Apache Ignite SQL DML操作详解：数据操作语言全解析-优快云博客

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/gitblog_00161/article/details/148525098

Apache Ignite SQL DML操作详解：数据操作语言全解析

ignite Apache Ignite 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ignite16/ignite

引言

Apache Ignite作为一个分布式内存计算平台，提供了完整的SQL支持，包括数据操作语言(DML)功能。本文将深入解析Ignite支持的DML操作，帮助开发者全面掌握在Ignite中进行数据操作的方法和最佳实践。

SELECT查询

SELECT语句是SQL中最基础也是最常用的操作，Ignite提供了完整的SELECT语法支持。

基本语法结构

SELECT
    [TOP term] [DISTINCT | ALL] selectExpression [,...]
    FROM tableExpression [,...] [WHERE expression]
    [GROUP BY expression [,...]] [HAVING expression]
    [{UNION [ALL] | MINUS | EXCEPT | INTERSECT} select]
    [ORDER BY order [,...]]
    [{ LIMIT expression [OFFSET expression]
    [SAMPLE_SIZE rowCountInt]} | {[OFFSET expression {ROW | ROWS}]
    [{FETCH {FIRST | NEXT} expression {ROW | ROWS} ONLY}]}]

关键参数解析

DISTINCT：消除结果集中的重复行
GROUP BY：按指定表达式分组结果
HAVING：对分组后的结果进行过滤
ORDER BY：按指定列或表达式排序结果
LIMIT/FETCH：限制返回的行数
OFFSET：指定跳过的行数
集合操作：UNION, INTERSECT, MINUS, EXCEPT用于合并查询结果

分布式查询执行机制

Ignite的SELECT查询会根据数据分布情况采用不同的执行策略：

全复制数据：查询发送到单个节点并在本地执行
分区数据：
- 查询被拆分为多个map查询和一个reduce查询
- map查询在所有包含相关数据的节点上执行
- 结果集被发送到查询发起者(reducer)进行合并

JOIN操作详解

Ignite支持两种分布式SQL JOIN：

共置JOIN：当JOIN键共置时效率最高
非共置JOIN：需要显式启用非共置JOIN参数

特别说明：

分区表与复制表之间的JOIN没有限制
分区表之间的JOIN需要特别注意键的共置性

性能优化特性

ORDER BY优化：节点本地排序+流式合并，避免全量数据加载
GROUP BY优化：支持流式聚合，逐步返回结果

实用示例

-- 简单查询
SELECT * FROM Person;

-- 排序查询
SELECT * FROM Person ORDER BY name;

-- 分组统计
SELECT city_id, COUNT(*) FROM Person GROUP BY city_id;

-- 表连接
SELECT p.name, c.name
FROM Person p, City c
WHERE p.city_id = c.id;

INSERT操作

INSERT语句用于向表中插入新数据。

基本语法

INSERT INTO tableName
  {[( columnName [,...])]
  {VALUES {({DEFAULT | expression} [,...])} [,...] | [DIRECT] [SORTED] select}}
  | {SET {columnName = {DEFAULT | expression}} [,...]}

底层实现原理

Ignite将INSERT操作转换为键值操作：

单键插入：使用cache.putIfAbsent()
多键插入：使用EntryProcessor和cache.invokeAll()

实用示例

-- 单行插入
INSERT INTO Person (id, name, city_id) VALUES (1, 'John Doe', 3);

-- 从查询结果插入
INSERT INTO Person(id, name, city_id)
   (SELECT a.id + 1000, concat(a.firstName, a.secondName), a.city_id
   FROM Account a WHERE a.id > 100 AND a.id < 1000);

UPDATE操作

UPDATE语句用于修改表中的现有数据。

基本语法

UPDATE tableName [[AS] newTableAlias]
  SET {{columnName = {DEFAULT | expression}} [,...]} |
  {(columnName [,...]) = (select)}
  [WHERE expression][LIMIT expression]

执行流程

根据WHERE条件生成并执行SELECT查询
使用cache.invokeAll()和EntryProcessor修改符合条件的值
执行期间进行并发修改检查

重要限制

主键不可更新：因为主键决定了数据的分区位置
如需修改主键，应先删除再插入

实用示例

-- 简单更新
UPDATE Person SET name = 'John Black' WHERE id = 2;

-- 基于查询结果更新
UPDATE Person p SET name = (SELECT a.first_name FROM Account a WHERE a.id = p.id)

MERGE操作

MERGE语句实现了"有则更新，无则插入"的功能。

基本语法

MERGE INTO tableName [(columnName [,...])]
  [KEY (columnName [,...])]
  {VALUES {({ DEFAULT | expression } [,...])} [,...] | select}

底层实现

直接转换为cache.put()或cache.putAll()操作

实用示例

-- 多行合并
MERGE INTO Person(id, name, city_id) VALUES
	(1, 'John Smith', 5),
        (2, 'Mary Jones', 5);

-- 基于查询结果合并
MERGE INTO Person(id, name, city_id)
   (SELECT a.id + 1000, concat(a.firstName, a.secondName), a.city_id
   FROM Account a WHERE a.id > 100 AND a.id < 1000);

DELETE操作

DELETE语句用于从表中删除数据。

基本语法

DELETE
  [TOP term] FROM tableName
  [WHERE expression]
  [LIMIT term]

执行流程

使用SELECT查询获取符合WHERE条件的键
使用EntryProcessor和cache.invokeAll()删除数据
执行期间进行并发修改检查

实用示例

-- 条件删除
DELETE FROM Person WHERE name = 'John Doe';

WITH子句（公共表表达式）

WITH子句用于定义可在查询中引用的临时结果集。

基本语法

WITH  { name [( columnName [,...] )] AS ( select ) [,...] }
{ select | insert | update | merge | delete | createTable }

实用示例

WITH cte1 AS (
        SELECT 1 AS FIRST_COLUMN
), cte2 AS (
        SELECT FIRST_COLUMN+1 AS FIRST_COLUMN FROM cte1
)
SELECT sum(FIRST_COLUMN) FROM cte2;