《阿里云认证的解析与实战-数据仓库ACP认证》——云原生数据仓库AnalyticDB PostgreSQL版功能演示(上)——四、建表并导入数据

简介: 《阿里云认证的解析与实战-数据仓库ACP认证》——云原生数据仓库AnalyticDB PostgreSQL版功能演示(上)——四、建表并导入数据

1. 建表并插入数据

 

使用PSQL或者DBeaver连接方式连接到AnalyticDB PostgreSQL实例。

执行建表语句进行建表,示例:

CREATE TABLE CUSTOMER(id int, name varchar, md5 varchar) DISTRIBUTED BY (id);

  

创建用于生产随机测试数据的函数创建函数的语句如下:

CREATE OR REPLACE FUNCTION f_random_str(length INTEGER)
RETURNS character varying AS $$
DECLARE
    result varchar(50);
BEGIN
    SELECT array_to_string(ARRAY(SELECT chr((65 + round(random() * 25)) :: integer)
    FROM generate_series(1,length)), '') INTO result;
    return result;
END;
$$ LANGUAGE plpgsql;

  

插入100万条随机测试数据。插入测试数据语句如下:

INSERT INTO customer SELECT *, f_random_str(5), md5(random()::text) FROM generate_series(1, 1000000);

 

 导入数据的方法可以通过OSS外表的方式、COPY方式,使用OSS外表导入需要先将文件上传到OSS上,文件的切分的切片数量最好是Segment的整数倍,并行导入速度最佳。

 

相关实践学习
AnalyticDB PostgreSQL 企业智能数据中台:一站式管理数据服务资产
企业在数据仓库之上可构建丰富的数据服务用以支持数据应用及业务场景;ADB PG推出全新企业智能数据平台,用以帮助用户一站式的管理企业数据服务资产,包括创建, 管理,探索, 监控等; 助力企业在现有平台之上快速构建起数据服务资产体系
相关文章
|
8月前
|
存储 SQL 监控
数据中台架构解析:湖仓一体的实战设计
在数据量激增的数字化时代,企业面临数据分散、使用效率低等问题。数据中台作为统一管理与应用数据的核心平台,结合湖仓一体架构,打通数据壁垒,实现高效流转与分析。本文详解湖仓一体的设计与落地实践,助力企业构建统一、灵活的数据底座,驱动业务决策与创新。
|
6月前
|
存储 SQL 机器学习/深度学习
一文辨析:数据仓库、数据湖、湖仓一体
本文深入解析数据仓库、数据湖与湖仓一体的技术原理与适用场景。数据仓库结构严谨、查询高效,适合处理结构化数据;数据湖灵活开放,支持多模态数据,但治理难度高;湖仓一体融合两者优势,实现低成本存储与高效分析,适合大规模数据场景。文章结合企业实际需求,探讨如何选择合适的数据架构,并提供湖仓一体的落地迁移策略,助力企业提升数据价值。
一文辨析:数据仓库、数据湖、湖仓一体
|
6月前
|
存储 机器学习/深度学习 数据采集
数据湖 vs 数据仓库:大厂为何总爱“湖仓并用”?
数据湖与数据仓库各有优劣,湖仓一体架构成为趋势。本文解析二者核心差异、适用场景及治理方案,助你选型落地。
数据湖 vs 数据仓库:大厂为何总爱“湖仓并用”?
|
12月前
|
人工智能 API 开发者
HarmonyOS Next~鸿蒙应用框架开发实战:Ability Kit与Accessibility Kit深度解析
本书深入解析HarmonyOS应用框架开发,聚焦Ability Kit与Accessibility Kit两大核心组件。Ability Kit通过FA/PA双引擎架构实现跨设备协同,支持分布式能力开发;Accessibility Kit提供无障碍服务构建方案,优化用户体验。内容涵盖设计理念、实践案例、调试优化及未来演进方向,助力开发者打造高效、包容的分布式应用,体现HarmonyOS生态价值。
725 27
|
数据采集 JSON 数据可视化
JSON数据解析实战:从嵌套结构到结构化表格
在信息爆炸的时代,从杂乱数据中提取精准知识图谱是数据侦探的挑战。本文以Google Scholar为例,解析嵌套JSON数据,提取文献信息并转换为结构化表格,通过Graphviz制作技术关系图谱,揭示文献间的隐秘联系。代码涵盖代理IP、请求头设置、JSON解析及可视化,提供完整实战案例。
731 4
JSON数据解析实战:从嵌套结构到结构化表格
|
12月前
|
数据采集 机器学习/深度学习 存储
可穿戴设备如何重塑医疗健康:技术解析与应用实战
可穿戴设备如何重塑医疗健康:技术解析与应用实战
478 4
|
12月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 Java
Java机器学习实战:基于DJL框架的手写数字识别全解析
在人工智能蓬勃发展的今天,Python凭借丰富的生态库(如TensorFlow、PyTorch)成为AI开发的首选语言。但Java作为企业级应用的基石,其在生产环境部署、性能优化和工程化方面的优势不容忽视。DJL(Deep Java Library)的出现完美填补了Java在深度学习领域的空白,它提供了一套统一的API,允许开发者无缝对接主流深度学习框架,将AI模型高效部署到Java生态中。本文将通过手写数字识别的完整流程,深入解析DJL框架的核心机制与应用实践。
745 3
|
运维 Shell 数据库
Python执行Shell命令并获取结果:深入解析与实战
通过以上内容,开发者可以在实际项目中灵活应用Python执行Shell命令,实现各种自动化任务,提高开发和运维效率。
426 20
|
人工智能 关系型数据库 MySQL
AnalyticDB MySQL版:云原生离在线一体化数据仓库支持实时业务决策
AnalyticDB MySQL版是阿里云推出的云原生离在线一体化数据仓库,支持实时业务决策。产品定位为兼具数据库应用性和大数据处理能力的数仓,适用于大规模数据分析场景。核心技术包括混合负载、异构加速、智能弹性与硬件优化及AI集成,支持流批一体架构和物化视图等功能,帮助用户实现高效、低成本的数据处理与分析。通过存算分离和智能调度,AnalyticDB MySQL可在复杂查询和突发流量下提供卓越性能,并结合AI技术提升数据价值挖掘能力。
417 16

推荐镜像

更多