YugabyteDB YSQL 批量数据导入最佳实践指南-优快云博客

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YugabyteDB YSQL 批量数据导入最佳实践指南

yugabyte-db yugabyte/yugabyte-db: 是 YugaByte DB 的官方仓库，一个高性能、高可扩展、分布式的 SQL 数据库，支持 PostgreSQL 兼容性。适合对分布式数据库、SQL 数据库和云原生应用的开发者。项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/yu/yugabyte-db

引言

在数据库迁移过程中，如何高效地将PostgreSQL数据导入YugabyteDB是一个关键环节。本文将深入探讨YugabyteDB YSQL接口下的批量数据导入技术，帮助数据库管理员和开发人员掌握专业的数据迁移方法。

准备工作

集群准备策略

在开始数据导入前，合理的准备工作可以显著提升导入效率：

分离DDL与数据：建议先执行DDL架构生成，再加载数据导出。这确保了表结构在数据导入前已正确创建。
主键排序：尽可能按照主键顺序导入数据。有序数据导入通常更快，因为数据会被批量写入节点而非分散写入多个节点。
并行导入：将源数据分割为多个文件，可以跨集群节点并行导入。例如，将大型CSV文件分割为多个小型CSV文件。

程序化批量插入优化

当以编程方式批量加载数据时，建议采用以下优化策略：

多行插入：使用多行插入进行批处理。例如，在Java中使用JDBC驱动时设置reWriteBatchedInserts=true参数。
批处理大小：使用128作为多行批量插入的批处理大小。
预处理语句：采用PREPARE-BIND-EXECUTE模式而非内联字面量，避免语句重新解析开销。
负载均衡：均匀分布SQL语句到集群所有节点，确保最佳资源利用。
并行度调整：对于单线程加载数据的情况，可能需要增加线程数或并行运行多个加载器。
插入优化：在YugabyteDB v2.2中，INSERT .. ON CONFLICT语句尚未完全优化，建议尽可能使用基本INSERT语句。

数据导入技术

CSV文件导入

从CSV文件导入数据时，使用COPY FROM命令：

COPY <表名>
    FROM '<表名>.csv'
    WITH (FORMAT CSV DELIMITER ',', HEADER, DISABLE_FK_CHECK);

其中DISABLE_FK_CHECK参数在导入过程中跳过外键检查，特别适合大型表的初始导入，可显著减少总导入时间。

高级技巧

多文件并行导入：

COPY t FROM PROGRAM 'cat /path/to/t*.txt' WITH (FORMAT CSV, DELIMITER ',', DISABLE_FK_CHECK);

错误恢复：导入失败时，可使用SKIP参数跳过已成功导入的行：

COPY <表名> FROM '<文件>.csv' WITH (FORMAT CSV, HEADER, DISABLE_FK_CHECK, SKIP 5000);

SQL脚本导入

对于pg_dump或ysql_dump导出的完整数据库，使用ysqlsh导入：

ysqlsh -f <数据库名>.sql

性能优化建议

索引策略

在YugabyteDB v2.2中，建议在数据加载前创建索引。虽然未来版本将支持在线索引重建，但目前这是最佳实践。

约束与触发器

从其他RDBMS导入数据时，如果源数据已进行关系完整性检查，可临时禁用FOREIGN KEY约束和触发器，减少插入时的处理步骤，加快数据加载速度。

迁移验证

数据库对象验证

确认所有表和索引已在YugabyteDB中创建
确保触发器和约束已迁移且工作正常

行数验证

使用PLPGSQL函数验证表行数：

CREATE FUNCTION cnt_rows(schema text, tablename text) RETURNS integer AS $$
DECLARE
  result integer;
  query varchar;
BEGIN
  query := 'SELECT count(1) FROM ' || schema || '.' || tablename;
  EXECUTE query INTO result;
  RETURN result;
END;
$$ LANGUAGE plpgsql;

执行全库统计：

SELECT table_schema, table_name, cnt_rows(table_schema, table_name)
FROM information_schema.tables
WHERE table_schema NOT IN ('pg_catalog', 'information_schema')
AND table_type='BASE TABLE'
ORDER BY 3 DESC;

大型表处理方案

对于可能超时的大型表，提供两种解决方案：

方案1：使用隐式游标的函数

CREATE OR REPLACE FUNCTION row_count(tbl regclass) RETURNS setof int AS $$
DECLARE
    _id int;
BEGIN
    FOR _id IN EXECUTE 'SELECT 1 FROM ' || tbl LOOP
        RETURN NEXT _id;
    END LOOP;
END
$$ LANGUAGE plpgsql;

方案2：使用yb_hash_code()函数实现分布式并行查询，在应用层控制并行度。