thevar1able/ClickHouse
1
0
Fork 0
mirror of https://github.com/ClickHouse/ClickHouse.git synced 2024-09-20 16:50:48 +00:00
Code Issues Packages Projects Releases Wiki Activity

Перевод + дополнение англ версии

Browse Source
This commit is contained in:
Mikhail 2021-10-04 16:41:50 +03:00
parent 4497f5094e
commit 52c5f2da72
2 changed files with 35 additions and 5 deletions
Show Stats Download Patch File Download Diff File Expand all files Collapse all files

2
docs/en/sql-reference/statements/alter/column.md
View File

@ -204,7 +204,7 @@ Syntax:
ALTER TABLE table MATERIALIZE COLUMN col [FINAL];
```
**Example:**
**Example with the creation of new column:**
```sql
DROP TABLE IF EXISTS tmp;

38
docs/ru/sql-reference/statements/alter/column.md
View File

@ -10,7 +10,7 @@ toc_title: "Манипуляции со столбцами"
Синтаксис:
``` sql
ALTER TABLE [db].name [ON CLUSTER cluster] ADD|DROP|CLEAR|COMMENT|MODIFY COLUMN ...
ALTER TABLE [db].name [ON CLUSTER cluster] ADD|DROP|RENAME|CLEAR|COMMENT|MODIFY|MATERIALIZE COLUMN ...
```
В запросе можно указать сразу несколько действий над одной таблицей через запятую.
@ -20,11 +20,12 @@ ALTER TABLE [db].name [ON CLUSTER cluster] ADD|DROP|CLEAR|COMMENT|MODIFY COLUMN
- [ADD COLUMN](#alter_add-column) — добавляет столбец в таблицу;
- [DROP COLUMN](#alter_drop-column) — удаляет столбец;
- [RENAME COLUMN](#alter_rename-column) — переименовывает существующий столбец.
- [RENAME COLUMN](#alter_rename-column) — переименовывает существующий столбец;
- [CLEAR COLUMN](#alter_clear-column) — сбрасывает все значения в столбце для заданной партиции;
- [COMMENT COLUMN](#alter_comment-column) — добавляет комментарий к столбцу;
- [MODIFY COLUMN](#alter_modify-column) — изменяет тип столбца, выражение для значения по умолчанию и TTL.
- [MODIFY COLUMN REMOVE](#modify-remove) — удаляет какое-либо из свойств столбца.
- [MODIFY COLUMN](#alter_modify-column) — изменяет тип столбца, выражение для значения по умолчанию и TTL;
- [MODIFY COLUMN REMOVE](#modify-remove) — удаляет какое-либо из свойств столбца;
- [MATERIALIZE COLUMN](#materialize-column) — делает столбец материализованным (MATERIALIZED) в его частях, у которых отсутствуют значения.
Подробное описание для каждого действия приведено ниже.
@ -193,6 +194,35 @@ ALTER TABLE table_with_ttl MODIFY COLUMN column_ttl REMOVE TTL;
- [REMOVE TTL](ttl.md).
## MATERIALIZE COLUMN {#materialize-column}
С помощью этого запроса можно сделать столбец таблицы материализованным (`MATERIALIZED`) в его частях, у которых отсутствуют значения. Это полезно, если необходимо создать новый столбец со сложным материализованным выражением или выражением для заполнения по умолчанию (`DEFAULT`). Если вычисление такого столбца прямо во время выполнения запроса `SELECT` оказывается ощутимо большим, для него может оказаться целесообразным использовать `MATERIALIZE COLUMN`. Чтобы совершить ту же операцию для существующего столбца, используйте модификатор `FINAL`, как показано ниже.
Синтаксис:
```sql
ALTER TABLE table MATERIALIZE COLUMN col [FINAL];
```
**Пример использования при создании нового столбца:**
```sql
DROP TABLE IF EXISTS tmp;
SET mutations_sync = 2;
CREATE TABLE tmp (x Int64) ENGINE = MergeTree() ORDER BY tuple() PARTITION BY tuple();
INSERT INTO tmp SELECT * FROM system.numbers LIMIT 20;
ALTER TABLE tmp ADD COLUMN s String MATERIALIZED toString(x);
SELECT groupArray(x), groupArray(s) FROM tmp;
```
**Результат:**
```sql
┌─groupArray(x)───────────────────────────────────────┬─groupArray(s)───────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ [0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19] │ ['0','1','2','3','4','5','6','7','8','9','10','11','12','13','14','15','16','17','18','19'] │
└─────────────────────────────────────────────────────┴─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
```
## Ограничения запроса ALTER {#ogranicheniia-zaprosa-alter}
Запрос `ALTER` позволяет создавать и удалять отдельные элементы (столбцы) вложенных структур данных, но не вложенные структуры данных целиком. Для добавления вложенной структуры данных, вы можете добавить столбцы с именем вида `name.nested_name` и типом `Array(T)` - вложенная структура данных полностью эквивалентна нескольким столбцам-массивам с именем, имеющим одинаковый префикс до точки.