GP中copy命令

--把外部文件(cvs格式)copy至数据库内部表mytable中
COPY mytable FROM '/data/myfile.csv' WITH CSV HEADER; (文件生成在Master)
\COPY mytable FROM ‘/data/myfile.csv’ WITH CSV HEADER;(文件生成在本地)


--把 '|' 为分隔符的外部文件copy至数据库内部表country中,并限制错误记录为10行,
若错误数据超过10行,则直接任务报错不入库(没有数据会入库);
若错误数据小于等于10行,则把正确数据入库,并把错误的数据记录值 err_country 文件中。
COPY country FROM '/data/gpdb/country_data' 
WITH DELIMITER '|' LOG ERRORS INTO err_country 
SEGMENT REJECT LIMIT 10 ROWS;


--把数据库内部表的前100条数据copy值外部txt文件中
copy ( select * from dc.tkr_bigmon_usefreq_top30tmnl_d limit 100) to '/home/gpadmin/tkr_bigmon_usefreq_top30tmnl_d.txt';

Greenplum 是一个大规模并行处理(MPP)的数据库系统,专为处理大规模数据分析任务而设计。在 Greenplum 中,行数据的处理和操作与传统的关系型数据库有所不同,因为其架构旨在支持高并发和大规模数据集的查询与操作。 ### 行数据存储与分布 Greenplum 使用分布式的行存储机制,数据被分割并分布在多个段(segments)上,每个段负责存储数据的一个子集。数据分布通常通过哈希分布(Hash Distribution)或随机分布(Random Distribution)实现。选择合适的分布键是优化查询性能的关键因素之一。行数据的存储方式直接影响查询的并行性和效率[^1]。 ### 行操作(Row Operations) Greenplum 支持标准的 SQL 行操作,包括 `INSERT`、`UPDATE` 和 `DELETE`,但在大规模并行环境下,这些操作的性能特征和影响范围与单机数据库有所不同: - **INSERT**:用于向表中添加新行。在 Greenplum 中,`INSERT` 操作会根据分布键将新行分配到适当的段。批量插入通常建议使用 `COPY` 命令或通过外部表进行加载,以提高性能[^1]。 - **UPDATE**:用于修改现有行的值。由于 Greenplum 是基于 PostgreSQL 的,其 `UPDATE` 操作在底层实现上是通过删除旧行并插入新行完成的。因此,在频繁更新的场景下,需要注意表的膨胀问题(bloat)[^1]。 - **DELETE**:用于删除表中的行。删除操作会标记行作为“死行”,后续通过 `VACUUM` 操作清理这些无用数据。频繁的 `DELETE` 操作同样可能导致表膨胀,影响性能[^1]。 ### 行数据的查询优化 为了提高行数据的查询效率,Greenplum 提供了多种优化策略: - **分区(Partitioning)**:通过将大表划分为多个较小的子表(分区),可以显著提高查询性能。分区可以基于时间范围、列表或其他逻辑进行定义。 - **索引(Indexing)**:虽然 Greenplum 支持 B-tree 和 GiST 索引,但由于其分布式架构,索引的使用需要谨慎。索引在某些场景下可以加速查询,但也可能影响写入性能。 - **列存储与行存储的选择**:Greenplum 默认使用行存储格式,适用于 OLTP 类型的事务处理。对于 OLAP 类型的分析查询,可以考虑使用列存储格式(如 Parquet 或 ORC)以提高压缩率和查询性能[^1]。 ### 示例代码:行操作 以下是一些常见的行操作示例: ```sql -- 插入一行数据 INSERT INTO sales (sale_id, product_id, sale_date, amount) VALUES (1001, 201, '2023-10-01', 150.00); -- 更新某一行数据 UPDATE sales SET amount = 160.00 WHERE sale_id = 1001; -- 删除某一行数据 DELETE FROM sales WHERE sale_id = 1001; ``` ### 大规模数据操作的最佳实践 在处理大规模行数据时,建议遵循以下最佳实践: - **批量操作**:使用 `COPY` 命令或外部表进行批量数据加载,避免频繁的单行插入操作。 - **定期维护**:定期执行 `VACUUM` 和 `ANALYZE` 操作,以减少表膨胀并更新统计信息,确保查询优化器能够生成高效的执行计划。 - **合理设计分布键**:选择合适的分布键以避免数据倾斜,确保数据均匀分布在各个段上。 ---
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