如何创建、删除表以及将表转换为DataFrame对象_云原生大数据计算服务 MaxCompute(MaxCompute)-阿里云帮助中心

背景信息

PyODPS提供对MaxCompute表的基本操作方法。

操作	说明

操作	说明
基本操作	列出项目空间下的所有表、判断表是否存在、获取表等基本操作。
创建表的Schema	使用PyODPS创建表的Schema。
创建表	使用PyODPS创建表。
同步表更新	使用PyODPS同步表更新。
表记录类型（Record）	使用PyODPS读取/写入的记录数据结构。
写入表数据	使用PyODPS向表中写入数据。
获取表数据	使用PyODPS获取表中数据。
删除表	使用PyODPS删除表。
转换表为DataFrame	使用PyODPS转换表为DataFrame。
表分区	使用PyODPS判断是否为分区表、遍历表全部分区、判断分区是否存在、创建分区等。
数据上传下载通道	使用PyODPS操作Tunnel向MaxCompute中上传或者下载数据。

说明

更多PyODPS方法说明，请参见Python SDK方法说明。

前提条件：准备运行环境

PyODPS支持在DataWorks的PyODPS节点或本地PC环境中运行，运行前您需先选择运行工具并准备好运行环境。

使用DataWorks：创建好PyODPS 2节点或PyODPS 3节点，详情请参见通过DataWorks使用PyODPS。
使用本地PC环境：安装好PyODPS并初始化ODPS入口对象。

基本操作

当前项目内的表操作

列出项目空间下的所有表：
o.list_tables()方法可以列出项目空间下的所有表。
```
for table in o.list_tables():
    print(table)
```
可以通过prefix参数只列举给定前缀的表：
```
for table in o.list_tables(prefix="table_prefix"):
    print(table.name)
```
通过该方法获取的 Table 对象不会自动加载表名以外的属性，此时获取这些属性（例如table_schema或者creation_time）可能导致额外的请求并造成额外的时间开销。如果需要在列举表的同时读取这些属性，在 PyODPS 0.11.5 及后续版本中，可以为list_tables添加extended=True参数：
```
for table in o.list_tables(extended=True):
    print(table.name, table.creation_time)
```
如果需要按类型列举表，可以指定type参数。不同类型的表列举方法如下：
```
managed_tables = list(o.list_tables(type="managed_table"))  # 列举内置表
external_tables = list(o.list_tables(type="external_table"))  # 列举外表
virtual_views = list(o.list_tables(type="virtual_view"))  # 列举视图
materialized_views = list(o.list_tables(type="materialized_view"))  # 列举物化视图
```

判断表是否存在：

o.exist_table()方法可以判断表是否存在。

print(o.exist_table('pyodps_iris'))
# 返回True表示表pyodps_iris存在。

获取表：

入口对象的o.get_table()方法可以获取表。

获取表的schema信息。

t = o.get_table('pyodps_iris')
print(t.schema)  # 获取表pyodps_iris的schema

返回值示例如下。

odps.Schema {
  sepallength           double      # 片长度(cm)
  sepalwidth            double      # 片宽度(cm)
  petallength           double      # 瓣长度(cm)
  petalwidth            double      # 瓣宽度(cm)
  name                  string      # 种类
}

获取表列信息。

t = o.get_table('pyodps_iris')
print(t.schema.columns)  # 获取表pyodps_iris的schema中的列信息

返回值示例如下。

[<column sepallength, type double>,
 <column sepalwidth, type double>,
 <column petallength, type double>,
 <column petalwidth, type double>,
 <column name, type string>]

获取表的某个列信息。

t = o.get_table('pyodps_iris')
print(t.schema['sepallength'])  # 获取表pyodps_iris的sepallength列信息

返回值示例如下。

<column sepallength, type double>

获取表的某个列的备注信息。

t = o.get_table('pyodps_iris')
print(t.schema['sepallength'].comment)  # 获取表pyodps_iris的sepallength列的备注信息

返回示例如下。

片长度(cm)

获取表的生命周期。

t = o.get_table('pyodps_iris')
print(t.lifecycle)  # 获取表pyodps_iris的生命周期

返回值示例如下。

-1

获取表的创建时间。

t = o.get_table('pyodps_iris')
print(t.creation_time)  # 获取表pyodps_iris的创建时间

获取表是否是虚拟视图。

t = o.get_table('pyodps_iris')
print(t.is_virtual_view)  # 获取表pyodps_iris是否是虚拟视图，返回False，表示不是。

与上述示例类似，您也可以通过t.size、t.comment来获取表的大小、表备注等信息。

跨项目的表操作

您可以通过project参数，跨项目获取表。

t = o.get_table('table_name', project='other_project')

其中other_project为所跨的项目，table_name为跨项目获取的表名称。

创建表的Schema

初始化方法有如下两种：

通过表的列以及可选的分区进行初始化。

from odps.models import Schema, Column, Partition
columns = [
    Column(name='num', type='bigint', comment='the column'),
    Column(name='num2', type='double', comment='the column2'),
]
partitions = [Partition(name='pt', type='string', comment='the partition')]
schema = Schema(columns=columns, partitions=partitions)

初始化后，您可获取字段信息、分区信息等。

获取所有字段信息。

print(schema.columns)

返回示例如下。

[<column num, type bigint>,
 <column num2, type double>,
 <partition pt, type string>]

获取分区字段。

print(schema.partitions)

返回示例如下。

[<partition pt, type string>]

获取非分区字段名称。
```
print(schema.names)
```
返回示例如下。
```
['num', 'num2']
```
获取非分区字段类型。
```
print(schema.types)
```
返回示例如下。
```
[bigint, double]
```

使用Schema.from_lists()方法。该方法更容易调用，但无法直接设置列和分区的注释。

from odps.models import Schema
schema = Schema.from_lists(['num', 'num2'], ['bigint', 'double'], ['pt'], ['string'])
print(schema.columns)

返回值示例如下。

[<column num, type bigint>,
 <column num2, type double>,
 <partition pt, type string>]

创建表

您可以使用o.create_table()方法创建表，使用方式有两种：使用表Schema方式、使用字段名和字段类型方式。同时创建表时表字段的数据类型有一定的限制条件，详情如下。

使用表Schema创建表

使用表Schema创建表时，您需要先创建表的Schema，然后通过Schema创建表。

#创建表的schema
from odps.models import Schema
schema = Schema.from_lists(['num', 'num2'], ['bigint', 'double'], ['pt'], ['string'])

#通过schema创建表
table = o.create_table('my_new_table', schema)

#只有不存在表时，才创建表。
table = o.create_table('my_new_table', schema, if_not_exists=True)

#设置生命周期。
table = o.create_table('my_new_table', schema, lifecycle=7)

表创建完成后，您可以通过print(o.exist_table('my_new_table'))验证表是否创建成功，返回True表示表创建成功。

使用字段名及字段类型创建表

#创建分区表my_new_table，可传入（表字段列表，分区字段列表）。
table = o.create_table('my_new_table', ('num bigint, num2 double', 'pt string'), if_not_exists=True)

#创建非分区表my_new_table02。
table = o.create_table('my_new_table02', 'num bigint, num2 double', if_not_exists=True)

表创建完成后，您可以通过print(o.exist_table('my_new_table'))验证表是否创建成功，返回True表示表创建成功。

使用字段名及字段类型创建表：新数据类型

未打开新数据类型开关时（默认关闭），创建表的数据类型只允许为BIGINT、DOUBLE、DECIMAL、STRING、DATETIME、BOOLEAN、MAP和ARRAY类型。如果您需要创建TINYINT和STRUCT等新数据类型字段的表，可以打开options.sql.use_odps2_extension = True开关，示例如下。

from odps import options
options.sql.use_odps2_extension = True
table = o.create_table('my_new_table', 'cat smallint, content struct<title:varchar(100), body:string>')

同步表更新

当一个表被其他程序更新，例如改变了Schema，可以调用reload()方法同步表的更新。

#表schema变更
from odps.models import Schema
schema = Schema.from_lists(['num', 'num2'], ['bigint', 'double'], ['pt'], ['string'])

#通过reload()同步表更新
table = o.create_table('my_new_table', schema)
table.reload()

表记录类型（Record）

Record类型表示表的一行记录，为Table.open_reader或者Table.open_writer接口在读写时所使用的数据结构，也用于Tunnel接口TableDownloadSession.open_record_reader或者TableUploadSession.open_record_writer 。在Table对象上调用new_record方法即可创建一个新的Record实例。

下述示例中，假定表结构为：

odps.Schema {
  c_int_a                 bigint
  c_string_a              string
  c_bool_a                boolean
  c_datetime_a            datetime
  c_array_a               array<string>
  c_map_a                 map<bigint,string>
  c_struct_a              struct<a:bigint,b:string>
}

该表对应的Record相关操作实例为：

import datetime
t = o.get_table('mytable')  # o 为 MaxCompute 入口对象
r = t.new_record([1024, 'val1', False, datetime.datetime.now(), None, None])  # 值的个数必须等于表schema的字段数
r2 = t.new_record()  # 初始化时也可以不传入值
r2[0] = 1024  # 可以通过偏移设置值
r2['c_string_a'] = 'val1'  # 也可以通过字段名设置值
r2.c_string_a = 'val1'  # 通过属性设置值
r2.c_array_a = ['val1', 'val2']  # 设置 array 类型的值
r2.c_map_a = {1: 'val1'}  # 设置 map 类型的值
r2.c_struct_a = (1, 'val1')  # 使用 tuple 设置 struct 类型的值，当 PyODPS >= 0.11.5
r2.c_struct_a = {"a": 1, "b": 'val1'}  # 也可以使用 dict 设置 struct 类型的值

print(r[0])  # 取第0个位置的值
print(r['c_string_a'])  # 通过字段取值
print(r.c_string_a)  # 通过属性取值
print(r[0: 3])  # 切片操作
print(r[0, 2, 3])  # 取多个位置的值
print(r['c_int_a', 'c_double_a'])  # 通过多个字段取值

MaxCompute数据类型与Python类型在Record中的对应关系如下：

MaxCompute类型	Python类型	说明

MaxCompute类型	Python类型	说明
TINYINT、SMALLINT、INT、BIGINT	int	无
FLOAT、DOUBLE	float	无
STRING	str	详情请参见注释1。
BINARY	bytes	无
DATETIME	datetime.datetime	详情请参见注释2。
DATE	datetime.date	无
BOOLEAN	bool	无
DECIMAL	decimal.Decimal	详情请参见注释3。
MAP	dict	无
ARRAY	list	无
STRUCT	tuple/namedtuple	详情请参见注释4。
TIMESTAMP	pandas.Timestamp	详情请参见注释2，需要安装Pandas。
TIMESTAMP_NTZ	pandas.Timestamp	结果不受时区设置影响，需要安装Pandas。
INTERVAL_DAY_TIME	pandas.Timedelta	需要安装Pandas。

对部分类型的说明如下。

PyODPS默认字符串类型对应UNICODE字符串，在Python 3中表示为str，在 Python 2 中为unicode。对于某些在字符串中存储二进制值的场景，需要设置options.tunnel.string_as_binary = True;，以避免可能出现的编码问题。
PyODPS默认使用本地时间作为时区。若使用UTC时区，需要设置 options.local_timezone = False;选项。若使用其他时区，则需要将该参数设置为指定时区，例如Asia/Shanghai。MaxCompute不存储时区值，因此在写入数据时，会将该时间转换为UNIX时间戳进行存储。
对于Python 2，当安装cdecimal包时，会使用cdecimal.Decimal类。
对于0.11.5以下版本的PyODPS，MaxCompute中的STRUCT类型对应Python中的dict类型。当PyODPS为0.11.5及以上版本时，则默认对应namedtuple类型。如果希望使用旧版行为，则需要设置选项options.struct_as_dict = True;。DataWorks环境下，为保持历史兼容性，该值默认为False。为Record设置STRUCT类型的字段值时，0.11.5及以上版本的PyODPS可同时接受dict和tuple类型，而旧版则只接受dict类型。
关于如何设置选项，请参考配置选项。

写入表数据

使用入口对象的write_table()方法写入数据。
重要
对于分区表，如果分区不存在，可以使用create_partition参数指定创建分区。
```
records = [[111, 1.0],                 # 此处可以是list。
          [222, 2.0],
          [333, 3.0],
          [444, 4.0]]
o.write_table('my_new_table', records, partition='pt=test', create_partition=True)  #创建pt=test分区并写入数据
```
说明
- 每次调用write_table()方法，MaxCompute都会在服务端生成一个文件。该操作耗时较长，同时文件过多会降低后续的查询效率。因此，建议您在使用此方法时，一次性写入多组数据，或者传入一个生成器对象。
- 调用write_table()方法向表中写入数据时会追加到原有数据中。PyODPS不提供覆盖数据的选项，如果需要覆盖数据，请手动清除原有数据。对于非分区表，需要调用table.truncate()方法；对于分区表，需要删除分区后再建立新的分区。

对表对象调用open_writer()方法写入数据。

t = o.get_table('my_new_table')
with t.open_writer(partition='pt=test02', create_partition=True) as writer:  #创建pt=test02分区并写入数据
    records = [[1, 1.0],                 # 此处可以是List。
              [2, 2.0],
              [3, 3.0],
              [4, 4.0]]
    writer.write(records)  # 这里Records可以是可迭代对象。

如果是多级分区表，写入示例如下。

t = o.get_table('test_table')
with t.open_writer(partition='pt1=test1,pt2=test2') as writer:  # 多级分区写法。
    records = [t.new_record([111, 'aaa', True]),   # 也可以是Record对象。
               t.new_record([222, 'bbb', False]),
               t.new_record([333, 'ccc', True]),
               t.new_record([444, '中文', False])]
    writer.write(records)

使用多进程并行写数据。

每个进程写数据时共享同一个Session_ID，但是有不同的Block_ID。每个Block对应服务端的一个文件。主进程执行Commit，完成数据上传。

import random
from multiprocessing import Pool
from odps.tunnel import TableTunnel
def write_records(tunnel, table, session_id, block_id):
    # 对使用指定的ID创建Session。
    local_session = tunnel.create_upload_session(table.name, upload_id=session_id)
    # 创建Writer时指定Block_ID。
    with local_session.open_record_writer(block_id) as writer:
        for i in range(5):
            # 生成数据并写入对应Block。
            record = table.new_record([random.randint(1, 100), random.random()])
            writer.write(record)

if __name__ == '__main__':
    N_WORKERS = 3

    table = o.create_table('my_new_table', 'num bigint, num2 double', if_not_exists=True)
    tunnel = TableTunnel(o)
    upload_session = tunnel.create_upload_session(table.name)

    # 每个进程使用同一个Session_ID。
    session_id = upload_session.id

    pool = Pool(processes=N_WORKERS)
    futures = []
    block_ids = []
    for i in range(N_WORKERS):
        futures.append(pool.apply_async(write_records, (tunnel, table, session_id, i)))
        block_ids.append(i)
    [f.get() for f in futures]

    # 最后执行Commit，并指定所有Block。
    upload_session.commit(block_ids)

获取表数据

获取表数据的方法有多种，常用方法如下：

使用入口对象的read_table()方法。

# 处理一条记录。
for record in o.read_table('my_new_table', partition='pt=test'):
    print(record)

如果您仅需要查看每个表最开始的小于1万条数据，可以对表对象调用head()方法。

t = o.get_table('my_new_table')
# 处理每个Record对象。
for record in t.head(3):
    print(record)

调用open_reader()方法读取数据。

使用with表达式的写法如下。

t = o.get_table('my_new_table')
with t.open_reader(partition='pt=test') as reader:
count = reader.count
for record in reader[5:10]:  # 可以执行多次，直到将Count数量的Record读完，此处可以改造成并行操作。
    print(record)  # 处理一条记录，例如打印记录本身

不使用with表达式的写法如下。

reader = t.open_reader(partition='pt=test')
count = reader.count
for record in reader[5:10]:  # 可以执行多次，直到将Count数量的Record读完，此处可以改造成并行操作。
    print(record)  # 处理一条记录，例如打印记录本身

删除表

使用delete_table()方法删除已经存在的表。

o.delete_table('my_table_name', if_exists=True)  # 只有表存在时，才删除表。
t.drop()  # Table对象存在时，直接调用Drop方法删除。

转换表为DataFrame

PyODPS提供了DataFrame框架，支持以更方便的方式查询和操作MaxCompute数据。使用to_df()方法，即可转化为DataFrame对象。

table = o.get_table('my_table_name')
df = table.to_df()

表分区

判断是否为分区表。

table = o.get_table('my_new_table')
if table.schema.partitions:
    print('Table %s is partitioned.' % table.name)

遍历表全部分区。

table = o.get_table('my_new_table')
for partition in table.partitions:  # 遍历所有分区
    print(partition.name)  # 具体的遍历步骤，这里是打印分区名
for partition in table.iterate_partitions(spec='pt=test'):  # 遍历 pt=test 分区下的二级分区
    print(partition.name)  # 具体的遍历步骤，这里是打印分区名
for partition in table.iterate_partitions(spec='dt>20230119'):  # 遍历 dt>20230119 分区下的二级分区
    print(partition.name)  # 具体的遍历步骤，这里是打印分区名

重要

PyODPS自0.11.3版本开始，支持为iterate_partitions指定逻辑表达式，如上述示例中的dt>20230119。

判断分区是否存在。

table = o.get_table('my_new_table')
table.exist_partition('pt=test,sub=2015')

获取分区。

table = o.get_table('my_new_table')
partition = table.get_partition('pt=test')
print(partition.creation_time)
partition.size

创建分区。

t = o.get_table('my_new_table')
t.create_partition('pt=test', if_not_exists=True)  # 指定if_not_exists参数，分区不存在时才创建分区。

删除分区。

t = o.get_table('my_new_table')
t.delete_partition('pt=test', if_exists=True)  # 自定if_exists参数，分区存在时才删除分区。
partition.drop()  # 分区对象存在时，直接对分区对象调用Drop方法删除。

数据上传下载通道

Tunnel是MaxCompute的数据通道，用户可以通过Tunnel向MaxCompute中上传或者下载数据。

上传数据示例

from odps.tunnel import TableTunnel

table = o.get_table('my_table')

tunnel = TableTunnel(odps)
upload_session = tunnel.create_upload_session(table.name, partition_spec='pt=test')

with upload_session.open_record_writer(0) as writer:
    record = table.new_record()
    record[0] = 'test1'
    record[1] = 'id1'
    writer.write(record)

    record = table.new_record(['test2', 'id2'])
    writer.write(record)

# 需要在 with 代码块外 commit，否则数据未写入即 commit，会导致报错
upload_session.commit([0])

下载数据示例

from odps.tunnel import TableTunnel

tunnel = TableTunnel(odps)
download_session = tunnel.create_download_session('my_table', partition_spec='pt=test')
# 处理每条记录。
with download_session.open_record_reader(0, download_session.count) as reader:
    for record in reader:
        print(record)  # 具体的遍历步骤，这里是打印记录对象

说明

PyODPS不支持上传外部表，例如OSS和OTS的表。
不推荐直接使用Tunnel接口，推荐您直接使用对象的写和读接口。
如果您安装了CPython，在安装PyODPS时会编译C代码，加速Tunnel的上传和下载。