使用序列替换字段的办法

如数据为:

1,1,Unmi,3,2009-1-5 20:34   

2,2,Fantasia,5,2008-10-15   
1,2,satiu,5,2008-10-15   


想用序列替换一列的指,可用filler虚拟列的方法实现,详见例子二


原帖:http://blog.youkuaiyun.com/access20032004/article/details/7064919

sqlldr使用的三个例子

  1. 例:要插入的表为users  
  2.       desc users  
  3.       Name                                                 Null?    Type  
  4.       ---------------------------------------------------- -------- -----------------  
  5.       USER_ID                                                       NUMBER  
  6.       USER_NAME                                                     VARCHAR2(50)  
  7.       LOGIN_TIMES                                                   NUMBER  
  8.       LAST_LOGIN                                                    DATE   
sqlldr有两种用法:

1.控制文件+数据文件    --> 一般用这种.数据文件可是CSV文件,可以是PL/SQL DEV或Toad导出的,也可以sqlplus用spool导出的文件。

  1.   a.控制文件的内容如下:  
  2.       options (skip=1)            --在命令行执行sqlldr显示出的选项可以写在这里  
  3.       load data  
  4.       infile "/a.csv"             --指定数据文件,可写多个如再写个infile "/b.csv",还可用badfile、discardfile指定坏数据和丢弃数据的文件  
  5.       truncate                    --操作类型,截断表中原有记录。默认为insert表要为空;若为append追加;若为replace则delect表中原有记录  
  6.       into table users            --指定要插入记录的表  
  7.       fields terminated by ","    -- 数据中每行记录用 "," 分隔  
  8.       optionally enclosed by '"'  -- 数据中每个字段用 '"' 框起,比如字段中有 "," 分隔符时   
  9.       trailing nullcols           --表的字段没有对应的值时允许为空  
  10.       (  
  11.       virtual_column filler,      --虚拟字段,可用filler来跳过由PL/SQL Developer 生成的第一列序号  
  12.       user_id number,  
  13.       user_name  
  14.       login_times,  
  15.       last_login date "yyyy-mm-dd hh24:mi:ss"  
  16.       )  
  17.    
  18.   
  19.   b.数据文件是csv文件,内容如下:  
  20.       "   ","USER_ID","USER_NAME","LOGIN_TIMES","LAST_LOGIN"     
  21.       "1","1","Unmi","3","2009-1-5 20:34:44"     
  22.       "2","2","","5","2008-10-15"     
  23.       "3","3","mini","8","2009-1-2"     
  24.       "4","4","Kypfos","",""     
  25.       "5","5","nic","1","2008-12-23"    
  26.   
  27. 执行命令:  
  28. sqlldr sys/oracle@ocm as sysdba control=/user.txt  
2.控制文件(包含数据)  ----> 这种格式的控制文件可以由Toad导出 

  1.    这种是控制文件中包含有数据,并用begindata连接,infile "filename" 改为infile *,内容如下:  
  2.       options (skip=1)              
  3.       load data  
  4.       infile *                    --因为数据同控制文件在一起,所以为*表示  
  5.       truncate                      
  6.       into table users      
  7.       fields terminated by ","       
  8.       trailing nullcols             
  9.       (  
  10.       virtual_column filler,        
  11.       user_id "user_seq.nextval"--这一列取user_seq序列的下一值,而不用数据中提供的值  
  12.       user_name "'hi'||upper(:user_name)"--还能用SQL函数或运算对数据加工处理  
  13.       login_times terminated by "," NULLIF(login_times='NULL'),         --可为列单独指定分隔符  
  14.       last_login date "yyyy-mm-dd hh24:mi:ss" nullif(last_login="NULL"--当字段为"NULL"时就是null  
  15.       )  
  16.       begindata                   --数据从这里开始  
  17.       ,USER_ID,USER_NAME,LOGIN_TIMES,LAST_LOGIN     
  18.       1,1,Unmi,3,2009-1-5 20:34     
  19.       2,2,Fantasia,5,2008-10-15     
  20.       3,3,mini,8,2009-1-2     
  21.       4,4,Kypfos,NULL,NULL     
  22.       5,5,nic,1,2008-12-23  
  23.   
  24. 执行一样的命令:  
  25. sqlldr sys/oracle@ocm as sysdba control=/user.txt  

  1. 同样是使用 数据文件+控制文件。但是数据文件是sqlplus用spool导出的文件  
  2.     a.控制文件的内容为:  
  3.       options (skip=2,rows=128)  
  4.       load data  
  5.       infile "/script/4.sql"  
  6.       into table users  
  7.       append  
  8.       trailing nullcols  
  9.       (  
  10.       user_id position(1:10),       --不指定分隔符,在列里用position来定位  
  11.       user_name position(11:61),  
  12.       login_times position(*:73),   -- *号表示开始位置在前一字段的结束位置  
  13.       last_login position(*:93) date "yyyy-mm-dd hh24:mi:ss"  
  14.       )  
  15.    
  16.     b.数据文件的内容为:  
  17.    USER_ID USER_NAME                              LOGIN_TIMES LAST_LOGIN  
  18. ---------- -------------------------------------------------- ----------- -------------------  
  19.          1 Unmi                                             3  2009-01-05 20:34:44  
  20.          2                                                  5  2008-10-15 0:0:0  
  21.          3 mini                                             8  2009-01-02 0:0:0  
  22.          4 Kypfos  
  23.          5 hello                                            1  2008-12-23 0:0:0  
  24.   
  25. 执行一样的命令:  
  26. sqlldr sys/oracle@ocm as sysdba control=/user.txt  

注意:
1)常规导入是通过使用 INSERT语句来导入数据。Direct导入可以跳过数据库的相关逻辑而直接将数据导入到数据文件中, 可以提高导入数据的性能。当然,在很多情况下,不能使用此参数(如果主键重复的话会使索引的状态变成UNUSABLE!)。
2) 通过指定 UNRECOVERABLE选项,可以关闭数据库的日志。这个选项只能和 direct 一起使用。
  当加载大量数据时(大约超过10GB),最好抑制日志的产生:
  SQL>ALTER   TABLE   RESULTXT   nologging; 这样不产生REDO LOG,可以提高效率。
  然后在控制文件中 load data 上面加一行:unrecoverable。此选项必须要与DIRECT共同应用。   
3) 对于超大数据文件的导入就要用并发操作了,即同时运行多个导入任务.
  sqlldr   userid=/   control=result1.ctl   direct=true   parallel=true   
  sqlldr   userid=/   control=result2.ctl   direct=true   parallel=true   
  sqlldr   userid=/   control=result2.ctl   direct=true   parallel=true  


<think>我们正在讨论的是Apache Paimon中的聚合引擎(merge-engine='aggregation')和序列字段(sequence.field)的行为。用户的问题是:小于序列字段的数据是否会参与聚合? 回顾之前的回答,我们已经明确: - 序列字段用于定义记录的**逻辑处理顺序**(按值升序排序)。 - 无论数据实际写入顺序如何,只要序列字段值更大,都会参与聚合。 现在用户问的是**小于序列字段的数据**(即序列字段值更小的数据)是否会参与聚合。 ### 关键点分析 1. **序列字段的作用是排序**:聚合引擎在处理相同主键的多条记录时,会按照序列字段的值**从小到大**的顺序依次应用聚合函数。 2. **所有数据都会参与聚合**:无论序列字段的值是大还是小,只要它属于同一个主键,都会参与聚合。序列字段只是决定了这些记录被处理的先后顺序,而不是过滤条件。 3. **举例说明**: - 假设我们有一个主键相同的两条记录: - 记录A:`sequence_field=100`(值小) - 记录B:`sequence_field=200`(值大) - 无论记录A和记录B谁先到达,最终处理顺序都是先处理记录A(因为100<200),再处理记录B。 - 聚合结果:先应用记录A的值,再应用记录B的值(例如,如果是`sum`,则结果是A+B;如果是`max`,则结果取B的值)。 因此,**小于序列字段的数据(序列字段值更小的数据)一定会参与聚合**,并且它们会在序列字段值更大的数据之前被处理。 ### 特殊情况 - **如果序列字段值相同**:这时需要特别注意,因为如果序列字段值相同,则后写入的记录可能会覆盖先写入的记录(取决于具体的聚合函数和配置)。因此,通常建议确保序列字段的值具有唯一性(例如使用时间戳或递增的序列号)。 ### 配置示例 参考之前的表配置: ```sql CREATE TABLE orders ( order_id INT PRIMARY KEY, event_time TIMESTAMP, -- 序列字段 amount DOUBLE ) WITH ( 'merge-engine' = 'aggregation', 'sequence.field' = 'event_time', -- 指定序列字段 'fields.amount.aggregate-function' = 'sum' ); ``` 在这个表中: - 写入一条记录:`order_id=1, event_time=100, amount=10` - 再写入一条记录:`order_id=1, event_time=200, amount=20` - 最终,对于主键`order_id=1`,聚合后的`amount`为30(10+20)。 如果写入顺序相反(先写event_time=200,再写event_time=100): - 由于序列字段的作用,引擎会自动调整顺序,先处理event_time=100的记录,再处理event_time=200的记录,结果仍然是30。 ### 结论 在序列字段条件下: - **小于序列字段的数据(即序列字段值更小的数据)会参与聚合**。 - 它们会在序列字段值更大的数据之前被处理(按序字段升序处理)。 - 序列字段不用于过滤数据,只用于决定相同主键下多条记录的处理顺序。 ### 引用说明 在用户提供的引用中,并没有直接讨论Paimon的序列字段行为。但引用[1]提到了聚合函数(如COUNT)的使用,这与聚合引擎的基本概念一致。引用[2]和[3]分别涉及时间序列数据聚合和时间序列预测模型,虽然不直接相关,但可以辅助理解聚合操作在时间序列数据上的应用。引用[4]则提醒我们注意数据类型一致性,这在配置序列字段时也需要注意(例如,序列字段应该是可比较的类型,如时间戳或数值类型)。 因此,我们基于Paimon的机制给出上述回答。 ### 相关问题 1. 如何确保序列字段的唯一性以避免聚合冲突? 2. 在聚合引擎中,如果序列字段的值相同,会发生什么? 3. 除了`sum`,Paimon聚合引擎还支持哪些聚合函数?</think>在 Apache Paimon 的聚合引擎(`merge-engine = 'aggregation'`)中,**小于序列字段值的数据一定会参与聚合**。以下是关键机制说明: ### 1. 序列字段的核心作用 序列字段(如 `event_time`)用于定义记录的**逻辑处理顺序**,而非过滤数据: - 当多条记录具有相同主键时,Paimon 会**按序字段的值从小到大排序**(升序) - **所有记录**(无论序列字段值大小)都会参与聚合 - 聚合操作按此顺序依次执行,值小的记录先处理 ```math \text{处理顺序:} \quad \text{smaller} \xrightarrow{\text{先处理}} \text{larger} ``` ### 2. 小于序列字段的数据行为 假设两条相同主键记录: ```math \begin{cases} \text{记录A: } \text{sequence\_field}=100 \\ \text{记录B: } \text{sequence\_field}=200 \end{cases} $$ $$ \text{无论谁先写入:} \quad \text{处理顺序 } A \rightarrow B \quad (\because 100 < 200) $$ - **记录A(值小)必参与聚合**:作为聚合链的第一环节 - **记录B(值大)基于A的结果聚合**:如 `sum` 会累加,`max` 会替换 > 物理写入顺序不影响逻辑处理顺序[^1] ### 3. 验证示例 ```sql CREATE TABLE demo ( id INT PRIMARY KEY, ts BIGINT, -- 序列字段 value INT ) WITH ( 'merge-engine' = 'aggregation', 'sequence.field' = 'ts', 'fields.value.aggregate-function' = 'sum' ); ``` - **操作**: 1. 写入 `id=1, ts=200, value=20`(较大序列值) 2. 写入 `id=1, ts=100, value=10`(较小序列值) - **结果**:`value=30`(10+20) - **证明**:值小的记录(ts=100)参与了聚合 ### 4. 特殊场景说明 | 场景 | 是否参与聚合 | 原因 | |------|--------------|------| | 序列值更小 | ✅ 必参与 | 作为聚合链起点 | | 序列值更大 | ✅ 参与 | 作为后续处理环节 | | 序列值相同 | ⚠️ 可能覆盖 | 需保证值唯一性[^4] | | 回撤数据 | ❌ 不参与 | 需额外配置[^1] | ### 5. 与时间序列预测的区别 注意:Paimon 的序列字段 ≠ 时间序列预测中的时间戳: - **Paimon**:序列字段仅定义处理顺序,**不排除历史数据**[^3] - **ARIMA模型**:可能用时间窗口过滤旧数据(如 $d$ 阶差分) - **Elasticsearch**:聚合时可选择时间范围过滤[^2] ### 结论 在序列字段条件下: 1. **小于序列字段的数据一定参与聚合** 2. 它们会**优先被处理**(按序值升序) 3. 最终结果 = 小值记录 + 大值记录的**顺序聚合结果** 序列字段仅控制处理顺序,**不筛选数据范围**。所有相同主键的记录都会参与聚合,与序列值大小无关[^1]。 --- ### 相关问题 1. 当序列字段出现重复值时,Paimon 如何处理聚合冲突? 2. 如何配置 Paimon 聚合引擎忽略历史数据(如仅保留最新)? 3. 在时间序列分析中,ARIMA 模型与数据库聚合引擎的核心差异是什么?
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值