文件分析

通过 Table Value Function 功能，Doris 可以直接将对象存储或 HDFS 上的文件作为 Table 进行查询分析。并且支持自动的列类型推断。

使用方式

更多使用方式可参阅 Table Value Function 文档：

S3：支持 S3 兼容的对象存储上的文件分析。
HDFS：支持 HDFS 上的文件分析。

这里我们通过 S3 Table Value Function 举例说明如何进行文件分析。

自动推断文件列类型

MySQL [(none)]> DESC FUNCTION s3(
    "URI" = "http://127.0.0.1:9312/test2/test.snappy.parquet",
    "ACCESS_KEY"= "minioadmin",
    "SECRET_KEY" = "minioadmin",
    "Format" = "parquet",
    "use_path_style"="true");
+---------------+--------------+------+-------+---------+-------+
| Field         | Type         | Null | Key   | Default | Extra |
+---------------+--------------+------+-------+---------+-------+
| p_partkey     | INT          | Yes  | false | NULL    | NONE  |
| p_name        | TEXT         | Yes  | false | NULL    | NONE  |
| p_mfgr        | TEXT         | Yes  | false | NULL    | NONE  |
| p_brand       | TEXT         | Yes  | false | NULL    | NONE  |
| p_type        | TEXT         | Yes  | false | NULL    | NONE  |
| p_size        | INT          | Yes  | false | NULL    | NONE  |
| p_container   | TEXT         | Yes  | false | NULL    | NONE  |
| p_retailprice | DECIMAL(9,0) | Yes  | false | NULL    | NONE  |
| p_comment     | TEXT         | Yes  | false | NULL    | NONE  |
+---------------+--------------+------+-------+---------+-------+

这里我们定义了一个 S3 Table Value Function：

s3(
    "URI" = "http://127.0.0.1:9312/test2/test.snappy.parquet",
    "ACCESS_KEY"= "minioadmin",
    "SECRET_KEY" = "minioadmin",
    "Format" = "parquet",
    "use_path_style"="true")

其中指定了文件的路径、连接信息、认证信息等。

之后，通过 DESC FUNCTION 语法可以查看这个文件的 Schema。

可以看到，对于 Parquet 文件，Doris 会根据文件内的元信息自动推断列类型。

目前支持对 Parquet、ORC、CSV、Json 格式进行分析和列类型推断。

CSV Schema

在默认情况下，对 CSV 格式文件，所有列类型均为 String。可以通过 csv_schema 属性单独指定列名和列类型。Doris 会使用指定的列类型进行文件读取。格式如下：

name1:type1;name2:type2;...

对于格式不匹配的列（比如文件中为字符串，用户定义为 int），或缺失列（比如文件中有4列，用户定义了5列），则这些列将返回null。

当前支持的列类型为：

名称	映射类型
tinyint	tinyint
smallint	smallint
int	int
bigint	bigint
largeint	largeint
float	float
double	double
decimal(p,s)	decimalv3(p,s)
date	datev2
datetime	datetimev2
char	string
varchar	string
string	string
boolean	boolean

示例：

s3 (
    'URI' = 'https://bucket1/inventory.dat',
    'ACCESS_KEY'= 'ak',
    'SECRET_KEY' = 'sk',
    'FORMAT' = 'csv',
    'column_separator' = '|',
    'csv_schema' = 'k1:int;k2:int;k3:int;k4:decimal(38,10)',
    'use_path_style'='true'
)

查询分析

你可以使用任意的 SQL 语句对这个文件进行分析

SELECT * FROM s3(
    "URI" = "http://127.0.0.1:9312/test2/test.snappy.parquet",
    "ACCESS_KEY"= "minioadmin",
    "SECRET_KEY" = "minioadmin",
    "Format" = "parquet",
    "use_path_style"="true")
LIMIT 5;
+-----------+------------------------------------------+----------------+----------+-------------------------+--------+-------------+---------------+---------------------+
| p_partkey | p_name                                   | p_mfgr         | p_brand  | p_type                  | p_size | p_container | p_retailprice | p_comment           |
+-----------+------------------------------------------+----------------+----------+-------------------------+--------+-------------+---------------+---------------------+
|         1 | goldenrod lavender spring chocolate lace | Manufacturer#1 | Brand#13 | PROMO BURNISHED COPPER  |      7 | JUMBO PKG   |           901 | ly. slyly ironi     |
|         2 | blush thistle blue yellow saddle         | Manufacturer#1 | Brand#13 | LARGE BRUSHED BRASS     |      1 | LG CASE     |           902 | lar accounts amo    |
|         3 | spring green yellow purple cornsilk      | Manufacturer#4 | Brand#42 | STANDARD POLISHED BRASS |     21 | WRAP CASE   |           903 | egular deposits hag |
|         4 | cornflower chocolate smoke green pink    | Manufacturer#3 | Brand#34 | SMALL PLATED BRASS      |     14 | MED DRUM    |           904 | p furiously r       |
|         5 | forest brown coral puff cream            | Manufacturer#3 | Brand#32 | STANDARD POLISHED TIN   |     15 | SM PKG      |           905 |  wake carefully     |
+-----------+------------------------------------------+----------------+----------+-------------------------+--------+-------------+---------------+---------------------+

Table Value Function 可以出现在 SQL 中，Table 能出现的任意位置。如 CTE 的 WITH 子句中，FROM 子句中。这样，你可以把文件当做一张普通的表进行任意分析。

你也可以用过 CREATE VIEW 语句为 Table Value Function 创建一个逻辑视图。这样，你可以想其他视图一样，对这个 Table Value Function 进行访问、权限管理等操作，也可以让其他用户访问这个 Table Value Function。

CREATE VIEW v1 AS 
SELECT * FROM s3(
    "URI" = "http://127.0.0.1:9312/test2/test.snappy.parquet",
    "ACCESS_KEY"= "minioadmin",
    "SECRET_KEY" = "minioadmin",
    "Format" = "parquet",
    "use_path_style"="true");

DESC v1;

SELECT * FROM v1;

GRANT SELECT_PRIV ON db1.v1 TO user1;

数据导入

配合 INSERT INTO SELECT 语法，我们可以方便将文件导入到 Doris 表中进行更快速的分析：

// 1. 创建doris内部表
CREATE TABLE IF NOT EXISTS test_table
(
    id int,
    name varchar(50),
    age int
)
DISTRIBUTED BY HASH(id) BUCKETS 4
PROPERTIES("replication_num" = "1");

// 2. 使用 S3 Table Value Function 插入数据
INSERT INTO test_table (id,name,age)
SELECT cast(id as INT) as id, name, cast (age as INT) as age
FROM s3(
    "uri" = "${uri}",
    "ACCESS_KEY"= "${ak}",
    "SECRET_KEY" = "${sk}",
    "format" = "${format}",
    "strip_outer_array" = "true",
    "read_json_by_line" = "true",
    "use_path_style" = "true");

使用方式​

自动推断文件列类型​

查询分析​

数据导入​

使用方式

自动推断文件列类型

查询分析

数据导入