, в какой части плана выполнения запроса вызывается эта функция.

 
current_time()

Аналог функции now.

Вычисляет времянные интервалы и возвращает начало ближайшего интервала к указанной метке времени. Функция date_bin используется для понижающей дискретизации времянных рядов путём группировки строк в "корзины" (bins, бины) на основе времени и применения агрегатной или селекторной функции к каждому интервалу.

Например, если данные группируются в 15-минутные интервалы, метка времени 2023-01-01T18:18:18Z будет приведена к началу соответствующего 15-минутного интервала: 2023-01-01T18:15:00Z.

Синтаксис:

 
date_bin(interval, expression, [origin-timestamp])

Аргументы:

• interval – интервал, шаг бина (например, 15 minutes, 1 day);
• expression – выражение, времянное выражение (константа, столбец или функция);
• [необязательный] origin-timestamp – начальная метка времени. Tочка отсчёта для определения границ бинов. По умолчанию: 1970-01-01T00:00:00Z (UNIX-эпоха в UTC).

Поддерживаемые интервалы:

• nanoseconds – наносекунды;
• microseconds – микросекунды;
• milliseconds – миллисекунды;
• seconds – секунды;
• minutes – минуты;
• hours – часы;
• days – дни;
• weeks – недели;
• months – месяцы;
• years – годы;
• century – век;

Функция полезна для анализа времянных данных с группировкой по произвольным интервалам.

Пример: группировка меток времени в интервалы по 1 дню:

 
SELECT date_bin(interval '1 day', time) as binFROM VALUES ('2023-01-01T18:18:18Z'), ('2023-01-03T19:00:03Z') t(time);

Результат:

 
+---------------------+| bin                 |+---------------------+| 2023-01-01T00:00:00 || 2023-01-03T00:00:00 |+---------------------+

Пример: группировка с началом отсчёта в 3:00 (вместо 00:00):

 
SELECT date_bin(interval '1 day', time, '2023-01-01T03:00:00') as binFROM VALUES ('2023-01-01T18:18:18Z'), ('2023-01-03T19:00:03Z') t(time);

Результат:

 
+---------------------+| bin                 |+---------------------+| 2023-01-01T03:00:00 || 2023-01-03T03:00:00 |+---------------------+

Аналог функции to_char.

Извлекает указанную часть даты/времени и возвращает её как целое число.

 
date_part(part, expression)

Аргументы:

• part – часть даты. Поддерживаемые части даты:

  • year – год
  • quarter – квартал (1-4)
  • month – месяц (1-12)
  • week – неделя года (1-53)
  • day – день месяца (1-31)
  • hour – час (0-23)
  • minute – минута (0-59)
  • second – секунда (0-59)
  • millisecond – миллисекунды
  • microsecond – микросекунды
  • nanosecond – наносекунды
  • dow – день недели (0-6, где 0 – воскресенье)
  • doy – день года (1-366)
  • epoch – секунды с Unix эпохи (1970-01-01 00:00:00 UTC)

• expression – времянное выражение, может быть константой, колонкой, или функцией

Альтернативный синтаксис:

 
extract(field FROM source)

Аналоги:

• datepart

Обрезает метку времени до указанной точности, обнуляя младшие части.

 
date_trunc(precision, expression)

Аргументы:

• precision – точность округления. Допустимые значения:

  • year / YEAR – обрезает до года (01-01)
  • quarter / QUARTER – до начала квартала
  • month / MONTH – до начала месяца
  • week / WEEK – до понедельника недели
  • day / DAY – до начала суток (00:00:00)
  • hour / HOUR – до начала часа
  • minute / MINUTE – до начала минуты
  • second / SECOND – до начала секунды

• expression – времянное выражение; может быть константой, колонкой, или функцией

Аналоги:

• datetrunc

Аналог функции date_part.

Аналог функции date_trunc.

Аналог функции datepart

Преобразует Unix-время (количество секунд с 1970-01-01) во метку времени (timestamp) формата RFC3339.

 
from_unixtime(expression[, timezone])

Аргументы:

• expression – выражение для обработки. Может быть константой, столбцом или функцией, а также любой комбинацией операторов.
• timezone – часовой пояс для преобразования целого числа в метку времени. Если не указан, по умолчанию используется UTC.

Пример:

 
select from_unixtime(1599572549, 'America/New_York');

Результат:

 
+-----------------------------------------------------------+| 2020-09-08T09:42:29-04:00                                 |+-----------------------------------------------------------+

Создает дату из отдельных компонентов года, месяца и дня.

 
make_date(year, month, day)

Аргументы:

• year – год для создания даты. Может быть константой, столбцом или функцией, включая арифметические операции.
• month – месяц для создания даты (1-12). Может быть константой, столбцом или функцией, включая арифметические операции.
• day – день для создания даты (1-31). Может быть константой, столбцом или функцией, включая арифметические операции.

Пример:

 
SELECT make_date(2023, 1, 31);

Результат:

 
+-----------------+| 2023-01-31      |+-----------------+

Другой пример:

 
SELECT make_date('2023', '01', '31');

Результат:

 
+-----------------+| 2023-01-31      |+-----------------+

Возвращает текущую метку времени в формате UTC.

Значение, возвращаемое функцией now(), определяется во время выполнения запроса и будет одинаковым независимо от того, в какой части плана выполнения запроса вызывается эта функция.

 
now

Аналоги: current_timestamp

Преобразует дату, время или метку времени в строковое представление согласно заданному формату. В отличие от PostgreSQL, не поддерживает числовое форматирование.

 
to_char(expression, format)

Аргументы:

• expression – входные данные для преобразования (дата, время, метка времени или интервал). Может быть константой, столбцом или функцией, возвращающей дату, время, метку времени или длительность.
• format – cтрока формата Chrono для преобразования значения.

Пример:

 
SELECT to_char('2023-03-01'::date, '%d-%m-%Y');

Результат:

 
+----------------------------------------------+| 01-03-2023                                   |+----------------------------------------------+

Аналоги:

• date_format

Преобразует значение в формат даты (YYYY-MM-DD). Принимает строки, целые и дробные числа в качестве входных данных. Строки обрабатываются как YYYY-MM-DD (например, '2023-07-20'), если не указаны форматы Chrono. Целые и дробные числа интерпретируются как количество дней, прошедших с Unix-эпохи (1970-01-01T00:00:00Z). Возвращает соответствующую дату.

 
to_date(expression[, ..., format_n])

Аргументы:

• expression – строковое выражение для преобразования. Может быть константой, столбцом или функцией.
• format_n – опциональные строки формата Chrono для парсинга. Форматы проверяются по порядку, используется первый успешный вариант. Если ни один формат не подходит, возвращается ошибка.

Пример: простое преобразование строки:

 
SELECT to_date('2023-01-31');

Результат:

 
+-----------------+| 2023-01-31      |+-----------------+

Пример: преобразование с альтернативными форматами:

 
SELECT to_date('2023/01/31', '%Y-%m-%d', '%Y/%m/%d');

Результат:

 
+-----------------+| 2023-01-31      |+-----------------+

Преобразует метку времени с часовым поясом в локальное время (без информации о часовом поясе или смещении). Корректно обрабатывает переходы на летнее/зимнее время.

 
to_local_time(expression)

Аргументы:

• expression – времянное выражение, может быть константой, столбцом или функцией

Пример: базовое преобразование:

 
SELECT to_local_time('2024-04-01T00:00:20Z'::timestamp);

Результат:

 
+---------------------+| 2024-04-01T00:00:20 |+---------------------+

Пример: преобразование с явным указанием часового пояса:

 
SELECT to_local_time('2024-04-01T00:00:20Z'::timestamp AT TIME ZONE 'Europe/Brussels');

Результат:

 
+---------------------+| 2024-04-01T00:00:20 |+---------------------+

Пример: проверка типов данных:

 
SELECT  time,  arrow_typeof(time) as type,  to_local_time(time) as to_local_time,  arrow_typeof(to_local_time(time)) as to_local_time_typeFROM (  SELECT '2024-04-01T00:00:20Z'::timestamp AT TIME ZONE 'Europe/Brussels' AS time);

Результат:

 
+---------------------------+------------------------------------------------+---------------------+-----------------------------+| time                      | type                                           | to_local_time       | to_local_time_type          |+---------------------------+------------------------------------------------+---------------------+-----------------------------+| 2024-04-01T00:00:20+02:00 | Timestamp(Nanosecond, Some("Europe/Brussels")) | 2024-04-01T00:00:20 | Timestamp(Nanosecond, None) |+---------------------------+------------------------------------------------+---------------------+-----------------------------+

Пример: комбинация с date_bin() для группировки по локальному времени:

 
SELECT date_bin(interval '1 day', to_local_time('2024-04-01T00:00:20Z'::timestamp AT TIME ZONE 'Europe/Brussels')) AS date_bin;

Результат:

 
+---------------------+| date_bin            |+---------------------+| 2024-04-01T00:00:00 |+---------------------+

Пример: группировка с восстановлением часового пояса:

 
SELECT date_bin(interval '1 day', to_local_time('2024-04-01T00:00:20Z'::timestamp AT TIME ZONE 'Europe/Brussels')) AT TIME ZONE 'Europe/Brussels' AS date_bin_with_timezone;

Результат:

 
+---------------------------+| date_bin_with_timezone    |+---------------------------+| 2024-04-01T00:00:00+02:00 |+---------------------------+

Преобразует значение в метку времени (YYYY-MM-DDT00:00:00Z). Поддерживает строки, целые числа (включая беззнаковые) и числа с плавающей точкой в качестве входных данных. Строки обрабатываются как RFC3339 (например, '2023-07-20T05:44:00'), если не указаны форматы Chrono. Целые числа (включая беззнаковые) и числа с плавающей точкой интерпретируются как секунды с Unix-эпохи (1970-01-01T00:00:00Z). Возвращает соответствующую метку времени.

 
to_timestamp(expression[, ..., format_n])

Аргументы:

• expression – выражение для обработки. Может быть константой, столбцом или функцией, а также любой комбинацией арифметических операторов.
• format_n – опциональные строки формата Chrono для обработки выражения. Форматы проверяются в порядке их указания, и возвращается первый успешный результат. Если ни один из форматов не может обработать выражение, возвращается ошибка.

Пример: преобразование строки RFC3339:

 
SELECT to_timestamp('2023-01-31T09:26:56.123456789-05:00');

Результат:

 
+-----------------------------------------+| 2023-01-31T14:26:56.123456789           |+-----------------------------------------+

Пример преобразования с альтернативными форматами:

 
SELECT to_timestamp(  '03:59:00.123456789 05-17-2023',  '%c',  '%+',  '%H:%M:%S%.f %m-%d-%Y');

Результат:

 
+-----------------------------------------+| 2023-05-17T03:59:00.123456789           |+-----------------------------------------+

Преобразует значение в метку времени формата YYYY-MM-DDT00:00:00.000000Z. Поддерживает строки, целые и беззнаковые целые числа в качестве входных данных. Строки обрабатываются как RFC3339 (например, '2023-07-20T05:44:00'), если не указаны форматы Chrono. Числа интерпретируются как микросекунды с Unix-эпохи (1970-01-01T00:00:00Z). Возвращает соответствующую метку времени.

 
to_timestamp_micros(expression[, ..., format_n])

Аргументы:

• expression – выражение для обработки. Может быть константой, столбцом или функцией, а также любой комбинацией арифметических операторов.
• format_n – опциональные строки формата Chrono для обработки выражения. Форматы проверяются в порядке их указания, и возвращается первый успешный результат. Если ни один из форматов не может обработать выражение, возвращается ошибка.

Пример: преобразование строки RFC3339:

 
SELECT to_timestamp_micros('2023-01-31T09:26:56.123456789-05:00');

Результат:

 
+-----------------------------------------+| 2023-01-31T14:26:56.123456             |+-----------------------------------------+

Пример: преобразование с альтернативными форматами:

 
SELECT to_timestamp_micros(  '03:59:00.123456789 05-17-2023',  '%c',  '%+',  '%H:%M:%S%.f %m-%d-%Y');

Результат:

 
+-----------------------------------------+| 2023-05-17T03:59:00.123456             |+-----------------------------------------+

Преобразует значение в метку времени формата YYYY-MM-DDT00:00:00.000Z. Поддерживает строковые и целочисленные типы данных на входе. Строки обрабатываются как RFC3339 (например, '2023-07-20T05:44:00'), если не указаны форматы Chrono. Числа интерпретируются как микросекунды с Unix-эпохи (1970-01-01T00:00:00Z). Возвращает соответствующую метку времени.

 
to_timestamp_millis(expression[, ..., format_n])

Аргументы:

• expression – выражение для обработки. Может быть константой, столбцом или функцией, а также любой комбинацией арифметических операторов.
• format_n – опциональные строки формата Chrono для обработки выражения. Форматы проверяются в порядке их указания, и возвращается первый успешный результат. Если ни один из форматов не может обработать выражение, возвращается ошибка.

Пример преобразования строки RFC3339:

 
SELECT to_timestamp_millis('2023-01-31T09:26:56.123456789-05:00');

Результат:

 
+------------------------------+| 2023-01-31T14:26:56.123      |+------------------------------+

Пример: преобразование с произвольными форматами:

 
SELECT to_timestamp_millis(  '03:59:00.123456789 05-17-2023',  '%c',  '%+',  '%H:%M:%S%.f %m-%d-%Y');

Результат:

 
+------------------------------+| 2023-05-17T03:59:00.123      |+------------------------------+

Преобразует значение в метку времени с наносекундной точностью (YYYY-MM-DDT00:00:00.000000000Z). Поддерживает строковые и целочисленные типы данных на входе. Строки обрабатываются как RFC3339 (например, '2023-07-20T05:44:00'), если не указаны форматы Chrono. Числа интерпретируются как микросекунды с Unix-эпохи (1970-01-01T00:00:00Z). Возвращает соответствующую метку времени.

 
to_timestamp_nanos(expression[, ..., format_n])

Аргументы:

• expression – выражение для обработки. Может быть константой, столбцом или функцией, а также любой комбинацией арифметических операторов.
• format_n – опциональные строки формата Chrono для обработки выражения. Форматы проверяются в порядке их указания, и возвращается первый успешный результат. Если ни один из форматов не может обработать выражение, возвращается ошибка.

Пример: преобразование строки RFC3339:

 
SELECT to_timestamp_nanos('2023-01-31T09:26:56.123456789-05:00');

Результат:

 
+----------------------------------+| 2023-01-31T14:26:56.123456789    |+----------------------------------+

Пример: преобразование с указанием форматов:

 
SELECT to_timestamp_nanos(  '03:59:00.123456789 05-17-2023',  '%c',  '%+',  '%H:%M:%S%.f %m-%d-%Y');

Результат:

 
+----------------------------------+| 2023-05-17T03:59:00.123456789    |+----------------------------------+

Преобразует входные данные в метку времени с точностью до секунд (YYYY-MM-DDT00:00:00.000Z). Поддерживает строковые и целочисленные типы данных на входе. Строки обрабатываются как RFC3339 (например, '2023-07-20T05:44:00'), если не указаны форматы Chrono. Числа интерпретируются как микросекунды с Unix-эпохи (1970-01-01T00:00:00Z). Возвращает соответствующую метку времени.

 
to_timestamp_seconds(expression[, ..., format_n])

Аргументы:

• expression – выражение для обработки. Может быть константой, столбцом или функцией, а также любой комбинацией арифметических операторов.
• format_n – опциональные строки формата Chrono для обработки выражения. Форматы проверяются в порядке их указания, и возвращается первый успешный результат. Если ни один из форматов не может обработать выражение, возвращается ошибка.

Пример: преобразование строки RFC3339:

 
SELECT to_timestamp_seconds('2023-01-31T09:26:56.123456789-05:00');

Результат:

 
+-------------------------+| 2023-01-31T14:26:56     |+-------------------------+

Пример: преобразование с указанием форматов:

 
SELECT to_timestamp_seconds(  '03:59:00.123456789 05-17-2023',  '%c',  '%+',  '%H:%M:%S%.f %m-%d-%Y');

Результат:

 
+-------------------------+| 2023-05-17T03:59:00     |+-------------------------+

Преобразует значение в количество секунд, прошедших с Unix-эпохи (1970-01-01T00:00:00Z). Поддерживает строки, даты, метки времени и числа с плавающей точкой в качестве входных данных. Строки обрабатываются как RFC3339 (например, '2023-07-20T05:44:00'), если не указаны форматы Chrono.

 
to_unixtime(expression[, ..., format_n])

Аргументы:

• expression – выражение для обработки. Может быть константой, столбцом или функцией, а также любой комбинацией арифметических операторов.
• format_n – опциональные строки формата Chrono для обработки выражения. Форматы проверяются в порядке их указания, и возвращается первый успешный результат. Если ни один из форматов не может обработать выражение, возвращается ошибка.

Пример: преобразование строки RFC3339:

 
SELECT to_unixtime('2020-09-08T12:00:00+00:00');

Результат:

 
+--------------+| 1599566400   |+--------------+

Пример: преобразование с произвольными форматами:

 
SELECT to_unixtime(  '01-14-2023 01:01:30+05:30',  '%q',  '%d-%m-%Y %H/%M/%S',  '%+',  '%m-%d-%Y %H:%M:%S%#z');

Результат:

 
+--------------+| 1673638290   |+--------------+

Аналог функции current_date.

• array_concat

Объединяет указанные массивы в один.

 
array_concat(array[, ..., array_n])

Аргументы:

• array – первый массив для объединения. Можно задать константу, столбец, функцию, а также любую комбинацию операторов для работы с массивами.
• array_n – последующая колонка или литерал типа массив для объединения.

Пример:

 
❯ select array_concat([1, 2], [3, 4], [5, 6]);+---------------------------------------------------+| array_concat(List([1,2]),List([3,4]),List([5,6])) |+---------------------------------------------------+| [1, 2, 3, 4, 5, 6]                                |+---------------------------------------------------+

• digest
• md5
• sha224
• sha256
• sha384
• sha512

• arrow_cast
• arrow_typeof

• most_occurent_frequency() – количество вхождений наиболее часто встречающегося значения.
• most_occurent_value() – общее количество записей, удовлетворяющих условиям счетчика.
• most_occurent_ratio() – отношение значения most_occurent_frequency() к значению most_occurent_value().

Если ни одна транзакция не удовлетворяет условиям счетчика, значение most_occurent_ratio() равно нулю.

Если значение встречается не более одного раза, это значение также равно нулю.

Значение most_occurent_ratio() всегда находится в интервале [0; 1], поэтому выходной атрибут счетчика должен иметь тип данных decimal.

Пример:

При таких вводных данных:

 
POST http://127.0.0.1:7777/sql -d 'select attr0 as ratio from attributes'[  {    "ratio": 2  },  {    "ratio": 2  },  {    "ratio": 2  },  {    "ratio": 3  },  {    "ratio": 2  },  {    "ratio": 1  }]

функции возвращают следующие результаты:

 
POST http://127.0.0.1:7777/sql -d 'select most_occurent_value(attr0) as res from attributes'[  {    "res": 2  }]

 
POST http://127.0.0.1:7777/sql -d 'select most_occurent_frequency(attr0) as res from attributes'[  {    "res": 4  }]

 
POST http://127.0.0.1:7777/sql -d 'select most_occurent_ratio(attr0) as res from attributes'[  {    "res": 0.6666666666666666  }]

Подсчитывает соотношение уникальных значений во множестве к их общему количеству. Используется, например, для определения различных паттернов фрода.

 
distinct_values_ratio(array)

Аргументы:

• array – множество значений.

Результат:

• десятичное число в диапазоне от 0 до 1: чем ближе значение к единице, тем больше уникальных элементов во множестве;
• для массива из полностью одинаковых элементов результат равен 0;
• для пустого массива, как и для массива из уникальных значений, результат равен 1.

Позволяет обращаться к автоматически созданным полям таблицы, например rowid.

Также с помощью аргумента use_index можно влиять на порядок чтения, указывая соответствующие индексы. Это может быть полезно, поскольку оператор ORDER BY в текущей версии TCS поддерживается не полностью.

 
plan_with(table, implicit_fields=true)

Аргументы:

• table – имя таблицы.
• implicit_fields – для доступа к автоматически созданным полям здесь требуется указать значение true (по умолчанию false).
• use_index – массив индексов, которые планировщик может использовать для запроса.

Пример: обращение к rowid (возвращает значение первого поля).

 
SELECT * FROM plan_with(t, implicit_fields=true) where rowid = 0

Пример: форсированное задание порядка чтения для индекса.

Для примера рассмотрим таблицу с двумя индексами:

• первичный индекс (a, b, c),
• вторичный индекс (d,e) с именем index_de.

Если нужно читать данные в порядке сортировки по (d,e), то в запросе можно указать use_index=[index_de]:

 
SELECT * FROM plan_with(t, use_index=[index_de])

Из всех указанных индексов планировщик выбирает наиболее подходящий (т.е. покрывающий наибольшее количество условий). Если индексы не указаны, то используется первичный индекс, но без префильтрации на уровне индекса (все фильтрации осуществляются уже после чтения).

• ipv4_is_in_net() – входит ли IP-адрес в указанную сеть.

  Аргументы:

  • network (Utf8) – имя сети
  • address (UInt32) – IP-адрес

  Результат:

  • true или false (алиас is_in_net)

• ipv4_string_to_num – переводит строковое значение IP-адреса в числовое.

  Аргументы:

  • ipv4 (Utf8) – строковое значение IP-адреса

  Результат:

  • UInt32 (алиас ipv4_to_num)

• ipv4_num_to_string – переводит числовое значение IP-адреса в строковое.

  Аргументы:

  • ipv4 (UInt32) – числовое значение IP-адреса

  Результат:

  • Utf8 (алиас ipv4_to_string)

Для команды COPY в TCS можно явным образом задавать параметры записи данных на диск.

Например:

 
COPY 'attributes'  TO 'res/table_with_attrs'  PARTITIONED BY (col3, col4)  OPTIONS (    format parquet,    compression snappy,    'compression::col1' 'zstd(5)',  )

В этом примере мы записываем все данные из таблицы attributes в директорию с parquet-файлами. При этом:

• Для каждой партиции в запросе в директорию res/table_with_attrs параллельно записывается отдельный parquet-файл.
• Параметр compression, для которого задано значение snappy, указывает, что для всех столбцов нужно использовать кодировщик сжатия формата snappy.
• Параметр compression::col1 переопределяет формат кодировщика для столбца col1: для данных из этого столбца в parquet-файле будет использован кодировщик сжатия формата ZSTD с уровнем сжатия 5.

Далее приводится описание всех поддерживаемых параметров записи.

Для запросов с командой COPY доступны следующие параметры выполнении запроса:

• execution.keep_partition_by_columns

Указывает, нужно ли сохранять столбцы в выходных данных при использовании запросов с PARTITIONED BY.

Тип: boolean

Значение по умолчанию: false

При записи JSON-файлов доступны следующие параметры:

• COMPRESSION

Формат сжатия для всего JSON-файла. Поддерживаемые значения: GZIP, BZIP2, XZ, ZSTD и UNCOMPRESSED.

Тип: string

Значение по умолчанию: UNCOMPRESSED

При записи CSV-файлов доступны следующие параметры:

• COMPRESSION
• HEADER
• DATE_FORMAT)
• DATETIME_FORMAT)
• TIME_FORMAT)
• RFC3339
• NULL_VALUE
• DELIMITER

Формат сжатия для всего CSV-файла. Поддерживаемые значения: GZIP, BZIP2, XZ, ZSTD и UNCOMPRESSED.

Тип: string

Значение по умолчанию: UNCOMPRESSED

Указывает, должен ли CSV-файл содержать заголовки столбцов.

Тип: boolean

Значение по умолчанию: false

Формат, в котором следует кодировать даты в CSV-файле.

По умолчанию для кодирования даты и времени используется формат ISO 8601: YYYY-MM-DDTHH:mm:ss.sssZ.

Пример значения: 1970-01-01T00:00:00.001.

Тип: string

Значение по умолчанию: YYYY-MM-DDTHH:mm:ss.sssZ

Формат, в котором следует кодировать дату и время в CSV-файле.

По умолчанию для кодирования даты и времени используется формат ISO 8601: YYYY-MM-DDTHH:mm:ss.sssZ.

Пример значения: 1970-01-01T00:00:00.001.

Тип: string

Значение по умолчанию: YYYY-MM-DDTHH:mm:ss.sssZ

Формат, в котором следует кодировать время в CSV-файле.

По умолчанию для кодирования даты и времени используется формат ISO 8601: YYYY-MM-DDTHH:mm:ss.sssZ.

Пример значения: 1970-01-01T00:00:00.001.

Тип: string

Значение по умолчанию: YYYY-MM-DDTHH:mm:ss.sssZ

Если значение равно true, то для кодирования даты и времени используется формат RFC 339: YYYY-MM-DDTHH:mm:ss.

Пример значения: 2022-09-27T22:36:00.

Тип: boolean

Значение по умолчанию: false

Строка, которую следует использовать для указания нулевых значений в CSV-файле.

Тип: string

Значение по умолчанию: '' (пустая строка)

Символ, который следует использовать в качестве разделителя столбцов в CSV-файле.

Тип: string

Значение по умолчанию: , (запятая)

При записи parquet-файлов доступны следующие параметры:

• COMPRESSION
• MAX_ROW_GROUP_SIZE
• DATA_PAGESIZE_LIMIT
• ссылка)
• WRITER_VERSION
• DICTIONARY_PAGE_SIZE_LIMIT
• CREATED_BY
• COLUMN_INDEX_TRUNCATE_LENGTH
• DATA_PAGE_ROW_COUNT_LIMIT
• BLOOM_FILTER_ENABLED
• ENCODING
• DICTIONARY_ENABLED
• STATISTICS_ENABLED
• MAX_STATISTICS_SIZE
• BLOOM_FILTER_FPP
• BLOOM_FILTER_NDV

Используемый кодировщик сжатия и, если применимо, уровень сжатия.

Допустимые значения: uncompressed, snappy, gzip(уровень), lzo, brotli(уровень), lz4, zstd(уровень) и lz4_raw. Регистр в указываемых значениях не учитывается.

Если значение равно NULL, то используется кодировщик по умолчанию, заданный в настройках модуля записи parquet-файлов (parquet writer).

Обратите внимание, то данный параметр не задает модуль записи parquet-файлов, используемый по умолчанию.

Можно указывать для столбца: да

Тип: string

Значение по умолчанию: zstd(3)

Максимальное количество строк, которые могут быть закодированы в одной группе строк. Для записи и чтения больших групп строк требуется больше памяти.

Можно указывать для столбца: нет

Тип: integer

Значение по умолчанию: 1048576

Максимальное ограничение (в байтах) для размера страницы сжатия.

Можно указывать для столбца: нет

Тип: integer

Значение по умолчанию: 1048576

Максимальное количество строк, записываемых для каждого столбца в одном пакете (batch).

Можно указывать для столбца: нет

Тип: integer

Значение по умолчанию: 1024

Версия модуля записи parquet-файлов (parquet writer): 1.0 или 2.0.

Можно указывать для столбца: нет

Тип: string

Значение по умолчанию: 1.0

Максимальный размер страницы словаря (в байтах).

Можно указывать для столбца: нет

Тип: integer

Значение по умолчанию: 1048576

Значение свойства "created by" в parquet-файле.

Можно указывать для столбца: нет

Тип: string

Значение по умолчанию: datafusion version 45.0.0

Максимальная длина индекса для столбца.

Можно указывать для столбца: нет

Тип: integer

Значение по умолчанию: 64

Максимальное количество строк на странице данных.

Можно указывать для столбца: нет

Тип: integer

Значение по умолчанию: 20000

Указывает, следует ли записывать bloom-фильтр в parquet-файл.

Можно указывать для столбца: да

Тип: boolean

Значение по умолчанию: false

Кодировка, которую следует использовать для parquet-файлов. Допустимые значения: plain, plain_dictionary, rle, bit_packed, delta_binary_packed, delta_length_byte_array, delta_byte_array, rle_dictionary и byte_stream_split. Регистр в указываемых значениях не учитывается.

Если значение равно NULL, то используется кодировка по умолчанию, заданная в настройках модуля записи parquet-файлов (parquet writer).

См. также параметр DICTIONARY_ENABLED.

Можно указывать для столбца: да

Тип: string

Значение по умолчанию: NULL

Указывает, включена ли кодировка по словарю. Используйте это значение вместо ENCODING, чтобы задать кодировку по словарю.

Если значение равно NULL, то используется значение по умолчанию, заданное в настройках модуля записи parquet-файлов (parquet writer).

Можно указывать для столбца: да

Тип: boolean

Значение по умолчанию: true

Указывает, включена ли статистика на уровне PAGE или ROW_GROUP. Допустимые значения: none, chunk и page. Регистр в указываемых значениях не учитывается.

Если значение равно NULL, то используется значение по умолчанию, заданное в настройках модуля записи parquet-файлов (parquet writer).

Можно указывать для столбца: да

Тип: boolean

Значение по умолчанию: page

Максимальный размер (в байтах), который может занимать статистика.

Можно указывать для столбца: да

Тип: integer

Значение по умолчанию: 4096

Вероятность ложного срабатывания (fpp) для bloom-фильтра. Неявно присваивает BLOOM_FILTER_ENABLED значение true.

Если значение равно NULL, то используется количество по умолчанию, заданное в настройках модуля записи parquet-файлов (parquet writer).

См. также параметр BLOOM_FILTER_NDV.

Можно указывать для столбца: да

Тип: integer

Значение по умолчанию: NULL

Количество различных значений (ndv) для bloom-фильтра. Неявно устанавливает для параметра BLOOM_FILTER_FPP значение true.

Если значение равно NULL, то используется количество по умолчанию, заданное в настройках модуля записи parquet-файлов (parquet writer).

Можно указывать для столбца: да

Тип: integer

Значение по умолчанию: NULL

В TCS поддерживаются аргументы-заполнители (placeholders) следующих видов:

• заполнители в формате PostgreSQL с метками вида $1, например INSERT INTO table(col1, col2) VALUES ($1, $2);
• заполнители с метками вида ?, например INSERT INTO table(col1, col2) VALUES (?, ?).

Ниже приводится соответствие типов данных SQL, которые поддерживаются в PostgreSQL, и примитивных типов данных Apache Arrow, которые поддерживаются в TCS.

Типы данных из PostgreSQL нужно использовать в качестве параметров для подготовленных SQL-запросов (prepared statements).

Сложные типы данных (array, json и т.д.) в текущей версии TCS не поддерживаются.

Конфигурация TCS задается в файлах формата YAML.

Конфигурация хранится локально, либо обновляется посредством централизованного хранилища конфигурации (etcd или хранилище на основе Tarantool).

TCS использует конфигурационный механизм Tarantool, где поддерживается слияние конфигураций разных уровней. На уровне groups задаются настройки кластера (группы серверов). Далее на вложенных уровнях задаются индивидуальные настройки для каждого набора реплик и для каждого экземпляра. Получается следующая иерархия уровней:

 
groups:  [name]:    replicasets:      [name]:        instances:          [name]:

где:

• groups.[name] – содержит настройки кластера (группы) из одного или нескольких наборов реплик.

• groups.[name].replicasets – содержит настройки для каждого набора реплик.

• groups.[name].replicasets.[name].instances – содержит настройки для каждого экземпляра в наборе реплик.

Имена групп, наборов реплик и экземпляров могут быть любыми.

В конфигурационных файлах TCS можно задавать:

• Любые конфигурационные параметры, которые поддерживаются в Tarantool Enterprise Edition 3.5.

• Параметры ролей, специфичных для TCS.

Здесь задаются параметры соединения с внешним хранилищем конфигурации. В роли хранилища конфигурации может выступать:

• etcd (параметры config.etcd.*)
• хранилище на основе Tarantool (параметры config.storage.*)

Если конфигурация хранится локально, то эти параметры указывать не нужно.

См. подробнее в документации Tarantool.

Пример для etcd:

 
config:  etcd:    prefix: /tcs    endpoints:    - http://localhost:2379    http:      request:        timeout: 1

• config.etcd.prefix
• config.etcd.endpoint
• config.etcd.http.request.timeout

Префикс для конфигурации TCS в etcd. Определяет путь в etcd, где будет храниться конфигурация кластера TCS.

Тип: string

Значение по умолчанию: /tcs

Обязательный: нет

Список идентификаторов URI для соединения с etcd.

Тип: list

Значение по умолчанию: ''

Обязательный: да

Максимальное время ожидания соединения с etcd (в секундах).

Тип: integer

Значение по умолчанию: 1

Обязательный: нет

Здесь задаются привилегии для ролей и учетных записей пользователей кластера. См. подробнее в документации Tarantool.

Пример:

 
credentials:  users:    replicator:      password: "secret-cluster-cookie"      roles: [replication]      privileges:        - permissions: [execute]          functions: [failover.execute]    admin:      password: "secret-cluster-cookie"      roles: [super]

• credentials.users.[name].password
• credentials.users.[name].roles
• credentials.users.[name].priviledges.permissions
• credentials.users.[name].priviledges.functions

Пароль учетной записи.

Тип: string

Значение по умолчанию: /tcs

Обязательный: нет

Роли, доступные данной учетной записи.

Можно задавать следующие роли:

• super
• public
• replication
• sharding

См. подробнее в документации Tarantool.

Тип: array

Значение по умолчанию: ''

Обязательный: нет

Права на действия и объекты, доступные данной учетной записи.

Можно задавать следующие права:

• read
• write
• create
• alter
• drop
• execute
• session
• usage

См. подробнее в документации Tarantool.

Тип: array

Значение по умолчанию: ''

Обязательный: нет

Имена функций, на которые распространяются права данной учетной записи.

Тип: array

Значение по умолчанию: ''

Обязательный: нет

Здесь задаются параметры работы протокола Tarantool iproto.

Пример:

 
iproto:  advertise:    peer:      login: "replicator"    client: 127.0.0.0:3331  listen:    - uri: 0.0.0.0:3331

• iproto.advertise.peer.login
• iproto.advertise.client
• iproto.listen.uri

Имя учетной записи, которая используется для подключения к данному экземпляру.

См. подробнее в документации Tarantool.

Тип: string

Значение по умолчанию: guest

Обязательный: нет

Идентификатор URI с номером порта или доменный Unix-сокет, на котором экземпляр Tarantool виден клиентским приложениям.

Нельзя указывать адрес 0.0.0.0/[::] и номер порта 0.

См. подробнее в документации Tarantool.

Тип: string

Значение по умолчанию: ''

Обязательный: нет

Идентификатор URI для обработки входящих запросов.

См. подробнее в документации Tarantool.

Тип: string

Значение по умолчанию: ''

Обязательный: да

Здесь задаются параметры для работы движка Tarantool MemTX.

Пример:

 
memtx:  memory: 2147483648

• memtx.memory)

Максимальный объем памяти, доступный для работы движка Tarantool MemTX (в байтах).

Тип: integer

Значение по умолчанию: 2147483648

Обязательный: нет

Здесь задается список ролей, которые может потребоваться назначить экземплярам кластера.

Можно задавать следующие роли:

• tcs_roles/storage – хранилище данных
• tcs_roles/scheduler – маршрутизатор запросов
• tcs_roles/coordinator – координатор обработки сбоев
• tcs_roles/stateboard – менеджер аварийного переключения
• tcs_roles/cpu – сборщик метрик ЦПУ
• roles.metrics-export – сборщик метрик кластера

Пример:

 
groups:  storages:    roles:      [        tcs_roles/storage,        tcs_roles/stateboard,        roles.metrics-export,      ]

Здесь задаются настройки для каждой из ролей, перечисленных в параметре roles.

Пример:

 
roles_cfg:  roles.metrics-export:    http:      - listen: 0.0.0.0:8081        endpoints:          - path: /metrics            format: prometheus  tcs_roles/storage:    arrow_flight_sql:      listen: 0.0.0.0:50051      credentials:        username: tcs        password: tcs    http:      enabled: true      listen: 0.0.0.0:7777      credentials:        username: tcs        password: tcs

Эти параметры задаются на соответствующем уровне конфигурации:

• в groups.[name].replicasets (для всех наборов реплик);
• в groups.[name].replicasets.[name] (для конкретного набора реплик).

Пример:

 
groups:  storages:    replicasets:      replicaset1:        replication:          failover: manual        leader: instance11      replicaset2:        replication:          failover: manual        leader: instance21

• replication.failover
• leader

Вид аварийного переключения в случае сбоя экземпляра в наборе реплик:

• manual – ручной
• supervised – автоматический (требует запуска отдельного экземпляра Tarantool, который выступает в качестве координатора обработки сбоев)

Для автоматического режима также можно указать дополнительные параметры:

 
failover:  call_timeout: 1  connect_timeout: 1  lease_interval: 10  probe_interval: 1  renew_interval: 10  stateboard:    keepalive_interval: 15    renew_interval: 3

Для значений параметров должна соблюдаться следующая формула:

lease_interval > probe_interval + renew_interval

Описания параметров см. в документации Tarantool.

Тип: string

Значение по умолчанию: manual

Обязательный: нет

Имя экземпляра, который является лидером репликации в данном наборе реплик.

Тип: string

Значение по умолчанию: ''

Обязательный: да

Список ролей для кластера TCS задается в параметре roles.

Параметры конкретной роли задаются в role_cfg на соответствующем уровне конфигурации, например:

• в groups.[name] – для данной роли на всех экземплярах кластера;
• в groups.[name].replicasets.[name].instances.[name] – для данной роли в рамках конкретного экземпляра.

Роль tcs_roles/cpu выполняет функции сборщика метрик ЦПУ.

Конфигурационные параметры у этой роли отсутствуют.

Роль tcs_roles/stateboard выполняет функции актуализации статуса экземпляра и продления разрешения (lease) на стороне etcd.

Пример:

 
roles_cfg:  tcs_roles/stateboard:    lease_ttl: 5    lease_renew_interval: 1    state_renew_interval: 1

• lease_ttl
• lease_renew_interval
• state_renew_interval

Время (в секундах), в течение которого разрешение (lease) остается валидным на стороне etcd в случае, если разрешение не было обновлено.

Тип: integer

Значение по умолчанию: 10

Обязательный: нет

Частота (в секундах), с которой обновляется разрешение (lease) в etcd.

Тип: integer

Значение по умолчанию: 2

Обязательный: нет

Частота (в секундах), с которой текущий статус экземпляра отсылается в etcd.

Тип: integer

Значение по умолчанию: 2

Обязательный: нет

Роль tcs_roles/storage выполняет функции хранилища данных.

Пример:

 
roles_cfg:  tcs_roles/storage:    enable_sharding: false    max_concurrent_queries: 10000    rv_update_ms: 3    rv_gc_ms: 100    arrow_flight_sql:      listen: 0.0.0.0:50051      advertise:        client: 127.0.0.1:50051        sharding:          uri: 127.0.0.1:50051      credentials:        username: tcs        password: tcs    http:      enabled: true      listen: 0.0.0.0:7777      advertise:        client:          127.0.0.1:7777        sharding:          uri: 127.0.0.1:7777      credentials:        username: tcs        password: tcs    transport: tls    tls_version: ["TLSv1.2", "TLSv1.3"]    tls_cert_file: certs/cert.pem    tls_ca_file: certs/ca.pem    tls_key_file: certs/key.pem    tls_ciphers: 'GOST2012-MAGMA-MAGMAOMAC:GOST2012-KUZNYECHIK-KUZNYECHIKOMAC:LEGACY-GOST2012-GOST8912-GOST8912:IANA-GOST2012-GOST8912-GOST8912:GOST2001-GOST89-GOST89'    tls_ciphersuites: ''

• enable_sharding
• max_concurrent_queries
• rv_gc_ms
• rv_update_ms
• arrow_flight_sql.listen
• arrow_flight_sql.credentials.username
• arrow_flight_sql.credentials.password
• arrow_flight_sql.session_expiration_secs
• arrow_flight_sql.advertise.client
• arrow_flight_sql.advertise.sharding.uri
• http.enabled
• http.listen
• http.advertise.client
• http.advertise.sharding.uri
• http.credentials.username
• http.credentials.password
• transport
• tls_version
• tls_cert_file
• tls_ca_file
• tls_key_file
• tls_ciphers
• tls_ciphersuites

Включен ли режим шардирования в наборе реплик хранилищ.

Тип: boolean

Значение по умолчанию: false

Обязательный: нет

Количество запросов, которые хранятся и исполняются параллельно.

Тип: integer

Значение по умолчанию: 100000

Обязательный: нет

Интервал в миллисекундах для удаления устаревших представлений для чтения (read view).

Тип: integer

Значение по умолчанию: 1000

Обязательный: нет

Интервал в миллисекундах для обновления представления для чтения (read view).

Тип: integer

Значение по умолчанию: 100

Обязательный: нет

Идентификатор URI с номером порта для соединений по SQL-протоколу Apache Arrow Flight. Это технический адрес общего назначения, без каких-либо конкретных целей.

Тип: integer

Значение по умолчанию: ''

Обязательный: да

Логин для соединений по SQL-протоколу Apache Arrow Flight.

Тип: string

Значение по умолчанию: ''

Обязательный: да

Пароль для соединений по SQL-протоколу Apache Arrow Flight.

Тип: string

Значение по умолчанию: ''

Обязательный: да

Максимальная длительность сессии в секундах для соединений по SQL-протоколу Apache Arrow Flight.

Значение этого параметра (по умолчанию – 8 часов) имеет смысл увеличивать, если в рамках сессии подразумевается выполнение какого-то особо длительного процесса, который может потребовать больше 8 часов (к примеру, заливка данных ETL).

Тип: integer

Значение по умолчанию: 28800 (8 часов)

Обязательный: да

Идентификатор URI с номером порта или доменный Unix-сокет, на котором экземпляр хранилища виден клиентским приложениям в соединениях по SQL-протоколу Apache Arrow Flight.

Нельзя указывать адрес 0.0.0.0/[::] и номер порта 0.

Тип: string

Значение по умолчанию: ''

Обязательный: нет

Идентификатор URI с номером порта для связи экземпляров Scheduler с данным экземпляром хранилища по SQL-протоколу Apache Arrow Flight.

Этот параметр используется для всех режимов работы кластера:

• в режиме проксирования (mode: proxy) – для перенаправления запросов от клиентов на экземпляры хранилищ;
• в режиме шардирования (mode: sharded) – для связи экземпляра Scheduler с экземплярами Storage в шарде.

Тип: string

Значение по умолчанию: ''

Обязательный: нет

Включены ли входящие соединения по протоколу HTTP для всех HTTP-адресов (/sql, /insert, /metrics).

См. также параметр transport.

Тип: boolean

Значение по умолчанию: true

Обязательный: нет

URI с номером порта для передачи метрик TCS. См. подробнее в разделе Настройка портов для мониторинга.

Тип: string

Значение по умолчанию: 127.0.0.1:7777

Обязательный: да, если указан параметр http.enabled = true

Идентификатор URI с номером порта или доменный Unix-сокет, на котором экземпляр хранилища виден клиентским приложениям в соединениях по протоколу HTTP.

Нельзя указывать адрес 0.0.0.0/[::] и номер порта 0.

Тип: string

Значение по умолчанию: ''

Обязательный: нет

Идентификатор URI с номером порта для связи экземпляров Scheduler с данным экземпляром хранилища по протоколу HTTP.

Этот параметр используется для всех режимов работы кластера.

Тип: string

Значение по умолчанию: ''

Обязательный: нет

Логин для соединений по протоколу HTTP.

Тип: string

Значение по умолчанию: ''

Обязательный: да

Пароль для соединений по протоколу HTTP.

Тип: string

Значение по умолчанию: ''

Обязательный: да

Протокол приема входящих сообщений:

• plain (по умолчанию) – входящие сообщения будут приниматься по HTTP.
• tls – входящие сообщения будут приниматься по HTTPS. Если указано это значение, то обязательно должны быть указаны tls_cert_file и tls_key_file.

См. также параметр http.enabled.

Тип: string

Значение по умолчанию: plain

Обязательный: нет

Поддерживаемые версии протокола TLS. Можно указать "TLSv1.2" и/или "TLSv1.3". Если версии не заданы, то считается, что заданы обе версии.

См. также параметры tls_ciphers и tls_ciphersuites.

Тип: array

Значение по умолчанию: ["TLSv1.2", "TLSv1.3"]

Обязательный: нет

Путь к TLS-сертификату в формате PEM.

Тип: string

Значение по умолчанию: ''

Обязательный: да, если используется TLS

Путь к TLS-сертификату удостоверяющего центра в формате PEM.

Тип: string

Значение по умолчанию: ''

Обязательный: да, если используется самоподписанный сертификат

Путь к приватному ключу от сертификата.

Тип: string

Значение по умолчанию: ''

Обязательный: да, если используется TLS

Список шифров для версий TLS до 1.2. Шифры разделяются символом :.

Этот параметр нельзя указывать, если не задана версия TLS 1.2 (см. параметр tls_version).

Тип: list

Значение по умолчанию: ''

Обязательный: нет

Список шифров для TLS 1.3. Шифры разделяются символом :.

Этот параметр нельзя указывать, если не задана версия TLS 1.3 (см. параметр tls_version).

Тип: list

Значение по умолчанию: ''

Обязательный: нет

Роль roles.metrics-export выполняет функции сборщика метрик кластера.

Пример:

 
roles_cfg:  roles.metrics-export:    http:      - listen: 0.0.0.0:8081        endpoints:          - path: /metrics            format: prometheus

• http.listen
• http.endpoints.path
• http.endpoints.format

URI с номером порта для передачи метрик Tarantool. См. подробнее в разделе Настройка портов для мониторинга.

Тип: string

Значение по умолчанию: '0.0.0.0:8081'

Обязательный: нет

Постфикс для HTTP-адреса (endpoint) для передачи метрик, например /metrics. Значение обязательно должно начинаться с символа /.

Тип: string

Значение по умолчанию: ''

Обязательный: да

Формат передачи метрик. Можно задавать следующие значения:

• prometheus
• json

Тип: string

Значение по умолчанию: ''

Обязательный: да

Роль tcs_roles/scheduler выполняет функции маршрутизации запросов между внешними пользователями и экземплярами хранилищ.

Примеры:

• в кластере без шардирования:

 
roles_cfg:  tcs_roles/scheduler:    mode:      proxy:        target_replicaset: storage-replicaset1    http:      listen: 0.0.0.0:7780      credentials:        username: tcs        password: tcs

• в шардированном кластере:

 
roles_cfg:  tcs_roles/scheduler:    mode:      sharded:        bucket_count: 1000    arrow_flight_sql:      listen: 0.0.0.0:50057      credentials:        username: tcs        password: tcs    http:      listen: 0.0.0.0:7783      credentials:        username: tcs        password: tcs

• mode.*
• mode.proxy.target_replicaset
• mode.sharded.bucket_count
• arrow_flight_sql.*
• http.*

Режим работы экземпляров Scheduler в кластере:

• proxy – режим проксирования; в этом случае нужно также указать параметр mode.proxy.target_replicaset.
• sharded – режим шардирования; в этом случае нужно также указать параметр mode.sharded.bucket_count.

Имя набора реплик с экземплярами хранилищ, для которого нужно осуществлять маршрутизацию запросов.

Этот параметр указывается только для режима mode: proxy.

Тип: string

Значение по умолчанию: ''

Обязательный: да, если указан режим mode: proxy

Количество бакетов для шардирования данных. Значение должно быть значительно (на 2-3 порядка) больше числа шардов.

Этот параметр указывается только для режима mode: sharded.

Тип: string

Значение по умолчанию: ''

Обязательный: да, если указан режим mode: sharded

См. аналогичную группу параметров для роли tcs_roles/storage:

• arrow_flight_sql.listen
• arrow_flight_sql.credentials.username
• arrow_flight_sql.credentials.password
• arrow_flight_sql.session_expiration_secs

См. аналогичную группу параметров для роли tcs_roles/storage:

• http.enabled
• http.listen
• http.credentials.username
• http.credentials.password

Здесь задаются переменные окружения, которые используются в сценариях ATE. См. подробнее в документации ATE для ATE.

Здесь приводятся примеры статических инвентарей для развертывания кластера TCS в разных случаях:

• для локального кластера – с набором реплик из одного хранилища, без шардирования;
• для кластера в режиме проксирования – с набором реплик-роутеров и набором реплик-хранилищ;
• ссылка (без роутеров) – с набором реплик-хранилищ, без роутеров;
• для кластера в режиме шардирования (с роутерами) – с несколькими наборами реплик-хранилищ и набором реплик-роутеров.

 
memtx:  memory: 2147483648credentials:  users:    replicator:      password: "secret-cluster-cookie"      roles: [replication]      privileges:        - permissions: [execute]          functions: [failover.execute]    admin:      password: "secret-cluster-cookie"      roles: [super]iproto:  advertise:    peer:      login: "replicator"groups:  storages:    roles: [tcs_roles/storage, tcs_roles/cpu, roles.metrics-export]    roles_cfg:      tcs_roles/storage: {}    replicasets:      replicaset1:        replication:          failover: manual        leader: instance1        instances:          instance1:            roles_cfg:              roles.metrics-export:                http:                  - listen: 0.0.0.0:8081                    endpoints:                      - path: /metrics                        format: prometheus              tcs_roles/storage:                arrow_flight_sql:                  listen: 0.0.0.0:50051                  credentials:                    username: tcs                    password: tcs                http:                  listen: 0.0.0.0:7777                  credentials:                    username: tcs                    password: tcs            iproto:              advertise:                client: 127.0.0.1:3331              listen:                - uri: 127.0.0.1:3331

 
memtx:  memory: 2147483648credentials:  users:    replicator:      password: "secret-cluster-cookie"      roles: [replication]      privileges:        - permissions: [execute]          functions: [failover.execute]    admin:      password: "secret-cluster-cookie"      roles: [super]iproto:  advertise:    peer:      login: "replicator"groups:  storages:    roles:      [        tcs_roles/storage,        tcs_roles/cpu,        tcs_roles/stateboard,        roles.metrics-export,      ]    roles_cfg:      tcs_roles/storage:        arrow_flight_sql:          credentials:            username: tcs            password: tcs        http:          credentials:            username: tcs            password: tcs    replicasets:      storage-replicaset1:        replication:          failover: manual        leader: storage1        instances:          storage1:            iproto:              advertise:                client: 127.0.0.1:3341              listen:                - uri: 127.0.0.1:3341            roles_cfg:              roles.metrics-export:                http:                  - listen: 0.0.0.0:8041                    endpoints:                      - path: /metrics                        format: prometheus              tcs_roles/storage:                arrow_flight_sql:                  listen: 0.0.0.0:50041                http:                  listen: 0.0.0.0:7741          storage2:            iproto:              advertise:                client: 127.0.0.1:3342              listen:                - uri: 127.0.0.1:3342            roles_cfg:              roles.metrics-export:                http:                  - listen: 0.0.0.0:8042                    endpoints:                      - path: /metrics                        format: prometheus              tcs_roles/storage:                arrow_flight_sql:                  listen: 0.0.0.0:50042                http:                  listen: 0.0.0.0:7742  schedulers:    roles: [tcs_roles/scheduler, tcs_roles/cpu, tcs_roles/stateboard]    replicasets:      scheduler-replicaset1:        replication:          failover: off        instances:          scheduler1:            iproto:              advertise:                client: 127.0.0.1:3371              listen:                - uri: 127.0.0.1:3371            roles_cfg:              tcs_roles/scheduler:                mode:                  proxy:                    target_replicaset: storage-replicaset1                arrow_flight_sql:                  credentials:                    username: tcs                    password: tcs                  listen: 0.0.0.0:50071                http:                  credentials:                    username: tcs                    password: tcs                  listen: 0.0.0.0:7771

 
memtx:  memory: 2147483648credentials:  users:    replicator:      password: "secret-cluster-cookie"      roles: [replication]      privileges:        - permissions: [execute]          functions: [failover.execute]    admin:      password: "secret-cluster-cookie"      roles: [super]iproto:  advertise:    peer:      login: "replicator"groups:  storages:    roles:      [        tcs_roles/storage,        tcs_roles/cpu,        tcs_roles/stateboard,        roles.metrics-export,      ]    roles_cfg:      tcs_roles/storage: {}    replicasets:      replicaset1:        replication:          failover: manual        leader: storage1        instances:          storage1:            roles_cfg:              roles.metrics-export:                http:                  - listen: 0.0.0.0:8081                    endpoints:                      - path: /metrics                        format: prometheus              tcs_roles/storage:                arrow_flight_sql:                  listen: 0.0.0.0:50051                  credentials:                    username: tcs                    password: tcs                http:                  listen: 0.0.0.0:7777                  credentials:                    username: tcs                    password: tcs                enable_volumes: false            iproto:              advertise:                client: 127.0.0.1:3331              listen:                - uri: 127.0.0.1:3331          storage2:            roles_cfg:              roles.metrics-export:                http:                  - listen: 0.0.0.0:8082                    endpoints:                      - path: /metrics                        format: prometheus              tcs_roles/storage:                arrow_flight_sql:                  listen: 0.0.0.0:50052                  credentials:                    username: tcs                    password: tcs                http:                  listen: 0.0.0.0:7778                  credentials:                    username: tcs                    password: tcs            iproto:              advertise:                client: 127.0.0.1:3332              listen:                - uri: 127.0.0.1:3332

 
memtx:  memory: 2147483648credentials:  users:    replicator:      password: "secret-cluster-cookie"      roles: [replication]      privileges:        - permissions: [execute]          functions: [failover.execute]    admin:      password: "secret-cluster-cookie"      roles: [super]iproto:  advertise:    peer:      login: "replicator"groups:  storages:    roles:      [        tcs_roles/storage,        tcs_roles/cpu,        tcs_roles/stateboard,        roles.metrics-export,      ]    roles_cfg:      tcs_roles/storage:        enable_sharding: true    replicasets:      # Наборы реплик-хранилищ      storages-replicaset1:        replication:          failover: manual        leader: storage1        instances:          storage1:            iproto:              advertise:                client: 127.0.0.1:3341              listen:                - uri: 127.0.0.1:3341            roles_cfg:              roles.metrics-export:                http:                  - listen: 0.0.0.0:8041                    endpoints:                      - path: /metrics                        format: prometheus              tcs_roles/storage:                arrow_flight_sql:                  listen: 0.0.0.0:50041                http:                  listen: 0.0.0.0:7741          storage2:            iproto:              advertise:                client: 127.0.0.1:3342              listen:                - uri: 127.0.0.1:3342            roles_cfg:              roles.metrics-export:                http:                  - listen: 0.0.0.0:8042                    endpoints:                      - path: /metrics                        format: prometheus              tcs_roles/storage:                arrow_flight_sql:                  listen: 0.0.0.0:50042                http:                  listen: 0.0.0.0:7742      storages-replicaset2:        replication:          failover: manual        leader: storage3        instances:          storage3:            iproto:              advertise:                client: 127.0.0.1:3343              listen:                - uri: 127.0.0.1:3343            roles_cfg:              roles.metrics-export:                http:                  - listen: 0.0.0.0:8043                    endpoints:                      - path: /metrics                        format: prometheus              tcs_roles/storage:                arrow_flight_sql:                  listen: 0.0.0.0:50043                http:                  listen: 0.0.0.0:7743          storage4:            iproto:              advertise:                client: 127.0.0.1:3344              listen:                - uri: 127.0.0.1:3344            roles_cfg:              roles.metrics-export:                http:                  - listen: 0.0.0.0:8044                    endpoints:                      - path: /metrics                        format: prometheus              tcs_roles/storage:                arrow_flight_sql:                  listen: 0.0.0.0:50044                http:                  listen: 0.0.0.0:7744      storages-replicaset3:        replication:          failover: manual        leader: storage5        instances:          storage5:            iproto:              advertise:                client: 127.0.0.1:3345              listen:                - uri: 127.0.0.1:3345            roles_cfg:              roles.metrics-export:                http:                  - listen: 0.0.0.0:8045                    endpoints:                      - path: /metrics                        format: prometheus              tcs_roles/storage:                arrow_flight_sql:                  listen: 0.0.0.0:50045                http:                  listen: 0.0.0.0:7745          storage6:            iproto:              advertise:                client: 127.0.0.1:3346              listen:                - uri: 127.0.0.1:3346            roles_cfg:              roles.metrics-export:                http:                  - listen: 0.0.0.0:8046                    endpoints:                      - path: /metrics                        format: prometheus              tcs_roles/storage:                arrow_flight_sql:                  listen: 0.0.0.0:50046                http:                  listen: 0.0.0.0:7746  schedulers:    roles: [tcs_roles/scheduler, tcs_roles/cpu]    roles_cfg:      tcs_roles/scheduler:        mode:          sharded:            bucket_count: 1000    replicasets:      # Набор реплик-роутеров      schedulers-replicaset:        instances:          scheduler1:            iproto:              advertise:                client: 127.0.0.1:3371              listen:                - uri: 127.0.0.1:3371            roles_cfg:              tcs_roles/scheduler:                arrow_flight_sql:                  listen: 0.0.0.0:50071                http:                  listen: 0.0.0.0:7771                  credentials:                    username: tcs                    password: tcs

Здесь приводятся примеры вызова плейбуков, входящих в состав инсталлятора Ansible Tarantool Enterprise:

• etcd_3_0.yml – для отправки конфигурации в etcd;
• tcs/install.yml – для развертывания кластера;
• tcs/install.yml – для добавления экземпляра;
• uninstall.yml – для удаления кластера.

Пример отправки конфигурации кластера TCS в etcd с помощью плейбука etcd_3_0.yml:

 
export PATH_TO_INVENTORY="/ATE/1.1.0_tarantool/inventory-tcs"export SUPER_USER_NAME=rootexport DEPLOY_TOOL_VERSION_TAG=1.15.0export PATH_TO_PRIVATE_KEY="/root/.ssh/id_rsa"docker run --network host --rm \    -v ${PATH_TO_PRIVATE_KEY}:/ansible/.ssh/id_private_key:Z \    -v ${PATH_TO_INVENTORY}:/ansible/inventories/hosts.yml:Z \    -e SUPER_USER_NAME=${SUPER_USER_NAME} \    ansible-tarantool-enterprise:${DEPLOY_TOOL_VERSION_TAG} \    ansible-playbook -i /ansible/inventories/hosts.yml \    --extra-vars  '{        "ansible_ssh_private_key_file":"/ansible/.ssh/id_private_key",        "super_user":"'${SUPER_USER_NAME}'",        "tarantool_shared_become_user":"tarantool",        "tarantool_shared_hosts":"tcs-r01-s01,tcs-r01-s02,tcs-r01-c01,tcs-r01-c02"    }' \    playbooks/etcd_3_0.yml

Пример развертывания кластера TCS с нуля с помощью плейбука tcs/install.yml:

 
export PATH_TO_INVENTORY="/ATE/1.1.0_tarantool/inventory-tcs"export SUPER_USER_NAME=rootexport DEPLOY_TOOL_VERSION_TAG=1.15.0export PATH_TO_PRIVATE_KEY="/root/.ssh/id_rsa"export PACKAGE_NAME=tarantool_column_store.x86_64.tar.gzexport PATH_TO_PACKAGE="/TCS/tarantool3"docker run --network host --rm \    -v ${PATH_TO_PRIVATE_KEY}:/ansible/.ssh/id_private_key:Z \    -v ${PATH_TO_INVENTORY}:/ansible/inventories/hosts.yml:Z \    -v ${PATH_TO_PACKAGE}/${PACKAGE_NAME}:/ansible/packages/${PACKAGE_NAME}:Z \    -e SUPER_USER_NAME=${SUPER_USER_NAME} \    -e PACKAGE_NAME=${PACKAGE_NAME} \    ansible-tarantool-enterprise:${DEPLOY_TOOL_VERSION_TAG} \    ansible-playbook -i /ansible/inventories/hosts.yml \    --extra-vars '{        "cartridge_package_path":"/ansible/packages/'${PACKAGE_NAME}'",        "ansible_ssh_private_key_file":"/ansible/.ssh/id_private_key",        "super_user":"'${SUPER_USER_NAME}'",        "tarantool_shared_become_user":"tarantool",        "tarantool_shared_hosts":"tcs-r01-s01,tcs-r01-s02,failover_coordinator_1,failover_coordinator_2,tcs-r01-c01,tcs-r01-c02"    }' \    playbooks/tcs/install.yml

Пример добавления экземпляра Scheduler с именем tcs-r01-s03:

 
export PATH_TO_INVENTORY="/ATE/1.1.0_tarantool/inventory-tcs-common-etcd_sharded"export SUPER_USER_NAME=rootexport DEPLOY_TOOL_VERSION_TAG=1.15.0export PATH_TO_PRIVATE_KEY="/root/.ssh/id_rsa"export PACKAGE_NAME=tarantool_column_store.x86_64.tar.gzexport PATH_TO_PACKAGE="/TCS/tarantool"docker run --network host --rm \    -v ${PATH_TO_PRIVATE_KEY}:/ansible/.ssh/id_private_key:Z \    -v ${PATH_TO_INVENTORY}:/ansible/inventories/hosts.yml:Z \    -v ${PATH_TO_PACKAGE}/${PACKAGE_NAME}:/ansible/packages/${PACKAGE_NAME}:Z \    -e SUPER_USER_NAME=${SUPER_USER_NAME} \    -e PACKAGE_NAME=${PACKAGE_NAME} \    ansible-tarantool-enterprise:${DEPLOY_TOOL_VERSION_TAG} \    ansible-playbook -i /ansible/inventories/hosts.yml \    --extra-vars '{        "cartridge_package_path":"/ansible/packages/'${PACKAGE_NAME}'",        "ansible_ssh_private_key_file":"/ansible/.ssh/id_private_key",        "super_user":"'${SUPER_USER_NAME}'",        "tarantool_shared_become_user":"tarantool",        "tarantool_shared_hosts":"tcs-r01-s03    }' \    playbooks/tcs/install.yml

Пример удаления развернутого кластера TCS с помощью плейбука uninstall.yml:

 
export SUPER_USER_NAME=rootexport DEPLOY_TOOL_VERSION_TAG=1.15.0export PATH_TO_PRIVATE_KEY="/root/.ssh/id_rsa"export PATH_TO_INVENTORY="/ATE/1.1.0_tarantool/inventory-tcs"echo "Uninstall Storages and Failover Coordinators"echo "-------------------------------------------------------------------------"sudo docker run --network host --rm \    -v ${PATH_TO_PRIVATE_KEY}:/ansible/.ssh/id_private_key:Z \    -v ${PATH_TO_INVENTORY}:/ansible/inventories/hosts.yml:Z \    -e SUPER_USER_NAME=${SUPER_USER_NAME} \    ansible-tarantool-enterprise:${DEPLOY_TOOL_VERSION_TAG} \    ansible-playbook -i /ansible/inventories/hosts.yml \    --extra-vars '{        "ansible_ssh_private_key_file":"/ansible/.ssh/id_private_key",        "super_user":"'${SUPER_USER_NAME}'",        "tarantool_shared_become_user":"tarantool",    "confirm_deletion":false    }' \    playbooks/uninstall.yml --tags 'tarantool' --limit 'failover-coordinator-01, failover-coordinator-02, tcs-r01-s01, tcs-r01-s02, tcs-r01-c01, tcs-r01-c02'echo "-----------------------------------Done----------------------------------"