错误数据处理
在导入过程中，原始列跟目标列的数据类型可能不完全一致，导入会对数据类型不一致的原始列值进行转换。转换过程中可能会发生字段类型不匹配、字段超长、精度不匹配等转换失败的情况。
严格模式 (strict_mode) 用于控制导入过程中是否会对这些转换失败的错误数据行进行过滤。
最大错误率 (max_filter_ratio) 用于控制能容忍的过滤掉的错误数据行所占的最大比例。
严格模式
严格模式有两个作用，一是对导入过程中列类型转换失败的错误数据行进行过滤；二是对部分列更新场景，限定部分列更新只能更新已有的列。
列类型转换失败进行过滤
严格模式过滤的策略如下：
关闭严格模式，会把转换失败的错误字段转换成 NULL 值，并把这些包含 NULL 值的错误数据行跟正确的数据行一起导入。
开启严格模式，会把转换失败的错误数据行过滤掉，只导入正确的数据行。这里的错误数据行是指：原始数据并不为
NULL，而在进行列类型转换后结果为NULL的这行数据。这里说指的列类型转换，并不包括用函数计算得出的NULL值。正确的数据行和错误的数据行都有可能存在
NULL值。如果目标列不允许NULL值，也会把这些包含NULL值的数据行过滤掉。
对于导入的某列类型包含范围限制的，如果原始数据能正常通过类型转换，但无法通过范围限制的，严格模式对其也不产生影响。例如：如果类型是 decimal(1,0), 原始数据为 10，则属于可以通过类型转换但不在列声明的范围内。这种数据严格模式对其不产生影响。
1. 以列类型为 TinyInt 来举例：
| 原始数据类型 | 原始数据举例 | 转换为 TinyInt 后的值 | 严格模式 | 结果 |
|---|---|---|---|---|
| 空值 | \N | NULL | 开启或关闭 | NULL |
| 非空值 | "abc" or 2000 | NULL | 开启 | 非法值（被过滤） |
| 非空值 | "abc" | NULL | 关闭 | NULL |
| 非空值 | 1 | 1 | 开启或关闭 | 正确导入 |
表中的列允许导入空值
abc及2000在转换为 TinyInt 后，会因类型或精度问题变为 NULL。在严格模式开启的情况下，这类数据将会被过滤。而如果是关闭状态，则会导入null。
2. 以列类型为 Decimal(1,0) 举例
| 原始数据类型 | 原始数据举例 | 转换为 Decimal 后的值 | 严格模式 | 结果 |
|---|---|---|---|---|
| 空值 | \N | null | 开启或关闭 | NULL |
| 非空值 | aaa | NULL | 开启 | 非法值（被过滤） |
| 非空值 | aaa | NULL | 关闭 | NULL |
| 非空值 | 1 or 10 | 1 or 10 | 开启或关闭 | 正确导入 |
表中的列允许导入空值
abc在转换为 Decimal 后，会因类型问题变为 NULL。在严格模式开启的情况下，这类数据将会被过滤。而如果是关闭状态，则会导入null。10虽然是一个超过范围的值，但是因为其类型符合 decimal 的要求，所以严格模式对其不产生影响。10最后会在其他导入处理流程中被过滤。但不会被严格模式过滤。
限定部分列更新只能更新已有的列
在严格模式下，部分列更新插入的每一行数据必须满足该行数据的 Key 在表中已经存在。而在而非严格模式下，进行部分列更新时可以更新 Key 已经存在的行，也可以插入 Key 不存在的新行。
例如有表结构如下：
mysql> desc user_profile;
+------------------+-----------------+------+-------+---------+-------+
| Field | Type | Null | Key | Default | Extra |
+------------------+-----------------+------+-------+---------+-------+
| id | INT | Yes | true | NULL | |
| name | VARCHAR(10) | Yes | false | NULL | NONE |
| age | INT | Yes | false | NULL | NONE |
| city | VARCHAR(10) | Yes | false | NULL | NONE |
| balance | DECIMALV3(9, 0) | Yes | false | NULL | NONE |
| last_access_time | DATETIME | Yes | false | NULL | NONE |
+------------------+-----------------+------+-------+---------+-------+
表中有一条数据如下：
1,"kevin",18,"shenzhen",400,"2023-07-01 12:00:00"
当用户使用非严格模式的 Stream Load 部分列更新向表中插入如下数据时
1,500,2023-07-03 12:00:01
3,23,2023-07-03 12:00:02
18,9999999,2023-07-03 12:00:03
curl --location-trusted -u root -H "partial_columns:true" -H "strict_mode:false" -H "column_separator:," -H "columns:id,balance,last_access_time" -T /tmp/test.csv http://host:port/api/db1/user_profile/_stream_load
表中原有的一条数据将会被更新，此外还向表中插入了两条新数据。对于插入的数据中用户没有指定的列，如果该列有默认值，则会以默认值填充；否则，如果该列可以为 NULL，则将以 NULL 值填充；否则本次插入不成功。
当用户使用严格模式的 Stream Load 部分列更新向表中插入上述数据时，由于开启了严格模式且第二、三行的数据的 key((3), (18)) 不在原表中，所以本次导入会失败。
curl --location-trusted -u root -H "partial_columns:true" -H "strict_mode:true" -H "column_separator:," -H "columns:id,balance,last_access_time" -T /tmp/test.csv http://host:port/api/db1/user_profile/_stream_load
设置方法
严格模式默认情况下都为 False，即关闭状态。 不同的导入方式设置严格模式的方式不尽相同。
curl --location-trusted -u user:passwd \
-H "strict_mode: true" \
-T 1.txt \
http://host:port/api/example_db/my_table/_stream_load
LOAD LABEL example_db.example_label_1
(
DATA INFILE("s3://your_bucket_name/your_file.txt")
INTO TABLE load_test
COLUMNS TERMINATED BY ","
)
WITH S3
(
"AWS_ENDPOINT" = "AWS_ENDPOINT",
"AWS_ACCESS_KEY" = "AWS_ACCESS_KEY",
"AWS_SECRET_KEY"="AWS_SECRET_KEY",
"AWS_REGION" = "AWS_REGION"
)
PROPERTIES
(
"strict_mode" = "true"
);
CREATE ROUTINE LOAD example_db.test_job ON my_table
PROPERTIES
(
"strict_mode" = "true"
)
FROM KAFKA
(
"kafka_broker_list" = "broker1:9092,broker2:9092,broker3:9092",
"kafka_topic" = "my_topic"
);
LOAD DATA LOCAL
INFILE 'testData'
INTO TABLE testDb.testTbl
PROPERTIES
(
"strict_mode" = "true"
);
SET enable_insert_strict = true;
INSERT INTO my_table ...;
最大错误率
导入任务允许用户设置最大错误率 max_filter_ratio ，如果导入数据的错误率低于最大错误率，则这些错误行将被忽略，其他正确的数据将被导入, 否则该次导入就会失败。
错误率计算方法
导入作业中被处理的数据行可以分为如下三种：
Filtered Rows 因数据质量不合格而被过滤掉的数据。数据质量不合格包括类型错误、精度错误、字符串长度超长、文件列数不匹配等数据格式问题，以及因没有对应的分区而被过滤掉的数据行。
Loaded Rows 被正确导入的数据行。
错误率的计算为：
#Filtered Rows / (#Filtered Rows + #Loaded Rows)
也就是说 Unselected Rows 不会参与错误率的计算。
设置方法
max_filter_ratio 默认为 0, 表示当有一条错误数据时，整个导入任务将会失败。
curl --location-trusted -u user:passwd \
-H "max_filter_ratio: 0.1" \
-T 1.txt \
http://host:port/api/example_db/my_table/_stream_load
LOAD LABEL example_db.example_label_1
(
DATA INFILE("s3://your_bucket_name/your_file.txt")
INTO TABLE load_test
COLUMNS TERMINATED BY ","
)
WITH S3
(
"AWS_ENDPOINT" = "AWS_ENDPOINT",
"AWS_ACCESS_KEY" = "AWS_ACCESS_KEY",
"AWS_SECRET_KEY"="AWS_SECRET_KEY",
"AWS_REGION" = "AWS_REGION"
)
PROPERTIES
(
"max_filter_ratio" = "0.1"
);
CREATE ROUTINE LOAD example_db.test_job ON my_table
PROPERTIES
(
"max_filter_ratio" = "0.1"
)
FROM KAFKA
(
"kafka_broker_list" = "broker1:9092,broker2:9092,broker3:9092",
"kafka_topic" = "my_topic"
);
LOAD DATA LOCAL
INFILE 'testData'
INTO TABLE testDb.testTbl
PROPERTIES (
"max_filter_ratio"="0.1"
);
SET insert_max_filter_ratio = 0.1;
INSERT INTO my_table FROM S3/HDFS/LOCAL();
仅当 enable_insert_strict 值为 false 时， insert_max_filter_ratio 才生效，只用于控制 INSERT INTO FROM S3/HDFS/LOCAL() 的最大错误率。默认为 1.0，表示容忍所有错误。
