Greenplum——copy insert的Java工具类

本文介绍如何使用Java程序实现Greenplum数据库的数据导出和导入操作,包括配置Maven依赖、设置数据源及执行SQL语句的具体步骤。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

1、pom.xml

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0"
         xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
         xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
    <modelVersion>4.0.0</modelVersion>

    <groupId>org.example</groupId>
    <artifactId>greenplum-test</artifactId>
    <version>1.0-SNAPSHOT</version>
    <build>
        <plugins>
            <plugin>
                <groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
                <artifactId>maven-compiler-plugin</artifactId>
                <configuration>
                    <source>6</source>
                    <target>6</target>
                </configuration>
            </plugin>
        </plugins>
    </build>


    <dependencies>
        <dependency>
            <groupId>com.pivotal</groupId>
            <artifactId>greenplum-jdbc</artifactId>
            <version>5.1.4</version>
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            <groupId>org.postgresql</groupId>
            <artifactId>postgresql</artifactId>
            <version>42.2.23</version>
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            <groupId>org.apache.commons</groupId>
            <artifactId>commons-dbcp2</artifactId>
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            <groupId>org.apache.commons</groupId>
            <artifactId>commons-lang3</artifactId>
            <version>3.11</version>
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            <groupId>com.alibaba</groupId>
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            <groupId>org.slf4j</groupId>
            <artifactId>slf4j-api</artifactId>
            <version>1.8.0-beta4</version>
        </dependency>
    </dependencies>
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2、GpCopyInDataUtils

package com.greenplum.test.util;

import org.apache.commons.lang3.StringUtils;
import org.postgresql.copy.CopyManager;
import org.postgresql.core.BaseConnection;
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;

import javax.sql.DataSource;
import java.io.*;
import java.sql.Connection;
import java.sql.SQLException;

public class GpCopyInDataUtils {

    private static Logger logger = LoggerFactory.getLogger(GpCopyInDataUtils.class);


    /**
     * copy in导出数据
     *
     * @param dataSource 数据源
     * @param querySql   查询sql
     * @param delimiter  列分隔符 例如 ,
     * @param filePath   导出文件路径
     * @param encode     编码 例如 UTF-8
     * @param header     是否需要表头
     * @return
     */
    public static long exportData(DataSource dataSource,
                                  String querySql,
                                  String delimiter,
                                  String filePath,
                                  String encode,
                                  boolean header) {
        Connection con = null;
        OutputStream out = null;
        Writer writer = null;
        try {
            con = dataSource.getConnection();
            CopyManager cm = new CopyManager(con.unwrap(BaseConnection.class));
            StringBuffer sb = new StringBuffer();
            sb.append("copy (");
            sb.append(querySql);
            sb.append(" ) TO STDOUT ");
            sb.append("WITH DELIMITER '");
            sb.append(delimiter);
            sb.append("'");
            if (header) {
                sb.append(" HEADER ");
            }
            String copySql = sb.toString();
            logger.info("exportData data begin ,  sql  is {}", copySql);

            long startTime = System.currentTimeMillis();
            File file = new File(filePath);
            if (!file.getParentFile().exists()) {
                file.getParentFile().mkdirs();
            }
            out = new FileOutputStream(file);
            long handledRowCount = 0;
            if (StringUtils.isNotEmpty(encode)) {
                writer = new OutputStreamWriter(out, encode);
                handledRowCount = cm.copyOut(copySql, writer);
            } else {
                handledRowCount = cm.copyOut(copySql, out);
            }
            long elapsedTime = System.currentTimeMillis() - startTime;

            logger.info("exportData data end, sql  is {}, elapsed time = {}", copySql, elapsedTime);
            return handledRowCount;
        } catch (Exception e) {
            logger.error(e.getMessage(), e);
            return 0L;
        } finally {
            if (out != null) {
                try {
                    out.close();
                } catch (IOException e) {
                    logger.error(e.getMessage(), e);
                }
            }

            if (writer != null) {
                try {
                    writer.close();
                } catch (IOException e) {
                    logger.error(e.getMessage(), e);
                }
            }

            if (con != null) {
                try {
                    con.close();
                } catch (SQLException e) {
                    logger.error(e.getMessage(), e);
                }
            }
        }
    }

    /**
     * copy in导入数据
     *
     * @param dataSource
     * @param table
     * @param delimiter
     * @param file
     * @return
     */
    public static long importData(DataSource dataSource,
                                  String table,
                                  String delimiter,
                                  String file) {
        Connection con = null;
        InputStream in = null;
        try {
            logger.info("import data begin");
            con = dataSource.getConnection();
            CopyManager cm = new CopyManager(con.unwrap(BaseConnection.class));
            StringBuffer sb = new StringBuffer();
            sb.append("copy ");
            sb.append(table);
            sb.append(" from STDIN  ");
            sb.append("WITH DELIMITER '");
            sb.append(delimiter);
            sb.append("'");
            String copySql = sb.toString();
            logger.info("import data begin,  sql  is {}", copySql);
            long startTime = System.currentTimeMillis();
            in = new FileInputStream(file);
            long handledRowCount = cm.copyIn(copySql, in);
            long elapsedTime = System.currentTimeMillis() - startTime;
            logger.info("import data end,  sql  is {}, elapsed time = {}", copySql, elapsedTime);
            return handledRowCount;
        } catch (Exception e) {
            logger.error(e.getMessage(), e);
            return 0L;
        } finally {
            if (in != null) {
                try {
                    in.close();
                } catch (IOException e) {
                    logger.error(e.getMessage(), e);
                }
            }

            if (con != null) {
                try {
                    con.close();
                } catch (SQLException e) {
                    logger.error(e.getMessage(), e);
                }
            }
        }
    }

}
 
 

3、TestMain

package com.greenplum.test;

import com.greenplum.test.util.GpCopyInDataUtils;
import org.apache.commons.dbcp2.BasicDataSource;


public class TestMain {
    public static void main(String[] args) {
        BasicDataSource ds = new BasicDataSource();
        ds.setDriverClassName("org.postgresql.Driver");
        ds.setUrl("jdbc:postgresql://127.0.0.1:54432/pgbenchdb");
        ds.setUsername("gpadmin");
        ds.setPassword("changeme");
        ds.setMaxIdle(10);
        ds.setInitialSize(5);

        // 测试导出表数据到文件
        GpCopyInDataUtils.exportData(ds,
                "select * from tbl",
                ",",
                "/Users/chenweifeng/Downloads/greenplum-test/tmp/tbl.txt",
                "UTF-8",
                true);

        // 测试从文件导入数据到表
        GpCopyInDataUtils.importData(ds,
                "tbl",
                ",",
                "/Users/chenweifeng/Downloads/greenplum-test/tmp/tbl.txt");
    }
}

<think>好的,用户想了解如何将数据从PG(PostgreSQL)数据库迁移到AP(可能是Analytical Processing,比如列式数据库如ClickHouse或HBase)数据库,并且使用Java来实现相关的函数。我需要先明确用户的具体需求,可能涉及的数据量、迁移频率、是否需要实时同步等,但用户没有提供这些细节,所以先给出通用的解决方案。 首先,用户提到的AP数据库可能指的是分析型数据库,比如ClickHouse、Hive、Greenplum等。这类数据库通常用于OLAP场景,和PostgreSQL的OLTP特性不同,迁移时需要考虑数据结构、数据类型差异以及性能优化。 接下来,迁移数据通常有两种方式:全量迁移和增量迁移。全量迁移适用于初始数据转移,而增量迁移用于持续同步变更的数据。需要根据场景选择合适的策略。 在Java中实现的话,常见的做法是使用JDBC连接两个数据库,从PG读取数据,然后写入AP。但需要注意性能问题,比如批量处理、事务管理、连接池的使用等。另外,如果数据量很大,可能需要分页查询,避免内存溢出。 步骤分解: 1. 连接PG数据库,执行查询获取数据。 2. 处理数据转换,可能涉及数据类型映射或结构调整。 3. 连接AP数据库,将数据插入。 4. 优化性能,使用批处理、多线程等。 5. 错误处理和重试机制,确保数据一致性。 可能的问题点: - 数据类型不兼容,比如PG的某些类型在AP中不存在,需要转换。 - 大数据量下的内存和性能问题,需要分页或流式读取。 - 网络延迟或连接超时,需要合理的重试策略。 - 增量迁移如何识别变更,比如使用时间戳、增量ID或监听日志。 用户可能没有考虑到增量同步的具体实现,所以需要简单提及。另外,是否需要使用现有的工具,比如Apache NiFi、Kafka Connect,或者必须用Java代码实现。根据用户提问,他们希望用Java函数,所以应聚焦在代码实现上。 示例代码结构: - 使用JDBC连接两个数据库。 - 查询PG,使用PreparedStatement或分页。 - 批量插入AP,使用addBatch和executeBatch。 - 关闭资源,处理异常。 此外,可能需要提到使用连接池(如HikariCP)来管理数据库连接,提高效率。对于数据转换,比如JSON字段或者数组,可能需要特殊处理。如果AP数据库支持COPY命令或者批量加载工具(如ClickHouse的JDBC批处理),可以优化写入速度。 总结回答的结构: 1. 迁移概述和考虑因素 2. 全量与增量迁移策略 3. Java实现的步骤和示例代码 4. 性能优化建议 5. 常见问题处理 6. 可能的工具推荐(如果用户不局限于纯Java代码)</think>将数据从 PostgreSQL (PG) 迁移到分析型数据库 (AP) 时,需结合 **数据同步逻辑** 和 **Java 代码实现**。以下是分步骤的实现方案: --- ### 一、迁移核心步骤 1. **建立连接** - 使用 JDBC 连接 PG 和 AP 数据库。 - 推荐连接池工具(如 HikariCP)提升性能。 2. **数据抽取** - **全量迁移**:一次性读取 PG 全部数据(大数据量需分页)。 - **增量迁移**:通过时间戳、自增 ID 或逻辑解码(Logical Decoding)识别新增/修改数据。 3. **数据转换** - 处理字段类型差异(如 PG 的 `JSONB` 转 AP 的 `String`)。 - 调整数据格式(如日期格式、编码转换)。 4. **数据加载** - 批量写入 AP(利用 `PreparedStatement#addBatch()` 提升效率)。 - 根据 AP 特性优化写入(如 ClickHouse 的 `INSERT` 批处理)。 --- ### 二、Java 代码示例(全量迁移) ```java import java.sql.*; import com.zaxxer.hikari.HikariConfig; import com.zaxxer.hikari.HikariDataSource; public class PgToApMigration { // 配置连接池 private static HikariDataSource createDataSource(String url, String user, String password) { HikariConfig config = new HikariConfig(); config.setJdbcUrl(url); config.setUsername(user); config.setPassword(password); return new HikariDataSource(config); } public static void main(String[] args) { // PG 数据源 HikariDataSource pgDataSource = createDataSource( "jdbc:postgresql://localhost:5432/pg_db", "user", "password"); // AP 数据源(以 ClickHouse 为例) HikariDataSource apDataSource = createDataSource( "jdbc:clickhouse://localhost:8123/ap_db", "user", "password"); try ( Connection pgConn = pgDataSource.getConnection(); Connection apConn = apDataSource.getConnection(); Statement pgStmt = pgConn.createStatement(); PreparedStatement apStmt = apConn.prepareStatement( "INSERT INTO ap_table (id, data, timestamp) VALUES (?, ?, ?)") ) { // 分页读取 PG 数据(假设有自增主键 id) int pageSize = 1000; long maxId = 0; while (true) { String sql = String.format( "SELECT id, data, timestamp FROM pg_table WHERE id > %d ORDER BY id LIMIT %d", maxId, pageSize); ResultSet rs = pgStmt.executeQuery(sql); int count = 0; while (rs.next()) { // 读取数据 long id = rs.getLong("id"); String data = rs.getString("data"); Timestamp timestamp = rs.getTimestamp("timestamp"); // 写入 AP apStmt.setLong(1, id); apStmt.setString(2, data); apStmt.setTimestamp(3, timestamp); apStmt.addBatch(); maxId = Math.max(maxId, id); count++; } if (count == 0) break; // 无更多数据 // 批量提交 apStmt.executeBatch(); System.out.println("迁移数据: " + count + " 条"); } } catch (SQLException e) { e.printStackTrace(); } } } ``` --- ### 三、关键优化点 1. **批处理写入** - 使用 `addBatch()` + `executeBatch()` 减少网络开销。 - 调整 `rewriteBatchedStatements=true`(如 MySQL,AP 数据库类似参数需确认)。 2. **增量同步策略** - **时间戳跟踪**:记录最后更新时间,定期查询新增数据。 ```sql SELECT * FROM pg_table WHERE updated_at > '2024-01-01 00:00:00' ``` - **逻辑解码**:通过 PG 的 `pg_logical` 模块捕获变更事件(需复杂配置)。 3. **错误处理与重试** - 记录失败记录并重试(如写入 AP 时网络抖动)。 - 使用事务确保原子性(若 AP 支持事务)。 --- ### 四、工具替代方案 如果允许使用第三方工具,可简化开发: 1. **Apache NiFi**:可视化数据流,内置 PG 和 AP 数据库处理器。 2. **Debezium**:通过 CDC(Change Data Capture)监听 PG 变更,输出到 Kafka,再由 AP 消费。 3. **Spark JDBC**:分布式迁移(适合超大数据量)。 --- ### 五、注意事项 1. **类型映射**:检查 PG 的 `UUID`、`Array` 等类型是否与 AP 兼容。 2. **性能监控**:记录迁移速率,调整批次大小和并发线程。 3. **资源释放**:确保关闭 `ResultSet`、`Statement` 和连接,避免泄漏。 通过上述方法,可实现高效、可靠的 PG 到 AP 数据迁移。
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