バージョン: 3.2

MinIO からのデータロード

StarRocks は、MinIO からデータをロードするために次のオプションを提供しています。

INSERT+FILES() を使用した同期ロード
Broker Load を使用した非同期ロード

これらのオプションにはそれぞれの利点があり、以下のセクションで詳しく説明します。

ほとんどの場合、使用が簡単な INSERT+FILES() メソッドを推奨します。

ただし、INSERT+FILES() メソッドは現在、Parquet および ORC ファイル形式のみをサポートしています。そのため、CSV などの他のファイル形式のデータをロードする必要がある場合や、データロード中に DELETE などのデータ変更を行う場合は、Broker Load を利用できます。

始める前に

ソースデータの準備

StarRocks にロードしたいソースデータが MinIO バケットに適切に保存されていることを確認してください。また、データとデータベースがどこにあるかを考慮することも重要です。バケットと StarRocks クラスターが同じ地域にある場合、データ転送コストが大幅に低くなります。

このトピックでは、サンプルデータセットを提供します。curl を使用してダウンロードできます。

curl -O https://starrocks-examples.s3.amazonaws.com/user_behavior_ten_million_rows.parquet

Parquet ファイルを MinIO システムにロードし、バケット名をメモしてください。このガイドの例では、バケット名を /starrocks としています。

権限の確認

You can load data into StarRocks tables only as a user who has the INSERT privilege on those StarRocks tables. If you do not have the INSERT privilege, follow the instructions provided in GRANT to grant the INSERT privilege to the user that you use to connect to your StarRocks cluster. The syntax is GRANT INSERT ON TABLE <table_name> IN DATABASE <database_name> TO { ROLE <role_name> | USER <user_identity>}.

接続情報の収集

簡単に言うと、MinIO Access Key 認証を使用するには、次の情報を収集する必要があります。

データを保存しているバケット
バケット内の特定のオブジェクトにアクセスする場合のオブジェクトキー（オブジェクト名）
MinIO エンドポイント
アクセス資格情報として使用されるアクセスキーとシークレットキー

MinIO access key

INSERT+FILES() の使用

このメソッドは v3.1 以降で利用可能で、現在は Parquet および ORC ファイル形式のみをサポートしています。

INSERT+FILES() の利点

FILES() は、指定したパス関連のプロパティに基づいてクラウドストレージに保存されたファイルを読み取り、ファイル内のデータのテーブルスキーマを推測し、ファイルからデータをデータ行として返すことができます。

FILES() を使用すると、次のことが可能です。

SELECT を使用して MinIO から直接データをクエリする。
CREATE TABLE AS SELECT (CTAS) を使用してテーブルを作成し、ロードする。
INSERT を使用して既存のテーブルにデータをロードする。

典型的な例

SELECT を使用して MinIO から直接クエリする

SELECT+FILES() を使用して MinIO から直接クエリすることで、テーブルを作成する前にデータセットの内容をプレビューできます。例えば：

データを保存せずにデータセットをプレビューする。
最小値と最大値をクエリし、使用するデータ型を決定する。
NULL 値を確認する。

以下の例は、以前に MinIO システムに追加したサンプルデータセットをクエリします。

ヒント

コマンドのハイライトされたセクションには、変更が必要な設定が含まれています。

MinIO システムに合わせて endpoint と path を設定します。
MinIO システムが SSL を使用している場合は、enable_ssl を true に設定します。
MinIO アクセスキーとシークレットキーを AAA と BBB に置き換えます。

SELECT * FROM FILES
(
    "aws.s3.endpoint" = "http://minio:9000",
    "path" = "s3://starrocks/user_behavior_ten_million_rows.parquet",
    "aws.s3.enable_ssl" = "false",
    "aws.s3.access_key" = "AAAAAAAAAAAAAAAAAAAA",
    "aws.s3.secret_key" = "BBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBB",
    "format" = "parquet",
    "aws.s3.use_aws_sdk_default_behavior" = "false",
    "aws.s3.use_instance_profile" = "false",
    "aws.s3.enable_path_style_access" = "true"
)
LIMIT 3;

システムは次のクエリ結果を返します。

+--------+---------+------------+--------------+---------------------+
| UserID | ItemID  | CategoryID | BehaviorType | Timestamp           |
+--------+---------+------------+--------------+---------------------+
| 543711 |  829192 |    2355072 | pv           | 2017-11-27 08:22:37 |
| 543711 | 2056618 |    3645362 | pv           | 2017-11-27 10:16:46 |
| 543711 | 1165492 |    3645362 | pv           | 2017-11-27 10:17:00 |
+--------+---------+------------+--------------+---------------------+
3 rows in set (0.41 sec)

備考

上記で返された列名は、Parquet ファイルによって提供されています。

CTAS を使用してテーブルを作成し、ロードする

これは前の例の続きです。前のクエリは CREATE TABLE AS SELECT (CTAS) にラップされ、スキーマ推測を使用してテーブル作成を自動化します。これは、StarRocks がテーブルスキーマを推測し、必要なテーブルを作成し、データをテーブルにロードすることを意味します。Parquet ファイルを使用する場合、Parquet 形式には列名が含まれているため、FILES() テーブル関数を使用する際にテーブルを作成するための列名と型は必要ありません。

注記

スキーマ推測を使用する場合の CREATE TABLE の構文では、レプリカの数を設定することはできませんので、テーブルを作成する前に設定してください。以下の例は、1 つのレプリカを持つシステムの例です。

ADMIN SET FRONTEND CONFIG ('default_replication_num' = '1');

データベースを作成し、切り替えます。

CREATE DATABASE IF NOT EXISTS mydatabase;
USE mydatabase;

CTAS を使用してテーブルを作成し、以前に MinIO システムに追加したサンプルデータセットのデータをロードします。

ヒント

コマンドのハイライトされたセクションには、変更が必要な設定が含まれています。

MinIO システムに合わせて endpoint と path を設定します。
MinIO システムが SSL を使用している場合は、enable_ssl を true に設定します。
MinIO アクセスキーとシークレットキーを AAA と BBB に置き換えます。

CREATE TABLE user_behavior_inferred AS
SELECT * FROM FILES
(
    "aws.s3.endpoint" = "http://minio:9000",
    "path" = "s3://starrocks/user_behavior_ten_million_rows.parquet",
    "aws.s3.enable_ssl" = "false",
    "aws.s3.access_key" = "AAAAAAAAAAAAAAAAAAAA",
    "aws.s3.secret_key" = "BBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBB",
    "format" = "parquet",
    "aws.s3.use_aws_sdk_default_behavior" = "false",
    "aws.s3.use_instance_profile" = "false",
    "aws.s3.enable_path_style_access" = "true"
);

Query OK, 10000000 rows affected (3.17 sec)
{'label':'insert_a5da3ff5-9ee4-11ee-90b0-02420a060004', 'status':'VISIBLE', 'txnId':'17'}

テーブルを作成した後、DESCRIBE を使用してそのスキーマを表示できます。

DESCRIBE user_behavior_inferred;

システムは次のクエリ結果を返します。

+--------------+------------------+------+-------+---------+-------+
| Field        | Type             | Null | Key   | Default | Extra |
+--------------+------------------+------+-------+---------+-------+
| UserID       | bigint           | YES  | true  | NULL    |       |
| ItemID       | bigint           | YES  | true  | NULL    |       |
| CategoryID   | bigint           | YES  | true  | NULL    |       |
| BehaviorType | varchar(1048576) | YES  | false | NULL    |       |
| Timestamp    | varchar(1048576) | YES  | false | NULL    |       |
+--------------+------------------+------+-------+---------+-------+

テーブルをクエリして、データがロードされていることを確認します。例：

SELECT * from user_behavior_inferred LIMIT 3;

次のクエリ結果が返され、データが正常にロードされたことを示しています。

+--------+--------+------------+--------------+---------------------+
| UserID | ItemID | CategoryID | BehaviorType | Timestamp           |
+--------+--------+------------+--------------+---------------------+
|     58 | 158350 |    2355072 | pv           | 2017-11-27 13:06:51 |
|     58 | 158590 |    3194735 | pv           | 2017-11-27 02:21:04 |
|     58 | 215073 |    3002561 | pv           | 2017-11-30 10:55:42 |
+--------+--------+------------+--------------+---------------------+

INSERT を使用して既存のテーブルにロードする

挿入するテーブルをカスタマイズしたい場合があります。例えば：

列データ型、NULL 許可設定、またはデフォルト値
キーの種類と列
データのパーティショニングとバケッティング

ヒント

最も効率的なテーブル構造を作成するには、データの使用方法と列の内容に関する知識が必要です。このトピックではテーブル設計については扱いません。テーブル設計についての情報は Table types を参照してください。

この例では、テーブルがどのようにクエリされるか、Parquet ファイル内のデータに関する知識に基づいてテーブルを作成しています。Parquet ファイル内のデータに関する知識は、MinIO でファイルを直接クエリすることで得られます。

MinIO でのデータセットのクエリにより、Timestamp 列が datetime データ型に一致するデータを含んでいることが示されているため、以下の DDL で列型が指定されています。
MinIO でデータをクエリすることで、データセットに NULL 値がないことがわかるため、DDL ではどの列も NULL 許可として設定されていません。
予想されるクエリの種類に基づいて、ソートキーとバケッティング列は UserID 列に設定されています。このデータに対するユースケースによっては、ソートキーとして UserID の代わりに ItemID を使用することを決定するかもしれません。

データベースを作成し、切り替えます。

CREATE DATABASE IF NOT EXISTS mydatabase;
USE mydatabase;

手動でテーブルを作成します（MinIO からロードしたい Parquet ファイルと同じスキーマを持つことをお勧めします）。

CREATE TABLE user_behavior_declared
(
    UserID int(11) NOT NULL,
    ItemID int(11) NOT NULL,
    CategoryID int(11) NOT NULL,
    BehaviorType varchar(65533) NOT NULL,
    Timestamp datetime NOT NULL
)
ENGINE = OLAP 
DUPLICATE KEY(UserID)
DISTRIBUTED BY HASH(UserID)
PROPERTIES
(
    'replication_num' = '1'
);

スキーマを表示して、FILES() テーブル関数によって生成された推測スキーマと比較できるようにします。

DESCRIBE user_behavior_declared;

+--------------+----------------+------+-------+---------+-------+
| Field        | Type           | Null | Key   | Default | Extra |
+--------------+----------------+------+-------+---------+-------+
| UserID       | int            | NO   | true  | NULL    |       |
| ItemID       | int            | NO   | false | NULL    |       |
| CategoryID   | int            | NO   | false | NULL    |       |
| BehaviorType | varchar(65533) | NO   | false | NULL    |       |
| Timestamp    | datetime       | NO   | false | NULL    |       |
+--------------+----------------+------+-------+---------+-------+
5 rows in set (0.00 sec)

ヒント

先ほど作成したスキーマと、FILES() テーブル関数を使用して以前に推測されたスキーマを比較してください。以下を確認してください。

データ型
NULL 許可
キーフィールド

宛先テーブルのスキーマをよりよく制御し、クエリパフォーマンスを向上させるために、運用環境では手動でテーブルスキーマを指定することをお勧めします。タイムスタンプフィールドに datetime データ型を使用することは、varchar を使用するよりも効率的です。

テーブルを作成した後、INSERT INTO SELECT FROM FILES() を使用してロードできます。

ヒント

コマンドのハイライトされたセクションには、変更が必要な設定が含まれています。

MinIO システムに合わせて endpoint と path を設定します。
MinIO システムが SSL を使用している場合は、enable_ssl を true に設定します。
MinIO アクセスキーとシークレットキーを AAA と BBB に置き換えます。

INSERT INTO user_behavior_declared
SELECT * FROM FILES
(
    "aws.s3.endpoint" = "http://minio:9000",
    "path" = "s3://starrocks/user_behavior_ten_million_rows.parquet",
    "aws.s3.enable_ssl" = "false",
    "aws.s3.access_key" = "AAAAAAAAAAAAAAAAAAAA",
    "aws.s3.secret_key" = "BBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBB",
    "format" = "parquet",
    "aws.s3.use_aws_sdk_default_behavior" = "false",
    "aws.s3.use_instance_profile" = "false",
    "aws.s3.enable_path_style_access" = "true"
);

ロードが完了したら、テーブルをクエリしてデータがロードされていることを確認できます。例：

SELECT * from user_behavior_declared LIMIT 3;

次のクエリ結果が返され、データが正常にロードされたことを示しています。

+--------+---------+------------+--------------+---------------------+
| UserID | ItemID  | CategoryID | BehaviorType | Timestamp           |
+--------+---------+------------+--------------+---------------------+
|     58 | 4309692 |    1165503 | pv           | 2017-11-25 14:06:52 |
|     58 |  181489 |    1165503 | pv           | 2017-11-25 14:07:22 |
|     58 | 3722956 |    1165503 | pv           | 2017-11-25 14:09:28 |
+--------+---------+------------+--------------+---------------------+

ロード進捗の確認

StarRocks Information Schema の loads ビューから INSERT ジョブの進捗をクエリできます。この機能は v3.1 以降でサポートされています。例：

SELECT * FROM information_schema.loads ORDER BY JOB_ID DESC;

loads ビューで提供されるフィールドに関する情報は、loads を参照してください。

複数のロードジョブを送信した場合は、ジョブに関連付けられた LABEL でフィルタリングできます。例：

SELECT * FROM information_schema.loads WHERE LABEL = 'insert_e3b882f5-7eb3-11ee-ae77-00163e267b60' \G
*************************** 1. row ***************************
              JOB_ID: 10243
               LABEL: insert_e3b882f5-7eb3-11ee-ae77-00163e267b60
       DATABASE_NAME: mydatabase
               STATE: FINISHED
            PROGRESS: ETL:100%; LOAD:100%
                TYPE: INSERT
            PRIORITY: NORMAL
           SCAN_ROWS: 10000000
       FILTERED_ROWS: 0
     UNSELECTED_ROWS: 0
           SINK_ROWS: 10000000
            ETL_INFO:
           TASK_INFO: resource:N/A; timeout(s):300; max_filter_ratio:0.0
         CREATE_TIME: 2023-11-09 11:56:01
      ETL_START_TIME: 2023-11-09 11:56:01
     ETL_FINISH_TIME: 2023-11-09 11:56:01
     LOAD_START_TIME: 2023-11-09 11:56:01
    LOAD_FINISH_TIME: 2023-11-09 11:56:44
         JOB_DETAILS: {"All backends":{"e3b882f5-7eb3-11ee-ae77-00163e267b60":[10142]},"FileNumber":0,"FileSize":0,"InternalTableLoadBytes":311710786,"InternalTableLoadRows":10000000,"ScanBytes":581574034,"ScanRows":10000000,"TaskNumber":1,"Unfinished backends":{"e3b882f5-7eb3-11ee-ae77-00163e267b60":[]}}
           ERROR_MSG: NULL
        TRACKING_URL: NULL
        TRACKING_SQL: NULL
REJECTED_RECORD_PATH: NULL

ヒント

INSERT は同期コマンドです。INSERT ジョブがまだ実行中の場合は、別のセッションを開いて実行ステータスを確認する必要があります。

ディスク上のテーブルサイズを比較する

このクエリは、推測されたスキーマを持つテーブルと、スキーマが宣言されたテーブルを比較します。推測されたスキーマには NULL 許可のある列とタイムスタンプのための varchar があるため、データの長さが大きくなります。

SELECT TABLE_NAME,
       TABLE_ROWS,
       AVG_ROW_LENGTH,
       DATA_LENGTH
FROM information_schema.tables
WHERE TABLE_NAME like 'user_behavior%'\G

*************************** 1. row ***************************
    TABLE_NAME: user_behavior_declared
    TABLE_ROWS: 10000000
AVG_ROW_LENGTH: 10
   DATA_LENGTH: 102562516
*************************** 2. row ***************************
    TABLE_NAME: user_behavior_inferred
    TABLE_ROWS: 10000000
AVG_ROW_LENGTH: 17
   DATA_LENGTH: 176803880
2 rows in set (0.04 sec)

Broker Load の使用

非同期の Broker Load プロセスは、MinIO への接続を確立し、データを取得し、StarRocks にデータを保存する処理を行います。

このメソッドは次のファイル形式をサポートしています。

Parquet
ORC
CSV
JSON (v3.2.3 以降でサポート)

Broker Load の利点

Broker Load はバックグラウンドで実行され、クライアントはジョブが続行するために接続を維持する必要がありません。
Broker Load は長時間実行されるジョブに適しており、デフォルトのタイムアウトは 4 時間です。
Parquet および ORC ファイル形式に加えて、Broker Load は CSV ファイル形式と JSON ファイル形式もサポートしています（JSON ファイル形式は v3.2.3 以降でサポート）。

データフロー

Workflow of Broker Load

ユーザーがロードジョブを作成します。
フロントエンド (FE) がクエリプランを作成し、プランをバックエンドノード (BEs) またはコンピュートノード (CNs) に配布します。
BEs または CNs がソースからデータを取得し、StarRocks にデータをロードします。

典型的な例

データベースを作成し、MinIO システムに以前ロードしたサンプルデータセットを取得するロードプロセスを開始します。

データベースとテーブルの作成

データベースを作成し、切り替えます。

CREATE DATABASE IF NOT EXISTS mydatabase;
USE mydatabase;

手動でテーブルを作成します（MinIO からロードしたい Parquet ファイルと同じスキーマを持つことをお勧めします）。

CREATE TABLE user_behavior
(
    UserID int(11) NOT NULL,
    ItemID int(11) NOT NULL,
    CategoryID int(11) NOT NULL,
    BehaviorType varchar(65533) NOT NULL,
    Timestamp datetime NOT NULL
)
ENGINE = OLAP 
DUPLICATE KEY(UserID)
DISTRIBUTED BY HASH(UserID)
PROPERTIES
(
    'replication_num' = '1'
);

Broker Load の開始

次のコマンドを実行して、サンプルデータセット user_behavior_ten_million_rows.parquet から user_behavior テーブルにデータをロードする Broker Load ジョブを開始します。

ヒント

コマンドのハイライトされたセクションには、変更が必要な設定が含まれています。

MinIO システムに合わせて endpoint と DATA INFILE を設定します。
MinIO システムが SSL を使用している場合は、enable_ssl を true に設定します。
MinIO アクセスキーとシークレットキーを AAA と BBB に置き換えます。

LOAD LABEL UserBehavior
(
    DATA INFILE("s3://starrocks/user_behavior_ten_million_rows.parquet")
    INTO TABLE user_behavior
 )
 WITH BROKER
 (
    "aws.s3.endpoint" = "http://minio:9000",
    "aws.s3.enable_ssl" = "false",
    "aws.s3.access_key" = "AAAAAAAAAAAAAAAAAAAA",
    "aws.s3.secret_key" = "BBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBB",
    "aws.s3.use_aws_sdk_default_behavior" = "false",
    "aws.s3.use_instance_profile" = "false",
    "aws.s3.enable_path_style_access" = "true"
 )
PROPERTIES
(
    "timeout" = "72000"
);

このジョブには 4 つの主要なセクションがあります。

LABEL: ロードジョブの状態をクエリする際に使用される文字列。
LOAD 宣言: ソース URI、ソースデータ形式、および宛先テーブル名。
BROKER: ソースの接続詳細。
PROPERTIES: タイムアウト値およびロードジョブに適用するその他のプロパティ。

詳細な構文とパラメータの説明については、BROKER LOAD を参照してください。

ロード進捗の確認

StarRocks Information Schema の loads ビューから Broker Load ジョブの進捗をクエリできます。この機能は v3.1 以降でサポートされています。

SELECT * FROM information_schema.loads;

loads ビューで提供されるフィールドに関する情報は、loads を参照してください。

複数のロードジョブを送信した場合は、ジョブに関連付けられた LABEL でフィルタリングできます。例：

SELECT * FROM information_schema.loads
WHERE LABEL = 'UserBehavior'\G

*************************** 1. row ***************************
              JOB_ID: 10176
               LABEL: userbehavior
       DATABASE_NAME: mydatabase
               STATE: FINISHED
            PROGRESS: ETL:100%; LOAD:100%
                TYPE: BROKER
            PRIORITY: NORMAL
           SCAN_ROWS: 10000000
       FILTERED_ROWS: 0
     UNSELECTED_ROWS: 0
           SINK_ROWS: 10000000
            ETL_INFO:
           TASK_INFO: resource:N/A; timeout(s):72000; max_filter_ratio:0.0
         CREATE_TIME: 2023-12-19 23:02:41
      ETL_START_TIME: 2023-12-19 23:02:44
     ETL_FINISH_TIME: 2023-12-19 23:02:44
     LOAD_START_TIME: 2023-12-19 23:02:44
    LOAD_FINISH_TIME: 2023-12-19 23:02:46
         JOB_DETAILS: {"All backends":{"4aeec563-a91e-4c1e-b169-977b660950d1":[10004]},"FileNumber":1,"FileSize":132251298,"InternalTableLoadBytes":311710786,"InternalTableLoadRows":10000000,"ScanBytes":132251298,"ScanRows":10000000,"TaskNumber":1,"Unfinished backends":{"4aeec563-a91e-4c1e-b169-977b660950d1":[]}}
           ERROR_MSG: NULL
        TRACKING_URL: NULL
        TRACKING_SQL: NULL
REJECTED_RECORD_PATH: NULL
1 row in set (0.02 sec)

ロードジョブが完了したことを確認した後、宛先テーブルのサブセットをチェックして、データが正常にロードされたかどうかを確認できます。例：

SELECT * from user_behavior LIMIT 3;

次のクエリ結果が返され、データが正常にロードされたことを示しています。

+--------+---------+------------+--------------+---------------------+
| UserID | ItemID  | CategoryID | BehaviorType | Timestamp           |
+--------+---------+------------+--------------+---------------------+
|    142 | 2869980 |    2939262 | pv           | 2017-11-25 03:43:22 |
|    142 | 2522236 |    1669167 | pv           | 2017-11-25 15:14:12 |
|    142 | 3031639 |    3607361 | pv           | 2017-11-25 15:19:25 |
+--------+---------+------------+--------------+---------------------+

始める前に​

ソースデータの準備​

権限の確認​

接続情報の収集​

INSERT+FILES() の使用​

INSERT+FILES() の利点​

典型的な例​

SELECT を使用して MinIO から直接クエリする​

CTAS を使用してテーブルを作成し、ロードする​

INSERT を使用して既存のテーブルにロードする​

ロード進捗の確認​

ディスク上のテーブルサイズを比較する​

Broker Load の使用​

Broker Load の利点​

データフロー​

典型的な例​

データベースとテーブルの作成​

Broker Load の開始​

ロード進捗の確認​

このドキュメントについてどう思いましたか？

始める前に

ソースデータの準備

権限の確認

接続情報の収集

INSERT+FILES() の使用

INSERT+FILES() の利点

典型的な例

SELECT を使用して MinIO から直接クエリする

CTAS を使用してテーブルを作成し、ロードする

INSERT を使用して既存のテーブルにロードする

ロード進捗の確認

ディスク上のテーブルサイズを比較する

Broker Load の使用

Broker Load の利点

データフロー

典型的な例

データベースとテーブルの作成

Broker Load の開始

ロード進捗の確認