MySQL 兼容性

更新时间：2025-08-21

PALO 高度兼容 MySQL 语法，支持标准 SQL。但是 PALO 与 MySQL 还是有很多不同的地方，下面给出了它们的差异点介绍。

数据类型

数字类型

类型	MySQL	PALO
Boolean	- 支持 - 范围：0 代表 false，1 代表 true	- 支持 - 关键字：Boolean - 范围：0 代表 false，1 代表 true
Bit	- 支持 - 范围：1 ~ 64	不支持
Tinyint	- 支持 - 支持 signed,unsigned - 范围：signed 的范围是 -128 ~ 127，unsigned 的范围是 0 ~ 255	- 支持 - 只支持 signed - 范围：-128 ~ 127
Smallint	- 支持 - 支持 signed,unsigned - 范围：signed 的范围是 -2^15 ~ 2^15-1，unsigned 的范围是 0 ~ 2^16-1	- 支持 - 只支持 signed - 范围：-32768 ~ 32767
Mediumint	- 支持 - 支持 signed,unsigned - 范围：signed 的范围是 -2^23 ~ 2^23-1，unsigned 的范围是 0 ~ 2^24-1	- 不支持
int	- 支持 - 支持 signed,unsigned - 范围：signed 的范围是 -2^31 ~ 2^31-1，unsigned 的范围是 0 ~ 2^32-1	- 支持 - 只支持 signed - 范围： -2147483648~ 2147483647
Bigint	- 支持 - 支持 signed,unsigned - 范围：signed 的范围是 -2^63 ~ 2^63-1，unsigned 的范围是 0 ~ 2^64-1	- 支持 - 只支持 signed - 范围： -2^63 ~ 2^63-1
Largeint	- 不支持	- 支持 - 只支持 signed - 范围：-2^127 ~ 2^127-1
Decimal	- 支持 - 支持 signed,unsigned（8.0.17 以前支持，该版本以上标记为 deprecated） - 默认值：Decimal(10, 0)	- 支持 - 只支持 signed - 默认值：Decimal(9, 0)
Float/Double	- 支持 - 支持 signed,unsigned（8.0.17 以前支持，该版本以上标记为 deprecated）	- 支持 - 只支持 signed

日期类型

类型	MySQL	PALO
Date	- 支持 - 范围：['1000-01-01','9999-12-31'] - 格式：YYYY-MM-DD	- 支持 - 范围：['0000-01-01', '9999-12-31'] - 格式：YYYY-MM-DD
DateTime	- 支持 - DATETIME([P])，可选参数 P 表示精度 - 范围：'1000-01-01 00:00:00.000000' ,'9999-12-31 23:59:59.999999' - 格式：YYYY-MM-DD hh:mm:ss[.fraction]	- 支持 - DATETIME([P])，可选参数 P 表示精度 - 范围：['0000-01-01 00:00:00[.000000]', '9999-12-31 23:59:59[.999999]'] - 格式：YYYY-MM-DD hh:mm:ss[.fraction]
Timestamp	- 支持 - Timestamp[(p)]，可选参数 P 表示精度 - 范围：['1970-01-01 00:00:01.000000' UTC , '2038-01-19 03:14:07.999999' UTC] - 格式：YYYY-MM-DD hh:mm:ss[.fraction]	- 不支持
Time	- 支持 - Time[(p)] - 范围：['-838:59:59.000000' to '838:59:59.000000'] - 格式：hh:mm:ss[.fraction]	- 不支持
Year	- 支持 - 范围：1901 to 2155, or 0000 - 格式：yyyy	- 不支持

字符串类型

类型	MySQL	PALO
Char	- 支持 - CHAR(M)，M 为字符长度，缺省表示长度为 1 - 定长 - 范围：[0,255]，字节大小	- 支持 - CHAR(M)，M 为字节长度 - 可变 - 范围：[1,255]
Varchar	- 支持 - VARCHAR(M)，M 为字符长度 - 范围：[0,65535]，字节大小	- 支持 - VARCHAR(M)，M 为字节长度。 - 范围：[1, 65533]
String	- 不支持	- 支持 - 1048576 字节（1MB），可调大到 2147483643 字节（2G）
Binary	- 支持 - 类似于 Char	- 不支持
Varbinary	- 支持 - 类似于 Varchar	- 不支持
Blob	- 支持 - TinyBlob、Blob、MediumBlob、LongBlob	- 不支持
Text	- 支持 - TinyText、Text、MediumText、LongText	- 不支持
Enum	- 支持 - 最多支持 65535 个 elements	- 不支持
Set	- 支持 - 最多支持 64 个 elements	- 不支持

JSON 数据类型

类型	MySQL	PALO
JSON	支持	支持

PALO 特有的数据类型

HyperLogLog

HLL 类型不能作为 Key 列使用。在 Aggregate 模型表中使用时，建表时配合的聚合类型为 HLL_UNION。用户不需要指定长度和默认值。长度根据数据的聚合程度系统内控制。并且 HLL 列只能通过配套的 HLL_UNION_AGG、HLL_RAW_AGG、HLL_CARDINALITY、HLL_HASH 进行查询或使用。

HLL 是模糊去重，在处理大数据量时，其性能优于 Count Distinct。HLL 的误差率通常在 1% 左右，有时可能会达到 2%。
BITMAP

BITMAP 类型不能作为 Key 列使用。在 Aggregate 表中使用时，还需配合 BITMAP_UNION 聚合定义。用户无需指定长度和默认值，长度会根据数据的聚合程度由系统内部控制。并且，BITMAP 列只能通过配套的 BITMAP_UNION_COUNT、BITMAP_UNION、BITMAP_HASH、BITMAP_HASH64 等函数进行查询或使用。

离线场景下使用 BITMAP 可能会影响导入速度，在数据量大的情况下，其查询速度会慢于 HLL，但优于 Count Distinct。注意：在实时场景下，如果 BITMAP 不使用全局字典，而使用了 BITMAP_HASH()，可能会导致约千分之一的误差。如果此误差不可接受，可以使用 BITMAP_HASH64。
QUANTILE_PERCENT（QUANTILE_STATE）

QUANTILE_STATE 类型不能作为 Key 列使用。在 Aggregate 模型表中使用时，建表时配合的聚合类型为 QUANTILE_UNION。用户不需要指定长度和默认值。长度根据数据的聚合程度系统内控制。并且 QUANTILE_STATE 列只能通过配套的 QUANTILE_PERCENT、QUANTILE_UNION、TO_QUANTILE_STATE 等函数进行查询或使用。

QUANTILE_STATE 是一种计算分位数近似值的类型，在导入时会对相同的 Key，不同 Value 进行预聚合，当 Value 数量不超过 2048 时，会采用明细记录所有数据，当 Value 数量大于 2048 时采用 TDigest 算法，对数据进行聚合（聚类），并保存聚类后的质心点。
Array

Array 由 T 类型元素组成的数组，不能作为 Key 列使用。
MAP<K, V>

Map 是由 K, V 类型元素组成的映射表，不能作为 Key 列使用。
STRUCT<field_name:field_type, ... >

Struct 由多个 Field 组成的结构体，也可被理解为多个列的集合。不能作为 Key 使用。

一个 Struct 中的 Field 的名字和数量固定，且总是为 Nullable，一个 Field 通常由下面部分组成：
- field_name: Field 的标识符，不可重复
- field_type: Field 的类型
Agg_State

AGG_STATE 不能作为 Key 列使用，建表时需要同时声明聚合函数的签名。

用户不需要指定长度和默认值。实际存储的数据大小与函数实现有关。

AGG_STATE 只能配合STATE / MERGE / UNION函数组合器使用。

语法区别

DDL

1 CREATE TABLE

PALO 建表语法：

SQL

1CREATE TABLE [IF NOT EXISTS] [database.]table
2(
3    column_definition_list
4    [, index_definition_list]
5)
6[engine_type]
7[keys_type]
8[table_comment]
9[partition_info]
10distribution_desc
11[rollup_list]
12[properties]
13[extra_properties]

与 MySQL 的不同之处：

参数	与 MySQL 不同之处
column_definition_list	- 字段列表定义，其基本语法与 MySQL 类似。 - PALO 额外包含一个聚合类型的操作，主要支持的数据模型为 Aggregate Key。 - MySQL 允许在字段列表定义后添加 Index 等约束，如 Primary Key、Unique Key 等；而 PALO 则是通过定义数据模型来实现对这些约束和计算的支持。
index_definition_list	- 索引列表定义，基本语法与 MySQL 类似 - MySQL 支持位图索引、倒排索引和 N-Gram 索引。另外可以通过属性设置布隆过滤器索引。 - MySQL 支持 B+Tree 索引和 Hash 索引。
engine_type	- 表引擎类型，可选。 - 目前支持的表引擎主要是 OLAP 原生引擎。 - MySQL 支持的存储引擎有：Innodb，MyISAM 等
keys_type	- 数据模型，可选。 - 支持的类型包括：1）DUPLICATE KEY（默认）：其后指定的列为排序列。2）AGGREGATE KEY：其后指定的列为维度列。3）UNIQUE KEY：其后指定的列为主键列。 - MySQL 则没有数据模型的概念。
table_comment	表注释
partition_info	分区算法，可选。 PALO 支持的分区算法，包括： - LESS THAN：仅定义分区上界。下界由上一个分区的上界决定。 - FIXED RANGE：定义分区的左闭右开区间。 - MULTI RANGE：批量创建 RANGE 分区，定义分区的左闭右开区间，设定时间单位和步长，时间单位支持年、月、日、周和小时。 MySQL 支持的算法：Hash，Range，List Key，并且还支持子分区，子分区支持的算法有 Hash 和 Key。
distribution_desc	- 分桶算法，必选，包括：1）Hash 分桶语法：DISTRIBUTED BY HASH (k1[,k2 ...]) [BUCKETS num\|auto] 说明：使用指定的 key 列进行哈希分桶。2）Random 分桶语法：DISTRIBUTED BY RANDOM [BUCKETS num\|auto] 说明：使用随机数进行分桶。 - MySQL 没有分桶算法。
rollup_list	- 建表的同时可以创建多个同步物化视图。 - 语法：`rollup_name (col1[, col2, ...]) [DUPLICATE KEY(col1[, col2, ...])][PROPERTIES("key" = "value")]` - MySQL 不支持
properties	表属性，与 MySQL 的表属性不一致，定义表属性的语法也与 MySQL 不一致

2 CREATE INDEX

SQL

1CREATE INDEX [IF NOT EXISTS] index_name ON table_name (column [, ...],) [USING BITMAP];

目前支持：位图索引、倒排索引和 N-Gram 索引，布隆过滤器索引（单独的语法设置）
MySQL 支持的索引算法有：B+Tree，Hash

3 CREATE VIEW

SQL

1CREATE VIEW [IF NOT EXISTS]
2 [db_name.]view_name
3 (column1[ COMMENT "col comment"][, column2, ...])
4AS query_stmt
5
6CREATE MATERIALIZED VIEW [IF NOT EXISTS] mvName=multipartIdentifier
7        (LEFT_PAREN cols=simpleColumnDefs RIGHT_PAREN)? buildMode?
8        (REFRESH refreshMethod? refreshTrigger?)?
9        (KEY keys=identifierList)?
10        (COMMENT STRING_LITERAL)?
11        (PARTITION BY LEFT_PAREN partitionKey = identifier RIGHT_PAREN)?
12        (DISTRIBUTED BY (HASH hashKeys=identifierList | RANDOM) (BUCKETS (INTEGER_VALUE | AUTO))?)?
13        propertyClause?
14        AS query

基本语法与 MySQL 一致
PALO 除了支持逻辑视图外，还支持两种物化视图，同步物化视图和异步物化视图
MySQL 不支持物化视图

4 ALTER TABLE / ALTER INDEX

PALO Alter 的语法与 MySQL 的基本一致。

DROP TABLE / DROP INDEX

PALO Drop 的语法与 MySQL 的基本一致

DML

1 INSERT

SQL

1INSERT INTO table_name
2    [ PARTITION (p1, ...) ]
3    [ WITH LABEL label]
4    [ (column [, ...]) ]
5    [ [ hint [, ...] ] ]
6    { VALUES ( { expression | DEFAULT } [, ...] ) [, ...] | query }

PALO Insert 语法与 MySQL 的基本一致。

2 UPDATE

SQL

1UPDATE target_table [table_alias]
2    SET assignment_list
3    WHERE condition
4
5assignment_list:
6    assignment [, assignment] ...
7
8assignment:
9    col_name = value
10
11value:
12    {expr | DEFAULT}

PALO Update 语法与 MySQL 基本一致，但需要注意的是必须加上 WHERE 条件。

3 DELETE

SQL

1DELETE FROM table_name [table_alias] 
2    [PARTITION partition_name | PARTITIONS (partition_name [, partition_name])]
3    WHERE column_name op { value | value_list } [ AND column_name op { value | value_list } ...];

PALO 该语法只能指定过滤谓词

SQL

1DELETE FROM table_name [table_alias]
2    [PARTITION partition_name | PARTITIONS (partition_name [, partition_name])]
3    [USING additional_tables]
4    WHERE condition

PALO 该语法只能在 Unique Key 模型表上使用。

PALO Delete 语法与 MySQL 基本一致。但是由于 PALO 是一个分析数据库，所以删除不能过于频繁。

4 SELECT

SQL

1SELECT
2    [hint_statement, ...]
3    [ALL | DISTINCT]
4    select_expr [, select_expr ...]
5    [EXCEPT ( col_name1 [, col_name2, col_name3, ...] )]
6    [FROM table_references
7      [PARTITION partition_list]
8      [TABLET tabletid_list]
9      [TABLESAMPLE sample_value [ROWS | PERCENT]
10        [REPEATABLE pos_seek]]
11    [WHERE where_condition]
12    [GROUP BY [GROUPING SETS | ROLLUP | CUBE] {col_name | expr | position}]
13    [HAVING where_condition]
14    [ORDER BY {col_name | expr | position} [ASC | DESC], ...]
15    [LIMIT {[offset_count,] row_count | row_count OFFSET offset_count}]
16    [INTO OUTFILE 'file_name']

PALO Select 语法与 MySQL 基本一致

SQL Function

PALO Function 基本覆盖绝大部分 MySQL Function。

列转行 (Lateral View)

聚合多维分析

数据仓库 PALO