表格存储 Java SDK 批量数据操作 - 表格存储

表格存储 Java SDK 在单次请求内对一张或多张数据表批量执行写入、修改和删除操作，按行独立返回结果。适用于批量导入、跨表状态同步等场景。

前提条件

已安装表格存储 Java SDK并完成客户端初始化。

功能说明

public BatchWriteRowResponse batchWriteRow(BatchWriteRowRequest batchWriteRowRequest) throws TableStoreException, ClientException

在单次请求内对一张或多张数据表批量执行多种行操作。BatchWriteRowRequest 通过 addRowChange 添加 RowChange。RowChange 有以下三种实现类：

RowPutChange：写入（覆盖）整行。
RowUpdateChange：修改属性列，可新增、修改或删除指定属性列。
RowDeleteChange：删除整行。

服务端按行独立处理，单行失败不影响其他行。调用 isAllSucceed 判断整体是否全部成功，调用 getFailedRows 获取失败行的详情。

说明

若请求中部分操作存在参数错误，服务端将抛出参数错误异常，整批操作均不执行。

以下示例展示最简用法：向数据表 batch_write_demo 写入一行数据（主键为 row1），并打印整体执行状态。

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());
    }
}

参数说明

名称	类型	说明
BatchWriteRowRequest（必选）	class	批量请求容器，通过 `addRowChange(RowChange)` 添加待执行的行操作。同一请求支持跨表混合多种 `RowChange`。
RowPutChange	class	写入（覆盖）整行。需指定数据表名和主键。属性列通过 `addColumn` 添加，行为与单行写入接口一致，详情请参见写入单行数据。
RowUpdateChange	class	修改属性列。通过 `put` 新增或修改属性列，通过 `deleteColumns` 删除整个属性列，通过 `deleteColumn` 删除指定版本，详情请参见更新单行数据。
RowDeleteChange	class	删除整行。需指定数据表名和主键，详情请参见删除单行数据。

场景示例

批量更新行数据

通过 RowUpdateChange 批量修改属性列。

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);

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

// 删除整个属性列
rowUpdateChange.deleteColumns("obsolete_col");

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

批量删除行数据

通过 RowDeleteChange 批量删除整行。

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);

跨表混合多种操作

单次请求内对多张数据表混合执行写入、修改、删除等操作，结果按行独立返回。

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

BatchWriteRowRequest request = new BatchWriteRowRequest();

// 表 A 写入新行
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 删除一行
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());
    }
}