kettle注释与SQL

最新推荐文章于 2024-06-12 13:39:23 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/tianlianchao1982/article/details/31789103
本文介绍了Kettle中两种不同的SQL提交方式：逐条提交与一次提交。逐条提交适用于不需要检测对象存在的场景，而一次提交则类似于事务操作并会进行对象存在性的检查。此外还提到了MySQL中注释使用的注意事项。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

kettle 的SQL提交两种方式：

逐条提交，注释最好单挑注释。这样有一个好处，可以不用检测对象是否存在。

一次提交，相当于事务。注释可以跨行 使用 /**/，但是会检测对象是否存在。

 mysql 中注释，#，/**/都可以使用（有疑问），只是注意#只能注释单行。

数据清洗黑马程序员 第3章Kettle工具的基本使用 --学习笔记
m0_53823329的博客
09-18 1744
3.1 Kettle简介 3.1.1 Kettle概述 Kettle是一款国外免费开源的轻量级ETL工具，是基于Java语言开发的，可以在Windows、Linux、UNIX系统上运行。 Kettle工具主要由4个组件组成，分别是Spoon、Pan、Kitchen及Carte组件，具体功能介绍如下。 > Spoon是Kettle集成开发环境，它会提供一个基于SWT的图形用户界面，主要用于构建ETL Jobs（作业）和Transformations（转换），也可用于执...
kettle变量及常用备注
阿龙的专栏
09-28 4822
我以前使用Talend作为ETL工具，但总感觉非常麻烦，特别是在变量方面，而且网上也没多少资料，我的文章反倒被看了不少；书也没有。后来接触kettle，感觉上手非常快，但和talend比起来，有一个缺点，就是容易死，而且死后不报警。下面是在使用kettle中的总结的一点经验。 1、命令行窗口执行kettle。绝大多数kettle操作员，仍然在那个耗费内存的窗口界面中执行命令，导致靠人工天天监控，
Kettle 添加备注
kmswilliam的博客
07-08 2452
Kettle 添加 注释 备注 第一步 第二步 第三步
kettle使用记录-sql脚本的单独使用
bug小能手的博客
01-14 1397
前言 项目中需要用到kettle来批量update表数据，大致分为两类。 1、不需要传参 只需执行sql 2、需要传参 1、不需要传参时 不需要传参比较简单，但注意 sql脚本控件 中的配置项“执行每一行”不要勾选。 2、需要传参时 step 1、设置参数 在主kjb中新建一个“设置变量”控件，定义想要定义的全局参数，其中值一列可以填写具体的值，也可以使用符号代替，这时候代表这个值需要传参进来。当使用了{}符号代替，这时候代表这个值需要传参进来。 当使用了符号代替，这时候代表这个值需要传参进来。当使用了
常用SQL函数、方法在kettle中的实现
cakecc2008的专栏
09-30 2770
1、WM_CONCAT 在kettle中可以用【统计】-【分组】控件来实现,主要是把类型设置成“使用制定字符连接同组字符串”和在值中设置连接字符，即可。
Kettle：SqlServer批量导入数据到Mysql
xuyang2059的博客
04-26 2167
系列文章目录 文章目录系列文章目录前言一、总体流程二、详细设计1. 转换一：读取ETL表配置2. 转换二：表配置写入环境变量3. 转换三：生成DDL4. 转换四：单表数据同步子工作流：单表同步全流程主流程：主Job三、遗留问题：总结 前言 Kettle是一款开源的大数据ETL工具，功能很强大，但功能也很复杂；相应的网上也有很多基础教程和ETL的Blogs，此处不在赘述。 本文主要记录工作中的一次使用Kettle进行同步数据到Mysql的实施过程。 一、总体流程 涉及2个工作流、4个转换算子： 主工作流
kettle 资源库表名注释（mysql版本）
bxdandmf的博客
02-23 897
alter table R_DATABASE comment '数据库连接信息'; alter table R_DATABASE_TYPE comment '数据库类型表'; alter table R_DATABASE_CONTYPE comment '数据库连接方式'; alter table R_DATABASE_ATTRIBUTE comment '数据库特征表'; alter table R_JOB comment '作业表'; alter table R_JOB_ATTRIBUTE comme.
kettle批量导出mysql建表语句
02-18
总结来说，"kettle批量导出mysql建表语句"涉及到的关键技术点包括Kettle的使用、MySQL数据库的连接与交互、元数据的获取、文件的读写操作以及文本处理和自动化流程的设计。通过掌握这些技能，IT专业人员可以更高效地...
自动同步库数据——kettle开发36
java程序员的蜕变之路
06-12 808
kettle中的那些人工智能。
Kettle案例分享：手把手教学，从MySQL库同步数据到Pgsql库时，如何同步表和字段的备注信息
m0_69586799的博客
09-05 2400
Kettle案例分享：手把手教学，从MySQL库同步数据到Pgsql库时，如何同步表和字段的备注信息.
Kettle工具的基本使用
m0_58478942的博客
09-21 1779
Kettle工具的基本使用 kettle概述： Kettle工具主要是由4个组件组成，分别是Spoon、Pan、Kitchen、Carte组件。 Spoon是Kettle的集成开发环境，会提供基于SWT的图形用户界面，主要用于构建ETL Jobs（作业）和Transformations（转换），也可用于执行和调试作业、转换，还可以用于监控ETL操作的性能。 Pan是以命令行的方式（即编写Shell脚本）执行Spoon生成的Transformations程序，运行在后台，并且该组件没有图形用户界面。
kettle中实现动态SQL查询
热门推荐
neweastsun的专栏
09-15 5万+
详细说明kettle中两者方式实现动态查询，分别是占位符和变量方式，示例使用H2数据库，方便学习。
第三章---kettle基本工具的使用
m0_61820680的博客
11-14 470
kettle
kettle工具介绍和基本使用
鲸落资源
04-20 3927
Kettle简介Kettle是一个开源的ETL工具，所有基本数据抽取、转换、加载，它都可以Kettle是基于Java开发的，是开源免费的有点：开源免费，直接网上下载使用；跨平台，Windows、Linux都可以使用；使用起来简单快捷缺点：相比其他收费产品，劣势也就很显然了，比如稳定性，Bug修复处理，而且基于Java，性能上会差些。当然都是相对来说，一般数据量使用或者逻辑不复杂的话，使用起来是很适合的kettle相关知识。
Navicat的使用
Shuaishenaaaa的博客
06-19 584
1.执行当前窗口内所有sql语句ctrl+r  只执行当前选中到的sql语句ctrl+shift+r2.注释ctrl+/
Kettle基本使用（七） —— 脚本 & 作业 & 参数 的使用
qq_52421831的博客
10-26 1万+
Kettle基本使用之 脚本 & 作业 & 参数 的使用
kettle 参数——变量参数和常量参数
archer的技术故事
04-01 2万+
kettle 参数——变量参数和常量参数 kettle中经常需要对sql语句进行处理，处理的时候免不了需要传递参数。下面就介绍一下kettle传递参数的两种方式，一种是常量传递，一种是变量传递。 好，下面上货。 一、首先介绍常量传递参数。 常量传递参数需要用到下面的组件： 这个组件的位置是在输入中。 双击设置自定义数据的名称和数据，然后使用线连接到下一个步骤即可
开源ETL工具kettle系列之常见问题
thinker28754的专栏
03-10 4580
摘要：本文主要介绍使用kettle设计一些ETL任务时一些常见问题，这些问题大部分都不在官方FAQ上，你可以在kettle的论坛上找到一些问题的答案 1. Join我得到A 数据流（不管是基于文件或数据库），A包含field1 , field2 , field3 字段，然后我还有一个B数据流，B包含field4 , field5 , field6 , 我现在想把它们 ‘加’ 起来, 应该怎
kettle 关于数据库事务操作的解释说明
ytp552200ytp的博客
05-22 3177
事务与数据库： 1、数据库连接只在执行作业或转换时使用。在作业里，每一个作业项都打开和关闭一个独立的数据库连接。转换也是如此。但是因为转换里的步骤是并行执行的，每个步骤都打开一个独立的数据库连接并开始一个事务。尽管这样在很多情况下会提高性能，但当不同步骤更新同一个表时，也会带来锁和参照完整性问题。 2、为解决打开多个连接而产生的问题，Kettle可以在一个事务中完成转换。转换设置对话框的选项“...
Kettle增量同步配置，注释详细一些
最新发布
03-08
<think>好的，我现在需要帮助用户解决关于Kettle增量同步配置的问题。用户之前询问过半导体相关的大数据项目，现在转向ETL工具Kettle，可能是他们的工作或学习涉及数据集成和同步。用户希望得到详细的配置步骤和注释，所以需要确保回答结构清晰，步骤明确，并且注释详细。 首先，我需要回忆Kettle（现在称为Pentaho Data Integration）的基本概念，特别是增量同步的常见方法。增量同步通常有两种方式：基于时间戳和基于自增ID。用户可能需要了解这两种方法的配置步骤以及各自的适用场景。 接下来，我需要考虑用户可能的背景。他们可能已经有一定的Kettle使用经验，但需要更深入的指导，或者他们可能是新手，需要从基础开始。为了覆盖不同层次，最好详细解释每一步，包括组件的使用和参数配置。 然后，我需要组织内容结构。先介绍增量同步的概念和两种方法，再分步骤说明配置过程，每个步骤都包含操作和注释。同时，考虑到用户可能需要实际案例，可以提供一个完整的示例，例如同步订单数据，并附上代码和注释。 还需要注意常见的配置错误和优化建议，比如时间戳字段的索引、事务管理、日志记录等，这些对用户实际应用会有帮助。此外，提醒用户注意数据源的支持情况、时区问题和网络稳定性，这些都是实际中可能遇到的坑。 最后，确保使用中文，避免Markdown格式，但保留代码块的结构，注释用中文。检查步骤是否清晰，注释是否足够详细，是否覆盖了用户可能遇到的问题，比如数据量大时的性能优化，或者如何验证数据一致性。</think>以下为Kettle增量数据同步的详细配置说明，包含**时间戳**与**自增ID**两种典型方案，以订单表同步为例： --- ### **一、环境准备** ```sql -- 源表结构示例（MySQL） CREATE TABLE orders ( id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT, order_no VARCHAR(20), amount DECIMAL(10,2), last_update TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP ); ``` **关键字段说明**： - `id`：自增主键（用于ID增量方案） - `last_update`：更新时间戳（用于时间戳方案） --- ### **二、时间戳增量方案** #### **1. 流程图解** ```mermaid graph TD A[表输入-获取增量数据] --> B[插入/更新] B --> C[记录同步时间点] ``` #### **2. 步骤拆解 **a. 创建时间戳存储表** ```sql CREATE TABLE sync_watermark ( table_name VARCHAR(50) PRIMARY KEY, last_sync TIMESTAMP ); ``` **b. 获取上次同步时间** 使用`表输入`步骤： ```sql SELECT last_sync FROM sync_watermark WHERE table_name='orders' ``` 设置变量`${LAST_SYNC_TIME}` **c. 提取增量数据** 配置`表输入`SQL： ```sql SELECT * FROM orders WHERE last_update > '${LAST_SYNC_TIME}' OR last_update IS NULL ``` ![表输入配置示意图](https://via.placeholder.com/600x200?text=WHERE+last_update+>+${VAR}) **d. 插入/更新数据** 使用`插入/更新`步骤： - 目标表：`target_orders` - 关键字段映射：`id`作为比对字段 - 更新策略：存在则更新，不存在则插入 **e. 更新水印表** 添加`SQL`步骤执行： ```sql REPLACE INTO sync_watermark VALUES ('orders', NOW()) ``` --- ### **三、自增ID增量方案** #### **1. 流程优化点 ```mermaid graph LR A[获取最大ID] --> B[提取新增数据] B --> C[写入目标库] C --> D[记录当前最大ID] ``` #### **2. 关键配置 **a. 初始化变量** 首次执行前手动设置：`${MAX_ID} = 0` **b. 获取增量数据** 配置`表输入`： ```sql SELECT * FROM orders WHERE id > ${MAX_ID} ORDER BY id ASC ``` **c. 更新最大值** 在数据输出后添加`执行SQL脚本`： ```sql UPDATE sync_variables SET variable_value = (SELECT MAX(id) FROM orders) WHERE variable_name = 'MAX_ORDER_ID' ``` --- ### **四、混合模式配置（时间戳+ID）** ```javascript // 在转换的JavaScript步骤中添加校验逻辑 if (lastSyncTime != null && maxId > 0) { sql = "SELECT * FROM orders WHERE (last_update > ? OR id > ?)"; params = [lastSyncTime, maxId]; } ``` **优势**： - 防止时间戳异常（如系统时间被修改） - 处理已删除记录的同步补偿 --- ### **五、注意事项** 1. **索引优化** ```sql ALTER TABLE orders ADD INDEX idx_last_update (last_update); ALTER TABLE orders ADD INDEX idx_id (id); ``` 2. **事务控制** - 设置数据库连接的事务隔离级别为`READ_COMMITTED` - 批量提交量建议值：1000-5000条/批 3. **日志监控** ```bash # 查看Kettle日志 tail -f /path/to/kettle/logs/sync_orders.log ``` 4. **异常处理** - 配置`错误处理`步骤捕获主键冲突 - 设置重试机制（最多3次重试） --- ### **六、完整示例代码** ```xml <!-- 转换文件片段示例 --> <step> <name>Get Incremental Data</name> <type>TableInput</type> <sql>SELECT * FROM orders WHERE id > ${MAX_ID}</sql> <connection>SourceDB</connection> </step> <step> <name>Update Target</name> <type>InsertUpdate</type> <lookup>id</lookup> <update>order_no,amount</update> </step> ``` --- **常见问题排查**： 1. 时间戳字段未正确设置`ON UPDATE`属性 2. 未考虑时区差异（建议统一使用UTC时间） 3. 大数据量未启用分批提交导致内存溢出 如需进一步了解实时增量同步（CDC）配置，可告知具体数据库类型（MySQL/Oracle等）！
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