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Insert Into

INSERT INTO 支持将 Doris 查询的结果导入到另一个表中。INSERT INTO 是一个同步导入方式，执行导入后返回导入结果。可以通过请求的返回判断导入是否成功。INSERT INTO 可以保证导入任务的原子性，要么全部导入成功，要么全部导入失败。

主要的 Insert Into 命令包含以下两种：

  • INSERT INTO tbl SELECT ...

  • INSERT INTO tbl (col1, col2, ...) VALUES (1, 2, ...), (1,3, ...)

使用场景​

  1. 用户希望仅导入几条假数据，验证一下 Doris 系统的功能。此时适合使用 INSERT INTO VALUES 的语法，语法和 MySQL 一样。不建议在生产环境中使用 INSERT INTO VALUES。

  2. 用户希望将已经在 Doris 表中的数据进行 ETL 转换并导入到一个新的 Doris 表中，此时适合使用 INSERT INTO SELECT 语法。

  3. 与 Multi-Catalog 外部表机制进行配合，如通过 Multi-Catalog 映射 MySQL 或者 Hive 系统中的表，然后通过 INSERT INTO SELECT 语法将外部表中的数据导入到 Doris 表中存储。

  4. 通过 Table Value Function（TVF）功能，可以直接将对象存储或 HDFS 上的文件作为 Table 进行查询，并且支持自动的列类型推断。然后，通过 INSERT INTO SELECT 语法将外部表中的数据导入到 Doris 表中存储。

基本原理​

在使用 INSERT INTO 时，需要通过 MySQL 协议发起导入作业给 FE 节点，FE 会生成执行计划，执行计划中前部是查询相关的算子，最后一个是 OlapTableSink 算子，用于将查询结果写到目标表中。执行计划会被发送给 BE 节点执行，Doris 会选定一个节点做为 Coordinator 节点，Coordinator 节点负责接受数据并分发数据到其他节点上。

快速上手​

INSERT INTO 通过 MySQL 协议提交和传输。下例以 MySQL 命令行为例，演示通过 INSERT INTO 提交导入作业。

详细语法可以参见 INSERT INTO。

前置检查​

INSERT INTO 需要对目标表的 INSERT 权限。如果没有 INSERT 权限，可以通过 GRANT 命令给用户授权。

创建导入作业​

INSERT INTO VALUES

  1. 创建源表
CREATE TABLE testdb.test_table(
    user_id            BIGINT       NOT NULL COMMENT "用户 ID",
    name               VARCHAR(20)           COMMENT "用户姓名",
    age                INT                   COMMENT "用户年龄"
)
DUPLICATE KEY(user_id)
DISTRIBUTED BY HASH(user_id) BUCKETS 10;
  1. 使用 INSERT INTO VALUES 向源表导入数据（不推荐在生产环境中使用）
INSERT INTO testdb.test_table (user_id, name, age)
VALUES (1, "Emily", 25),
       (2, "Benjamin", 35),
       (3, "Olivia", 28),
       (4, "Alexander", 60),
       (5, "Ava", 17);

INSERT INTO 是一种同步导入方式，导入结果会直接返回给用户。

Query OK, 5 rows affected (0.308 sec)
{'label':'label_3e52da787aab4222_9126d2fce8f6d1e5', 'status':'VISIBLE', 'txnId':'9081'}
  1. 查看导入数据
MySQL> SELECT COUNT(*) FROM testdb.test_table;
+----------+
| count(*) |
+----------+
|        5 |
+----------+
1 row in set (0.179 sec)

INSERT INTO SELECT

  1. 在上述操作的基础上，创建一个新表作为目标表（其 schema 与源表相同）
CREATE TABLE testdb.test_table2 LIKE testdb.test_table;
  1. 使用 INSERT INTO SELECT 导入到新表
INSERT INTO testdb.test_table2
SELECT * FROM testdb.test_table WHERE age < 30;
Query OK, 3 rows affected (0.544 sec)
{'label':'label_9c2bae970023407d_b2c5b78b368e78a7', 'status':'VISIBLE', 'txnId':'9084'}
  1. 查看导入数据
MySQL> SELECT COUNT(*) FROM testdb.test_table2;
+----------+
| count(*) |
+----------+
|        3 |
+----------+
1 row in set (0.071 sec)

查看导入作业​

可以通过 show load 命令查看已完成的 INSERT INTO 任务。

MySQL> SHOW LOAD FROM testdb;
+--------+-----------------------------------------+----------+--------------------+--------+---------+----------------------------------------------------------------------+----------+---------------------+---------------------+---------------------+---------------------+---------------------+------+-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+---------------+--------------+------+---------+
| JobId  | Label                                   | State    | Progress           | Type   | EtlInfo | TaskInfo                                                             | ErrorMsg | CreateTime          | EtlStartTime        | EtlFinishTime       | LoadStartTime       | LoadFinishTime      | URL  | JobDetails                                                                                                            | TransactionId | ErrorTablets | User | Comment |
+--------+-----------------------------------------+----------+--------------------+--------+---------+----------------------------------------------------------------------+----------+---------------------+---------------------+---------------------+---------------------+---------------------+------+-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+---------------+--------------+------+---------+
| 376416 | label_3e52da787aab4222_9126d2fce8f6d1e5 | FINISHED | Unknown id: 376416 | INSERT | NULL    | cluster:N/A; timeout(s):26200; max_filter_ratio:0.0; priority:NORMAL | NULL     | 2024-02-27 01:22:17 | 2024-02-27 01:22:17 | 2024-02-27 01:22:17 | 2024-02-27 01:22:17 | 2024-02-27 01:22:18 |      | {"Unfinished backends":{},"ScannedRows":0,"TaskNumber":0,"LoadBytes":0,"All backends":{},"FileNumber":0,"FileSize":0} | 9081          | {}           | root |         |
| 376664 | label_9c2bae970023407d_b2c5b78b368e78a7 | FINISHED | Unknown id: 376664 | INSERT | NULL    | cluster:N/A; timeout(s):26200; max_filter_ratio:0.0; priority:NORMAL | NULL     | 2024-02-27 01:39:37 | 2024-02-27 01:39:37 | 2024-02-27 01:39:37 | 2024-02-27 01:39:37 | 2024-02-27 01:39:38 |      | {"Unfinished backends":{},"ScannedRows":0,"TaskNumber":0,"LoadBytes":0,"All backends":{},"FileNumber":0,"FileSize":0} | 9084          | {}           | root |         |
+--------+-----------------------------------------+----------+--------------------+--------+---------+----------------------------------------------------------------------+----------+---------------------+---------------------+---------------------+---------------------+---------------------+------+-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+---------------+--------------+------+---------+

取消导入作业​

用户可以通过 Ctrl-C 取消当前正在执行的 INSERT INTO 作业。

参考手册​

导入命令​

INSERT INTO 导入语法如下：

  1. INSERT INTO SELECT

INSERT INTO SELECT 一般用于将查询结果保存到目标表中。

INSERT INTO target_table SELECT ... FROM source_table;

其中 SELECT 语句同一般的 SELECT 查询语句，可以包含 WHERE JOIN 等操作。

  1. INSERT INTO VALUES

INSERT INTO VALUES 一般仅用于 Demo，不建议在生产环境使用。

INSERT INTO target_table (col1, col2, ...)
VALUES (val1, val2, ...), (val3, val4, ...), ...;

导入配置参数​

01 FE 配置

insert_load_default_timeout_second

  • 默认值：14400（4 小时）

  • 参数描述：导入任务的超时时间，单位：秒。导入任务在该超时时间内未完成则会被系统取消，变成 CANCELLED。

02 环境变量

insert_timeout

  • 默认值：14400（4 小时）

  • 参数描述：INSERT INTO 作为 SQL 语句的的超时时间，单位：秒。

enable_insert_strict

  • 默认值：true

  • 参数描述：如果设置为 true，当 INSERT INTO 遇到不合格数据时导入会失败。如果设置为 false，INSERT INTO 会忽略不合格的行，只要有一条数据被正确导入，导入就会成功。

  • 解释：INSERT INTO 无法控制错误率，只能通过该参数设置为严格检查数据质量或完全忽略错误数据。常见的数据不合格的原因有：源数据列长度超过目的数据列长度、列类型不匹配、分区不匹配、列顺序不匹配等。

enable_nereids_dml_with_pipeline

设置为 true 后，insert into 语句将尝试通过 Pipeline 引擎执行。详见导入文档。

导入返回值​

INSERT INTO 是一个 SQL 语句，其返回结果会根据查询结果的不同，分为以下几种：

结果集为空

如果 INSERT INTO 中的 SELECT 语句的查询结果集为空，则返回如下：

mysql> INSERT INTO tbl1 SELECT * FROM empty_tbl;
Query OK, 0 rows affected (0.02 sec)

Query OK 表示执行成功。0 rows affected 表示没有数据被导入。

结果集不为空且 INSERT 执行成功

mysql> INSERT INTO tbl1 SELECT * FROM tbl2;
Query OK, 4 rows affected (0.38 sec)
{'label':'INSERT_8510c568-9eda-4173-9e36-6adc7d35291c', 'status':'visible', 'txnId':'4005'}

mysql> INSERT INTO tbl1 WITH LABEL my_label1 SELECT * FROM tbl2;
Query OK, 4 rows affected (0.38 sec)
{'label':'my_label1', 'status':'visible', 'txnId':'4005'}

mysql> INSERT INTO tbl1 SELECT * FROM tbl2;
Query OK, 2 rows affected, 2 warnings (0.31 sec)
{'label':'INSERT_f0747f0e-7a35-46e2-affa-13a235f4020d', 'status':'visible', 'txnId':'4005'}

mysql> INSERT INTO tbl1 SELECT * FROM tbl2;
Query OK, 2 rows affected, 2 warnings (0.31 sec)
{'label':'INSERT_f0747f0e-7a35-46e2-affa-13a235f4020d', 'status':'committed', 'txnId':'4005'}

Query OK 表示执行成功。4 rows affected 表示总共有 4 行数据被导入。2 warnings 表示被过滤的行数。

同时会返回一个 JSON 串：

{'label':'my_label1', 'status':'visible', 'txnId':'4005'}
{'label':'INSERT_f0747f0e-7a35-46e2-affa-13a235f4020d', 'status':'committed', 'txnId':'4005'}
{'label':'my_label1', 'status':'visible', 'txnId':'4005', 'err':'some other error'}

其中，返回结果参数如下表说明：

参数名称说明
TxnId导入事务的 ID
Label导入作业的 label，通过 INSERT INTO tbl WITH LABEL label ... 指定
Status表示导入数据是否可见。如果可见，显示 visible，如果不可见，显示 committed

- visible：表示导入成功，数据可见

- committed：该状态也表示导入已经完成，只是数据可能会延迟可见，无需重试

- Label Already Exists：Label 重复，需要更换 label

- Fail：导入失败

Err导入错误信息

当需要查看被过滤的行时，用户可以通过 SHOW LOAD 语句

SHOW LOAD WHERE label="xxx";

返回结果中的 URL 可以用于查询错误的数据，具体见后面 查看错误行 小结。

数据不可见是一个临时状态，这批数据最终是一定可见的

可以通过 SHOW TRANSACTION 语句查看这批数据的可见状态：

SHOW TRANSACTION WHERE id=4005;

返回结果中的 TransactionStatus 列如果为 visible，则表述数据可见。

{'label':'my_label1', 'status':'visible', 'txnId':'4005'}
{'label':'INSERT_f0747f0e-7a35-46e2-affa-13a235f4020d', 'status':'committed', 'txnId':'4005'}
{'label':'my_label1', 'status':'visible', 'txnId':'4005', 'err':'some other error'}

结果集不为空但 INSERT 执行失败

执行失败表示没有任何数据被成功导入，并返回如下：

mysql> INSERT INTO tbl1 SELECT * FROM tbl2 WHERE k1 = "a";
ERROR 1064 (HY000): all partitions have no load data. url: http://10.74.167.16:8042/api/_load_error_log?file=_shard_2/error_loginsert_stmt_ba8bb9e158e4879-ae8de8507c0bf8a2_ba8bb9e158e4879_ae8de8507c0bf8a2

其中 ERROR 1064 (HY000): all partitions have no load data 显示失败原因。后面的 url 可以用于查询错误的数据，具体见后面 查看错误行 小结。

导入最佳实践​

数据量​

INSERT INTO 对数据量没有限制，大数据量导入也可以支持。但如果导入数据量过大，就需要通过以下配置修改系统的 INSERT INTO 导入超时时间，确保导入超时 >= 数据量 ``/`` 预估导入速度。

  1. FE 配置参数insert_load_default_timeout_second。

  2. 环境变量 insert_timeout。

查看错误行​

当 INSERT INTO 返回结果中提供了 url 字段时，可以通过以下命令查看错误行：

SHOW LOAD WARNINGS ON "url";

示例：

SHOW LOAD WARNINGS ON "http://ip:port/api/_load_error_log?file=_shard_13/error_loginsert_stmt_d2cac0a0a16d482d-9041c949a4b71605_d2cac0a0a16d482d_9041c949a4b71605";

常见的错误的原因有：源数据列长度超过目的数据列长度、列类型不匹配、分区不匹配、列顺序不匹配等。

可以通过环境变量 enable_insert_strict来控制 INSERT INTO 是否忽略错误行。

通过外部表 Multi-Catalog 导入数据​

Doris 可以创建外部表。创建完成后，可以通过 INSERT INTO SELECT 的方式导入外部表的数据，当然也可以通过 SELECT 语句直接查询外部表的数据，

Doris 通过多源数据目录（Multi-Catalog）功能，支持了包括 Apache Hive、Apache Iceberg、Apache Hudi、Apache Paimon(Incubating)、Elasticsearch、MySQL、Oracle、SQLSserver 等主流数据湖、数据库的连接访问。

Multi-Catalog 相关功能，请查看湖仓一体文档。

这里以通过构建 Hive 外部表，导入其数据到 Doris 内部表来举例说明。

创建 Hive Catalog​

CREATE CATALOG hive PROPERTIES (
    'type'='hms',
    'hive.metastore.uris' = 'thrift://172.0.0.1:9083',
    'hadoop.username' = 'hive',
    'dfs.nameservices'='your-nameservice',
    'dfs.ha.namenodes.your-nameservice'='nn1,nn2',
    'dfs.namenode.rpc-address.your-nameservice.nn1'='172.21.0.2:8088',
    'dfs.namenode.rpc-address.your-nameservice.nn2'='172.21.0.3:8088',
    'dfs.client.failover.proxy.provider.your-nameservice'='org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.ha.ConfiguredFailoverProxyProvider'
);

导入数据​

  1. 创建一张 Doris 的导入目标表
CREATE TABLE `target_tbl` (
  `k1` decimal(9, 3) NOT NULL COMMENT "",
  `k2` char(10) NOT NULL COMMENT "",
  `k3` datetime NOT NULL COMMENT "",
  `k5` varchar(20) NOT NULL COMMENT "",
  `k6` double NOT NULL COMMENT ""
)
COMMENT "Doris Table"
DISTRIBUTED BY HASH(k1) BUCKETS 2
PROPERTIES (
    "replication_num" = "1"
);

  1. 关于创建 Doris 表的详细说明，请参阅 CREATE-TABLE 语法帮助。

  2. 导入数据 (从 hive.db1.source_tbl 表导入到 target_tbl 表)

INSERT INTO target_tbl SELECT k1,k2,k3 FROM  hive.db1.source_tbl limit 100;

INSERT 命令是同步命令，返回成功，即表示导入成功。

注意事项​

  • 必须保证外部数据源与 Doris 集群是可以互通，包括 BE 节点和外部数据源的网络是互通的。

通过 TVF 导入数据​

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。详细介绍，请参考 湖仓一体/TVF 文档。

自动推断文件列类型​

DESC FUNCTION s3 (
    "URI" = "http://127.0.0.1:9312/test2/test.snappy.parquet",
    "s3.access_key"= "ak",
    "s3.secret_key" = "sk",
    "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  |
+---------------+--------------+------+-------+---------+-------+

这里给出了了一个 s3 TVF 的例子。这个例子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。

配合 INSERT INTO SELECT 语法，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" = "http://127.0.0.1:9312/test2/test.snappy.parquet",
    "s3.access_key"= "ak",
    "s3.secret_key" = "sk",
    "format" = "parquet",
    "use_path_style" = "true");

注意事项​

  • 如果 S3 / hdfs TVF 指定的 uri 匹配不到文件，或者匹配到的所有文件都是空文件，那么 S3 / hdfs TVF 将会返回空结果集。在这种情况下使用DESC FUNCTION查看这个文件的 Schema，会得到一列虚假的列__dummy_col，可忽略这一列。

  • 如果指定 TVF 的 format 为 CSV The first line is empty, can not parse column numbers, 这因为无法通过该文件的第一行解析出 Schema。

更多帮助​

关于 Insert Into 使用的更多详细语法，请参阅 INSERT INTO 命令手册，也可以在 MySQL 客户端命令行下输入 HELP INSERT 获取更多帮助信息。

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