SQL モードに入ると、SQL ステートメントを実行してテーブルのマッピングテーブルを作成したり、インスタンス内のテーブルに作成されたマッピングテーブルをクエリしたり、マッピングテーブルに関する情報をクエリしたり、テーブル内のデータをクエリしたり、マッピングテーブルを削除したりできます。
詳細については、概要 を参照してください。
SQL モードに入る
sql コマンドを実行して、SQL モードに入ります。
マッピングテーブルを作成する
データテーブル内のデータをクエリするには、データテーブルのマッピングテーブルを作成する必要があります。
次のコマンドを実行して、mytable という名前のデータテーブルのマッピングテーブルを作成します。
CREATE TABLE mytable(
`uid` VARCHAR(1024),
`pid` BIGINT(20),
`b` DOUBLE,
`c` BOOL,
`d` MEDIUMTEXT,
PRIMARY KEY(`uid`,`pid`)
);
マッピングテーブルをクエリする
インスタンス内のデータテーブルに作成されたマッピングテーブルをクエリします。
SHOW TABLES;
コマンドを実行して、インスタンス内のデータテーブルに作成されたマッピングテーブルをクエリします。
出力例:
+----------------------+
| Tables_in_myinstance |
+----------------------+
| mytable |
+----------------------+
| mytstable |
+----------------------+
| mytstable::meta |
+----------------------+
上記のコマンド出力では、mytable はデータテーブルに作成されたマッピングテーブル、mytstable は時系列データテーブルに作成されたマッピングテーブル、mytstable::meta は時系列メタデータテーブルに作成されたマッピングテーブルです。
マッピングテーブルに関する情報をクエリする
マッピングテーブルに関する情報をクエリします。
コマンド構文
DESCRIBE table_name;
例
次のサンプルコードは、mytable という名前のマッピングテーブルに関する情報をクエリする方法を示しています。
DESCRIBE mytable;
出力例:
+-------+---------------+------+-----+-------+
| Field | Type | Null | Key | Extra |
+-------+---------------+------+-----+-------+
| uid | varchar(1024) | NO | PRI | |
+-------+---------------+------+-----+-------+
| pid | bigint(20) | NO | PRI | |
+-------+---------------+------+-----+-------+
| b | double | YES | | |
+-------+---------------+------+-----+-------+
| c | tinyint(1) | YES | | |
+-------+---------------+------+-----+-------+
| d | mediumtext | YES | | |
+-------+---------------+------+-----+-------+
テーブル内のデータをクエリする
SELECT ステートメントを実行して、テーブル内のデータをクエリします。
次のサンプルコードは、mytable という名前のテーブル内のすべてのデータをクエリする方法を示しています。
SELECT * FROM mytable;
マッピングテーブルを削除する
データテーブルの属性列に変更が加えられた場合は、データテーブルのマッピングテーブルを削除し、新しいマッピングテーブルを作成できます。
コマンド構文
DROP MAPPING TABLE table_name;
例
次のサンプルコードは、mytable という名前のマッピングテーブルを削除する方法を示しています。
DROP MAPPING TABLE mytable;
SQL モードを終了する
exit; コマンドを実行して、SQL モードを終了します。
FAQ
参考資料
Tablestore コンソール、Tablestore SDK、JDBC、および Go 用 JDBC ドライバーを使用して、SQL クエリ機能を使用できます。
SQL ステートメントを実行することでデータクエリと計算を高速化したい場合は、セカンダリインデックスまたは検索インデックスを作成できます。詳細については、インデックス選択ポリシー および 計算プッシュダウン を参照してください。
MaxCompute、Spark、Hive、HadoopMR、Function Compute、Flink、PrestoDB などの計算エンジンを使用して、テーブル内のデータを計算および分析することもできます。詳細については、概要 を参照してください。