在Amazon Redshift中更改列数据类型

如何更改Amazon Redshift数据库中的列数据类型？

我无法在Redshift中更改列数据类型；有什么方法可以修改Amazon Redshift中的数据类型？

如ALTER TABLE文档中所述，您可以VARCHAR使用

ALTER TABLE table_name
{
    ALTER COLUMN column_name TYPE new_data_type 
}

对于其他列类型，我能想到的就是添加具有正确数据类型的新列，然后将旧列中的所有数据插入到新列中，最后删除旧列。

使用类似于以下代码：

ALTER TABLE t1 ADD COLUMN new_column ___correct_column_type___;
UPDATE t1 SET new_column = column;
ALTER TABLE t1 DROP COLUMN column;
ALTER TABLE t1 RENAME COLUMN new_column TO column;

将会发生模式更改-新添加的列将位于表的最后（这可能是COPY语句的问题，请记住这一点-您可以使用定义列顺序COPY）

为了避免Tomasz提到的架构更改：

BEGIN TRANSACTION;

ALTER TABLE <TABLE_NAME> RENAME TO <TABLE_NAME>_OLD;
CREATE TABLE <TABLE_NAME> ( <NEW_COLUMN_DEFINITION> );
INSERT INTO <TABLE_NAME> (<NEW_COLUMN_DEFINITION>)
SELECT <COLUMNS>
FROM <TABLE_NAME>_OLD;
DROP TABLE <TABLE_NAME>_OLD;

END TRANSACTION;

（最新更新）可以在Redshift中更改varchar列的类型。

ALTER COLUMN column_name TYPE new_data_type

例：

CREATE TABLE t1 (c1 varchar(100))

ALTER TABLE t1 ALTER COLUMN c1 TYPE varchar(200)

这是文档链接

如果您不想更改列顺序，则可以选择创建一个临时表，然后拖放并创建具有所需大小的新表，然后再次批量处理数据。

CREATE TEMP TABLE temp_table AS SELECT * FROM original_table;
DROP TABLE original_table;
CREATE TABLE original_table ...
INSERT INTO original_table SELECT * FROM temp_table;

重新创建表的唯一问题是您将需要再次授予权限，如果表太大，则将花费一些时间。

ALTER TABLE publisher_catalogs ADD COLUMN new_version integer;

update publisher_catalogs set new_version = CAST(version AS integer);
ALTER TABLE publisher_catalogs DROP COLUMN version RESTRICT;
ALTER TABLE publisher_catalogs RENAME new_version to version;

Redshift是列式数据库，不允许您直接修改数据类型，但是下面是一种可更改列顺序的方法。

脚步 -

1.Alter表将newcolumn添加到表中2.用oldcolumn值更新newcolumn值3.Alter表以删除oldcolumn 4.alter表将列重命名为oldcolumn

如果您不想更改列的顺序，那么解决方案是

1.使用新列名称创建临时表

2. 将数据从旧表复制到新表。

3. 放下旧桌子

4. 将新表重命名为旧表

5. 重要的事情是使用like命令而不是简单的create创建一个新表。

此方法适用于将（大）int列转换为varchar

-- Create a backup of the original table
create table original_table_backup as select * from original_table;

-- Drop the original table, and then recreate with new desired data types
drop table original_table;

create table original_table (
  col1 bigint,
  col2 varchar(20) -- changed from bigint
);

-- insert original entries back into the new table
insert into original_table select * from original_table_backup;

-- cleanup
drop original_table_backup;

使用表重命名策略的UNLOAD和COPY应该是最有效的方法如果保留表结构（行顺序）很重要，则执行此操作。

这是添加到此答案的示例。

BEGIN TRANSACTION;

ALTER TABLE <TABLE_NAME> RENAME TO <TABLE_NAME>_OLD;
CREATE TABLE <TABLE_NAME> ( <NEW_COLUMN_DEFINITION> );
UNLOAD ('select * from <TABLE_NAME>_OLD') TO 's3://bucket/key/unload_' manifest;
COPY <TABLE_NAME> FROM 's3://bucket/key/unload_manifest'manifest;

END TRANSACTION;

用于在redshift中更新同一列，这将正常工作

UPDATE table_name 
SET column_name = 'new_value' WHERE column_name = 'old_value'

您可以通过使用and在where中有多个子句，从而消除sql的任何混乱

干杯！！