0. 前提チェック（最初にやると安全）

SHOW CURRENT CATALOG;
SHOW CURRENT DATABASE;
-- 必要なら切替
USE CATALOG <catalog_name>;
USE <database_name>;

カタログ/データベースの指し先を間違えると、SHOW TABLES の結果や DROP の対象が意図せず変わります。毎回確認が安心。

1. ALTER（既存オブジェクトの変更）

できること

ALTER TABLE: 既存テーブルのプロパティ変更、（環境によっては）リネーム等
ALTER MODEL: AIモデルのリネーム、モデルオプション変更

例

-- テーブル名の変更（サポートされる環境）
ALTER TABLE orders_raw RENAME TO orders_raw_v2;

-- モデル名の変更（概念例）
ALTER MODEL sentiment_model RENAME TO sentiment_model_v2;

メモ：変更できるプロパティはカタログ/コネクタに依存します。実運用前にドキュメントで可否を必ず確認。

2. CREATE（新規登録）

できること

CREATE TABLE: テーブルをカタログへ登録
CREATE FUNCTION: UDFを登録（現在のDBに紐づく）
CREATE MODEL: AIモデルを作成

例

-- Confluent Cloudの典型例（概念）
CREATE TABLE orders_raw (
  ordertime BIGINT,
  ordertime_ltz AS TO_TIMESTAMP_LTZ(ordertime, 3),
  orderid INT,
  itemid STRING,
  orderunits DOUBLE,
  WATERMARK FOR ordertime_ltz AS ordertime_ltz - INTERVAL '5' SECOND
) WITH (
  'connector' = 'confluent',
  'kafka.topic' = 'orders_raw',
  'value.format' = 'json',
  'scan.startup.mode' = 'earliest-offset'
);

-- UDF 登録（クラス名は環境依存のため例示のみ）
-- CREATE FUNCTION my_upper AS 'com.example.udf.MyUpper';

-- モデル作成（概念例：実際のオプションは環境の提供値に合わせる）
-- CREATE MODEL sentiment_model WITH ('provider'='xxx','task'='text-classification');

3. DESCRIBE（定義/プロパティの確認）

DESCRIBE orders_raw;          -- テーブルのスキーマ/プロパティ
DESCRIBE sentiment_model;     -- モデルの詳細（提供環境に依存）
DESCRIBE my_upper;            -- UDFの情報

変更前後の確認や、引き継ぎドキュメント化の第一歩に便利。

4. DROP（削除）

できること

DROP MODEL / DROP TABLE / DROP VIEW

例

DROP TABLE IF EXISTS orders_raw_v2;
DROP VIEW  IF EXISTS recent_orders;
DROP MODEL IF EXISTS sentiment_model_v2;

取り消しは基本不可。対象カタログ/DBを USE で再確認してから実行。

5. EXPLAIN（実行計画の確認）

EXPLAIN
SELECT itemid, COUNT(*) AS cnt
FROM orders_raw
GROUP BY itemid;

実行せずに 最適化結果・物理計画 を把握可能。性能調査やレビューで重宝。

6. RESET（シェル設定のリセット）

RESET;                 -- すべてデフォルトへ
-- RESET 'some.key';   -- 個別キーだけ既定値へ戻す（サポート状況は環境による）

試行錯誤で設定が散らかったときの“元に戻す”ボタン。

7. SET（シェル設定の変更/一覧）

SET;   -- 現在の設定一覧（表示）
-- 例：値の設定（キーは環境やバージョンで異なる）
SET 'pipeline.default-parallelism' = '2';

そのセッション/クエリの動作に関わる設定を変更。値は環境がサポートするキーのみ有効。

8. SHOW（一覧系コマンド）

よく使う順で並べます。

SHOW JOBS;               -- 現在のカタログにある全Statementの状態
SHOW TABLES;             -- 現在DBのテーブル一覧
SHOW FUNCTIONS;          -- 関数一覧
SHOW DATABASES;          -- カタログ内のDB一覧
SHOW CATALOGS;           -- 利用可能なカタログ一覧
SHOW MODELS;             -- 登録済みAIモデル一覧
SHOW CURRENT CATALOG;    -- 今いるカタログ
SHOW CURRENT DATABASE;   -- 今いるDB
SHOW CREATE TABLE orders_raw;    -- テーブル定義の詳細
SHOW CREATE MODEL sentiment_model;  -- モデル定義の詳細（提供環境に依存）

運用では SHOW JOBS でStatementの生存確認、SHOW CREATE TABLE で定義差分確認が鉄板。

9. USE（カタログ/DBの切替）

USE CATALOG my_catalog;
USE my_database;

切替は事故防止の基本動作。各種 SHOW と組み合わせて常に現在地を明確に。

10. ミニ演習（5分）

現在地確認：SHOW CURRENT CATALOG; SHOW CURRENT DATABASE;
作成：CREATE TABLE orders_raw ...
可視化：DESCRIBE orders_raw; SHOW CREATE TABLE orders_raw;
計画確認：EXPLAIN SELECT * FROM orders_raw LIMIT 10;
リネーム：ALTER TABLE orders_raw RENAME TO orders_raw_v2;
削除：DROP TABLE orders_raw_v2;（本当に不要なら）

11. つまずきポイント集

DDLはデータを変えない：結果が変わらないのは正常（スキーマやプロパティが変わるだけ）
現在地の勘違い：USE の切替忘れで別DBを操作 → SHOW CURRENT ... を癖に
プロパティの可否：ALTER/CREATE ... WITH (...) のキーは コネクタ/環境依存。公式仕様を確認
DROPの不可逆性：実行前に SHOW CREATE ... でバックアップ代わりに定義を控える

12. 公式ドキュメント（参考）

Statements Overview（Flink SQL in Confluent Cloud）
https://docs.confluent.io/cloud/current/flink/reference/statements/overview.html

おわりに

本ノート２では、DDLの全体像と最小実例を一気に掴めるよう整理しました。
次は ノート３（DML：INSERT/UPSERT/DELETE などの実践） に進むと、実データを動かすフェーズへスムーズに移行できます。