MySQL Shell import_table數(shù)據(jù)導(dǎo)入的實現(xiàn)
1. import_table介紹
上期技術(shù)分享我們介紹了MySQL Load Data的4種常用的方法將文本數(shù)據(jù)導(dǎo)入到MySQL,這一期我們繼續(xù)介紹另一款更加高效的數(shù)據(jù)導(dǎo)入工具,MySQL Shell 工具集中的import_table
,該工具的全稱是Parallel Table Import Utility
,顧名思義,支持并發(fā)數(shù)據(jù)導(dǎo)入,該工具在MySQL Shell 8.0.23版本后,功能更加完善, 以下列舉該工具的核心功能
- 基本覆蓋了MySQL Data Load的所有功能,可以作為替代品使用
- 默認(rèn)支持并發(fā)導(dǎo)入(支持自定義chunk大小)
- 支持通配符匹配多個文件同時導(dǎo)入到一張表(非常適用于相同結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)匯總到一張表)
- 支持限速(對帶寬使用有要求的場景,非常合適)
- 支持對壓縮文件處理
- 支持導(dǎo)入到5.7及以上MySQL
2. Load Data 與 import table功能示例
該部分針對import table和Load Data相同的功能做命令示例演示,我們依舊以導(dǎo)入employees表的示例數(shù)據(jù)為例,演示MySQL Load Data的綜合場景
- 數(shù)據(jù)自定義順序?qū)?/li>
- 數(shù)據(jù)函數(shù)處理
- 自定義數(shù)據(jù)取值
## 示例數(shù)據(jù)如下 [root@10-186-61-162 tmp]# cat employees_01.csv "10001","1953-09-02","Georgi","Facello","M","1986-06-26" "10003","1959-12-03","Parto","Bamford","M","1986-08-28" "10002","1964-06-02","Bezalel","Simmel","F","1985-11-21" "10004","1954-05-01","Chirstian","Koblick","M","1986-12-01" "10005","1955-01-21","Kyoichi","Maliniak","M","1989-09-12" "10006","1953-04-20","Anneke","Preusig","F","1989-06-02" "10007","1957-05-23","Tzvetan","Zielinski","F","1989-02-10" "10008","1958-02-19","Saniya","Kalloufi","M","1994-09-15" "10009","1952-04-19","Sumant","Peac","F","1985-02-18" "10010","1963-06-01","Duangkaew","Piveteau","F","1989-08-24" ## 示例表結(jié)構(gòu) 10.186.61.162:3306 employees SQL > desc emp; +-------------+---------------+------+-----+---------+-------+ | Field | Type | Null | Key | Default | Extra | +-------------+---------------+------+-----+---------+-------+ | emp_no | int | NO | PRI | NULL | | | birth_date | date | NO | | NULL | | | first_name | varchar(14) | NO | | NULL | | | last_name | varchar(16) | NO | | NULL | | | full_name | varchar(64) | YES | | NULL | | -- 表新增字段,導(dǎo)出數(shù)據(jù)文件中不存在 | gender | enum('M','F') | NO | | NULL | | | hire_date | date | NO | | NULL | | | modify_date | datetime | YES | | NULL | | -- 表新增字段,導(dǎo)出數(shù)據(jù)文件中不存在 | delete_flag | varchar(1) | YES | | NULL | | -- 表新增字段,導(dǎo)出數(shù)據(jù)文件中不存在 +-------------+---------------+------+-----+---------+-------+
2.1 用Load Data方式導(dǎo)入數(shù)據(jù)
具體參數(shù)含義不做說明,需要了解語法規(guī)則及含義可查看系列上一篇文章<MySQL Load Data的多種用法>
load data infile '/data/mysql/3306/tmp/employees_01.csv' into table employees.emp character set utf8mb4 fields terminated by ',' enclosed by '"' lines terminated by '\n' (@C1,@C2,@C3,@C4,@C5,@C6) set emp_no=@C1, birth_date=@C2, first_name=upper(@C3), last_name=lower(@C4), full_name=concat(first_name,' ',last_name), gender=@C5, hire_date=@C6 , modify_date=now(), delete_flag=if(hire_date<'1988-01-01','Y','N');
2.2 用import_table方式導(dǎo)入數(shù)據(jù)
util.import_table( [ "/data/mysql/3306/tmp/employees_01.csv", ], { "schema": "employees", "table": "emp", "dialect": "csv-unix", "skipRows": 0, "showProgress": True, "characterSet": "utf8mb4", "columns": [1,2,3,4,5,6], ## 文件中多少個列就用多少個序號標(biāo)識就行 "decodeColumns": { "emp_no": "@1", ## 對應(yīng)文件中的第1列 "birth_date": "@2", ## 對應(yīng)文件中的第2個列 "first_name": "upper(@3)", ## 對應(yīng)文件中的第3個列,并做轉(zhuǎn)為大寫的處理 "last_name": "lower(@4)", ## 對應(yīng)文件中的第4個列,并做轉(zhuǎn)為大寫的處理 "full_name": "concat(@3,' ',@4)", ## 將文件中的第3,4列合并成一列生成表中字段值 "gender": "@5", ## 對應(yīng)文件中的第5個列 "hire_date": "@6", ## 對應(yīng)文件中的第6個列 "modify_date": "now()", ## 用函數(shù)生成表中字段值 "delete_flag": "if(@6<'1988-01-01','Y','N')" ## 基于文件中第6列做邏輯判斷,生成表中對應(yīng)字段值 } })
3. import_table特定功能
3.1 多文件導(dǎo)入(模糊匹配)
## 在導(dǎo)入前我生成好了3分單獨(dú)的employees文件,導(dǎo)出的結(jié)構(gòu)一致 [root@10-186-61-162 tmp]# ls -lh 總用量 1.9G -rw-r----- 1 mysql mysql 579 3月 24 19:07 employees_01.csv -rw-r----- 1 mysql mysql 584 3月 24 18:48 employees_02.csv -rw-r----- 1 mysql mysql 576 3月 24 18:48 employees_03.csv -rw-r----- 1 mysql mysql 1.9G 3月 26 17:15 sbtest1.csv ## 導(dǎo)入命令,其中對對文件用employees_*做模糊匹配 util.import_table( [ "/data/mysql/3306/tmp/employees_*", ], { "schema": "employees", "table": "emp", "dialect": "csv-unix", "skipRows": 0, "showProgress": True, "characterSet": "utf8mb4", "columns": [1,2,3,4,5,6], ## 文件中多少個列就用多少個序號標(biāo)識就行 "decodeColumns": { "emp_no": "@1", ## 對應(yīng)文件中的第1列 "birth_date": "@2", ## 對應(yīng)文件中的第2個列 "first_name": "upper(@3)", ## 對應(yīng)文件中的第3個列,并做轉(zhuǎn)為大寫的處理 "last_name": "lower(@4)", ## 對應(yīng)文件中的第4個列,并做轉(zhuǎn)為大寫的處理 "full_name": "concat(@3,' ',@4)", ## 將文件中的第3,4列合并成一列生成表中字段值 "gender": "@5", ## 對應(yīng)文件中的第5個列 "hire_date": "@6", ## 對應(yīng)文件中的第6個列 "modify_date": "now()", ## 用函數(shù)生成表中字段值 "delete_flag": "if(@6<'1988-01-01','Y','N')" ## 基于文件中第6列做邏輯判斷,生成表中對應(yīng)字段值 } }) ## 導(dǎo)入命令,其中對要導(dǎo)入的文件均明確指定其路徑 util.import_table( [ "/data/mysql/3306/tmp/employees_01.csv", "/data/mysql/3306/tmp/employees_02.csv", "/data/mysql/3306/tmp/employees_03.csv" ], { "schema": "employees", "table": "emp", "dialect": "csv-unix", "skipRows": 0, "showProgress": True, "characterSet": "utf8mb4", "columns": [1,2,3,4,5,6], ## 文件中多少個列就用多少個序號標(biāo)識就行 "decodeColumns": { "emp_no": "@1", ## 對應(yīng)文件中的第1列 "birth_date": "@2", ## 對應(yīng)文件中的第2個列 "first_name": "upper(@3)", ## 對應(yīng)文件中的第3個列,并做轉(zhuǎn)為大寫的處理 "last_name": "lower(@4)", ## 對應(yīng)文件中的第4個列,并做轉(zhuǎn)為大寫的處理 "full_name": "concat(@3,' ',@4)", ## 將文件中的第3,4列合并成一列生成表中字段值 "gender": "@5", ## 對應(yīng)文件中的第5個列 "hire_date": "@6", ## 對應(yīng)文件中的第6個列 "modify_date": "now()", ## 用函數(shù)生成表中字段值 "delete_flag": "if(@6<'1988-01-01','Y','N')" ## 基于文件中第6列做邏輯判斷,生成表中對應(yīng)字段值 } })
3.2 并發(fā)導(dǎo)入
在實驗并發(fā)導(dǎo)入前我們創(chuàng)建一張1000W的sbtest1表(大約2G數(shù)據(jù)),做并發(fā)模擬,import_table用threads
參數(shù)作為并發(fā)配置, 默認(rèn)為8個并發(fā).
## 導(dǎo)出測試需要的sbtest1數(shù)據(jù) [root@10-186-61-162 tmp]# ls -lh 總用量 1.9G -rw-r----- 1 mysql mysql 579 3月 24 19:07 employees_01.csv -rw-r----- 1 mysql mysql 584 3月 24 18:48 employees_02.csv -rw-r----- 1 mysql mysql 576 3月 24 18:48 employees_03.csv -rw-r----- 1 mysql mysql 1.9G 3月 26 17:15 sbtest1.csv ## 開啟threads為8個并發(fā) util.import_table( [ "/data/mysql/3306/tmp/sbtest1.csv", ], { "schema": "demo", "table": "sbtest1", "dialect": "csv-unix", "skipRows": 0, "showProgress": True, "characterSet": "utf8mb4", "threads": "8" })
3.3 導(dǎo)入速率控制
可以通過maxRate
和threads
來控制每個并發(fā)線程的導(dǎo)入數(shù)據(jù),如,當(dāng)前配置線程為4個,每個線程的速率為2M/s,則最高不會超過8M/s
util.import_table( [ "/data/mysql/3306/tmp/sbtest1.csv", ], { "schema": "demo", "table": "sbtest1", "dialect": "csv-unix", "skipRows": 0, "showProgress": True, "characterSet": "utf8mb4", "threads": "4", "maxRate": "2M" })
3.4 自定義chunk大小
默認(rèn)的chunk大小為50M,我們可以調(diào)整chunk的大小,減少事務(wù)大小,如我們將chunk大小調(diào)整為1M,則每個線程每次導(dǎo)入的數(shù)據(jù)量也相應(yīng)減少
util.import_table( [ "/data/mysql/3306/tmp/sbtest1.csv", ], { "schema": "demo", "table": "sbtest1", "dialect": "csv-unix", "skipRows": 0, "showProgress": True, "characterSet": "utf8mb4", "threads": "4", "bytesPerChunk": "1M", "maxRate": "2M" })
4. Load Data vs import_table性能對比
- 使用相同庫表
- 不對數(shù)據(jù)做特殊處理,原樣導(dǎo)入
- 不修改參數(shù)默認(rèn)值,只指定必備參數(shù)
-- Load Data語句 load data infile '/data/mysql/3306/tmp/sbtest1.csv' into table demo.sbtest1 character set utf8mb4 fields terminated by ',' enclosed by '"' lines terminated by '\n' -- import_table語句 util.import_table( [ "/data/mysql/3306/tmp/sbtest1.csv", ], { "schema": "demo", "table": "sbtest1", "dialect": "csv-unix", "skipRows": 0, "showProgress": True, "characterSet": "utf8mb4" })
可以看到,Load Data耗時約5分鐘,而import_table則只要不到一半的時間即可完成數(shù)據(jù)導(dǎo)入,效率高一倍以上(虛擬機(jī)環(huán)境磁盤IO能力有限情況下)
5. 技術(shù)總結(jié)
- import_table包含了Load Data幾乎所有的功能
- import_table導(dǎo)入的效率比Load Data更高
- import_table支持對導(dǎo)入速度,并發(fā)以及每次導(dǎo)入的數(shù)據(jù)大小做精細(xì)控制
- import_table的導(dǎo)入進(jìn)度報告更加詳細(xì),便于排錯及時間評估,包括
- 導(dǎo)入速度
- 導(dǎo)入總耗時
- 每批次導(dǎo)入的數(shù)據(jù)量,是否存在Warning等等
- 導(dǎo)入最終的匯總報告
到此這篇關(guān)于MySQL import_table數(shù)據(jù)導(dǎo)入的實現(xiàn)的文章就介紹到這了,更多相關(guān)MySQL import_table數(shù)據(jù)導(dǎo)入內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家!
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