GP中外部表数据装载

本文介绍了如何在定义可读外部表时使用CREATEEXTERNALTABLE命令结合SEGMENTREJECTLIMIT和LOGERRORSINTO子句来处理装载错误数据,确保正确数据被装载并隔离错误数据,同时提供了识别和查看错误日志表的方法。

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CREATE EXTERNAL TABLE ext_expenses 
( name text, date date,  amount float4, description text )
LOCATION ('gpfdist//etlhost:8081/*','gpfdist//etlhost:8082/*')
FORMAT 'TEXT' (DELIMITER '|')
ENCODING ’UTF-8’
LOG ERRORS INTO ext_expenses_loaderrors 
SEGMENT REJECT LIMIT 10000 ROWS ;


处理装载错误数据 
对于可读外部表来说,最常见的应用就是SELECT数据并装载到常规数据库表。代表性的操作为CREATE TABLE AS SELECT或INSERT INTO SELECT命令,这里的SELECT语句查询外部表。缺省情况下,如果外部表包含错误数据,整个命令失败,且没有数据被装载到目标数据库表。为了将正确的数据装载并隔离错误的数据,可以在定义可读外部表时使用CREATE EXTERNAL TABLE命令结合使用SEGMENT REJECT LIMIT子句。
l 拒绝限制count参数可用于指定记录数(缺省),或者使用PERCENT指定记录百分比。
l 保存错误记录以备将来的检查,使用LOG ERRORS INTO子句指定错误记录日志表。


定义一个带有单条记录错误隔离的外部表
可以使用SEGMENT REJECT LIMIT指定每个Segment Instance可接受的错误记录数,可以按照行数设置或者百分比设置。如果错误记录达到了SEGMENT REJECT LIMIT的设置,整个外部表操作失败,且没有数据被处理。需要注意的是,错误限制是Segment Instance的设置,为不是整个集群的设置。如果SEGMENT REJECT LIMIT没有达到,所有正确的记录会被处理,而错误的记录被隔离到错误日志表中(如果指定了错误日志表)。下面的例子使用了LOG ERRORS INTO子句,因此,任何包含错误格式的记录都会被记录到错误日志表err_expenses中。
例如: 
CREATE EXTERNAL TABLE ext_expenses ( name text, 
date date, amount float4, category text, desc text ) 
LOCATION ('gpfdist://etlhost-1:8081/*', 
'gpfdist://etlhost-2:8082/*') 
FORMAT 'TEXT' (DELIMITER '|') 
LOG ERRORS INTO err_expenses SEGMENT REJECT LIMIT 10 ROWS; 
在使用了SEGMENT REJECT LIMIT后,外部表将以单条记录错误隔离模式扫描数据。这对于使用CREATE TABLE AS SELECT和INSERT INTO SELECT装载数据时隔离错误记录是很有帮助的。单条记录错误隔离模式仅适用于外部表记录格式错误。 例如,多余或缺失列、错误数据类型的列、错误的客户端编码。约束错误不会被检查,不过在使用外部表装载数据时可以通过限制SELECT外部表的数据来过滤约束错误。例如,要排除重复记录错误: 
=# INSERT INTO table_with_pkeys 
SELECT DISTINCT * FROM external_table; 
查看错误日志表中出错记录
若使用了单条记录错误隔离模式,任何格式错误的记录会被隔离记录到一个错误日志表中,该错误日志表包含如下的列属性:
 
字段名 类型 描述   
cmdtime timestamp 错误出现的时间   
relname text 扫描的外部表名称或者COPY命令的目标表名称   
filename text 出现该错误的被装载文件名   
linenum int 使用COPY命令时装载文件的行号,对于file://协议和gpfdist://协议的外部表,对应出错文件的行号   
bytenum int 如果使用的是gpfdist://协议,记录的是错误发生时的byte偏移量。由于TEXT文件使用块处理方式,无法记录行号。CSV是按行处理的,所以其可以记录行号   
errmsg text 出错描述信息   
rawdata text 被拒绝记录的原始数据   
rawbytes bytea 如果是数据库的编码与客户端编码无法转换,将无法记录rawdata。取而代之的是记录这些字符的8进制ASCII编码  

可以使用SQL命令查询错误日志表的记录。例如: 
=# SELECT * from err_expenses;
在错误日志表数据中识别无效CSV文件
如果逗号分割的(CSV)文件存在无效格式,错误日志表的rawdata列中可能会包含多个组合的记录行。比如,某个字段的关闭引号缺失,接下来的一行也会被当作当前行的记录。如果发生了这种情况,GP会在字符解析达到64K时自动停止,并将这些数据记录到错误日志表中作为一条记录,重置引号标识,然后继续解析。如果装载处理中发生了3次,该文件将被作为无效文件处理,并且整个装载失败,获得一个提示信息”rejected N or more rows”。查看相关的”CSV格式文件转义”章节获取更过关于在CSV文件中正确使用引号的信息。
在表之间移动数据
可以使用CREATE TABLE AS或者INSERT…SELECT来装载外部表或者WEB外部表到另一个常规数据库表,且数据被外部表或者WEB外部表以并行(如果WEB外部表也定义了并行性)的方式被装载。

如果外部表文件或者WEB外部表数据源包含错误,任何读取操作都会失败。类似与COPY,从外部表或者WEB外部表装载的整体操作要么全部成功要么整体失败。





<think>好的,我现在要解决用户提出的“gp更新表数据慢怎么处理”的问题。首先,我需要回忆一下Greenplum数据库的相关知识,特别是数据更新慢的可能原因和解决方法。用户提到的是更新表数据慢,这通常涉及到多方面的因素,比如表设计、索引、数据分布、硬件资源等。 首先,我得考虑Greenplum的架构特点。Greenplum是基于PostgreSQL的MPP数据库,数据分布在多个Segment节点上。更新操作(UPDATE)在Greenplum中可能比在单机数据库更慢,因为每个UPDATE操作都会被转换成DELETE和INSERT操作,这会带来额外的开销。此外,MVCC(多版本并发控制)机制也可能导致表膨胀,影响性能。 接下来,我需要列出可能导致更新慢的原因,并逐一分析解决方案。可能的原因包括: 1. **数据分布键选择不当**:如果分布键选择不合适,可能导致数据倾斜,某些Segment节点负载过重,影响整体性能。 2. **索引过多或低效索引**:更新操作需要维护索引,过多的索引会增加写操作的开销。 3. **表膨胀**:由于MVCC,频繁更新会导致死元组堆积,导致表膨胀,查询性能下降。 4. **硬件资源瓶颈**:CPU、内存、磁盘I/O或网络带宽不足,导致处理速度慢。 5. **事务过大**:一次性更新大量数据可能导致长时间锁表和事务日志膨胀。 6. **统计信息过时**:优化器无法生成高效执行计划。 7. **未使用批量操作**:逐行更新效率低下。 8. **触发器或约束**:触发器或外键约束可能增加额外处理时间。 接下来,针对每个原因,我需要思考对应的优化策略。 对于数据分布键的问题,用户需要检查当前表的分布键是否均匀分布数据,是否有数据倾斜。可以通过查询系统表查看各Segment的数据分布情况,比如使用gp_toolkit.gp_skew_coefficients视图。如果存在倾斜,可能需要重新选择分布键,并重新建表,重新分布数据。 索引方面,需要审查表上的索引数量和类型。如果索引过多,可以考虑在更新前删除不必要的索引,更新后再重建。同时,确保索引是必要的,比如高选择性的列适合索引,而低选择性的列可能不需要。 表膨胀的问题,可以通过定期执行VACUUM来清理死元组。对于大规模更新,建议使用VACUUM FULL,但需要注意它会锁表。此外,Greenplum 4.3.4之后支持ALTER TABLE ... REORGANIZE来重组表,减少膨胀。 硬件资源方面,需要监控系统资源使用情况,比如使用gpcheckperf工具检查磁盘I/O性能,查看是否有节点负载过高。如果资源不足,可能需要升级硬件或调整集群配置。 大事务的问题,可以将大事务拆分为小批次,比如使用批处理,每次更新一定数量的行,减少事务锁持有时间和日志压力。例如,使用循环分批更新,每批处理几千行。 统计信息方面,更新后及时运行ANALYZE命令,让优化器生成更好的执行计划。特别是如果更新影响了大量数据,统计信息可能不再准确,导致查询计划低效。 批量操作方面,避免逐行更新,尽可能使用基于集合的批量操作。例如,使用UPDATE ... FROM语法,通过关联其他表来批量更新数据,减少事务开销。 触发器和约束方面,检查是否有触发器或外键约束在更新时触发,这些可能会增加额外处理时间。如果可能,在更新前禁用它们,完成后再启用。 此外,还可以考虑其他策略,比如使用外部表或COPY命令导入数据,或者将更新转换为CTAS(CREATE TABLE AS SELECT)操作,创建新表替换旧表,这在大数据量时可能更高效,因为避免了逐行更新和索引维护的开销。同时,检查是否真的需要频繁更新,是否有归档历史数据或调整业务逻辑的可能,减少更新需求。 最后,需要综合以上方法,根据具体情况逐一排查和优化。例如,用户可以先检查数据分布和资源使用情况,然后评估索引和表结构,再考虑分批处理和维护操作。可能需要结合执行计划分析(EXPLAIN ANALYZE)来确定具体瓶颈所在,针对性地优化。</think>针对Greenplum更新表数据慢的问题,可通过以下步骤进行系统性优化: $$性能优化路线图$$ 1. **验证数据分布均匀性** ```sql SELECT gp_segment_id, count(*) FROM 表名 GROUP BY 1 ORDER BY 2 DESC; ``` - 若最大/最小数据量差异>30%,需重新选择分布键 - 典型优化方案: $$新表创建公式$$ ```sql CREATE TABLE 新表 WITH (appendoptimized=true) AS SELECT * FROM 原表 DISTRIBUTED BY (新的分布键); ``` 2. **索引优化策略** - 更新前执行: ```sql DROP INDEX 低效索引名称; ``` - 更新后重建: ```sql CREATE INDEX 索引名称 ON 表名 USING btree(列名); ``` - 建议保留条件: - 过滤性>15%的查询条件列 - 排序字段或分组字段 3. **表维护方案** - 常规维护: ```sql VACUUM ANALYZE 表名; ``` - 严重膨胀时(膨胀率>50%): ```sql VACUUM FULL 表名; ``` - 在线重组(GP 4.3.4+): ```sql ALTER TABLE 表名 REORGANIZE; ``` 4. **批量更新模板** ```sql DO $$ DECLARE batch_size INTEGER := 5000; max_id INTEGER; BEGIN SELECT max(id) INTO max_id FROM 表名; FOR i IN 0..max_id BY batch_size LOOP UPDATE 表名 SET 列名 = 新值 WHERE id BETWEEN i AND i+batch_size AND 更新条件; COMMIT; END LOOP; END $$; ``` 5. **执行计划诊断** ```sql EXPLAIN (ANALYZE, BUFFERS) UPDATE 表名 SET ... WHERE ...; ``` - 重点关注: - `Slice`数量(建议<=10) - `Work_mem`使用是否溢出 - 数据重分布(Redistribute Motion)开销 6. **硬件检查清单** - 磁盘I/O:`iostat -x 1`观察%util>70%需扩容 - 网络流量:`nload`检查segment间通信带宽 - 内存使用:`gp_vmem_protect_limit`参数值是否合理 7. **替代方案对比** | 方案 | 适用场景 | 性能提升 | 缺点 | |---|---|---|---| | CTAS新建表 | 全表更新 >30% | 3-5倍 | 需要停机维护 | | 外部表交换 | 数据版本切换 | 10倍+ | 需要预处理文件 | | 分区表更新 | 局部数据更新 | 2-3倍 | 需预先分区 | **推荐组合策略**: 1. 对大表采用`CTAS+数据交换`方案 2. 对事务表使用`分区表+批量更新` 3. 对分析表采用`列存+轻量索引`模式 建议通过`gpssh`同时监控所有segment节点资源,使用以下命令观察实时负载: ```bash gpssh -f all_hosts -e 'vmstat 1 5' ```
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