INSERT

INSERT语句用于插入新的行数据至表中。本文为您介绍在实时数仓Hologres中如何使用INSERT插入数据。

命令介绍

您可以插入一个或多个由表达式指定的行,以及插入来自一个查询的零行或多行数据至Hologres。语句如下。

INSERT INTO <schema>.<table> [( <column> [, ...] )]
   VALUES ( {<expression>}  [, ...] )
   [, ...] | <query>}

参数说明如下。

参数

描述

schema

表所在的Schema名称。

table

已创建的表名称。

通过Flink写入时可以插入父表并自动路由到子表。从Hologres V1.3版本起,支持符合FixedPlan的Insert语句直接写入分区表父表,详情请参见Fixed Plan加速SQL执行

column

table表中的某个列的名称。

您也可以使用子域名或者数组下标限定列名称。(指向一个组合列的某些列中插入会让其他域为空)。

expression

赋予相应列的表达式或值。

query

需要被插入行的SELECT查询语句。 语法详情请参见SELECT语句。

目前INSERT只支持以下两种数据写入方式:

  • insert into values

    INSERT INTO holo2mysqltest (cate_id, cate_name) VALUES
        (3, 'true'),
        (3, 'fale'),
        (3, 'trxxue'),
        (3, 'x'),
        (4, 'The Dinner Game');
  • insert into select:

    INSERT INTO test2
    SELECT * FROM test1;

技术原理

Hologres表的存储结构分为行存、列存和行列共存,但三者的写入原理一致。

如下图所示,INSERT是以Append Only的方式写入WAL,并实时更新到内存表(MemTable),保证数据实时可见。但Mem Table有一定的大小,写满了之后会切换新的MemTable,并触发后台的异步Flush过程,将其中的数据逐渐Flush到文件中,文件存储在Pangu中。在Flush的过程中会产生很多小文件,后台会将这些小文件做合并和整理,即Compaction。为了写速度尽可能的快,后台会先将数据写完,待异步Compaction时再执行压缩和整理,因此会看到在数据写入过程中,数据的存储会一定的膨胀,等数据写入之后,Compaction完成后存储会下降。技术原理

对于行存、列存、行列共存表的区别一方面是内存的Mem Table的索引格式不同,另外一方面在Flush到文件的过程中:

  • 行存表:会Flush成行存储的文件,即SST格式。

  • 列存表:会Flush成列存文件,即ORC格式。

  • 行列共存表:会分别Flush为行存和列存两种文件,SST和ORC格式,在Flush过程中会保证数据的一致性,只有行存、列存都同时Flush完成才会返回成功,同时在存储上行列共存相当于是两份存储,因此行列共存的表在存储上会有一定的牺牲。

使用限制

  • 若是分区表,必须插入具体的子表,不能插入分区父表,且插入时,对应的分区字段值要和子表分区字段值一致。

  • 目标列的名称可以以任意顺序列出。如果使用insert into select的方式插入数据,目标列和查询列类型需要一一对齐。

使用示例

说明

Hologres从V2.1.17版本起支持Serverless Computing能力,针对大数据量离线导入、大型ETL作业、外表大数据量查询等场景,使用Serverless Computing执行该类任务可以直接使用额外的Serverless资源,避免使用实例自身资源,无需为实例预留额外的计算资源,显著提升实例稳定性、减少OOM概率,且仅需为任务单独付费。Serverless Computing详情请参见Serverless Computing概述,Serverless Computing使用方法请参见Serverless Computing使用指南

  • 插入普通表。

    CREATE TABLE  holotest (
        a int,
        b bigint,
        c bool,
        e decimal(38,10),
        f text,
        g timestamp,
        h timestamptz,
        i jsonb,
        j int[]
    );
    
    -- (可选)推荐使用Serverless Computing执行大数据量离线导入和ETL作业
    SET hg_computing_resource = 'serverless';
    
    -- 导入数据
    INSERT INTO holotest VALUES (1,9223372036854775807,false,123.123456789123,'john','2020-01-01 01:01:01.123456',
    '2004-10-19 10:23:54+08','{"a":2}',ARRAY[1, 2, 3, 4]);
    
    -- 重置配置,保证非必要的SQL不会使用serverless资源。
    RESET hg_computing_resource;
  • 从a表插入数据至b表。

    CREATE TABLE holotest2(
        a int,
        b bigint,
        c bool);
    
    -- (可选)推荐使用Serverless Computing执行大数据量离线导入和ETL作业
    SET hg_computing_resource = 'serverless';
    
    -- 导入数据
    INSERT INTO holotest2 (a,b,c) SELECT a,b,c FROM holotest;
    
    -- 重置配置,保证非必要的SQL不会使用serverless资源。
    RESET hg_computing_resource;
  • 插入分区表数据。

    --示例:在public schema下创建不带主键的分区父表和对应的分区子表
    BEGIN;
    CREATE TABLE public.hologres_parent(
      a text,
      b int,
      c timestamp,
      d text
    )
      PARTITION BY list(a);
    CALL set_table_property('public.hologres_parent', 'orientation', 'column');
    
    CREATE TABLE public.hologres_2022 partition of public.hologres_parent for values in('2022');
    
    CREATE TABLE public.hologres_2021 partition of public.hologres_parent for values in('2021');
    
    CREATE TABLE public.hologres_2020 partition of public.hologres_parent for values in('2020');
    COMMIT;
    
    -- (可选)推荐使用Serverless Computing执行大数据量离线导入和ETL作业
    SET hg_computing_resource = 'serverless';
    
    --插入分区子表
    INSERT INTO public.hologres_2022 values('2022',1,now(),'a')
    
    -- 重置配置,保证非必要的SQL不会使用serverless资源。
    RESET hg_computing_resource;

常见问题

  • 问题一:大数据量写入时,实例CPU和内存资源使用率100%,影响实例其他写入与查询任务。

    建议使用Serverless Computing能力执行大数据量写入任务。

    说明

    Hologres从V2.1.17版本起支持Serverless Computing能力,针对大数据量离线导入、大型ETL作业、外表大数据量查询等场景,使用Serverless Computing执行该类任务可以直接使用额外的Serverless资源,避免使用实例自身资源,无需为实例预留额外的计算资源,显著提升实例稳定性、减少OOM概率,且仅需为任务单独付费。Serverless Computing详情请参见Serverless Computing概述,Serverless Computing使用方法请参见Serverless Computing使用指南

  • 问题二:数据在写入时,为什么监控指标中存储用量上涨非常多,写入完成后存储用量又下降?存储用量

    根据写入的技术原理,为了尽可能快地写入数据,后台会先将数据写完,待异步Compaction时再执行压缩和整理,因此会看到在数据写入过程中,数据的存储会一定的膨胀,等数据写入之后,Compaction完成后存储会下降。

  • 问题三:同一张表并行执行insert命令时,延迟增加。

    没有走Fixed Plan的insert是表锁,并行执行insert会导致等锁时间增加,从而造成延迟增加。

  • 问题四:数据写入分区父表报错:ERROR: no partition of relation "<table_name>" found for row

    • 报错信息:ERROR: no partition of relation "<table_name>" found for row

    • 问题原因:分区子表不存在。

    • 解决方法:写入数据前,需创建对应的分区子表,命令示例如下。

      CREATE TABLE <child_table_name> partition of <parent_table_name> for values in (<value>);
  • 问题五:在导入数据的时候报错:Currently inserting into parent table is not supported

    • 报错信息:导入数据时报错:Currently inserting into parent table is not supported

    • 问题原因:当前Insert的表,是一张分区父表,Hologres不支持直接写入分区父表。

    • 解决方法:需要写入对应的分区子表。