Table Store Java SDK 批量資料操作 - Tablestore

Table Store Java SDK 在單次請求內對一張或多張資料表批量執行寫入、修改和刪除操作，按行獨立返回結果。適用於大量匯入、跨表狀態同步等情境。

前提條件

已安裝Table Store Java SDK並完成用戶端初始化。

功能說明

public BatchWriteRowResponse batchWriteRow(BatchWriteRowRequest batchWriteRowRequest) throws TableStoreException, ClientException

在單次請求內對一張或多張資料表批量執行多種行操作。BatchWriteRowRequest 通過 addRowChange 添加 RowChange。RowChange 有以下三種實作類別：

RowPutChange：寫入（覆蓋）整行。
RowUpdateChange：修改屬性列，可新增、修改或刪除指定屬性列。
RowDeleteChange：刪除整行。

服務端按行獨立處理，單行失敗不影響其他行。調用 isAllSucceed 判斷整體是否全部成功，調用 getFailedRows 擷取失敗行的詳情。

說明

若請求中部分操作存在參數錯誤，服務端將拋出參數錯誤異常，整批操作均不執行。

以下樣本展示最簡用法：向資料表 batch_write_demo 寫入一行資料（主鍵為 row1），並列印整體執行狀態。

String tableName = "batch_write_demo";

BatchWriteRowRequest request = new BatchWriteRowRequest();

PrimaryKey primaryKey = PrimaryKeyBuilder.createPrimaryKeyBuilder()
        .addPrimaryKeyColumn("id", PrimaryKeyValue.fromString("row1"))
        .build();
RowPutChange rowPutChange = new RowPutChange(tableName, primaryKey);
rowPutChange.addColumn("col1", ColumnValue.fromString("val1"));
request.addRowChange(rowPutChange);

BatchWriteRowResponse response = client.batchWriteRow(request);
System.out.println("RequestId: " + response.getRequestId());
System.out.println("All Succeeded: " + response.isAllSucceed());
if (!response.isAllSucceed()) {
    for (BatchWriteRowResponse.RowResult fail : response.getFailedRows()) {
        System.out.println("Failed: table=" + fail.getTableName()
                + " index=" + fail.getIndex()
                + " error=" + fail.getError());
    }
}

參數說明

名稱	類型	說明
BatchWriteRowRequest（必選）	class	批量請求容器，通過 `addRowChange(RowChange)` 添加待執行的行操作。同一請求支援跨表混合多種 `RowChange`。
RowPutChange	class	寫入（覆蓋）整行。需指定資料表名和主鍵。屬性列通過 `addColumn` 添加，行為與單行寫入介面一致，詳情請參見寫入單行資料。
RowUpdateChange	class	修改屬性列。通過 `put` 新增或修改屬性列，通過 `deleteColumns` 刪除整個屬性列，通過 `deleteColumn` 刪除指定版本，詳情請參見更新單行資料。
RowDeleteChange	class	刪除整行。需指定資料表名和主鍵，詳情請參見刪除單行資料。

情境樣本

批次更新行資料

通過 RowUpdateChange 批量修改屬性列。

String tableName = "batch_write_demo";

BatchWriteRowRequest request = new BatchWriteRowRequest();

PrimaryKey primaryKey = PrimaryKeyBuilder.createPrimaryKeyBuilder()
        .addPrimaryKeyColumn("id", PrimaryKeyValue.fromString("row_for_update"))
        .build();
RowUpdateChange rowUpdateChange = new RowUpdateChange(tableName, primaryKey);

// 修改或新增屬性列
rowUpdateChange.put("col1", ColumnValue.fromString("new_val1"));
rowUpdateChange.put("col2", ColumnValue.fromLong(100));

// 刪除整個屬性列
rowUpdateChange.deleteColumns("obsolete_col");

request.addRowChange(rowUpdateChange);
client.batchWriteRow(request);

大量刪除行資料

通過 RowDeleteChange 大量刪除整行。

String tableName = "batch_write_demo";

BatchWriteRowRequest request = new BatchWriteRowRequest();

PrimaryKey primaryKey = PrimaryKeyBuilder.createPrimaryKeyBuilder()
        .addPrimaryKeyColumn("id", PrimaryKeyValue.fromString("row_for_delete"))
        .build();
RowDeleteChange rowDeleteChange = new RowDeleteChange(tableName, primaryKey);

request.addRowChange(rowDeleteChange);
client.batchWriteRow(request);

跨表混合多種操作

單次請求內對多張資料表混合執行寫入、修改、刪除等操作，結果按行獨立返回。

String tableA = "batch_write_demo";
String tableB = "batch_write_demo_2";

BatchWriteRowRequest request = new BatchWriteRowRequest();

// 表 A 寫入新行
PrimaryKey pkA = PrimaryKeyBuilder.createPrimaryKeyBuilder()
        .addPrimaryKeyColumn("id", PrimaryKeyValue.fromString("rowA_new"))
        .build();
RowPutChange putA = new RowPutChange(tableA, pkA);
putA.addColumn("col1", ColumnValue.fromString("valA"));
request.addRowChange(putA);

// 表 B 更新已有行
PrimaryKey pkB = PrimaryKeyBuilder.createPrimaryKeyBuilder()
        .addPrimaryKeyColumn("id", PrimaryKeyValue.fromString("rowB_existing"))
        .build();
RowUpdateChange updateB = new RowUpdateChange(tableB, pkB);
updateB.put("status", ColumnValue.fromString("done"));
request.addRowChange(updateB);

// 表 A 刪除一行
PrimaryKey pkADel = PrimaryKeyBuilder.createPrimaryKeyBuilder()
        .addPrimaryKeyColumn("id", PrimaryKeyValue.fromString("rowA_obsolete"))
        .build();
RowDeleteChange deleteA = new RowDeleteChange(tableA, pkADel);
request.addRowChange(deleteA);

BatchWriteRowResponse response = client.batchWriteRow(request);

if (!response.isAllSucceed()) {
    System.out.println("Failed rows: " + response.getFailedRows().size());
    for (BatchWriteRowResponse.RowResult fail : response.getFailedRows()) {
        System.out.println(" - table=" + fail.getTableName()
                + " index=" + fail.getIndex()
                + " error=" + fail.getError().getMessage());
    }
}