歡迎使用AnalyticDB for MySQL數倉版入門指南。AnalyticDB for MySQL是雲端託管的PB級高並發即時資料倉庫,是專註於服務OLAP領域的資料倉儲。本指南將指引您使用數倉版叢集。
數倉版目前已停止新購。您可以購買企業版或基礎版。如果您已購買數倉版叢集,仍可以參考本指南繼續使用數倉版叢集。
使用流程
如果您是首次使用AnalyticDB for MySQL數倉版的使用者,我們建議您先閱讀以下部分:
產品簡介:本內容概述了AnalyticDB for MySQL的產品概念、產品優勢及應用情境等內容。
產品定價:本內容介紹了AnalyticDB for MySQL的產品定價、計費方式等資訊。
入門指南(本指南):本指南提供了有關AnalyticDB for MySQL數倉版的使用教程。
在本教程中,操作流程概覽如下:
步驟一:建立資料庫帳號
AnalyticDB for MySQL支援高許可權帳號和普通帳號這兩種資料庫帳號,兩種帳號的區別,請參見資料庫帳號類型。
建立高許可權帳號
登入雲原生資料倉儲AnalyticDB MySQL控制台,在左上方選擇叢集所在地區。在左側導覽列,單擊集群清單。在集群清單上方,選擇產品系列,然後單擊目的地組群ID。
在左側導覽列,單擊帳號管理。
在帳號管理頁面,單擊建立高許可權帳號。
在創建賬號面板,設定相關參數。
參數
說明
数据库账号
高許可權帳號的帳號名稱,根據控制台提示輸入符合要求的名稱。
账号类型
數倉版叢集固定為高許可權帳號,無需配置。
新密碼
高許可權帳號的密碼,根據控制台提示輸入符合要求的帳號密碼。
确认密码
再次輸入高許可權帳號的密碼。
描述
備忘該帳號的相關資訊,便於後續帳號管理。可選。
單擊確定完成帳號建立。
建立和授權普通帳號
叢集通過SQL語句建立的普通帳號,不會在控制台顯示。
建立資料庫帳號,請參見CREATE USER。
授權資料庫帳號,請參見GRANT。
撤銷資料庫帳號許可權,請參見REVOKE。
更改資料庫帳號名,請參見RENAME USER。
刪除資料庫帳號,請參見DROP USER。
步驟二:設定白名單
叢集預設的白名單只包含IP地址127.0.0.1,表示任何裝置均無法訪問該叢集。您可以通過設定白名單允許其他裝置訪問叢集,例如填寫IP段10.10.10.0/24,表示10.10.10.X的IP地址都可以訪問該叢集。若您需要添加多個IP地址或IP段,請用英文逗號(,)隔開(逗號前後都不能有空格),例如192.168.0.1,172.16.213.9。
警告設定白名單時,禁止輸入IP:0.0.0.0。
若您的公網IP經常變動,需要開放所有公網IP訪問AnalyticDB for MySQL叢集,請聯絡支援人員。
白名單可以為AnalyticDB for MySQL叢集得到進階別的訪問安全保護,建議您定期維護白名單。
設定白名單不會影響AnalyticDB for MySQL叢集的正常運行。設定白名單後,新的白名單將於1分鐘後生效。
操作步驟
登入雲原生資料倉儲AnalyticDB MySQL控制台,在左上方選擇叢集所在地區。在左側導覽列,單擊集群清單。在集群清單上方,選擇產品系列,然後單擊目的地組群ID。
在左側導覽列單擊資料安全。
在白名单设置頁面,單擊default白名單分組右側的修改。
說明您也可以單擊建立白名單群組建立自訂分組。
在修改白名单分组對話方塊中,刪除預設IP 127.0.0.1,填寫需要訪問該叢集的IP地址或IP段,然後單擊確定。
說明如果需要將用戶端出口IP地址添加到白名單中,請先查詢IP地址,詳情請參見串連。
步驟三:串連叢集
AnalyticDB for MySQL支援通過DMS(Data Management Service)、MySQL用戶端(Navicat for MySQL、DBeaver、DBVisualizer、SQL WorkBench/J)、BI視覺化檢視、或者MySQL命令列工具連AnalyticDB for MySQL叢集。您也可以在應用程式中通過配置叢集串連地址、連接埠、資料庫帳號等資訊連AnalyticDB for MySQL叢集。
使用DMS串連AnalyticDB for MySQL
登入雲原生資料倉儲AnalyticDB MySQL控制台,在左上方選擇叢集所在地區。在左側導覽列,單擊集群清單。在集群清單上方,選擇產品系列,然後單擊目的地組群ID。
在集群資訊頁面,單擊右上方登入資料庫。
在彈出的對話方塊中,填寫登入資訊。
參數
說明
資料庫類型
預設為AnalyticDB MySQL 3.0,無需選擇。
執行個體地區
預設為當前執行個體所在地區,無需選擇。
執行個體ID
預設為當前叢集的叢集ID,無需選擇。
資料庫帳號
叢集的帳號名稱。
資料庫密碼
帳號名對應的密碼。
說明您可以選中記住密碼,方便之後再次登入當前AnalyticDB for MySQL叢集時,無需輸入資料庫帳號和密碼即可自動登入。
單擊登入即可。
應用開發中通過代碼串連到AnalyticDB for MySQL
通過MySQL命令列工具串連到AnalyticDB for MySQL
通過用戶端串連到AnalyticDB for MySQL
將AnalyticDB for MySQL串連到資料視覺化工具
步驟四:建立資料庫
每個叢集可建立資料庫的最大值為2048。
在SQL INFORMATION_SCHEMA頁簽下,在SQL Console中輸入CREATE DATABASE語句建立資料庫。
文法:
CREATE DATABASE [IF NOT EXISTS] $db_name
參數說明:
db_name
:資料庫名。以小寫字元開頭,可包含字母、數字以及底線(_),但不能包含連續兩個及以上的底線(_),長度不超過64個字元。說明資料庫名不能是analyticdb,analyticdb是內建資料庫。
樣本:
create database adb_demo;
create database if not exists adb_demo2;
單擊左上方的執行,資料庫建立成功。
步驟五:匯入資料並查詢
前提條件
通過以下步驟在OSS中建立儲存AnalyticDB for MySQL資料的目錄。
開通OSS服務。詳情請參見開通OSS服務。
建立儲存空間。詳情請參見控制台建立儲存空間。
重要OSS的儲存空間與AnalyticDB for MySQL所屬地區相同。
建立目錄。詳情請參見建立目錄。
上傳測試檔案。詳情請參見控制台上傳檔案。
本樣本將
oss_import_test_data.txt
檔案上傳至OSS中的<bucket-name>.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/adb/
目錄,資料行分隔字元為分行符號,資料行分隔符號為;,檔案樣本資料如下所示:uid;other 12;hello_world_1 27;hello_world_2 28;hello_world_3 33;hello_world_4 37;hello_world_5 40;hello_world_6 ...
根據AnalyticDB for MySQL入門指南,完成建立叢集、設定白名單、建立帳號和資料庫等準備工作,詳情請參見使用流程。
操作步驟
通過CREATE TABLE,在
adb_demo
資料庫中建立外表。建立CSV、Parquet或TEXT格式OSS外表的建表文法請參見OSS外表文法。查詢OSS資料。
查詢外表映射表和查詢AnalyticDB for MySQL內表文法沒有區別,您可以方便地直接進行查詢,如本步驟的範例程式碼所示。
select uid, other from oss_import_test_external_table where uid < 100 limit 10;
對於資料量較大的CSV或TEXT資料檔案,強烈建議您按照後續步驟匯入AnalyticDB for MySQL後再做查詢,否則查詢效能可能會較差。
對於Parquet格式資料檔案,直接查詢的效能一般也比較高,您可以根據需要決定是否進一步匯入到AnalyticDB for MySQL後再做查詢。
通過CREATE TABLE,在
adb_demo
資料庫中建立目標表adb_oss_import_test
儲存從OSS中匯入的資料。CREATE TABLE IF NOT EXISTS adb_oss_import_test ( uid string, other string ) DISTRIBUTED BY HASH(uid);
執行INSERT語句將OSS外表資料匯入AnalyticDB for MySQL。
重要使用
INSERT INTO
或INSERT OVERWRITE SELECT
匯入資料時,預設是同步執行流程。如果資料量較大,達到幾百GB,用戶端到AnalyticDB for MySQL服務端的串連需要保持較長時間。在此期間,可能會因為網路因素導致串連中斷,進而導致資料匯入失敗。因此,如果您的資料量較大時,推薦使用SUBMIT JOB INSERT OVERWRITE SELECT
非同步執行匯入。方式一:執行
INSERT INTO
匯入資料,當主鍵重複時會自動忽略當前寫入資料,不進行更新覆蓋,作用等同於INSERT IGNORE INTO
,詳情請參見INSERT INTO。樣本如下:INSERT INTO adb_oss_import_test SELECT * FROM oss_import_test_external_table;
方式二:執行INSERT OVERWRITE匯入資料,會覆蓋表中原有的資料。樣本如下:
INSERT OVERWRITE adb_oss_import_test SELECT * FROM oss_import_test_external_table;
方式三:非同步執行
INSERT OVERWRITE
匯入資料。 通常使用SUBMIT JOB
提交非同步任務,由後台調度,可以在寫入任務前增加Hint(/*+ direct_batch_load=true*/
)加速寫入任務。詳情請參見非同步寫入。樣本如下:SUBMIT JOB INSERT OVERWRITE adb_oss_import_test SELECT * FROM oss_import_test_external_table;
返回結果如下:
+---------------------------------------+ | job_id | +---------------------------------------+ | 2020112122202917203100908203303****** |
關於非同步提交任務詳情,請參見非同步提交匯入任務。
執行以下命令,查詢
adb_oss_import_test
表的資料。SELECT * FROM adb_oss_import_test;
OSS外表文法
OSS非分區外表
CREATE TABLE [IF NOT EXISTS] table_name
(column_name column_type[, …])
ENGINE='OSS'
TABLE_PROPERTIES='{
"endpoint":"endpoint",
"url":"OSS_LOCATION",
"accessid":"accesskey_id",
"accesskey":"accesskey_secret",
"format":"text|orc|parquet",
"delimiter":";",
"skip_header_line_count":1,
"charset":"utf-8"
}';
外表類型 | 參數 | 是否必填 | 說明 |
CSV格式、Parquet格式或OSS ORC格式外表 | ENGINE='OSS' | 是 | 表引擎,固定填寫為OSS。 |
endpoint | OSS的EndPoint(地區節點)。 目前僅支援AnalyticDB for MySQL通過VPC網路訪問OSS。 說明 您可登入OSS控制台,單擊目標Bucket,在Bucket概覽頁面查看EndPoint(地區節點)。 | ||
url | 指定OSS檔案或目錄所在的路徑。
| ||
accessid | 阿里雲帳號或者具備OSS系統管理權限的RAM使用者的AccessKey ID。 如何擷取AccessKey ID,請參見帳號與許可權。 | ||
accesskey | 阿里雲帳號或者具備OSS系統管理權限的RAM使用者的AccessKey Secret。 如何擷取AccessKey Secret,請參見帳號與許可權。 | ||
CSV格式外表 | delimiter | 定義CSV資料檔案的資料行分隔符號。 | |
Parquet格式、OSS ORC格式外表 | format | 資料檔案的格式。
說明
| |
CSV格式外表 | null_value | 否 | 定義CSV資料檔案的 重要 僅核心版本為3.1.4.2及以上的叢集支援配置該參數。 |
ossnull | 選擇CSV資料檔案中
說明 上述各樣本的前提為 | ||
skip_header_line_count | 定義匯入資料時需要在開頭跳過的行數。CSV檔案第一行為表頭,若設定該參數為1,匯入資料時可自動跳過第一行的表頭。 預設取值為0,即不跳過。 | ||
oss_ignore_quote_and_escape | 是否忽略欄位值中的引號和轉義。預設取值為false,即不忽略欄位值中的引號和轉義。 重要 僅核心版本為3.1.4.2及以上的叢集支援配置該參數。 | ||
charset | OSS外表字元集,取值說明:
重要 僅核心版本為3.1.10.4及以上的叢集支援配置該參數。 |
外表建立語句中的列名需與Parquet或ORC檔案中該列的名稱完全相同(可忽略大小寫),且列的順序需要一致。
建立外表時,可以僅選擇Parquet或ORC檔案中的部分列作為外表中的列,未被選擇的列不會被匯入。
如果建立外表建立語句中出現了Parquet或ORC檔案中不存在的列,針對該列的查詢結果均會返回NULL。
Parquet檔案、ORC檔案與AnalyticDB for MySQL的資料類型映射關係
Parquet檔案與AnalyticDB for MySQL的資料類型映射關係
Parquet基本類型 | Parquet的logicalType類型 | AnalyticDB for MySQL的資料類型 |
BOOLEAN | 無 | BOOLEAN |
INT32 | INT_8 | TINYINT |
INT32 | INT_16 | SMALLINT |
INT32 | 無 | INT或INTEGER |
INT64 | 無 | BIGINT |
FLOAT | 無 | FLOAT |
DOUBLE | 無 | DOUBLE |
| DECIMAL | DECIMAL |
BINARY | UTF-8 |
|
INT32 | DATE | DATE |
INT64 | TIMESTAMP_MILLIS | TIMESTAMP或DATETIME |
INT96 | 無 | TIMESTAMP或DATETIME |
Parquet格式外表暫不支援STRUCT
類型,會導致建表失敗。
ORC檔案與AnalyticDB for MySQL的資料類型映射關係
ORC檔案中的資料類型 | AnalyticDB for MySQL中的資料類型 |
BOOLEAN | BOOLEAN |
BYTE | TINYINT |
SHORT | SMALLINT |
INT | INT或INTEGER |
LONG | BIGINT |
DECIMAL | DECIMAL |
FLOAT | FLOAT |
DOUBLE | DOUBLE |
|
|
TIMESTAMP | TIMESTAMP或DATETIME |
DATE | DATE |
ORC格式外表暫不支援LIST
、STRUCT
和UNION
等複合類型,會導致建表失敗。ORC格式外表的列使用MAP
類型可以建表,但ORC的查詢會失敗。
AnalyticDB for MySQL支援通過OSS的CSV格式的外表讀寫Hive TEXT檔案。建表語句如下:
CREATE TABLE adb_csv_hive_format_oss (
a tinyint,
b smallint,
c int,
d bigint,
e boolean,
f float,
g double,
h varchar,
i varchar, -- binary
j timestamp,
k DECIMAL(10, 4),
l varchar, -- char(10)
m varchar, -- varchar(100)
n date
) ENGINE = 'OSS' TABLE_PROPERTIES='{
"format": "csv",
"endpoint":"oss-cn-hangzhou-internal.aliyuncs.com",
"accessid":"LTAIF****5FsE",
"accesskey":"Ccw****iWjv",
"url":"oss://testBucketname/adb_data/",
"delimiter": "\\1",
"null_value": "\\\\N",
"oss_ignore_quote_and_escape": "true",
"ossnull": 2
}';
在建立OSS的CSV格式的外表來讀取Hive TEXT檔案時,需注意如下幾點:
Hive TEXT檔案的預設資料行分隔符號為
\1
。若您需要通過OSS的CSV格式的外表讀寫Hive TEXT檔案,您可以在配置delimiter
參數時將其轉義為\\1
。Hive TEXT檔案的預設
NULL
值為\N
。若您需要通過OSS的CSV格式的外表讀寫Hive TEXT檔案,您可以在配置null_value
參數時將其轉義為\\\\N
。Hive的其他基礎資料型別 (Elementary Data Type)(如
BOOLEAN
)與AnalyticDB for MySQL的資料類型一一對應,但BINARY
、CHAR(n)
和VARCHAR(n)
類型均對應AnalyticDB for MySQL中的VARCHAR
類型。
OSS分區外表
如果OSS資料來源是包含分區的,會在OSS上形成一個分層目錄,類似如下內容:
parquet_partition_classic/
├── p1=2020-01-01
│ ├── p2=4
│ │ ├── p3=SHANGHAI
│ │ │ ├── 000000_0
│ │ │ └── 000000_1
│ │ └── p3=SHENZHEN
│ │ └── 000000_0
│ └── p2=6
│ └── p3=SHENZHEN
│ └── 000000_0
├── p1=2020-01-02
│ └── p2=8
│ ├── p3=SHANGHAI
│ │ └── 000000_0
│ └── p3=SHENZHEN
│ └── 000000_0
└── p1=2020-01-03
└── p2=6
├── p2=HANGZHOU
└── p3=SHENZHEN
└── 000000_0
上述資料中p1為第1級分區,p2為第2級分區,p3為第3級分區。對應這種資料來源,一般都希望以分區的模式進行查詢,那麼就需要在建立OSS外表時指明分區列。以Parquet格式為例,建立帶有分區的OSS外表的語句如下:
CREATE TABLE [IF NOT EXISTS] table_name
(column_name column_type[, …])
ENGINE='OSS'
TABLE_PROPERTIES='{
"endpoint":"endpoint",
"url":"OSS_LOCATION",
"accessid":"accesskey_id",
"accesskey":"accesskey_secret",
"format":"parquet",
"partition_column":"p1, p2, p3"
}';
TABLE_PROPERTIES
中的partition_column
參數用於指定分區列(本例中的p1、p2、p3)。且partition_column
參數中的分區列必須按照第1級、第2級、第3級的順序聲明(本例中p1為第1級分區,p2為第2級分區,p3為第3級分區)。列定義中必須定義分區列(本例中的p1、p2、p3)及類型,且分區列需要置於列定義的末尾。
列定義中分區列的先後順序需要與
partition_column
中分區列的順序保持一致。分區列支援的資料類型包括:
BOOLEAN
、TINYINT
、SMALLINT
、INT
、INTEGER
、BIGINT
、FLOAT
、DOUBLE
、DECIMAL
、VARCHAR
、STRING
、DATE
、TIMESTAMP
。查詢資料時,分區列和其它資料列的展示和用法沒有區別。
不指定format時,預設格式為CSV。
其他參數的詳細說明,請參見參數說明。
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