SelectDB Cloud
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数据导入
S3 导入

S3 导入

当前SelectDB Cloud支持通过同一地域的对象存储进行内网导入

适用场景

  • 源数据在 支持 S3 协议的存储系统中,如 S3,BOS,COS,OSS,OBS 等。
  • 数据量在 几十到百 GB 级别。

准备工作

  1. 准备 AK 和 SK,SelectDB Cloud 需要 AK 和 SK 在访问对象存储时进行验证
  2. 准备 REGION 和 ENDPOINT REGION 可以在创建桶的时候选择也可以在桶列表中查看到。

注意: 对象存储的 REGION 要和SelectDB Cloud 在同一 REGION 才能进行内网导入

云存储系统可以相应的文档找到与 S3 兼容的相关信息。

开始导入

语法

LOAD LABEL load_label
(
    data_desc1[, data_desc2, ...]
)
WITH S3
(
    "AWS_ENDPOINT" = "AWS_ENDPOINT",
    "AWS_ACCESS_KEY" = "AWS_ACCESS_KEY",
    "AWS_SECRET_KEY"="AWS_SECRET_KEY",
    "AWS_REGION" = "AWS_REGION"
)
PROPERTIES
();
  • load_label

    每个导入需要指定一个唯一的 Label。后续可以通过这个 label 来查看作业进度。

    [database.]label_name

  • data_desc1

    用于描述一组需要导入的文件。

    [MERGE|APPEND|DELETE]
    DATA INFILE
    (
    "file_path1"[, file_path2, ...]
    )
    [NEGATIVE]
    INTO TABLE `table_name`
    [PARTITION (p1, p2, ...)]
    [COLUMNS TERMINATED BY "column_separator"]
    [FORMAT AS "file_type"]
    [(column_list)]
    [COLUMNS FROM PATH AS (c1, c2, ...)]
    [PRECEDING FILTER predicate]
    [SET (column_mapping)]
    [WHERE predicate]
    [DELETE ON expr]
    [ORDER BY source_sequence]
    [PROPERTIES ("key1"="value1", ...)]
    • [MERGE|APPEND|DELETE]

      数据合并类型。默认为 APPEND,表示本次导入是普通的追加写操作。MERGE 和 DELETE 类型仅适用于 Unique Key 模型表。其中 MERGE 类型需要配合 [DELETE ON] 语句使用,以标注 Delete Flag 列。而 DELETE 类型则表示本次导入的所有数据皆为删除数据。

    • DATA INFILE

      指定需要导入的文件路径。可以是多个。可以使用通配符。路径最终必须匹配到文件,如果只匹配到目录则导入会失败。

    • NEGTIVE

      该关键词用于表示本次导入为一批”负“导入。这种方式仅针对具有整型 SUM 聚合类型的聚合数据表。该方式会将导入数据中,SUM 聚合列对应的整型数值取反。主要用于冲抵之前导入错误的数据。

    • PARTITION(p1, p2, ...)

      可以指定仅导入表的某些分区。不再分区范围内的数据将被忽略。

    • COLUMNS TERMINATED BY

      指定列分隔符。仅在 CSV 格式下有效。仅能指定单字节分隔符。

    • FORMAT AS

      指定文件类型,支持 CSV、PARQUET 和 ORC 格式。默认为 CSV。

    • column list

      用于指定原始文件中的列顺序。关于这部分详细介绍,可以参阅 列的映射,转换与过滤 (opens in a new tab) 文档。

      (k1, k2, tmpk1)

    • COLUMNS FROM PATH AS

      指定从导入文件路径中抽取的列。

    • PRECEDING FILTER predicate

      前置过滤条件。数据首先根据 column listCOLUMNS FROM PATH AS 按顺序拼接成原始数据行。然后按照前置过滤条件进行过滤。关于这部分详细介绍,可以参阅 列的映射,转换与过滤 (opens in a new tab) 文档。

    • SET (column_mapping)

      指定列的转换函数。

    • WHERE predicate

      根据条件对导入的数据进行过滤。关于这部分详细介绍,可以参阅 列的映射,转换与过滤 (opens in a new tab) 文档。

    • DELETE ON expr

      需配合 MEREGE 导入模式一起使用,仅针对 Unique Key 模型的表。用于指定导入数据中表示 Delete Flag 的列和计算关系。

    • ORDER BY

      仅针对 Unique Key 模型的表。用于指定导入数据中表示 Sequence Col 的列。主要用于导入时保证数据顺序。

    • PROPERTIES ("key1"="value1", ...)

      指定导入的format的一些参数。如导入的文件是json格式,则可以在这里指定json_rootjsonpathsfuzzy_parse等参数。

  • PROPERTIES

    指定导入的相关参数。目前支持以下参数:

    • timeout

      导入超时时间。默认为 4 小时。单位秒。

    • max_filter_ratio

      最大容忍可过滤(数据不规范等原因)的数据比例。默认零容忍。取值范围为 0 到 1。

    • exec_mem_limit

      导入内存限制。默认为 2GB。单位为字节。

    • strict_mode

      是否对数据进行严格限制。默认为 false。

    • timezone

      指定某些受时区影响的函数的时区,如 strftime/alignment_timestamp/from_unixtime 等等,具体请查阅 时区 (opens in a new tab) 文档。如果不指定,则使用 "Asia/Shanghai" 时区

    • load_parallelism

      导入并发度,默认为1。调大导入并发度会启动多个执行计划同时执行导入任务,加快导入速度。

    • send_batch_parallelism

      用于设置发送批处理数据的并行度,如果并行度的值超过 BE 配置中的 max_send_batch_parallelism_per_job,那么作为协调点的 BE 将使用 max_send_batch_parallelism_per_job 的值。

    • load_to_single_tablet

      布尔类型,为true表示支持一个任务只导入数据到对应分区的一个tablet,默认值为false,作业的任务数取决于整体并发度。该参数只允许在对带有random分区的olap表导数的时候设置。

举例

    LOAD LABEL example_db.exmpale_label_1
    (
        DATA INFILE("s3://your_bucket_name/your_file.txt")
        INTO TABLE load_test
        COLUMNS TERMINATED BY ","
    )
    WITH S3
    (
        "AWS_ENDPOINT" = "AWS_ENDPOINT",
        "AWS_ACCESS_KEY" = "AWS_ACCESS_KEY",
        "AWS_SECRET_KEY"="AWS_SECRET_KEY",
        "AWS_REGION" = "AWS_REGION"
    )
    PROPERTIES
    (
        "timeout" = "3600"
    );

常见问题

S3 SDK 默认使用 virtual-hosted style 方式。但某些对象存储系统可能没开启或没支持 virtual-hosted style 方式的访问,此时我们可以添加 use_path_style 参数来强制使用 path style 方式:

  WITH S3
  (
        "AWS_ENDPOINT" = "AWS_ENDPOINT",
        "AWS_ACCESS_KEY" = "AWS_ACCESS_KEY",
        "AWS_SECRET_KEY"="AWS_SECRET_KEY",
        "AWS_REGION" = "AWS_REGION",
        "use_path_style" = "true"
  )
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