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news 2025/7/11 16:03:47

扁平化设计网站代码,竞价点击软件排名,做蛋糕的企业网站,小程序嵌套wordpressINSERT INTO VALUES 语句支持将 SQL 中的值导入到 Doris 的表中。INSERT INTO VALUES 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 VALUES 可以保证导入任务的原子性，要么全部导入成功，要么…

INSERT INTO VALUES 语句支持将 SQL 中的值导入到 Doris 的表中。INSERT INTO VALUES 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 VALUES 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。

使用场景

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。
并发的 INSERT INTO VALUES 的性能会受到 commit 阶段的瓶颈限制。导入数据量较大时，可以打开 group commit 达到更高的性能。

基本原理

在使用 INSERT INTO VALUES 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 VALUES 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 VALUES 提交导入作业。

详细语法可以参见 INSERT INTO。

前置检查

INSERT INTO VALUES 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

创建源表

CREATE TABLE testdb.test_table(user_id            BIGINT       NOT NULL COMMENT "user id",name               VARCHAR(20)           COMMENT "name",age                INT                   COMMENT "age"
)
DUPLICATE KEY(user_id)
DISTRIBUTED BY HASH(user_id) BUCKETS 10;

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 VALUES 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_26eebc33411f441c_b2b286730d495e2c', 'status':'VISIBLE', 'txnId':'61071'}

查看导入数据

MySQL> SELECT COUNT(*) FROM testdb.test_table;
+----------+
| count(*) |
+----------+
|        5 |
+----------+
1 row in set (0.179 sec)

查看导入作业

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

mysql> SHOW LOAD FROM testdb\G
*************************** 1. row ***************************JobId: 77172Label: label_26eebc33411f441c_b2b286730d495e2cState: FINISHEDProgress: Unknown id: 77172Type: INSERTEtlInfo: NULLTaskInfo: cluster:N/A; timeout(s):14400; max_filter_ratio:0.0ErrorMsg: NULLCreateTime: 2024-11-20 16:44:08EtlStartTime: 2024-11-20 16:44:08EtlFinishTime: 2024-11-20 16:44:08LoadStartTime: 2024-11-20 16:44:08
LoadFinishTime: 2024-11-20 16:44:08URL: JobDetails: {"Unfinished backends":{},"ScannedRows":0,"TaskNumber":0,"LoadBytes":0,"All backends":{},"FileNumber":0,"FileSize":0}TransactionId: 61071ErrorTablets: {}User: rootComment: 
1 row in set (0.00 sec)

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 VALUES 作业。

参考手册

导入命令

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 VALUES 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 VALUES 遇到不合格数据时导入会失败。如果设置为 false，INSERT INTO VALUES 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：2.1.4 版本及以前，INSERT INTO VALUES 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。

insert_max_filter_ratio

默认值：1.0
参数描述：自 2.1.5 版本。仅当 enable_insert_strict 值为 false 时生效。用于控制 INSERT INTO VALUES 时的错误容忍率。默认为 1.0 表示容忍所有错误。可以取值 0 ~ 1 之间的小数。表示当错误行数超过该比例后，INSERT 任务会失败。

导入返回值

INSERT INTO VALUES 是一个 SQL 语句，其返回结果会包含一个 JSON 字符串。

其中的参数如下表说明：

参数名称	说明
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
TxnId	导入事务的 ID

INSERT 执行成功

mysql> INSERT INTO test_table (user_id, name, age) VALUES (1, "Emily", 25), (2, "Benjamin", 35), (3, "Olivia", 28), (NULL, "Alexander", 60), (5, "Ava", 17);
Query OK, 5 rows affected (0.05 sec)
{'label':'label_26eebc33411f441c_b2b286730d495e2c', 'status':'VISIBLE', 'txnId':'61071'}

其中 Query OK 表示执行成功。5 rows affected 表示总共有 5 行数据被导入。

INSERT 执行成功但是有 warning

mysql> INSERT INTO test_table (user_id, name, age) VALUES (1, "Emily", 25), (2, "Benjamin", 35), (3, "Olivia", 28), (NULL, "Alexander", 60), (5, "Ava", 17);
Query OK, 4 rows affected, 1 warning (0.04 sec)
{'label':'label_a8d99ae931194d2b_93357aac59981a18', 'status':'VISIBLE', 'txnId':'61068'}

其中 Query OK 表示执行成功。4 rows affected 表示总共有 4 行数据被导入。1 warnings 表示被过滤了 1 行。

当需要查看被过滤的行时，用户可以通过 SHOW LOAD语句。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。

mysql> SHOW LOAD WHERE label="label_a8d99ae931194d2b_93357aac59981a18"\G
*************************** 1. row ***************************JobId: 77158Label: label_a8d99ae931194d2b_93357aac59981a18State: FINISHEDProgress: Unknown id: 77158Type: INSERTEtlInfo: NULLTaskInfo: cluster:N/A; timeout(s):14400; max_filter_ratio:0.0ErrorMsg: NULLCreateTime: 2024-11-20 16:35:40EtlStartTime: 2024-11-20 16:35:40EtlFinishTime: 2024-11-20 16:35:40LoadStartTime: 2024-11-20 16:35:40
LoadFinishTime: 2024-11-20 16:35:40URL: http://10.16.10.7:8743/api/_load_error_log?file=__shard_18/error_log_insert_stmt_a8d99ae931194d2b-93357aac59981a19_a8d99ae931194d2b_93357aac59981a19JobDetails: {"Unfinished backends":{},"ScannedRows":0,"TaskNumber":0,"LoadBytes":0,"All backends":{},"FileNumber":0,"FileSize":0}TransactionId: 61068ErrorTablets: {}User: rootComment: 
1 row in set (0.00 sec)

INSERT 执行成功但是 status 是 committed

mysql> INSERT INTO test_table (user_id, name, age) VALUES (1, "Emily", 25), (2, "Benjamin", 35), (3, "Olivia", 28), (4, "Alexander", 60), (5, "Ava", 17);
Query OK, 5 rows affected (0.04 sec)
{'label':'label_78bf5396d9594d4d_a8d9a914af40f73d', 'status':'COMMITTED', 'txnId':'61074'}

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。当返回结果中的 TransactionStatus 列变成 VISIBLE 时代表数据可见。

mysql> SHOW TRANSACTION WHERE id=61074\G
*************************** 1. row ***************************TransactionId: 61074Label: label_78bf5396d9594d4d_a8d9a914af40f73dCoordinator: FE: 10.16.10.7TransactionStatus: VISIBLELoadJobSourceType: INSERT_STREAMINGPrepareTime: 2024-11-20 16:51:54PreCommitTime: NULLCommitTime: 2024-11-20 16:51:54PublishTime: 2024-11-20 16:51:54FinishTime: 2024-11-20 16:51:54Reason: 
ErrorReplicasCount: 0ListenerId: -1TimeoutMs: 14400000ErrMsg: 
1 row in set (0.00 sec)

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 test_table (user_id, name, age) VALUES (1, "Emily", 25), (2, "Benjamin", 35), (3, "Olivia", 28), (NULL, "Alexander", 60), (5, "Ava", 17);
ERROR 1105 (HY000): errCode = 2, detailMessage = Insert has too many filtered data 1/5 insert_max_filter_ratio is 0.100000. url: http://10.16.10.7:8747/api/_load_error_log?file=__shard_22/error_log_insert_stmt_5fafe6663e1a45e0-a666c1722ffc8c55_5fafe6663e1a45e0_a666c1722ffc8c55

其中 ERROR 1105 (HY000): errCode = 2, detailMessage = Insert has too many filtered data 1/5 insert_max_filter_ratio is 0.100000. 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 VALUES 通常用于测试和演示，不建议用于导入大量数据的场景。

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：

mysql> SHOW LOAD WARNINGS ON "http://10.16.10.7:8743/api/_load_error_log?file=__shard_18/error_log_insert_stmt_a8d99ae931194d2b-93357aac59981a19_a8d99ae931194d2b_93357aac59981a19"\G
*************************** 1. row ***************************JobId: -1Label: NULL
ErrorMsgDetail: Reason: column_name[user_id], null value for not null column, type=BIGINT. src line []; 
1 row in set (0.00 sec)

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。

查看全文

http://www.zhongyajixie.com/news/18766.html