《阿里云认证的解析与实战-数据仓库ACP认证》——功能演示一:实现AnalyticDB MySQL版弹性能力——七、导入数据并查询

简介: 《阿里云认证的解析与实战-数据仓库ACP认证》——功能演示一:实现AnalyticDB MySQL版弹性能力——七、导入数据并查询

AnalyticDB MySQL版提供多种数据同步方案,可满足不同场景下的数据同步需求。以数据文件存储在OSS中为例,介绍如何将OSS中的数据文件导入AnalyticDB MySQL版的adb_demo数据库中并进行查询。

 

1. 前提条件

 

通过以下步骤在对象存储(Object Storage Service,简称OSS)中创建存储AnalyticDB MySQL版数据的目录。

 

开通OSS服务

创建存储空间

创建目录

上传测试数据文件

 

本示例将oss_import_test_data.txt文件上传至OSS中的bucket-name.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/adb/目录,数据行分隔符为换行符,列分隔符为;,文件示例数据如下所示:

 

number;note
0001;hello_world_1
0002;hello_world_2
0003;hello_world_3
0004;hello_world_4
0005;hello_world_5
0006;hello_world_6
...

  

根据AnalyticDB MySQL版入门指南,完成创建集群、设置白名单、创建账号和数据库等准备工作。

 

2. 操作步骤

 

1) 通过CREATE TABLE,在adb_demo数据库中创建外表。

 

创建CSV、Parquet或TEXT格式OSS外表的建表语法请参见创建OSS外表语法,https://help.aliyun.com/document_detail/188324.html#section-9i5-mh8-imc

 

2) 查询OSS数据。查询外表映射表和查询AnalyticDB MySQL版内表语法没有区别,可以方便地直接进行查询,如本步骤的示例代码所示:

select uid, other from oss_import_test_external_table where uid < 100 limit 
10

 

对于数据量较大的CSV或TEXT数据文件,强烈建议您按照后续步骤导入AnalyticDB MySQL版后再做查询,否则查询性能可能会较差。

对于Parquet格式数据文件,直接查询的性能一般也比较高,可以根据需要决定是否进一步导入到AnalyticDB MySQL版后再做查询。

 

3) 通过CREATE TABLE,在adb_demo数据库中创建目标表adb_oss_import_test,存储从OSS中导入的数据。

 

CREATE TABLE IF NOT EXISTS adb_oss_import_test
(
 uid string,
 other string
)
DISTRIBUTED BY HASH(uid)


4) 执行INSERT语句将OSS数据导入AnalyticDB MySQL版。

 

方式一:执行INSERT INTO导入数据:

 

insert into adb_oss_import_test
select * from oss_import_test_external_table


方式二:执行INSERT OVERWRITE INTO导入数据:

 

insert overwrite into adb_oss_import_test
select * from oss_import_test_external_table


方式三:异步执行INSERT OVERWRITE INTO导入数据。

 

submit job insert overwrite into adb_oss_import_test
select * from oss_import_test_external_table ;


 

说明

关于异步提交任务详情请参见:

https://help.aliyun.com/document_detail/160291.htm

相关实践学习
阿里云云原生数据仓库AnalyticDB MySQL版 使用教程
云原生数据仓库AnalyticDB MySQL版是一种支持高并发低延时查询的新一代云原生数据仓库,高度兼容MySQL协议以及SQL:92、SQL:99、SQL:2003标准,可以对海量数据进行即时的多维分析透视和业务探索,快速构建企业云上数据仓库。 了解产品 https://www.aliyun.com/product/ApsaraDB/ads
相关文章
|
分布式计算 运维 监控
Dataphin离线数仓搭建深度测评:数据工程师的实战视角
作为一名金融行业数据工程师,我参与了阿里云Dataphin智能研发版的评测。通过《离线数仓搭建》实践,体验了其在数据治理中的核心能力。Dataphin在环境搭建、管道开发和任务管理上显著提效,如测试环境搭建从3天缩短至2小时,复杂表映射效率提升50%。产品支持全链路治理、智能提效和架构兼容,帮助企业降低40%建设成本,缩短60%需求响应周期。建议加强行业模板库和移动适配功能,进一步提升使用体验。
|
负载均衡 算法 关系型数据库
大数据大厂之MySQL数据库课程设计:揭秘MySQL集群架构负载均衡核心算法:从理论到Java代码实战,让你的数据库性能飙升!
本文聚焦 MySQL 集群架构中的负载均衡算法,阐述其重要性。详细介绍轮询、加权轮询、最少连接、加权最少连接、随机、源地址哈希等常用算法,分析各自优缺点及适用场景。并提供 Java 语言代码实现示例,助力直观理解。文章结构清晰,语言通俗易懂,对理解和应用负载均衡算法具有实用价值和参考价值。
大数据大厂之MySQL数据库课程设计:揭秘MySQL集群架构负载均衡核心算法:从理论到Java代码实战,让你的数据库性能飙升!
|
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。
|
缓存 关系型数据库 MySQL
MySQL索引策略与查询性能调优实战
在实际应用中,需要根据具体的业务需求和查询模式,综合运用索引策略和查询性能调优方法,不断地测试和优化,以提高MySQL数据库的查询性能。
799 66
|
SQL 关系型数据库 MySQL
深入解析MySQL的EXPLAIN:指标详解与索引优化
MySQL 中的 `EXPLAIN` 语句用于分析和优化 SQL 查询,帮助你了解查询优化器的执行计划。本文详细介绍了 `EXPLAIN` 输出的各项指标,如 `id`、`select_type`、`table`、`type`、`key` 等,并提供了如何利用这些指标优化索引结构和 SQL 语句的具体方法。通过实战案例,展示了如何通过创建合适索引和调整查询语句来提升查询性能。
3658 10
|
前端开发 关系型数据库 MySQL
PHP与MySQL动态网站开发实战指南####
【10月更文挑战第21天】 本文将深入浅出地探讨如何使用PHP与MySQL构建一个动态网站,从环境搭建到项目部署,全程实战演示。无论你是编程新手还是希望巩固Web开发技能的老手,都能在这篇文章中找到实用的技巧和启发。我们将一起探索如何通过PHP处理用户请求,利用MySQL存储数据,并最终呈现动态内容给用户,打造属于自己的在线平台。 ####
832 0
|
SQL 存储 关系型数据库
MySQL秘籍之索引与查询优化实战指南
最左前缀原则。不冗余原则。最大选择性原则。所谓前缀索引,说白了就是对文本的前几个字符建立索引(具体是几个字符在建立索引时去指定),比如以产品名称的前 10 位来建索引,这样建立起来的索引更小,查询效率更快!
623 22
 MySQL秘籍之索引与查询优化实战指南
|
SQL 缓存 数据处理
数据无界、湖仓无界,Apache Doris 湖仓一体典型场景实战指南(下篇)
Apache Doris 提出“数据无界”和“湖仓无界”理念,提供高效的数据管理方案。本文聚焦三个典型应用场景:湖仓分析加速、多源联邦分析、湖仓数据处理,深入介绍 Apache Doris 的最佳实践,帮助企业快速响应业务需求,提升数据处理和分析效率
1061 3
数据无界、湖仓无界,Apache Doris 湖仓一体典型场景实战指南(下篇)
|
存储 关系型数据库 MySQL
double ,FLOAT还是double(m,n)--深入解析MySQL数据库中双精度浮点数的使用
本文探讨了在MySQL中使用`float`和`double`时指定精度和刻度的影响。对于`float`,指定精度会影响存储大小:0-23位使用4字节单精度存储,24-53位使用8字节双精度存储。而对于`double`,指定精度和刻度对存储空间没有影响,但可以限制数值的输入范围,提高数据的规范性和业务意义。从性能角度看,`float`和`double`的区别不大,但在存储空间和数据输入方面,指定精度和刻度有助于优化和约束。
2386 5
|
安全 关系型数据库 MySQL
PHP与MySQL动态网站开发实战指南####
——深入探索LAMP栈下的高效数据交互与处理技巧 ####

推荐镜像

更多