跳到主要内容
版本：Latest-3.4

通过 INSERT 语句导入数据

本文介绍如何使用 INSERT 语句向 StarRocks 导入数据。

与 MySQL 等数据库系统类似，StarRocks 支持通过 INSERT 语句导入数据。您可以使用 INSERT INTO VALUES 语句直接向表中插入数据，您还可以通过 INSERT INTO SELECT 语句将其他 StarRocks 表中的数据导入到新的 StarRocks 表中，或者将其他数据源的数据通过外部表功能导入至 StarRocks 内部表中。自 v3.1 起，您可以使用 INSERT 语句和 FILES() 函数直接导入云存储或 HDFS 中的文件。

2.4 版本中，StarRocks 进一步支持通过 INSERT OVERWRITE 语句批量覆盖写入目标表。INSERT OVERWRITE 语句通过整合以下三部分操作来实现覆盖写入：

  1. 为目标分区创建临时分区
  2. 写入数据至临时分区
  3. 使用临时分区原子替换目标分区

如果您希望在替换前验证数据，可以根据以上步骤自行实现覆盖写入数据。

从 v3.4.0 开始，StarRocks 支持分区表的 INSERT OVERWRITE 操作的新语义 — Dynamic Overwrite。更多信息，参考 Dynamic Overwrite。

注意事项​

  • 您只能在 MySQL 客户端通过 Ctrl + C 按键强制取消同步 INSERT 导入任务。
  • 您可以通过 SUBMIT TASK 创建异步 INSERT 导入任务。
  • 当前版本中，StarRocks 在执行 INSERT 语句时，如果有数据不符合目标表格式（例如字符串超长等情况），INSERT 操作默认执行失败。您可以通过设置会话变量 enable_insert_strict 为 false 以确保 INSERT 操作过滤不符合目标表格式的数据，并继续执行。
  • 频繁使用 INSERT 语句导入小批量数据会产生过多的数据版本，从而影响查询性能，因此不建议您频繁使用 INSERT 语句导入数据或将其作为生产环境的日常例行导入作业。如果您的业务场景需要流式导入或者小批量多次导入数据，建议使用 Apache Kafka® 作为数据源并通过 Routine Load 方式进行导入作业。
  • 执行 INSERT OVERWRITE 语句后，系统将为目标分区创建相应的临时分区，并将数据写入临时分区，最后使用临时分区原子替换目标分区来实现覆盖写入。其所有过程均在 Leader FE 节点执行。因此，如果 Leader FE 节点在覆盖写入过程中发生宕机，将会导致该次 INSERT OVERWRITE 导入失败，其过程中所创建的临时分区也会被删除。

准备工作​

查看权限​

导入操作需要目标表的 INSERT 权限。如果您的用户账号没有 INSERT 权限，请参考 GRANT 给用户赋权，语法为 GRANT INSERT ON TABLE <table_name> IN DATABASE <database_name> TO { ROLE <role_name> | USER <user_identity>}。

创建对象​

在 StarRocks 中创建数据库 load_test，并在其中创建导入目标表 insert_wiki_edit 以及数据源表 source_wiki_edit。

说明

本文中演示的操作示例均基于表 insert_wiki_edit 和数据源表 source_wiki_edit。如果您选择使用自己的表以及数据，请跳过当前步骤，并根据使用场景修改需要导入的数据。

CREATE DATABASE IF NOT EXISTS load_test;
USE load_test;
CREATE TABLE insert_wiki_edit
(
    event_time      DATETIME,
    channel         VARCHAR(32)      DEFAULT '',
    user            VARCHAR(128)     DEFAULT '',
    is_anonymous    TINYINT          DEFAULT '0',
    is_minor        TINYINT          DEFAULT '0',
    is_new          TINYINT          DEFAULT '0',
    is_robot        TINYINT          DEFAULT '0',
    is_unpatrolled  TINYINT          DEFAULT '0',
    delta           INT              DEFAULT '0',
    added           INT              DEFAULT '0',
    deleted         INT              DEFAULT '0'
)
DUPLICATE KEY(
    event_time,
    channel,
    user,
    is_anonymous,
    is_minor,
    is_new,
    is_robot,
    is_unpatrolled
)
PARTITION BY RANGE(event_time)(
    PARTITION p06 VALUES LESS THAN ('2015-09-12 06:00:00'),
    PARTITION p12 VALUES LESS THAN ('2015-09-12 12:00:00'),
    PARTITION p18 VALUES LESS THAN ('2015-09-12 18:00:00'),
    PARTITION p24 VALUES LESS THAN ('2015-09-13 00:00:00')
)
DISTRIBUTED BY HASH(user);

CREATE TABLE source_wiki_edit
(
    event_time      DATETIME,
    channel         VARCHAR(32)      DEFAULT '',
    user            VARCHAR(128)     DEFAULT '',
    is_anonymous    TINYINT          DEFAULT '0',
    is_minor        TINYINT          DEFAULT '0',
    is_new          TINYINT          DEFAULT '0',
    is_robot        TINYINT          DEFAULT '0',
    is_unpatrolled  TINYINT          DEFAULT '0',
    delta           INT              DEFAULT '0',
    added           INT              DEFAULT '0',
    deleted         INT              DEFAULT '0'
)
DUPLICATE KEY(
    event_time,
    channel,user,
    is_anonymous,
    is_minor,
    is_new,
    is_robot,
    is_unpatrolled
)
PARTITION BY RANGE(event_time)(
    PARTITION p06 VALUES LESS THAN ('2015-09-12 06:00:00'),
    PARTITION p12 VALUES LESS THAN ('2015-09-12 12:00:00'),
    PARTITION p18 VALUES LESS THAN ('2015-09-12 18:00:00'),
    PARTITION p24 VALUES LESS THAN ('2015-09-13 00:00:00')
)
DISTRIBUTED BY HASH(user);

注意

自 2.5.7 版本起，StarRocks 支持在建表和新增分区时自动设置分桶数量 (BUCKETS)，您无需手动设置分桶数量。更多信息，请参见 设置分桶数量。

通过 INSERT INTO VALUES 语句导入数据​

您可以通过 INSERT INTO VALUES 语句向指定的表中直接导入数据。此导入方式中，多条数据用逗号（,）分隔。详细使用方式，参考 SQL 参考 - INSERT。详细参数信息，参考 INSERT 参数说明。

注意

INSERT INTO VALUES 语句导入方式仅适用于导入少量数据作为验证 DEMO 用途，不适用于大规模测试或生产环境。如需大规模导入数据，请选择其他导入方式。

以下示例以 insert_load_wikipedia 为 Label 向源表 source_wiki_edit 中导入两条数据。Label 是导入作业的标识，数据库内唯一。

INSERT INTO source_wiki_edit
WITH LABEL insert_load_wikipedia
VALUES
    ("2015-09-12 00:00:00","#en.wikipedia","AustinFF",0,0,0,0,0,21,5,0),
    ("2015-09-12 00:00:00","#ca.wikipedia","helloSR",0,1,0,1,0,3,23,0);
参数说明
table_name导入数据的目标表。可以使用 db_name.table_name 形式。
label导入作业的标识，数据库内唯一。如果未指定，StarRocks 会自动为作业生成一个 Label。建议您指定 Label。否则，如果当前导入作业因网络错误无法返回结果，您将无法得知该导入操作是否成功。如果指定了 Label，可以通过 SQL 命令 SHOW LOAD WHERE label="label"; 查看作业结果。
values通过 VALUES 语法插入一条或者多条数据，多条数据用逗号（,）分隔。

通过 INSERT INTO SELECT 语句导入数据​

您可以通过 INSERT INTO SELECT 语句将源表中的数据导入至目标表中。INSERT INTO SELECT 将源表中的数据进行 ETL 转换之后，导入到 StarRocks 内表中。源表可以是一张或多张内部表或者外部表，甚至云存储或 HDFS 中的数据文件。目标表必须是 StarRocks 的内表。执行该语句之后，系统将 SELECT 语句结果导入目标表。详细使用方式，参考 INSERT。详细参数信息，参考 INSERT 参数。

通过 INSERT INTO SELECT 将内外表数据导入内表​

说明

以下示例仅展示导入内部表数据，其操作过程与导入外部表数据相同，故不重复演示导入外部表数据过程。

  • 以下示例以 insert_load_wikipedia_1 为 Label 将源表中的数据导入至目标表中。
INSERT INTO insert_wiki_edit
WITH LABEL insert_load_wikipedia_1
SELECT * FROM source_wiki_edit;
  • 以下示例以 insert_load_wikipedia_2 为 Label 将源表中的数据导入至目标表的 p06 和 p12 分区中。如果不指定目标分区，数据将会导入全表；如果指定目标分区，数据只会导入指定的分区。
INSERT INTO insert_wiki_edit PARTITION(p06, p12)
WITH LABEL insert_load_wikipedia_2
SELECT * FROM source_wiki_edit;

如果清空 p06 和 p12 分区，则查询不到先前插入至对应分区的数据。

MySQL > select * from insert_wiki_edit;
+---------------------+---------------+----------+--------------+----------+--------+----------+----------------+-------+-------+---------+
| event_time          | channel       | user     | is_anonymous | is_minor | is_new | is_robot | is_unpatrolled | delta | added | deleted |
+---------------------+---------------+----------+--------------+----------+--------+----------+----------------+-------+-------+---------+
| 2015-09-12 00:00:00 | #en.wikipedia | AustinFF |            0 |        0 |      0 |        0 |              0 |    21 |     5 |       0 |
| 2015-09-12 00:00:00 | #ca.wikipedia | helloSR  |            0 |        1 |      0 |        1 |              0 |     3 |    23 |       0 |
+---------------------+---------------+----------+--------------+----------+--------+----------+----------------+-------+-------+---------+
2 rows in set (0.00 sec)

MySQL > TRUNCATE TABLE insert_wiki_edit PARTITION(p06, p12);
Query OK, 0 rows affected (0.01 sec)

MySQL > select * from insert_wiki_edit;
Empty set (0.00 sec)
  • 以下示例以 insert_load_wikipedia_3 为 Label 将源表中 event_time 和 channel 列的数据导入至目标表的对应列中。未被导入的列将被赋予默认值。
INSERT INTO insert_wiki_edit
WITH LABEL insert_load_wikipedia_3 
(
    event_time, 
    channel
)
SELECT event_time, channel FROM source_wiki_edit;
备注

自 v3.3.1 起，INSERT INTO 导入主键表时指定 Column List 会执行部分列更新（而在先前版本中，指定 Column List 仍然导致 Full Upsert）。如不指定 Column List，系统执行 Full Upsert。

参数说明
table_name导入数据的目标表。可以为 db_name.table_name 形式。
partitions导入的目标分区。此参数必须是目标表中存在的分区，多个分区名称用逗号（,）分隔。如果指定该参数，数据只会被导入相应分区内。如果未指定，则默认将数据导入至目标表的所有分区。
label导入作业的标识，数据库内唯一。如果未指定，StarRocks 会自动为作业生成一个 Label。建议您指定 Label。否则，如果当前导入作业因网络错误无法返回结果，您将无法得知该导入操作是否成功。如果指定了 Label，可以通过 SQL 命令 SHOW LOAD WHERE label="label" 查看作业结果。
column_name导入的目标列，必须是目标表中存在的列。该参数与导入数据的列的名称可以不同，但顺序需一一对应。如果不指定目标列，默认为目标表中的所有列。如果源表中的某个列在目标列不存在，则写入默认值。如果当前列没有默认值，导入作业会失败。如果查询语句的结果列类型与目标列的类型不一致，会进行隐式转化，如果不能进行转化，那么 INSERT INTO 语句会报语法解析错误。
query查询语句，查询的结果会导入至目标表中。查询语句支持任意 StarRocks 支持的 SQL 查询语法。

通过 INSERT INTO SELECT 以及表函数 FILES() 导入外部数据文件​

自 v3.1 起，StarRocks 支持使用 INSERT 语句和 FILES() 表函数直接导入云存储或 HDFS 中的文件，无需提前创建 External Catalog 或文件外部表。除此之外，FILES() 支持自动推断 Table Schema，大大简化导入过程。

以下示例将 AWS S3 存储桶 inserttest 内 Parquet 文件 parquet/insert_wiki_edit_append.parquet 中的数据插入至表 insert_wiki_edit 中：

INSERT INTO insert_wiki_edit
    SELECT * FROM FILES(
        "path" = "s3://inserttest/parquet/insert_wiki_edit_append.parquet",
        "format" = "parquet",
        "aws.s3.access_key" = "XXXXXXXXXX",
        "aws.s3.secret_key" = "YYYYYYYYYY",
        "aws.s3.region" = "us-west-2"
);

通过 INSERT OVERWRITE VALUES 语句覆盖写入数据​

您可以通过 INSERT OVERWRITE VALUES 语句向指定的表中覆盖写入数据。此导入方式中，多条数据用逗号（,）分隔。详细使用方式，参考 INSERT。详细参数信息，参考 INSERT 参数说明。

注意

INSERT OVERWRITE VALUES 语句导入方式仅适用于导入少量数据作为验证 DEMO 用途，不适用于大规模测试或生产环境。如需大规模导入数据，请选择其他导入方式。

查询源表以及目标表确认其中已有数据。

MySQL > SELECT * FROM source_wiki_edit;
+---------------------+---------------+----------+--------------+----------+--------+----------+----------------+-------+-------+---------+
| event_time          | channel       | user     | is_anonymous | is_minor | is_new | is_robot | is_unpatrolled | delta | added | deleted |
+---------------------+---------------+----------+--------------+----------+--------+----------+----------------+-------+-------+---------+
| 2015-09-12 00:00:00 | #ca.wikipedia | helloSR  |            0 |        1 |      0 |        1 |              0 |     3 |    23 |       0 |
| 2015-09-12 00:00:00 | #en.wikipedia | AustinFF |            0 |        0 |      0 |        0 |              0 |    21 |     5 |       0 |
+---------------------+---------------+----------+--------------+----------+--------+----------+----------------+-------+-------+---------+
2 rows in set (0.02 sec)
 
MySQL > SELECT * FROM insert_wiki_edit;
+---------------------+---------------+----------+--------------+----------+--------+----------+----------------+-------+-------+---------+
| event_time          | channel       | user     | is_anonymous | is_minor | is_new | is_robot | is_unpatrolled | delta | added | deleted |
+---------------------+---------------+----------+--------------+----------+--------+----------+----------------+-------+-------+---------+
| 2015-09-12 00:00:00 | #ca.wikipedia | helloSR  |            0 |        1 |      0 |        1 |              0 |     3 |    23 |       0 |
| 2015-09-12 00:00:00 | #en.wikipedia | AustinFF |            0 |        0 |      0 |        0 |              0 |    21 |     5 |       0 |
+---------------------+---------------+----------+--------------+----------+--------+----------+----------------+-------+-------+---------+
2 rows in set (0.01 sec)

以下示例以 insert_load_wikipedia_ow 为 Label 向源表 source_wiki_edit 中覆盖写入两条数据。

INSERT OVERWRITE source_wiki_edit
WITH LABEL insert_load_wikipedia_ow
VALUES
    ("2015-09-12 00:00:00","#cn.wikipedia","GELongstreet",0,0,0,0,0,36,36,0),
    ("2015-09-12 00:00:00","#fr.wikipedia","PereBot",0,1,0,1,0,17,17,0);

通过 INSERT OVERWRITE SELECT 语句覆盖写入数据​

您可以通过 INSERT OVERWRITE SELECT 语句将源表中的数据覆盖写入至目标表中。INSERT OVERWRITE SELECT 将源表中的数据进行 ETL 转换之后，覆盖写入到 StarRocks 内表中。源表可以是一张或多张内部表或者外部表。目标表必须是 StarRocks 的内表。执行该语句之后，系统使用 SELECT 语句结果覆盖目标表的数据。详细使用方式，参考 INSERT。详细参数信息，参考 INSERT 参数。

说明

以下示例仅展示导入内部表数据，其操作过程与导入外部表数据相同，故不重复演示导入外部表数据过程。

  • 以下示例以 insert_load_wikipedia_ow_1 为 Label 将源表中的数据覆盖写入至目标表中。
INSERT OVERWRITE insert_wiki_edit
WITH LABEL insert_load_wikipedia_ow_1
SELECT * FROM source_wiki_edit;
  • 以下示例以 insert_load_wikipedia_2 为 Label 将源表中的数据覆盖写入至目标表的 p06 和 p12 分区中。如果不指定目标分区，数据将会覆盖写入全表；如果指定目标分区，数据只会覆盖写入指定的分区。
INSERT OVERWRITE insert_wiki_edit PARTITION(p06, p12)
WITH LABEL insert_load_wikipedia_ow_2
SELECT * FROM source_wiki_edit;

如果清空 p06 和 p12 分区，则查询不到先前覆盖写入至对应分区的数据。

MySQL > select * from insert_wiki_edit;
+---------------------+---------------+--------------+--------------+----------+--------+----------+----------------+-------+-------+---------+
| event_time          | channel       | user         | is_anonymous | is_minor | is_new | is_robot | is_unpatrolled | delta | added | deleted |
+---------------------+---------------+--------------+--------------+----------+--------+----------+----------------+-------+-------+---------+
| 2015-09-12 00:00:00 | #fr.wikipedia | PereBot      |            0 |        1 |      0 |        1 |              0 |    17 |    17 |       0 |
| 2015-09-12 00:00:00 | #cn.wikipedia | GELongstreet |            0 |        0 |      0 |        0 |              0 |    36 |    36 |       0 |
+---------------------+---------------+--------------+--------------+----------+--------+----------+----------------+-------+-------+---------+
2 rows in set (0.01 sec)

MySQL > TRUNCATE TABLE insert_wiki_edit PARTITION(p06, p12);
Query OK, 0 rows affected (0.01 sec)

MySQL > select * from insert_wiki_edit;
Empty set (0.00 sec)
备注

对于使用列表达式分区方式（PARTITION BY column）的表，INSERT OVERWRITE 支持通过指定分区键的值在目标表上创建不存在的分区。对于已有的分区，将正常进行覆盖写。

以下示例创建了分区表 activity，向其中导入新数据时自动创建了先前不存在的分区：

CREATE TABLE activity (
id INT          NOT NULL,
dt VARCHAR(10)  NOT NULL
) ENGINE=OLAP 
DUPLICATE KEY(`id`)
PARTITION BY (`id`, `dt`)
DISTRIBUTED BY HASH(`id`);

INSERT OVERWRITE activity
PARTITION(id='4', dt='2022-01-01')
WITH LABEL insert_activity_auto_partition
VALUES ('4', '2022-01-01');
  • 以下示例以 insert_load_wikipedia_ow_3 为 Label 将源表中 event_time 和 channel 列的数据覆盖写入至目标表的对应列中。未被导入的列将被赋予默认值。
INSERT OVERWRITE insert_wiki_edit
WITH LABEL insert_load_wikipedia_ow_3 
(
    event_time, 
    channel
)
SELECT event_time, channel FROM source_wiki_edit;

Dynamic Overwrite​

从 v3.4.0 开始，StarRocks 支持分区表的 INSERT OVERWRITE 操作的新语义 — Dynamic Overwrite。

当前 INSERT OVERWRITE 默认行为如下：

  • 当覆盖整个分区表（即未指定 PARTITION 子句）时，新数据会替换对应分区中的数据。如果存在表中已有分区未涉及覆盖操作，系统会清空该分区数据。
  • 当覆盖空的分区表（即其中没有任何分区）但指定了 PARTITION 子句时，系统会报错 ERROR 1064 (HY000): Getting analyzing error. Detail message: Unknown partition 'xxx' in table 'yyy'。
  • 当覆盖分区表时指定了不存在的分区，系统会报错 ERROR 1064 (HY000): Getting analyzing error. Detail message: Unknown partition 'xxx' in table 'yyy'。
  • 当覆盖分区表的数据与指定的分区不匹配时，如果开启严格模式，系统会报错 ERROR 1064 (HY000): Insert has filtered data in strict mode；如果未开启严格模式，系统会过滤不合格的数据。

新的 Dynamic Overwrite 语义的行为与上述默认行为有很大不同：

当覆盖整个分区表时，新数据会替换对应分区中的数据。但未涉及的分区会保留，而不会被清空或删除。如果新数据对应不存在的分区，系统会自动创建该分区。

Dynamic Overwrite 语义默认禁用。如需启用，需要将系统变量 dynamic_overwrite 设置为 true。

在当前 Session 中启用 Dynamic Overwrite:

SET dynamic_overwrite = true;

您也可以在 INSERT OVERWRITE 语句中通过 Hint 启用 Dynamic Overwrite，仅对该语句生效：

示例：

INSERT OVERWRITE /*+set_var(set dynamic_overwrite = false)*/ insert_wiki_edit
SELECT * FROM source_wiki_edit;

通过 INSERT 语句导入数据至生成列​

生成列（Generated Columns）是一种特殊的列，它的值会根据列定义中的表达式自动计算得出。并且，你不能直接写入或更新生成列的值。当您的查询请求涉及对表达式的计算时，例如查询 JSON 类型的某个字段，或者针对 ARRAY 数据计算，生成列尤其有用。在数据导入时，StarRocks 将计算表达式，然后将结果存储在生成列中，从而避免了在查询过程中计算表达式，进而提高了查询性能。

您可以使用 INSERT 语句将数据导入至包含生成列的表中。

以下示例创建了表 insert_generated_columns 并向其中插入一行数据。该表包含两个生成列：avg_array 和 get_string。avg_array 计算 data_array 中 ARRAY 类型数据的平均值，get_string 从 data_json 中提取 JSON 路径为 a 的字符串。

CREATE TABLE insert_generated_columns (
  id           INT(11)           NOT NULL    COMMENT "ID",
  data_array   ARRAY<INT(11)>    NOT NULL    COMMENT "ARRAY",
  data_json    JSON              NOT NULL    COMMENT "JSON",
  avg_array    DOUBLE            NULL 
      AS array_avg(data_array)               COMMENT "Get the average of ARRAY",
  get_string   VARCHAR(65533)    NULL 
      AS get_json_string(json_string(data_json), '$.a') COMMENT "Extract JSON string"
) ENGINE=OLAP 
PRIMARY KEY(id)
DISTRIBUTED BY HASH(id);

INSERT INTO insert_generated_columns 
VALUES (1, [1,2], parse_json('{"a" : 1, "b" : 2}'));

说明

不支持将数据直接导入至生成列中。

查询该表以查看其中的数据。

mysql> SELECT * FROM insert_generated_columns;
+------+------------+------------------+-----------+------------+
| id   | data_array | data_json        | avg_array | get_string |
+------+------------+------------------+-----------+------------+
|    1 | [1,2]      | {"a": 1, "b": 2} |       1.5 | 1          |
+------+------------+------------------+-----------+------------+
1 row in set (0.02 sec)

插入数据时配置 PROPERTIES​

从 v3.4.0 版本开始，INSERT 语句支持配置 PROPERTIES，可用于多种功能。当同时指定 PROPERTIES 和其对应的系统变量时，PROPERTIES 优先生效。

启用严格模式​

从 v3.4.0 起，您可以为 INSERT from FILES() 启用严格模式并设置 max_filter_ratio。INSERT from FILES() 的严格模式与其他导入方法的行为相同。

如果要导入包含某些不合格行的数据集，您可以选择过滤这些不合格行，或导入该数据行并为其中不合格的列赋 NULL 值。您可以使用 strict_mode 和 max_filter_ratio 属性实现这两种方式。

  • 如需过滤不合格行，需将 strict_mode 设置为 true，并将 max_filter_ratio 设置为所需值。
  • 如需导入不合格行并赋予 NULL 值，需将 strict_mode 设置为 false。

以下示例将 AWS S3 存储桶 inserttest 内 Parquet 文件 parquet/insert_wiki_edit_append.parquet 中的数据插入至表 insert_wiki_edit 中，启用严格模式以过滤不合格的数据行，并且设置最大容错比为 10%：

INSERT INTO insert_wiki_edit
PROPERTIES(
    "strict_mode" = "true",
    "max_filter_ratio" = "0.1"
)
SELECT * FROM FILES(
    "path" = "s3://inserttest/parquet/insert_wiki_edit_append.parquet",
    "format" = "parquet",
    "aws.s3.access_key" = "XXXXXXXXXX",
    "aws.s3.secret_key" = "YYYYYYYYYY",
    "aws.s3.region" = "us-west-2"
);
备注

strict_mode 和 max_filter_ratio 仅支持 INSERT from FILES() 导入方式。INSERT from Table 导入方式不支持以上属性。

设置超时时间​

从 v3.4.0 开始，您可以设置 INSERT 语句的超时时间。在 v3.4.0 之前的版本中，INSERT 语句的超时时间由系统变量 query_timeout 控制。

以下示例将源表 source_wiki_edit 中的数据插入到目标表 insert_wiki_edit，并将超时时间设置为 2 秒：

INSERT INTO insert_wiki_edit
PROPERTIES(
    "timeout" = "2"
)
SELECT * FROM source_wiki_edit;
备注

从 v3.4.0 版本开始，系统变量 insert_timeout 作用于所有涉及 INSERT 的操作（例如，UPDATE、DELETE、CTAS、物化视图刷新、统计信息收集和 PIPE），替代原本的 query_timeout。

INSERT 按名称匹配列​

默认情况下，INSERT 根据源表和目标表中列的位置（即语句中列的映射关系）来匹配列。

以下示例通过指定位置的方式显式匹配源表和目标表中的列：

INSERT INTO insert_wiki_edit (
    event_time,
    channel,
    user
)
SELECT event_time, channel, user FROM source_wiki_edit;

如果您在 Column List 或 SELECT 语句中改变了 channel 和 user 的顺序，列的映射关系将发生变化。

INSERT INTO insert_wiki_edit (
    event_time,
    channel,
    user
)
SELECT event_time, user, channel FROM source_wiki_edit;

此处，由于目标表 insert_wiki_edit 中的 channel 列被源表 source_wiki_edit 中的 user 的数据所填满，导入的数据可能并不是所需的结果。

通过在 INSERT 语句中添加 BY NAME 子句，系统将根据检查源表和目标表中的列名，匹配同名的列。

备注
  • 如果指定了 BY NAME，则不能指定 Column List。
  • 如果未指定 BY NAME，系统将根据 Column List 和 SELECT 语句中列的位置来匹配列。

以下示例通过列名匹配源表和目标表中的列：

INSERT INTO insert_wiki_edit BY NAME
SELECT event_time, user, channel FROM source_wiki_edit;

在这种情况下，改变 channel 和 user 的顺序不会改变列的映射关系。

通过 INSERT 语句异步导入数据​

使用 INSERT 语句创建的同步导入任务，可能会因为会话中断或超时而失败。您可以使用 SUBMIT TASK 语句提交异步 INSERT 任务。此功能自 StarRocks v2.5 起支持。

  • 以下示例将源表中的数据异步导入至目标表中。
SUBMIT TASK AS INSERT INTO insert_wiki_edit
SELECT * FROM source_wiki_edit;
  • 以下示例将源表中的数据异步覆盖写入至目标表中。
SUBMIT TASK AS INSERT OVERWRITE insert_wiki_edit
SELECT * FROM source_wiki_edit;
  • 以下示例将源表中的数据异步覆盖写入至目标表中，并通过 Hint 将 Query Timeout 设置为 100000 秒。
SUBMIT /*+set_var(query_timeout=100000)*/ TASK AS
INSERT OVERWRITE insert_wiki_edit
SELECT * FROM source_wiki_edit;
  • 以下示例将源表中的数据异步覆盖写入至目标表中，并将任务命名为 async。
SUBMIT TASK async
AS INSERT OVERWRITE insert_wiki_edit
SELECT * FROM source_wiki_edit;

您可以通过查询 Information Schema 中的元数据视图 task_runs 来查看异步 INSERT 任务的状态。

以下示例查看异步 INSERT 任务 async 的状态。

SELECT * FROM information_schema.task_runs WHERE task_name = 'async';

查看导入作业状态​

通过返回结果查看​

同步 INSERT 导入作业会根据执行结果的不同，返回以下两种作业状态：

  • 执行成功

如果导入执行成功，StarRocks 的返回如下：

Query OK, 2 rows affected, 2 warnings (0.05 sec)
{'label':'insert_load_wikipedia', 'status':'VISIBLE', 'txnId':'1006'}
返回说明
rows affected表示总共有多少行数据被导入。warnings 表示被过滤的行数。
label用户指定或自动生成的 Label。Label 是该 INSERT 导入作业的标识，当前数据库内唯一。
status表示导入数据是否可见。VISIBLE 表示可见，COMMITTED 表示已提交但暂不可见。
txnId该 INSERT 导入对应的导入事务 ID。
  • 执行失败

如果所有数据都无法被导入，则导入执行失败，StarRocks 将返回相应错误以及 tracking_url。您可以通过 tracking_url 查看错误相关的日志信息并排查问题。

ERROR 1064 (HY000): Insert has filtered data in strict mode, tracking_url=http://x.x.x.x:yyyy/api/_load_error_log?file=error_log_9f0a4fd0b64e11ec_906bbede076e9d08

通过 Information Schema 查看​

您可以通过 SELECT 语句从 information_schema 数据库中的 loads 表来查看 INSERT INTO 作业的结果。该功能自 3.1 版本起支持。

示例一：查看 load_test 数据库中导入作业的执行情况，同时指定查询结果根据作业创建时间 (CREATE_TIME) 按降序排列，并且最多显示一条结果数据：

SELECT * FROM information_schema.loads
WHERE database_name = 'load_test'
ORDER BY create_time DESC
LIMIT 1\G

示例二：查看 load_test 数据库中 Label 为 insert_load_wikipedia 的导入作业的执行情况：

SELECT * FROM information_schema.loads
WHERE database_name = 'load_test' and label = 'insert_load_wikipedia'\G

以上示例返回如下：

*************************** 1. row ***************************
              JOB_ID: 21319
               LABEL: insert_load_wikipedia
       DATABASE_NAME: load_test
               STATE: FINISHED
            PROGRESS: ETL:100%; LOAD:100%
                TYPE: INSERT
            PRIORITY: NORMAL
           SCAN_ROWS: 0
       FILTERED_ROWS: 0
     UNSELECTED_ROWS: 0
           SINK_ROWS: 2
            ETL_INFO: 
           TASK_INFO: resource:N/A; timeout(s):300; max_filter_ratio:0.0
         CREATE_TIME: 2023-08-09 10:42:23
      ETL_START_TIME: 2023-08-09 10:42:23
     ETL_FINISH_TIME: 2023-08-09 10:42:23
     LOAD_START_TIME: 2023-08-09 10:42:23
    LOAD_FINISH_TIME: 2023-08-09 10:42:24
         JOB_DETAILS: {"All backends":{"5ebf11b5-365e-11ee-9e4a-7a563fb695da":[10006]},"FileNumber":0,"FileSize":0,"InternalTableLoadBytes":175,"InternalTableLoadRows":2,"ScanBytes":0,"ScanRows":0,"TaskNumber":1,"Unfinished backends":{"5ebf11b5-365e-11ee-9e4a-7a563fb695da":[]}}
           ERROR_MSG: NULL
        TRACKING_URL: NULL
        TRACKING_SQL: NULL
REJECTED_RECORD_PATH: NULL
1 row in set (0.01 sec)

有关返回字段的说明，参见 information_schema.loads。

相关配置项​

你可以为 INSERT 导入作业设定以下配置项：

  • FE 配置项
FE 配置项说明
insert_load_default_timeout_secondINSERT 导入作业的超时时间，单位为秒。如果当前 INSERT 导入作业在该参数设定的时间内未完成则会被系统取消，状态为 CANCELLED。目前仅支持通过该参数为所有 INSERT 导入作业统一设定超时时间，不支持为单独的导入作业设置超时时间。默认为 3600 秒（1 小时）。如果导入作业无法在规定时间内完成，您可以通过调整该参数延长超时时间。
  • Session 变量
Session 变量说明
enable_insert_strictINSERT 导入是否容忍错误数据行。设置为 true 时，如果有一条数据错误，则返回导入失败。设置为 false 时，如果至少有一条数据被正确导入，则返回导入成功，并会返回一个 Label。该参数默认为 true。您可以通过 SET enable_insert_strict = {true or false}; 命令来设定该参数。
query_timeoutSQL 命令的超时时间，单位为秒。INSERT 语句作为 SQL 命令，同样受到该 Session 变量的限制。您可以通过 SET query_timeout = xxx; 命令来设定该参数。