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バージョン: 3.1

STREAM LOAD

ヒント

この例では、StarRocks Basics Quick Start で紹介されている Local Climatological Data (LCD) データセットを使用しています。データをロードして、自分で例を試すことができます。

説明​

StarRocks は、HTTP ベースの Stream Load というロード方法を提供しており、ローカルファイルシステムやストリーミングデータソースからデータをロードするのに役立ちます。ロードジョブを送信すると、StarRocks はジョブを同期的に実行し、ジョブが完了した後にその結果を返します。ジョブ結果に基づいて、ジョブが成功したかどうかを判断できます。Stream Load の適用シナリオ、制限、原則、およびサポートされているデータファイル形式については、 Loading from a local file system via Stream Load を参照してください。

注意

  • Stream Load を使用して StarRocks テーブルにデータをロードした後、そのテーブルに作成されたマテリアライズドビューのデータも更新されます。
  • StarRocks テーブルにデータをロードするには、これらの StarRocks テーブルに対する INSERT 権限を持つユーザーとしてのみ可能です。INSERT 権限を持っていない場合は、 GRANT に記載された手順に従って、StarRocks クラスターに接続するために使用するユーザーに INSERT 権限を付与してください。

構文​

curl --location-trusted -u <username>:<password> -XPUT <url>
(
    data_desc
)
[opt_properties]

このトピックでは、curl を例として使用して、Stream Load を使用してデータをロードする方法を説明します。curl に加えて、他の HTTP 対応ツールや言語を使用して Stream Load を実行することもできます。ロード関連のパラメータは HTTP リクエストヘッダーフィールドに含まれています。これらのパラメータを入力する際には、次の点に注意してください。

  • このトピックで示されているように、チャンク転送エンコーディングを使用できます。チャンク転送エンコーディングを選択しない場合は、転送するコンテンツの長さを示す Content-Length ヘッダーフィールドを入力し、データの整合性を確保する必要があります。

    注意

    curl を使用して Stream Load を実行する場合、StarRocks は自動的に Content-Length ヘッダーフィールドを追加するため、手動で入力する必要はありません。

  • Expect ヘッダーフィールドを追加し、その値を 100-continue と指定する必要があります。これは、ジョブリクエストが拒否された場合に不要なデータ転送を防ぎ、リソースのオーバーヘッドを削減するのに役立ちます。

StarRocks では、いくつかのリテラルが SQL 言語によって予約キーワードとして使用されています。これらのキーワードを SQL 文で直接使用しないでください。SQL 文でそのようなキーワードを使用する場合は、バッククォート (`) で囲んでください。 Keywords を参照してください。

パラメータ​

username と password​

StarRocks クラスターに接続するために使用するアカウントのユーザー名とパスワードを指定します。これは必須のパラメータです。パスワードが設定されていないアカウントを使用する場合は、<username>: のみを入力する必要があります。

XPUT​

HTTP リクエストメソッドを指定します。これは必須のパラメータです。Stream Load は PUT メソッドのみをサポートします。

url​

StarRocks テーブルの URL を指定します。構文:

http://<fe_host>:<fe_http_port>/api/<database_name>/<table_name>/_stream_load

次の表は、URL 内のパラメータを説明しています。

パラメータ必須説明
fe_hostはいStarRocks クラスター内の FE ノードの IP アドレス。
注意
特定の BE または CN ノードにロードジョブを送信する場合は、BE または CN ノードの IP アドレスを入力する必要があります。
fe_http_portはいStarRocks クラスター内の FE ノードの HTTP ポート番号。デフォルトのポート番号は 8030 です。
注意
特定の BE または CN ノードにロードジョブを送信する場合は、BE または CN ノードの HTTP ポート番号を入力する必要があります。デフォルトのポート番号は 8030 です。
database_nameはいStarRocks テーブルが属するデータベースの名前。
table_nameはいStarRocks テーブルの名前。

注意

SHOW FRONTENDS を使用して、FE ノードの IP アドレスと HTTP ポートを表示できます。

data_desc​

ロードしたいデータファイルを説明します。data_desc ディスクリプタには、データファイルの名前、形式、カラムセパレータ、行セパレータ、宛先パーティション、および StarRocks テーブルに対するカラムマッピングを含めることができます。構文:

-T <file_path>
-H "format: CSV | JSON"
-H "column_separator: <column_separator>"
-H "row_delimiter: <row_delimiter>"
-H "columns: <column1_name>[, <column2_name>, ... ]"
-H "partitions: <partition1_name>[, <partition2_name>, ...]"
-H "temporary_partitions: <temporary_partition1_name>[, <temporary_partition2_name>, ...]"
-H "jsonpaths: [ \"<json_path1>\"[, \"<json_path2>\", ...] ]"
-H "strip_outer_array:  true | false"
-H "json_root: <json_path>"

data_desc ディスクリプタのパラメータは、共通パラメータ、CSV パラメータ、および JSON パラメータの 3 種類に分けられます。

共通パラメータ​

パラメータ必須説明
file_pathはいデータファイルの保存パス。ファイル名の拡張子を含めることができます。
formatいいえデータファイルの形式。有効な値: CSV および JSON。デフォルト値: CSV。
partitionsいいえデータファイルをロードしたいパーティション。デフォルトでは、このパラメータを指定しない場合、StarRocks はデータファイルを StarRocks テーブルのすべてのパーティションにロードします。
temporary_partitionsいいえデータファイルをロードしたい temporary partition の名前。複数の一時パーティションを指定する場合は、カンマ (,) で区切る必要があります。
columnsいいえデータファイルと StarRocks テーブル間のカラムマッピング。
データファイル内のフィールドが StarRocks テーブル内のカラムに順番にマッピングできる場合、このパラメータを指定する必要はありません。代わりに、このパラメータを使用してデータ変換を実装できます。たとえば、CSV データファイルをロードし、そのファイルが 2 つのカラムで構成されており、それらが StarRocks テーブルの id と city の 2 つのカラムに順番にマッピングできる場合、"columns: city,tmp_id, id = tmp_id * 100" と指定できます。詳細については、このトピックの「Column mapping」セクションを参照してください。

CSV パラメータ​

パラメータ必須説明
column_separatorいいえデータファイル内でフィールドを区切るために使用される文字。このパラメータを指定しない場合、このパラメータはデフォルトで \t（タブ）になります。
このパラメータで指定するカラムセパレータがデータファイルで使用されているカラムセパレータと同じであることを確認してください。
注意
CSV データの場合、カンマ (,) やタブ、パイプ (|) などの UTF-8 文字列をテキストデリミタとして使用できますが、その長さは 50 バイトを超えてはなりません。
row_delimiterいいえデータファイル内で行を区切るために使用される文字。このパラメータを指定しない場合、このパラメータはデフォルトで \n になります。
skip_headerいいえデータファイルが CSV 形式の場合、最初の数行をスキップするかどうかを指定します。タイプ: INTEGER。デフォルト値: 0。
一部の CSV 形式のデータファイルでは、最初の数行がカラム名やカラムデータ型などのメタデータを定義するために使用されます。skip_header パラメータを設定することで、StarRocks がデータロード中にデータファイルの最初の数行をスキップすることができます。たとえば、このパラメータを 1 に設定すると、StarRocks はデータロード中にデータファイルの最初の行をスキップします。
データファイルの最初の数行は、ロードコマンドで指定した行セパレータを使用して区切られている必要があります。
trim_spaceいいえデータファイルが CSV 形式の場合、カラムセパレータの前後のスペースを削除するかどうかを指定します。タイプ: BOOLEAN。デフォルト値: false。
一部のデータベースでは、データを CSV 形式のデータファイルとしてエクスポートする際に、カラムセパレータにスペースが追加されます。これらのスペースは、場所に応じて前置スペースまたは後置スペースと呼ばれます。trim_space パラメータを設定することで、StarRocks がデータロード中にこれらの不要なスペースを削除することができます。
StarRocks は、enclose で指定された文字で囲まれたフィールド内のスペース（前置スペースおよび後置スペースを含む）を削除しないことに注意してください。たとえば、次のフィールド値は、カラムセパレータとしてパイプ (|) を使用し、enclose で指定された文字としてダブルクォーテーション (") を使用しています。
|"Love StarRocks"|
|" Love StarRocks "|
| "Love StarRocks" |
trim_space を true に設定すると、StarRocks は前述のフィールド値を次のように処理します。
|"Love StarRocks"|
|" Love StarRocks "|
|"Love StarRocks"|
encloseいいえデータファイルが CSV 形式の場合、RFC4180 に従ってフィールド値を囲むために使用される文字を指定します。タイプ: シングルバイト文字。デフォルト値: NONE。最も一般的な文字はシングルクォーテーション (') とダブルクォーテーション (") です。
enclose で指定された文字で囲まれたすべての特殊文字（行セパレータやカラムセパレータを含む）は通常の記号と見なされます。StarRocks は、enclose で指定された文字として任意のシングルバイト文字を指定できるため、RFC4180 よりも柔軟です。
フィールド値に enclose で指定された文字が含まれている場合は、同じ文字を使用してその enclose で指定された文字をエスケープできます。たとえば、enclose を " に設定し、フィールド値が a "quoted" c の場合、データファイルにフィールド値を "a ""quoted"" c" として入力できます。
escapeいいえ行セパレータ、カラムセパレータ、エスケープ文字、enclose で指定された文字などのさまざまな特殊文字をエスケープするために使用される文字を指定します。これらの文字は、StarRocks によって通常の文字と見なされ、それらが存在するフィールド値の一部として解析されます。タイプ: シングルバイト文字。デフォルト値: NONE。最も一般的な文字はスラッシュ (\) で、SQL 文ではダブルスラッシュ (\\) として記述する必要があります。
注意
escape で指定された文字は、各ペアの enclose で指定された文字の内側と外側の両方に適用されます。
次の 2 つの例を示します。
  • enclose を " に設定し、escape を \ に設定した場合、StarRocks は "say \"Hello world\"" を say "Hello world" として解析します。
  • カラムセパレータがカンマ (,) の場合、escape を \ に設定すると、StarRocks は a, b\, c を 2 つの別々のフィールド値 a と b, c に解析します。

注意

  • CSV データの場合、カンマ (,) やタブ、パイプ (|) などの UTF-8 文字列をテキストデリミタとして使用できますが、その長さは 50 バイトを超えてはなりません。
  • Null 値は \N を使用して表されます。たとえば、データファイルが 3 つのカラムで構成されており、そのデータファイルのレコードが最初と 3 番目のカラムにデータを保持し、2 番目のカラムにデータがない場合、この状況では 2 番目のカラムに \N を使用して null 値を示す必要があります。つまり、レコードは a,\N,b としてコンパイルされる必要があり、a,,b ではありません。a,,b は、レコードの 2 番目のカラムが空の文字列を保持していることを示します。
  • skip_header、trim_space、enclose、および escape などの形式オプションは、v3.0 以降でサポートされています。

JSON パラメータ​

パラメータ必須説明
jsonpathsいいえJSON データファイルからロードしたいキーの名前。このパラメータは、マッチモードを使用して JSON データをロードする場合にのみ指定する必要があります。このパラメータの値は JSON 形式です。詳細は Configure column mapping for JSON data loading を参照してください。
strip_outer_arrayいいえ最外層の配列構造を削除するかどうかを指定します。有効な値: true および false。デフォルト値: false。
実際のビジネスシナリオでは、JSON データは [] で示される最外層の配列構造を持つ場合があります。このような場合、StarRocks が最外層の [] を削除し、各内部配列を別々のデータレコードとしてロードするように、このパラメータを true に設定することをお勧めします。このパラメータを false に設定すると、StarRocks は JSON データファイル全体を 1 つの配列として解析し、その配列を 1 つのデータレコードとしてロードします。
たとえば、JSON データが [ {"category" : 1, "author" : 2}, {"category" : 3, "author" : 4} ] の場合、このパラメータを true に設定すると、{"category" : 1, "author" : 2} と {"category" : 3, "author" : 4} が別々のデータレコードとして解析され、別々の StarRocks テーブル行にロードされます。
json_rootいいえJSON データファイルからロードしたい JSON データのルート要素。このパラメータは、マッチモードを使用して JSON データをロードする場合にのみ指定する必要があります。このパラメータの値は有効な JsonPath 文字列です。デフォルトでは、このパラメータの値は空であり、JSON データファイルのすべてのデータがロードされることを示します。詳細は「Load JSON data using matched mode with root element specified」セクションを参照してください。
ignore_json_sizeいいえHTTP リクエスト内の JSON 本体のサイズをチェックするかどうかを指定します。
注意
デフォルトでは、HTTP リクエスト内の JSON 本体のサイズは 100 MB を超えてはなりません。JSON 本体が 100 MB を超える場合、エラー "The size of this batch exceed the max size [104857600] of json type data data [8617627793]. Set ignore_json_size to skip check, although it may lead huge memory consuming." が報告されます。このエラーを防ぐために、HTTP リクエストヘッダーに "ignore_json_size:true" を追加して、StarRocks に JSON 本体サイズをチェックしないよう指示できます。

JSON データをロードする際には、各 JSON オブジェクトのサイズが 4 GB を超えてはならないことにも注意してください。JSON データファイル内の個々の JSON オブジェクトが 4 GB を超える場合、エラー "This parser can't support a document that big." が報告されます。

opt_properties​

ロードジョブ全体に適用されるいくつかのオプションパラメータを指定します。構文:

-H "label: <label_name>"
-H "where: <condition1>[, <condition2>, ...]"
-H "max_filter_ratio: <num>"
-H "timeout: <num>"
-H "strict_mode: true | false"
-H "timezone: <string>"
-H "load_mem_limit: <num>"
-H "merge_condition: <column_name>"

次の表は、オプションパラメータを説明しています。

パラメータ必須説明
labelいいえロードジョブのラベル。このパラメータを指定しない場合、StarRocks はロードジョブに自動的にラベルを生成します。
StarRocks は、1 つのラベルを使用してデータバッチを複数回ロードすることを許可しません。そのため、StarRocks は同じデータが繰り返しロードされるのを防ぎます。ラベルの命名規則については、 System limits を参照してください。
デフォルトでは、StarRocks は、最近 3 日間に正常に完了したロードジョブのラベルを保持します。 FE パラメータ label_keep_max_second を使用して、ラベルの保持期間を変更できます。
whereいいえStarRocks が事前処理されたデータをフィルタリングする条件。StarRocks は、WHERE 句で指定されたフィルタ条件を満たす事前処理されたデータのみをロードします。
max_filter_ratioいいえロードジョブの最大エラー許容度。エラー許容度は、ロードジョブによって要求されたすべてのデータレコードの中で、データ品質が不十分なためにフィルタリングされることができるデータレコードの最大割合です。有効な値: 0 から 1。デフォルト値: 0。
デフォルト値 0 を維持することをお勧めします。これにより、不適格なデータレコードが検出された場合、ロードジョブが失敗し、データの正確性が確保されます。
不適格なデータレコードを無視したい場合は、このパラメータを 0 より大きい値に設定できます。これにより、データファイルに不適格なデータレコードが含まれていても、ロードジョブは成功します。
注意
不適格なデータレコードには、WHERE 句によってフィルタリングされたデータレコードは含まれません。
log_rejected_record_numいいえログに記録できる不適格なデータ行の最大数を指定します。このパラメータは v3.1 以降でサポートされています。有効な値: 0、-1、および任意の非ゼロの正の整数。デフォルト値: 0。
  • 値 0 は、フィルタリングされたデータ行がログに記録されないことを指定します。
  • 値 -1 は、フィルタリングされたすべてのデータ行がログに記録されることを指定します。
  • n などの非ゼロの正の整数は、各 BE または CN でフィルタリングされた最大 n データ行がログに記録されることを指定します。
timeoutいいえロードジョブのタイムアウト期間。有効な値: 1 から 259200。単位: 秒。デフォルト値: 600。
注意 timeout パラメータに加えて、 FE パラメータ stream_load_default_timeout_second を使用して、StarRocks クラスター内のすべての Stream Load ジョブのタイムアウト期間を一元的に制御できます。timeout パラメータを指定した場合、timeout パラメータで指定されたタイムアウト期間が優先されます。timeout パラメータを指定しない場合、stream_load_default_timeout_second パラメータで指定されたタイムアウト期間が優先されます。
strict_modeいいえstrict mode を有効にするかどうかを指定します。有効な値: true および false。デフォルト値: false。値 true は strict mode を有効にすることを指定し、値 false は strict mode を無効にすることを指定します。
timezoneいいえロードジョブで使用されるタイムゾーン。デフォルト値: Asia/Shanghai。このパラメータの値は、strftime、alignment_timestamp、from_unixtime などの関数によって返される結果に影響を与えます。このパラメータで指定されたタイムゾーンは、セッションレベルのタイムゾーンです。詳細は Configure a time zone を参照してください。
load_mem_limitいいえロードジョブにプロビジョニングできる最大メモリ量。単位: バイト。デフォルトでは、ロードジョブの最大メモリサイズは 2 GB です。このパラメータの値は、各 BE または CN にプロビジョニングできる最大メモリ量を超えてはなりません。
merge_conditionいいえ更新が有効になるかどうかを判断するために使用するカラムの名前を指定します。ソースレコードから宛先レコードへの更新は、指定されたカラムでソースデータレコードが宛先データレコードよりも大きいか等しい値を持つ場合にのみ有効になります。StarRocks は v2.5 以降で条件付き更新をサポートしています。
注意
指定するカラムは主キーのカラムであってはなりません。また、条件付き更新をサポートするのは、主キーテーブルを使用するテーブルのみです。

カラムマッピング​

CSV データロードのためのカラムマッピングの設定​

データファイルのカラムが StarRocks テーブルのカラムに順番に 1 対 1 でマッピングできる場合、データファイルと StarRocks テーブル間のカラムマッピングを設定する必要はありません。

データファイルのカラムが StarRocks テーブルのカラムに順番に 1 対 1 でマッピングできない場合、columns パラメータを使用してデータファイルと StarRocks テーブル間のカラムマッピングを設定する必要があります。これには次の 2 つのユースケースが含まれます。

  • カラム数は同じだが、カラムの順序が異なる場合。また、データファイルからのデータは、StarRocks テーブルの対応するカラムにロードされる前に関数によって計算される必要はありません。

    columns パラメータでは、データファイルのカラムが配置されている順序と同じ順序で StarRocks テーブルのカラム名を指定する必要があります。

    たとえば、StarRocks テーブルは col1、col2、col3 の 3 つのカラムで構成されており、データファイルも 3 つのカラムで構成されており、StarRocks テーブルのカラム col3、col2、col1 に順番にマッピングできます。この場合、"columns: col3, col2, col1" と指定する必要があります。

  • カラム数が異なり、カラムの順序も異なる場合。また、データファイルからのデータは、StarRocks テーブルの対応するカラムにロードされる前に関数によって計算される必要があります。

    columns パラメータでは、データファイルのカラムが配置されている順序と同じ順序で StarRocks テーブルのカラム名を指定し、データを計算するために使用する関数を指定する必要があります。次の 2 つの例を示します。

    • StarRocks テーブルは col1、col2、col3 の 3 つのカラムで構成されています。データファイルは 4 つのカラムで構成されており、そのうち最初の 3 つのカラムは StarRocks テーブルのカラム col1、col2、col3 に順番にマッピングでき、4 番目のカラムは StarRocks テーブルのカラムにマッピングできません。この場合、データファイルの 4 番目のカラムに一時的な名前を指定する必要があり、その一時的な名前は StarRocks テーブルのカラム名とは異なる必要があります。たとえば、"columns: col1, col2, col3, temp" と指定し、データファイルの 4 番目のカラムを一時的に temp と名付けることができます。
    • StarRocks テーブルは year、month、day の 3 つのカラムで構成されています。データファイルは yyyy-mm-dd hh:mm:ss 形式の日付と時刻の値を格納する 1 つのカラムのみで構成されています。この場合、"columns: col, year = year(col), month=month(col), day=day(col)" と指定し、col をデータファイルのカラムの一時的な名前とし、関数 year = year(col)、month=month(col)、day=day(col) を使用してデータファイルのカラム col からデータを抽出し、対応する StarRocks テーブルのカラムにデータをロードします。たとえば、year = year(col) はデータファイルのカラム col から yyyy データを抽出し、StarRocks テーブルのカラム year にデータをロードするために使用されます。

詳細な例については、 Configure column mapping を参照してください。

JSON データロードのためのカラムマッピングの設定​

JSON ドキュメントのキーが StarRocks テーブルのカラムと同じ名前を持つ場合、シンプルモードを使用して JSON 形式のデータをロードできます。シンプルモードでは、jsonpaths パラメータを指定する必要はありません。このモードでは、JSON 形式のデータは {} で示されるオブジェクトである必要があります。たとえば、{"category": 1, "author": 2, "price": "3"} のように。この例では、category、author、price がキー名であり、これらのキーは名前によって StarRocks テーブルのカラム category、author、price に 1 対 1 でマッピングできます。

JSON ドキュメントのキーが StarRocks テーブルのカラムと異なる名前を持つ場合、マッチモードを使用して JSON 形式のデータをロードできます。マッチモードでは、jsonpaths および COLUMNS パラメータを使用して JSON ドキュメントと StarRocks テーブル間のカラムマッピングを指定する必要があります。

  • jsonpaths パラメータでは、JSON ドキュメントに配置されている順序で JSON キーを指定します。
  • COLUMNS パラメータでは、JSON キーと StarRocks テーブルのカラム間のマッピングを指定します。
    • COLUMNS パラメータで指定されたカラム名は、JSON キーに順番に 1 対 1 でマッピングされます。
    • COLUMNS パラメータで指定されたカラム名は、名前によって StarRocks テーブルのカラムに 1 対 1 でマッピングされます。

マッチモードを使用して JSON 形式のデータをロードする例については、 Load JSON data using matched mode を参照してください。

戻り値​

ロードジョブが完了すると、StarRocks はジョブ結果を JSON 形式で返します。例:

{
    "TxnId": 1003,
    "Label": "label123",
    "Status": "Success",
    "Message": "OK",
    "NumberTotalRows": 1000000,
    "NumberLoadedRows": 999999,
    "NumberFilteredRows": 1,
    "NumberUnselectedRows": 0,
    "LoadBytes": 40888898,
    "LoadTimeMs": 2144,
    "BeginTxnTimeMs": 0,
    "StreamLoadPlanTimeMs": 1,
    "ReadDataTimeMs": 0,
    "WriteDataTimeMs": 11,
    "CommitAndPublishTimeMs": 16,
}

次の表は、返されたジョブ結果のパラメータを説明しています。

パラメータ説明
TxnIdロードジョブのトランザクション ID。
Labelロードジョブのラベル。
Statusロードされたデータの最終ステータス。
  • Success: データが正常にロードされ、クエリ可能です。
  • Publish Timeout: ロードジョブは正常に送信されましたが、データはまだクエリできません。データを再ロードする必要はありません。
  • Label Already Exists: ロードジョブのラベルが他のロードジョブで使用されています。データは正常にロードされたか、ロード中である可能性があります。
  • Fail: データのロードに失敗しました。ロードジョブを再試行できます。
Messageロードジョブのステータス。ロードジョブが失敗した場合、詳細な失敗原因が返されます。
NumberTotalRows読み取られたデータレコードの総数。
NumberLoadedRows正常にロードされたデータレコードの総数。このパラメータは、Status の値が Success の場合にのみ有効です。
NumberFilteredRowsデータ品質が不十分なためにフィルタリングされたデータレコードの数。
NumberUnselectedRowsWHERE 句によってフィルタリングされたデータレコードの数。
LoadBytesロードされたデータの量。単位: バイト。
LoadTimeMsロードジョブにかかる時間。単位: ミリ秒。
BeginTxnTimeMsロードジョブのトランザクションを実行するのにかかる時間。
StreamLoadPlanTimeMsロードジョブの実行計画を生成するのにかかる時間。
ReadDataTimeMsロードジョブのデータを読み取るのにかかる時間。
WriteDataTimeMsロードジョブのデータを書き込むのにかかる時間。
CommitAndPublishTimeMsロードジョブのデータをコミットして公開するのにかかる時間。

ロードジョブが失敗した場合、StarRocks は ErrorURL も返します。例:

{"ErrorURL": "http://172.26.195.68:8045/api/_load_error_log?file=error_log_3a4eb8421f0878a6_9a54df29fd9206be"}

ErrorURL は、フィルタリングされた不適格なデータレコードの詳細を取得できる URL を提供します。ロードジョブを送信する際に設定されるオプションパラメータ log_rejected_record_num を使用して、ログに記録できる不適格なデータ行の最大数を指定できます。

curl "url" を実行して、フィルタリングされた不適格なデータレコードの詳細を直接表示できます。また、wget "url" を実行して、これらのデータレコードの詳細をエクスポートすることもできます。

wget http://172.26.195.68:8045/api/_load_error_log?file=error_log_3a4eb8421f0878a6_9a54df29fd9206be

エクスポートされたデータレコードの詳細は、_load_error_log?file=error_log_3a4eb8421f0878a6_9a54df29fd9206be のような名前のローカルファイルに保存されます。cat コマンドを使用してファイルを表示できます。

その後、ロードジョブの設定を調整し、ロードジョブを再送信できます。

例​

CSV データのロード​

このセクションでは、さまざまなロード要件を満たすために、さまざまなパラメータ設定と組み合わせを使用する方法を説明します。

タイムアウト期間の設定​

StarRocks データベース test_db には、table1 という名前のテーブルがあります。このテーブルは、順番に col1、col2、col3 の 3 つのカラムで構成されています。

データファイル example1.csv も、table1 の col1、col2、col3 に順番にマッピングできる 3 つのカラムで構成されています。

example1.csv のすべてのデータを 100 秒以内に table1 にロードしたい場合、次のコマンドを実行します。

curl --location-trusted -u <username>:<password> -H "label:label1" \
    -H "Expect:100-continue" \
    -H "timeout:100" \
    -H "max_filter_ratio:0.2" \
    -T example1.csv -XPUT \
    http://<fe_host>:<fe_http_port>/api/test_db/table1/_stream_load

エラー許容度の設定​

StarRocks データベース test_db には、table2 という名前のテーブルがあります。このテーブルは、順番に col1、col2、col3 の 3 つのカラムで構成されています。

データファイル example2.csv も、table2 の col1、col2、col3 に順番にマッピングできる 3 つのカラムで構成されています。

example2.csv のすべてのデータを最大エラー許容度 0.2 で table2 にロードしたい場合、次のコマンドを実行します。

curl --location-trusted -u <username>:<password> -H "label:label2" \
    -H "Expect:100-continue" \
    -H "max_filter_ratio:0.2" \
    -T example2.csv -XPUT \
    http://<fe_host>:<fe_http_port>/api/test_db/table2/_stream_load

カラムマッピングの設定​

StarRocks データベース test_db には、table3 という名前のテーブルがあります。このテーブルは、順番に col1、col2、col3 の 3 つのカラムで構成されています。

データファイル example3.csv も、table3 の col2、col1、col3 に順番にマッピングできる 3 つのカラムで構成されています。

example3.csv のすべてのデータを table3 にロードしたい場合、次のコマンドを実行します。

curl --location-trusted -u <username>:<password>  -H "label:label3" \
    -H "Expect:100-continue" \
    -H "columns: col2, col1, col3" \
    -T example3.csv -XPUT \
    http://<fe_host>:<fe_http_port>/api/test_db/table3/_stream_load

注意

前述の例では、example3.csv のカラムは table3 のカラムと同じ順序でマッピングできません。そのため、columns パラメータを使用して example3.csv と table3 間のカラムマッピングを設定する必要があります。

フィルタ条件の設定​

StarRocks データベース test_db には、table4 という名前のテーブルがあります。このテーブルは、順番に col1、col2、col3 の 3 つのカラムで構成されています。

データファイル example4.csv も、table4 の col1、col2、col3 に順番にマッピングできる 3 つのカラムで構成されています。

example4.csv の最初のカラムの値が 20180601 に等しいデータレコードのみを table4 にロードしたい場合、次のコマンドを実行します。

curl --location-trusted -u <username>:<password> -H "label:label4" \
    -H "Expect:100-continue" \
    -H "columns: col1, col2, col3"\
    -H "where: col1 = 20180601" \
    -T example4.csv -XPUT \
    http://<fe_host>:<fe_http_port>/api/test_db/table4/_stream_load

注意

前述の例では、example4.csv と table4 は同じ数のカラムを持ち、順番にマッピングできますが、WHERE 句を使用してカラムベースのフィルタ条件を指定する必要があります。そのため、columns パラメータを使用して example4.csv のカラムに一時的な名前を定義する必要があります。

宛先パーティションの設定​

StarRocks データベース test_db には、table5 という名前のテーブルがあります。このテーブルは、順番に col1、col2、col3 の 3 つのカラムで構成されています。

データファイル example5.csv も、table5 の col1、col2、col3 に順番にマッピングできる 3 つのカラムで構成されています。

example5.csv のすべてのデータを table5 のパーティション p1 および p2 にロードしたい場合、次のコマンドを実行します。

curl --location-trusted -u <username>:<password>  -H "label:label5" \
    -H "Expect:100-continue" \
    -H "partitions: p1, p2" \
    -T example5.csv -XPUT \
    http://<fe_host>:<fe_http_port>/api/test_db/table5/_stream_load

strict mode とタイムゾーンの設定​

StarRocks データベース test_db には、table6 という名前のテーブルがあります。このテーブルは、順番に col1、col2、col3 の 3 つのカラムで構成されています。

データファイル example6.csv も、table6 の col1、col2、col3 に順番にマッピングできる 3 つのカラムで構成されています。

example6.csv のすべてのデータを strict mode とタイムゾーン Africa/Abidjan を使用して table6 にロードしたい場合、次のコマンドを実行します。

curl --location-trusted -u <username>:<password> \
    -H "Expect:100-continue" \
    -H "strict_mode: true" \
    -H "timezone: Africa/Abidjan" \
    -T example6.csv -XPUT \
    http://<fe_host>:<fe_http_port>/api/test_db/table6/_stream_load

HLL 型カラムを含むテーブルへのデータロード​

StarRocks データベース test_db には、table7 という名前のテーブルがあります。このテーブルは、順番に col1 と col2 の 2 つの HLL 型カラムで構成されています。

データファイル example7.csv も、2 つのカラムで構成されており、そのうちの 1 つ目のカラムは table7 の col1 にマッピングでき、2 つ目のカラムは table7 のカラムにマッピングできません。example7.csv の 1 つ目のカラムの値は、table7 の col1 にロードされる前に関数を使用して HLL 型データに変換できます。

example7.csv から table7 にデータをロードしたい場合、次のコマンドを実行します。

curl --location-trusted -u <username>:<password> \
    -H "Expect:100-continue" \
    -H "columns: temp1, temp2, col1=hll_hash(temp1), col2=hll_empty()" \
    -T example7.csv -XPUT \
    http://<fe_host>:<fe_http_port>/api/test_db/table7/_stream_load

注意

前述の例では、example7.csv の 2 つのカラムは columns パラメータを使用して順番に temp1 と temp2 と名付けられています。その後、関数を使用してデータを変換します。

  • hll_hash 関数は、example7.csv の temp1 の値を HLL 型データに変換し、example7.csv の temp1 を table7 の col1 にマッピングします。

  • hll_empty 関数は、指定されたデフォルト値を table7 の col2 に埋め込むために使用されます。

関数 hll_hash および hll_empty の使用方法については、 hll_hash および hll_empty を参照してください。

BITMAP 型カラムを含むテーブルへのデータロード​

StarRocks データベース test_db には、table8 という名前のテーブルがあります。このテーブルは、順番に col1 と col2 の 2 つの BITMAP 型カラムで構成されています。

データファイル example8.csv も、2 つのカラムで構成されており、そのうちの 1 つ目のカラムは table8 の col1 にマッピングでき、2 つ目のカラムは table8 のカラムにマッピングできません。example8.csv の 1 つ目のカラムの値は、table8 の col1 にロードされる前に関数を使用して変換できます。

example8.csv から table8 にデータをロードしたい場合、次のコマンドを実行します。

curl --location-trusted -u <username>:<password> \
    -H "Expect:100-continue" \
    -H "columns: temp1, temp2, col1=to_bitmap(temp1), col2=bitmap_empty()" \
    -T example8.csv -XPUT \
    http://<fe_host>:<fe_http_port>/api/test_db/table8/_stream_load

注意

前述の例では、example8.csv の 2 つのカラムは columns パラメータを使用して順番に temp1 と temp2 と名付けられています。その後、関数を使用してデータを変換します。

  • to_bitmap 関数は、example8.csv の temp1 の値を BITMAP 型データに変換し、example8.csv の temp1 を table8 の col1 にマッピングします。

  • bitmap_empty 関数は、指定されたデフォルト値を table8 の col2 に埋め込むために使用されます。

関数 to_bitmap および bitmap_empty の使用方法については、 to_bitmap および bitmap_empty を参照してください。

skip_header、trim_space、enclose、および escape の設定​

StarRocks データベース test_db には、table9 という名前のテーブルがあります。このテーブルは、順番に col1、col2、col3 の 3 つのカラムで構成されています。

データファイル example9.csv も、table13 の col2、col1、col3 に順番にマッピングされる 3 つのカラムで構成されています。

example9.csv の最初の 5 行をスキップし、カラムセパレータの前後のスペースを削除し、enclose を \ に設定し、escape を \ に設定して table9 にすべてのデータをロードしたい場合、次のコマンドを実行します。

curl --location-trusted -u <username>:<password> -H "label:3875" \
    -H "Expect:100-continue" \
    -H "trim_space: true" -H "skip_header: 5" \
    -H "column_separator:," -H "enclose:\"" -H "escape:\\" \
    -H "columns: col2, col1, col3" \
    -T example9.csv -XPUT \
    http://<fe_host>:<fe_http_port>/api/test_db/tbl9/_stream_load

JSON データのロード​

このセクションでは、JSON データをロードする際に注意すべきパラメータ設定について説明します。

StarRocks データベース test_db には、次のスキーマを持つ tbl1 という名前のテーブルがあります。

`category` varchar(512) NULL COMMENT "",`author` varchar(512) NULL COMMENT "",`title` varchar(512) NULL COMMENT "",`price` double NULL COMMENT ""

シンプルモードを使用した JSON データのロード​

データファイル example1.json が次のデータで構成されているとします。

{"category":"C++","author":"avc","title":"C++ primer","price":895}

example1.json のすべてのデータを tbl1 にロードするには、次のコマンドを実行します。

curl --location-trusted -u <username>:<password> -H "label:label6" \
    -H "Expect:100-continue" \
    -H "format: json" \
    -T example1.json -XPUT \
    http://<fe_host>:<fe_http_port>/api/test_db/tbl1/_stream_load

注意

前述の例では、columns および jsonpaths パラメータは指定されていません。そのため、example1.json のキーは名前によって tbl1 のカラムにマッピングされます。

スループットを向上させるために、Stream Load は複数のデータレコードを一度にロードすることをサポートしています。例:

[{"category":"C++","author":"avc","title":"C++ primer","price":89.5},{"category":"Java","author":"avc","title":"Effective Java","price":95},{"category":"Linux","author":"avc","title":"Linux kernel","price":195}]

マッチモードを使用した JSON データのロード​

StarRocks は、次の手順で JSON データをマッチングおよび処理します。

  1. (オプション) strip_outer_array パラメータ設定に従って最外層の配列構造を削除します。

    注意

    このステップは、JSON データの最外層が [] で示される配列構造である場合にのみ実行されます。strip_outer_array を true に設定する必要があります。

  2. (オプション) json_root パラメータ設定に従って JSON データのルート要素をマッチングします。

    注意

    このステップは、JSON データにルート要素がある場合にのみ実行されます。json_root パラメータを使用してルート要素を指定する必要があります。

  3. jsonpaths パラメータ設定に従って指定された JSON データを抽出します。

ルート要素を指定せずにマッチモードを使用して JSON データをロード​

データファイル example2.json が次のデータで構成されているとします。

[{"category":"xuxb111","author":"1avc","title":"SayingsoftheCentury","price":895},{"category":"xuxb222","author":"2avc","title":"SayingsoftheCentury","price":895},{"category":"xuxb333","author":"3avc","title":"SayingsoftheCentury","price":895}]

example2.json から category、author、price のみをロードするには、次のコマンドを実行します。

curl --location-trusted -u <username>:<password> -H "label:label7" \
    -H "Expect:100-continue" \
    -H "format: json" \
    -H "strip_outer_array: true" \
    -H "jsonpaths: [\"$.category\",\"$.price\",\"$.author\"]" \
    -H "columns: category, price, author" \
    -T example2.json -XPUT \
    http://<fe_host>:<fe_http_port>/api/test_db/tbl1/_stream_load

注意

前述の例では、JSON データの最外層が [] で示される配列構造です。配列構造は、各データレコードを表す複数の JSON オブジェクトで構成されています。そのため、最外層の配列構造を削除するために strip_outer_array を true に設定する必要があります。ロードしたくないキー title はロード中に無視されます。

ルート要素を指定してマッチモードを使用して JSON データをロード​

データファイル example3.json が次のデータで構成されているとします。

{"id": 10001,"RECORDS":[{"category":"11","title":"SayingsoftheCentury","price":895,"timestamp":1589191587},{"category":"22","author":"2avc","price":895,"timestamp":1589191487},{"category":"33","author":"3avc","title":"SayingsoftheCentury","timestamp":1589191387}],"comments": ["3 records", "there will be 3 rows"]}

example3.json から category、author、price のみをロードするには、次のコマンドを実行します。

curl --location-trusted -u <username>:<password> \
    -H "Expect:100-continue" \
    -H "format: json" \
    -H "json_root: $.RECORDS" \
    -H "strip_outer_array: true" \
    -H "jsonpaths: [\"$.category\",\"$.price\",\"$.author\"]" \
    -H "columns: category, price, author" -H "label:label8" \
    -T example3.json -XPUT \
    http://<fe_host>:<fe_http_port>/api/test_db/tbl1/_stream_load

注意

前述の例では、JSON データの最外層が [] で示される配列構造です。配列構造は、各データレコードを表す複数の JSON オブジェクトで構成されています。そのため、最外層の配列構造を削除するために strip_outer_array を true に設定する必要があります。ロードしたくないキー title と timestamp はロード中に無視されます。さらに、json_root パラメータは JSON データのルート要素である配列を指定するために使用されます。