一招教你数据仓库如何高效批量导入与更新数据-低调大师

一招教你数据仓库如何高效批量导入与更新数据

2021-07-19 444

摘要：GaussDB(DWS)支持的MERGE INTO功能，可以同时进行大数据量的更新与插入。对于数据仓库是一项非常重要的技术。

本文分享自华为云社区《一招教你如何高效批量导入与更新数据》，原文作者：acydy。

前言

如果有一张表，我们既想对它更新，又想对它插入应该如何操作？可以使用UPDATE和INSERT完成你的目标。

如果你的数据量很大，想尽快完成任务执行，可否有其他方案？那一定不要错过GaussDB(DWS)的MERGE INTO功能。

MERGE INTO 概念

MERGE INTO是SQL 2003引入的标准。

If a table T, as well as being updatable, is insertable-into, then rows can be inserted into it (subject to applicable Access Rules and Conformance Rules). The primary effect of an <insert statement> on T is to insert into T each of the zero or more rows contained in a specified table. The primary effect of a <merge statement> on T is to replace zero or more rows in T with specified rows and/or to insert into T zero or more specified rows, depending on the result of a <search condition> and on whether one or both of <merge when matched clause> and <merge when not matched clause> are specified.

一张表在一条语句里面既可以被更新，也可以被插入。是否被更新还是插入取决于search condition的结果和指定的merge when matched clause（当condition匹配时做什么操作）和merge when not matched clause（当condition不匹配时做什么操作）语法。

SQL 2008进行了扩展，可以使用多个MATCHED 和NOT MATCHED 。

MERGE has been extended to support multiple MATCHED and NOT MATCHED clauses, each accompanied by a search condition, that gives much greater flexibility in the coding of complex MERGE statements to handle update conflicts.

MERGE INTO 命令涉及到两张表。目标表：被插入或者更新的表。源表：用于跟目标表进行匹配的表，目标表的数据来源。

MERGE INTO语句将目标表和源表中数据针对关联条件进行匹配，若关联条件匹配时对目标表进行UPDATE，无法匹配时对目标表执行INSERT。

使用场景：当业务中需要将一个表中大量数据添加到现有表时，使用MERGE INTO 可以高效地将数据导入，避免多次INSERT+UPDATE操作。

MERGE INTO 语法

GaussDB(DWS) MERGE INTO 语法如下：

MERGE INTO table_name [ [ AS ] alias ]
USING { { table_name | view_name } | subquery } [ [ AS ] alias ]
ON ( condition )
[
  WHEN MATCHED THEN
  UPDATE SET { column_name = { expression | DEFAULT } |
          ( column_name [, ...] ) = ( { expression | DEFAULT } [, ...] ) } [, ...]
  [ WHERE condition ]
]
[
  WHEN NOT MATCHED THEN
  INSERT { DEFAULT VALUES |
  [ ( column_name [, ...] ) ] VALUES ( { expression | DEFAULT } [, ...] ) [, ...] [ WHERE condition ] }
];

INTO 指定目标表。
USING 指定源表。源表可以是普通表，也可以是子查询。
ON 关联条件，用于指定目标表和源表的关联条件。
WHEN MATCHED 当源表和目标表中数据可以匹配关联条件时，选择WHEN MATCHED子句执行UPDATE操作。
WHEN NOT MATCHED 当源表和目标表中数据无法匹配关联条件时，选择WHEN NOT MATCHED子句执行INSERT操作。
- WHEN MATCHED，WHEN NOT MATCHED 可以缺省一个，不能指定多个。
- WHEN MATCHED，WHEN NOT MATCHED 可以使用WHERE进行条件过滤。
- WHEN MATCHED，WHEN NOT MATCHED 顺序可以交换。

实战应用

首先创建好下面几张表，用于执行MREGE INTO 操作。

gaussdb=# CREATE TABLE dst (
  product_id INT,
  product_name VARCHAR(20),
  category VARCHAR(20),
  total INT
) DISTRIBUTE BY HASH(product_id);

gaussdb=# CREATE TABLE dst_data (
  product_id INT,
  product_name VARCHAR(20),
  category VARCHAR(20),
  total INT
) DISTRIBUTE BY HASH(product_id);

gaussdb=# CREATE TABLE src (
  product_id INT,
  product_name VARCHAR(20),
  category VARCHAR(20),
  total INT
) DISTRIBUTE BY HASH(product_id);

gaussdb=# INSERT INTO dst_data VALUES(1601,'lamaze','toys',100),(1600,'play gym','toys',100),(1502,'olympus','electrncs',100),(1501,'vivitar','electrnc',100),(1666,'harry potter','dvd',100);
gaussdb=# INSERT INTO src VALUES(1700,'wait interface','books',200),(1666,'harry potter','toys',200),(1601,'lamaze','toys',200),(1502,'olympus camera','electrncs',200);
gaussdb=# INSERT INTO dst SELECT * FROM dst_data;

同时指定WHEN MATCHED 与WHEN NOT MATCHED

查看计划，看下MERGE INTO是如何执行的。

MERGE INTO转化成JOIN将两个表进行关联处理，关联条件就是ON后指定的条件。

gaussdb=# EXPLAIN (COSTS off)
MERGE INTO dst x
USING src y
ON x.product_id = y.product_id
WHEN MATCHED THEN
  UPDATE SET product_name = y.product_name, category = y.category, total = y.total
WHEN NOT MATCHED THEN
  INSERT VALUES (y.product_id, y.product_name, y.category, y.total);
 
                    QUERY PLAN
--------------------------------------------------
  id |                operation
-----+--------------------------------------------
   1 | ->  Streaming (type: GATHER)
   2 |    ->  Merge on dst x
   3 |       ->  Streaming(type: REDISTRIBUTE)
   4 |          ->  Hash Left Join (5, 6)
   5 |             ->  Seq Scan on src y
   6 |             ->  Hash
   7 |                ->  Seq Scan on dst x

  Predicate Information (identified by plan id)
 ------------------------------------------------
   4 --Hash Left Join (5, 6)
         Hash Cond: (y.product_id = x.product_id)
(14 rows)

为什么这里转化成了LEFT JOIN？

由于需要在目标表与源表匹配时更新目标表，不匹配时向目标表插入数据。也就是源表的一部分数据用于更新目标表，另一部分用于向目标表插入。与LEFT JOIN语义是相似的。

   5 --Seq Scan on public.src y
         Output: y.product_id, y.product_name, y.category, y.total, y.ctid
         Distribute Key: y.product_id
   6 --Hash
         Output: x.product_id, x.product_name, x.category, x.total, x.ctid, x.xc_node_id
   7 --Seq Scan on public.dst x
         Output: x.product_id, x.product_name, x.category, x.total, x.ctid, x.xc_node_id
         Distribute Key: x.product_id

执行MERGE INTO，查看结果。

两张表在product_id是1502，1601，1666时可以关联，所以这三条记录被更新。src表product_id是1700时未匹配，插入此条记录。其他未修改。

gaussdb=# SELECT * FROM dst ORDER BY 1;
 product_id | product_name | category  | total
------------+--------------+-----------+-------
       1501 | vivitar      | electrnc  |   100
       1502 | olympus      | electrncs |   100
       1600 | play gym     | toys      |   100       
       1601 | lamaze       | toys      |   100
       1666 | harry potter | dvd       |   100      
(5 rows)

gaussdb=# SELECT * FROM src ORDER BY 1;
 product_id |  product_name  | category  | total
------------+----------------+-----------+-------
       1502 | olympus camera | electrncs |   200
       1601 | lamaze         | toys      |   200       
       1666 | harry potter   | toys      |   200
       1700 | wait interface | books     |   200       
(4 rows)

gaussdb=# MERGE INTO dst x
USING src y
ON x.product_id = y.product_id
WHEN MATCHED THEN
  UPDATE SET product_name = y.product_name, category = y.category, total = y.total
WHEN NOT MATCHED THEN
  INSERT VALUES (y.product_id, y.product_name, y.category, y.total);
MERGE 4
gaussdb=# SELECT * FROM dst ORDER BY 1;
 product_id |  product_name  | category  | total
------------+----------------+-----------+-------
       1501 | vivitar        | electrnc  |   100  -- 未修改
       1502 | olympus camera | electrncs |   200  -- 更新
       1600 | play gym       | toys      |   100  -- 未修改
       1601 | lamaze         | toys      |   200  -- 更新
       1666 | harry potter   | toys      |   200  -- 更新
       1700 | wait interface | books     |   200  -- 插入
(6 rows)

查看具体UPDATE、INSERT个数

可以通过EXPLAIN PERFORMANCE或者EXPLAIN ANALYZE查看UPDATE、INSERT各自个数。（这里仅显示必要部分）

在Predicate Information部分可以看到总共插入一条，更新三条。

在Datanode Information部分可以看到每个节点的信息。datanode1上更新2条，datanode2上插入一条，更新1条。

gaussdb=# EXPLAIN PERFORMANCE
MERGE INTO dst x
USING src y
ON x.product_id = y.product_id
WHEN MATCHED THEN
  UPDATE SET product_name = y.product_name, category = y.category, total = y.total
WHEN NOT MATCHED THEN
  INSERT VALUES (y.product_id, y.product_name, y.category, y.total);
 
  Predicate Information (identified by plan id)
 ------------------------------------------------
   2 --Merge on public.dst x
         Merge Inserted: 1
         Merge Updated: 3
 
                      Datanode Information (identified by plan id)
 ---------------------------------------------------------------------------------------
   2 --Merge on public.dst x
         datanode1 (Tuple Inserted 0, Tuple Updated 2)
         datanode2 (Tuple Inserted 1, Tuple Updated 1)

省略WHEN NOT MATCHED 部分。

这里由于没有WHEN NOT MATCHED部分，在两个表不匹配时不需要执行任何操作，也就不需要源表这部分的数据，所有只需要inner join即可。

gaussdb=# EXPLAIN (COSTS off)
MERGE INTO dst x
USING src y
ON x.product_id = y.product_id
WHEN MATCHED THEN
  UPDATE SET product_name = y.product_name, category = y.category, total = y.total;
                    QUERY PLAN
--------------------------------------------------
  id |             operation
 ----+-----------------------------------
   1 | ->  Streaming (type: GATHER)
   2 |    ->  Merge on dst x
   3 |       ->  Hash Join (4,5)
   4 |          ->  Seq Scan on dst x
   5 |          ->  Hash
   6 |             ->  Seq Scan on src y

  Predicate Information (identified by plan id)
 ------------------------------------------------
   3 --Hash Join (4,5)
         Hash Cond: (x.product_id = y.product_id)
(13 rows)

执行后查看结果。MERGE INTO只操作了3条数据。

gaussdb=# truncate dst;
gaussdb=# INSERT INTO dst SELECT * FROM dst_data;
gaussdb=# MERGE INTO dst x
USING src y
ON x.product_id = y.product_id
WHEN MATCHED THEN
  UPDATE SET product_name = y.product_name, category = y.category, total = y.total;
MERGE 3
gaussdb=# SELECT * FROM dst;
 product_id |  product_name  | category  | total
------------+----------------+-----------+-------
       1501 | vivitar        | electrnc  |   100  -- 未修改
       1502 | olympus camera | electrncs |   200  -- 更新
       1600 | play gym       | toys      |   100  -- 未修改
       1601 | lamaze         | toys      |   200  -- 更新
       1666 | harry potter   | toys      |   200  -- 更新
(5 rows)

省略WHEN NOT MATCHED

只有在不匹配时进行插入。结果中没有数据被更新。

gaussdb=# EXPLAIN (COSTS off)
MERGE INTO dst x
USING src y
ON x.product_id = y.product_id
WHEN NOT MATCHED THEN
  INSERT VALUES (y.product_id, y.product_name, y.category, y.total);
                    QUERY PLAN
--------------------------------------------------
  id |                operation
 ----+-----------------------------------------
   1 | ->  Streaming (type: GATHER)
   2 |    ->  Merge on dst x
   3 |       ->  Streaming(type: REDISTRIBUTE)
   4 |          ->  Hash Left Join (5, 6)
   5 |             ->  Seq Scan on src y
   6 |             ->  Hash
   7 |                ->  Seq Scan on dst x

  Predicate Information (identified by plan id)
 ------------------------------------------------
   4 --Hash Left Join (5, 6)
         Hash Cond: (y.product_id = x.product_id)
(14 rows)

gaussdb=# truncate dst;
gaussdb=# INSERT INTO dst SELECT * FROM dst_data;
gaussdb=# MERGE INTO dst x
USING src y
ON x.product_id = y.product_id
WHEN NOT MATCHED THEN
  INSERT VALUES (y.product_id, y.product_name, y.category, y.total);
MERGE 1
gaussdb=# SELECT * FROM dst ORDER BY 1;
 product_id |  product_name  | category  | total
------------+----------------+-----------+-------
       1501 | vivitar        | electrnc  |   100  -- 未修改
       1502 | olympus        | electrncs |   100  -- 未修改
       1600 | play gym       | toys      |   100  -- 未修改
       1601 | lamaze         | toys      |   100  -- 未修改
       1666 | harry potter   | dvd       |   100  -- 未修改
       1700 | wait interface | books     |   200  -- 插入
(6 rows)

WHERE过滤条件

语义是在进行更新或者插入前判断当前行是否满足过滤条件，如果不满足，就不进行更新或者插入。如果对于字段不想被更新，需要指定过滤条件。

下面例子在两表可关联时，只会更新product_name = 'olympus’的行。在两表无法关联时且源表的product_id != 1700时才会进行插入。

gaussdb=# truncate dst;
gaussdb=# INSERT INTO dst SELECT * FROM dst_data;
gaussdb=# MERGE INTO dst x
USING src y
ON x.product_id = y.product_id
WHEN MATCHED THEN
  UPDATE SET product_name = y.product_name, category = y.category, total = y.total
  WHERE x.product_name = 'olympus'
WHEN NOT MATCHED THEN
  INSERT VALUES (y.product_id, y.product_name, y.category, y.total) WHERE y.product_id != 1700;
MERGE 1
gaussdb=# SELECT * FROM dst ORDER BY 1;
SELECT * FROM dst ORDER BY 1;
 product_id |  product_name  | category  | total
------------+----------------+-----------+-------
       1501 | vivitar        | electrnc  |   100
       1502 | olympus camera | electrncs |   200
       1600 | play gym       | toys      |   100
       1601 | lamaze         | toys      |   100
       1666 | harry potter   | dvd       |   100
(5 rows)

子查询

在USING部分可以使用子查询，进行更复杂的关联操作。

对源表进行聚合操作的结果再与目标表匹配

MERGE INTO dst x
USING (
  SELECT product_id, product_name, category, sum(total) AS total FROM src group by product_id, product_name, category
) y
ON x.product_id = y.product_id
WHEN MATCHED THEN
    UPDATE SET product_name = x.product_name, category = x.category, total = x.total
WHEN NOT MATCHED THEN
    INSERT VALUES (y.product_id, y.product_name, y.category, y.total + 200);

多个表UNION后的结果再与目标表匹配

MERGE INTO dst x
USING (
  SELECT 1501 AS product_id, 'vivitar 35mm' AS product_name, 'electrncs' AS category, 100 AS total UNION ALL
  SELECT 1666 AS product_id, 'harry potter' AS product_name, 'dvd' AS category, 100 AS total
) y
ON x.product_id = y.product_id
WHEN MATCHED THEN
    UPDATE SET product_name = x.product_name, category = x.category, total = x.total
WHEN NOT MATCHED THEN
    INSERT VALUES (y.product_id, y.product_name, y.category, y.total + 200);

存储过程

gaussdb=# CREATE OR REPLACE PROCEDURE store_procedure1()
AS
BEGIN
  MERGE INTO dst x
  USING src y
  ON x.product_id = y.product_id
  WHEN MATCHED THEN
    UPDATE SET product_name = y.product_name, category = y.category, total = y.total;
END;
/

CREATE PROCEDURE
gaussdb=# CALL store_procedure1();

MERGE INTO背后原理

上文提到了MREGE INTO转化成LEFT JOIN或者INNER JOIN将目标表和源表进行关联。那么如何知道某一行要进行更新还是插入？

通过EXPLAIN VERBOSE查看算子的输出。扫描两张表时都输出了ctid列。那么ctid列有什么作用呢？

   5 --Seq Scan on public.src y
         Output: y.product_id, y.product_name, y.category, y.total, y.ctid
         Distribute Key: y.product_id
   6 --Hash
         Output: x.product_id, x.product_name, x.category, x.total, x.ctid, x.xc_node_id
   7 --Seq Scan on public.dst x
         Output: x.product_id, x.product_name, x.category, x.total, x.ctid, x.xc_node_id
         Distribute Key: x.product_id

ctid标识了这一行在存储上具体位置，知道了这个位置就可以对这个位置的数据进行更新。GaussDB(DWS)作为MPP分布式数据库，还需要知道节点的信息(xc_node_id)。UPDATE操作需要这两个值。

在MREGE INTO这里ctid还另有妙用。当目标表匹配时需要更新，这是就保留本行ctid值。如果无法匹配，插入即可。就不需要ctid，此时可认识ctid值是NULL。根据LEFT JOIN输出的ctid结果是否为NULL，最终决定本行该被更新还是插入。

这样在两张表做完JOIN操作后，根据JOIN后输出的ctid列，更新或者插入某一行。

注意事项

使用MERGE INTO时要注意匹配条件是否合适。如果不注意，容易造成数据被非预期更新，可能整张表被更新。

总结

GAUSSDB(DWS)提供了高效的数据导入的功能MERGE INTO，对于数据仓库是一项非常关键的功能。可以使用MERGE INTO 同时更新和插入一张表，在数据量非常大的情况下也能很快完成地数据导入。

想了解GuassDB(DWS)更多信息，欢迎微信搜索“GaussDB DWS”关注微信公众号，和您分享最新最全的PB级数仓黑科技，后台还可获取众多学习资料哦~

点击关注，第一时间了解华为云新鲜技术~

微信关注我们

原文链接：https://my.oschina.net/u/4526289/blog/5135704

转载内容版权归作者及来源网站所有！

低调大师中文资讯倾力打造互联网数据资讯、行业资源、电子商务、移动互联网、网络营销平台。持续更新报道IT业界、互联网、市场资讯、驱动更新,是最及时权威的产业资讯及硬件资讯报道平台。

新数科技加入 openEuler 社区，共同推动开源生态发展

近日，北京新数科技有限公司（以下简称“新数科技“）签署 CLA（Contributor License Agreement 贡献者许可协议），正式加入 openEuler 社区。未来新数科技将积极参与社区建设，与行业内的生态伙伴共建 openEuler 创新平台，推动行业生态繁荣发展。新数科技作为产业链中的一员，一直在信息技术应用创新生态建设方面积极探索，其研发的 ShinData DMP 数据库云管平台等多种软件产品已广泛支持多种开源和国内数据库产品，并且与国内诸多芯片、整机服务器、操作系统产品完成了兼容适配和相互认证工作，为国内广大企业用户在数据库软硬件系统应用方面提供更多选择。这正与 openEuler 社区推动软硬件应用生态繁荣发展的目标不谋而合。未来，新数科技将利用自身在数据库领域的技术能力和经验，持续突破核心关键技术，开拓产品布局，携手 openEuler 社区的众多合作伙伴增进交流互动，助力广大企业的数据库基础软件转型，为产业发展贡献更多的力量，共迎时代发展新机遇！关于新数科技新数科技（ShinData）成立于 2014 年，致力于为广大用户提供企业级数据库智能生...

2021-07-20

518

摘要：通信技术是物联网的基础，如果把物联网比作是物流系统，那么通信技术就相当于是送快递的各种运输方式，比如空运、水运还有陆运等。在通信技术当中，大体上它可以分为两大类，一类是无线通信技术，另一类是有线通信技术。本文分享自华为云社区《物联网通信技术之有线通信技术那些你不知道的事》，原文作者：爱吃面包的猫。网络层的通信技术相当于是感知层和平台层连接的媒介。通信技术是物联网的基础，如果把物联网比作是物流系统，那么通信技术就相当于是送快递的各种运输方式，比如空运、水运还有陆运等。在通信技术当中，大体上它可以分为两大类，一类是无线通信技术，另一类是有线通信技术。首先，我们先来看有线通信技术有哪几种类型，它们区别在哪里呢？以太网以太网（ETH）简单来说就是用户使用的网线网络。以太网是当前TCP/IP主要的局域网技术，也是当今现有局域网采用的最通用的通信协议标准。在物联网领域，以太网除了在办公场景当中有线接入当中会被使用到之外，主要是在工业上应用的比较多，因为以太网的成本低，又是IEEE的通用标准，所以就改良成了工业以太网。以太网的核心技术是采用CSMA/CD（载波监听多路访问/冲突检测...

2021-07-19

486

资源下载

更多资源

Mario

马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长，特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤，还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起，长年担任任天堂的招牌角色。

Oracle

Oracle Database，又名Oracle RDBMS，或简称Oracle。是甲骨文公司的一款关系数据库管理系统。它是在数据库领域一直处于领先地位的产品。可以说Oracle数据库系统是目前世界上流行的关系数据库管理系统，系统可移植性好、使用方便、功能强，适用于各类大、中、小、微机环境。它是一种高效率、可靠性好的、适应高吞吐量的数据库方案。

Apache Tomcat

Tomcat是Apache 软件基金会（Apache Software Foundation）的Jakarta 项目中的一个核心项目，由Apache、Sun 和其他一些公司及个人共同开发而成。因为Tomcat 技术先进、性能稳定，而且免费，因而深受Java 爱好者的喜爱并得到了部分软件开发商的认可，成为目前比较流行的Web 应用服务器。

Eclipse

Eclipse 是一个开放源代码的、基于Java的可扩展开发平台。就其本身而言，它只是一个框架和一组服务，用于通过插件组件构建开发环境。幸运的是，Eclipse 附带了一个标准的插件集，包括Java开发工具（Java Development Kit，JDK）。