一招教你如何高效批量導入與更新數據

来源:https://www.cnblogs.com/huaweiyun/archive/2022/09/16/16699289.html
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摘要：如果你的數據量很大，想儘快完成任務執行，可否有其他方案？那一定不要錯過GaussDB(DWS)的MERGE INTO功能。 本文分享自華為雲社區《一招教你如何高效批量導入與更新數據》，作者： acydy。 當前GaussDB(DWS)提供了MERGE INTO功能。本篇文章介紹MERGE IN ...


摘要：如果你的數據量很大，想儘快完成任務執行，可否有其他方案？那一定不要錯過GaussDB(DWS)的MERGE INTO功能。

本文分享自華為雲社區《一招教你如何高效批量導入與更新數據》，作者： acydy。

當前GaussDB(DWS)提供了MERGE INTO功能。本篇文章介紹MERGE INTO功能與基本用法。

前言

如果有一張表，我們既想對它更新，又想對它插入應該如何操作？ 可以使用UPDATE和INSERT完成你的目標。

如果你的數據量很大，想儘快完成任務執行，可否有其他方案？那一定不要錯過GaussDB(DWS)的MERGE INTO功能。

MERGE INTO 概念

MERGE INTO是SQL 2003引入的標準。

If a table T, as well as being updatable, is insertable-into, then rows can be inserted into it (subject to applicable Access Rules and Conformance Rules). The primary effect of an <insert statement> on T is to insert into T each of the zero or more rows contained in a specified table. The primary effect of a <merge statement> on T is to replace zero or more rows in T with specified rows and/or to insert into T zero or more specified rows, depending on the result of a <search condition> and on whether one or both of <merge when matched clause> and <merge when not matched clause> are specified.

一張表在一條語句裡面既可以被更新，也可以被插入。是否被更新還是插入取決於search condition的結果和指定的merge when matched clause（當condition匹配時做什麼操作）和merge when not matched clause（當condition不匹配時做什麼操作）語法。

SQL 2008進行了擴展，可以使用多個MATCHED 和NOT MATCHED 。

MERGE has been extended to support multiple MATCHED and NOT MATCHED clauses, each accompanied by a search condition, that gives much greater flexibility in the coding of complex MERGE statements to handle update conflicts.

MERGE INTO 命令涉及到兩張表。目標表：被插入或者更新的表。源表：用於跟目標表進行匹配的表，目標表的數據來源。

MERGE INTO語句將目標表和源表中數據針對關聯條件進行匹配，若關聯條件匹配時對目標表進行UPDATE，無法匹配時對目標表執行INSERT。

使用場景：當業務中需要將一個表中大量數據添加到現有表時，使用MERGE INTO 可以高效地將數據導入，避免多次INSERT+UPDATE操作。

MERGE INTO 語法

GaussDB(DWS) MERGE INTO 語法如下：

MERGE INTO table_name [ [ AS ] alias ]
USING { { table_name | view_name } | subquery } [ [ AS ] alias ]
ON ( condition )
[
 WHEN MATCHED THEN
 UPDATE SET { column_name = { expression | DEFAULT } |
 ( column_name [, ...] ) = ( { expression | DEFAULT } [, ...] ) } [, ...]
 [ WHERE condition ]
]
[
 WHEN NOT MATCHED THEN
 INSERT { DEFAULT VALUES |
 [ ( column_name [, ...] ) ] VALUES ( { expression | DEFAULT } [, ...] ) [, ...] [ WHERE condition ] }
];
  • INTO 指定目標表。
  • USING 指定源表。源表可以是普通表，也可以是子查詢。
  • ON 關聯條件，用於指定目標表和源表的關聯條件。
  • WHEN MATCHED 當源表和目標表中數據可以匹配關聯條件時，選擇WHEN MATCHED子句執行UPDATE操作。
  • WHEN NOT MATCHED 當源表和目標表中數據無法匹配關聯條件時，選擇WHEN NOT MATCHED子句執行INSERT操作。
    • WHEN MATCHED，WHEN NOT MATCHED 可以預設一個，不能指定多個。
    • WHEN MATCHED，WHEN NOT MATCHED 可以使用WHERE進行條件過濾。
    • WHEN MATCHED，WHEN NOT MATCHED 順序可以交換。

實戰應用

首先創建好下麵幾張表，用於執行MREGE INTO 操作。

gaussdb=# CREATE TABLE dst (
 product_id INT,
 product_name VARCHAR(20),
  category VARCHAR(20),
  total INT
) DISTRIBUTE BY HASH(product_id);
gaussdb=# CREATE TABLE dst_data (
 product_id INT,
 product_name VARCHAR(20),
  category VARCHAR(20),
  total INT
) DISTRIBUTE BY HASH(product_id);
gaussdb=# CREATE TABLE src (
 product_id INT,
 product_name VARCHAR(20),
  category VARCHAR(20),
  total INT
) DISTRIBUTE BY HASH(product_id);
gaussdb=# INSERT INTO dst_data VALUES(1601,'lamaze','toys',100),(1600,'play gym','toys',100),(1502,'olympus','electrncs',100),(1501,'vivitar','electrnc',100),(1666,'harry potter','dvd',100);
gaussdb=# INSERT INTO src VALUES(1700,'wait interface','books',200),(1666,'harry potter','toys',200),(1601,'lamaze','toys',200),(1502,'olympus camera','electrncs',200);
gaussdb=# INSERT INTO dst SELECT * FROM dst_data;

同時指定WHEN MATCHED 與WHEN NOT MATCHED

  • 查看計劃，看下MERGE INTO是如何執行的。

MERGE INTO轉化成JOIN將兩個表進行關聯處理，關聯條件就是ON後指定的條件。

gaussdb=# EXPLAIN (COSTS off)
MERGE INTO dst x
USING src y
ON x.product_id = y.product_id
WHEN MATCHED THEN
 UPDATE SET product_name = y.product_name, category = y.category, total = y.total
WHEN NOT MATCHED THEN
 INSERT VALUES (y.product_id, y.product_name, y.category, y.total);
                    QUERY PLAN
--------------------------------------------------
  id |                operation
-----+--------------------------------------------
 1 | ->  Streaming (type: GATHER)
 2 | -> Merge on dst x
 3 | ->  Streaming(type: REDISTRIBUTE)
 4 | -> Hash Left Join (5, 6)
 5 | ->  Seq Scan on src y
 6 | -> Hash
 7 | ->  Seq Scan on dst x
  Predicate Information (identified by plan id)
 ------------------------------------------------
 4 --Hash Left Join (5, 6)
 Hash Cond: (y.product_id = x.product_id)
(14 rows)

為什麼這裡轉化成了LEFT JOIN？

由於需要在目標表與源表匹配時更新目標表，不匹配時向目標表插入數據。也就是源表的一部分數據用於更新目標表，另一部分用於向目標表插入。與LEFT JOIN語義是相似的。

 5 --Seq Scan on public.src y
         Output: y.product_id, y.product_name, y.category, y.total, y.ctid
         Distribute Key: y.product_id
 6 --Hash
         Output: x.product_id, x.product_name, x.category, x.total, x.ctid, x.xc_node_id
 7 --Seq Scan on public.dst x
         Output: x.product_id, x.product_name, x.category, x.total, x.ctid, x.xc_node_id
         Distribute Key: x.product_id
  • 執行MERGE INTO，查看結果。

兩張表在product_id是1502，1601，1666時可以關聯，所以這三條記錄被更新。src表product_id是1700時未匹配，插入此條記錄。其他未修改。

gaussdb=# SELECT * FROM dst ORDER BY 1;
 product_id | product_name | category  | total
------------+--------------+-----------+-------
 1501 | vivitar | electrnc | 100
 1502 | olympus | electrncs | 100
 1600 | play gym     | toys      | 100 
 1601 | lamaze | toys      | 100
 1666 | harry potter | dvd | 100 
(5 rows)
gaussdb=# SELECT * FROM src ORDER BY 1;
 product_id | product_name | category  | total
------------+----------------+-----------+-------
 1502 | olympus camera | electrncs | 200
 1601 | lamaze | toys      | 200 
 1666 | harry potter   | toys      | 200
 1700 | wait interface | books     | 200 
(4 rows)
gaussdb=# MERGE INTO dst x
USING src y
ON x.product_id = y.product_id
WHEN MATCHED THEN
 UPDATE SET product_name = y.product_name, category = y.category, total = y.total
WHEN NOT MATCHED THEN
 INSERT VALUES (y.product_id, y.product_name, y.category, y.total);
MERGE 4
gaussdb=# SELECT * FROM dst ORDER BY 1;
 product_id | product_name | category  | total
------------+----------------+-----------+-------
 1501 | vivitar | electrnc | 100 -- 未修改
 1502 | olympus camera | electrncs | 200 -- 更新
 1600 | play gym       | toys      | 100 -- 未修改
 1601 | lamaze | toys      | 200 -- 更新
 1666 | harry potter   | toys      | 200 -- 更新
 1700 | wait interface | books     | 200 -- 插入
(6 rows)
  • 查看具體UPDATE、INSERT個數

可以通過EXPLAIN PERFORMANCE或者EXPLAIN ANALYZE查看UPDATE、INSERT各自個數。（這裡僅顯示必要部分）

在Predicate Information部分可以看到總共插入一條，更新三條。

在Datanode Information部分可以看到每個節點的信息。datanode1上更新2條，datanode2上插入一條，更新1條。

gaussdb=# EXPLAIN PERFORMANCE
MERGE INTO dst x
USING src y
ON x.product_id = y.product_id
WHEN MATCHED THEN
 UPDATE SET product_name = y.product_name, category = y.category, total = y.total
WHEN NOT MATCHED THEN
 INSERT VALUES (y.product_id, y.product_name, y.category, y.total);
  Predicate Information (identified by plan id)
 ------------------------------------------------
 2 --Merge on public.dst x
 Merge Inserted: 1
 Merge Updated: 3
 Datanode Information (identified by plan id)
 ---------------------------------------------------------------------------------------
 2 --Merge on public.dst x
         datanode1 (Tuple Inserted 0, Tuple Updated 2)
         datanode2 (Tuple Inserted 1, Tuple Updated 1)

省略WHEN NOT MATCHED 部分。

  • 這裡由於沒有WHEN NOT MATCHED部分，在兩個表不匹配時不需要執行任何操作，也就不需要源表這部分的數據，所有隻需要inner join即可。
gaussdb=# EXPLAIN (COSTS off)
MERGE INTO dst x
USING src y
ON x.product_id = y.product_id
WHEN MATCHED THEN
 UPDATE SET product_name = y.product_name, category = y.category, total = y.total;
                    QUERY PLAN
--------------------------------------------------
  id |             operation
 ----+-----------------------------------
 1 | ->  Streaming (type: GATHER)
 2 | -> Merge on dst x
 3 | -> Hash Join (4,5)
 4 | ->  Seq Scan on dst x
 5 | -> Hash
 6 | ->  Seq Scan on src y
  Predicate Information (identified by plan id)
 ------------------------------------------------
 3 --Hash Join (4,5)
 Hash Cond: (x.product_id = y.product_id)
(13 rows)
  • 執行後查看結果。MERGE INTO只操作了3條數據。
gaussdb=# truncate dst;
gaussdb=# INSERT INTO dst SELECT * FROM dst_data;
gaussdb=# MERGE INTO dst x
USING src y
ON x.product_id = y.product_id
WHEN MATCHED THEN
 UPDATE SET product_name = y.product_name, category = y.category, total = y.total;
MERGE 3
gaussdb=# SELECT * FROM dst;
 product_id | product_name | category  | total
------------+----------------+-----------+-------
 1501 | vivitar | electrnc | 100 -- 未修改
 1502 | olympus camera | electrncs | 200 -- 更新
 1600 | play gym       | toys      | 100 -- 未修改
 1601 | lamaze | toys      | 200 -- 更新
 1666 | harry potter   | toys      | 200 -- 更新
(5 rows)

省略WHEN NOT MATCHED

  • 只有在不匹配時進行插入。結果中沒有數據被更新。
gaussdb=# EXPLAIN (COSTS off)
MERGE INTO dst x
USING src y
ON x.product_id = y.product_id
WHEN NOT MATCHED THEN
 INSERT VALUES (y.product_id, y.product_name, y.category, y.total);
                    QUERY PLAN
--------------------------------------------------
  id |                operation
 ----+-----------------------------------------
 1 | ->  Streaming (type: GATHER)
 2 | -> Merge on dst x
 3 | ->  Streaming(type: REDISTRIBUTE)
 4 | -> Hash Left Join (5, 6)
 5 | ->  Seq Scan on src y
 6 | -> Hash
 7 | ->  Seq Scan on dst x
  Predicate Information (identified by plan id)
 ------------------------------------------------
 4 --Hash Left Join (5, 6)
 Hash Cond: (y.product_id = x.product_id)
(14 rows)
gaussdb=# truncate dst;
gaussdb=# INSERT INTO dst SELECT * FROM dst_data;
gaussdb=# MERGE INTO dst x
USING src y
ON x.product_id = y.product_id
WHEN NOT MATCHED THEN
 INSERT VALUES (y.product_id, y.product_name, y.category, y.total);
MERGE 1
gaussdb=# SELECT * FROM dst ORDER BY 1;
 product_id | product_name | category  | total
------------+----------------+-----------+-------
 1501 | vivitar | electrnc | 100 -- 未修改
 1502 | olympus | electrncs | 100 -- 未修改
 1600 | play gym       | toys      | 100 -- 未修改
 1601 | lamaze | toys      | 100 -- 未修改
 1666 | harry potter   | dvd | 100 -- 未修改
 1700 | wait interface | books     | 200 -- 插入
(6 rows)

WHERE過濾條件

語義是在進行更新或者插入前判斷當前行是否滿足過濾條件，如果不滿足，就不進行更新或者插入。如果對於欄位不想被更新，需要指定過濾條件。

下麵例子在兩表可關聯時，只會更新product_name = 'olympus’的行。在兩表無法關聯時且源表的product_id != 1700時才會進行插入。

gaussdb=# truncate dst;
gaussdb=# INSERT INTO dst SELECT * FROM dst_data;
gaussdb=# MERGE INTO dst x
USING src y
ON x.product_id = y.product_id
WHEN MATCHED THEN
 UPDATE SET product_name = y.product_name, category = y.category, total = y.total
 WHERE x.product_name = 'olympus'
WHEN NOT MATCHED THEN
 INSERT VALUES (y.product_id, y.product_name, y.category, y.total) WHERE y.product_id != 1700;
MERGE 1
gaussdb=# SELECT * FROM dst ORDER BY 1;
SELECT * FROM dst ORDER BY 1;
 product_id | product_name | category  | total
------------+----------------+-----------+-------
 1501 | vivitar | electrnc | 100
 1502 | olympus camera | electrncs | 200
 1600 | play gym       | toys      | 100
 1601 | lamaze | toys      | 100
 1666 | harry potter   | dvd | 100
(5 rows)

子查詢

在USING部分可以使用子查詢，進行更複雜的關聯操作。

  • 對源表進行聚合操作的結果再與目標表匹配
MERGE INTO dst x
USING (
 SELECT product_id, product_name, category, sum(total) AS total FROM src group by product_id, product_name, category
) y
ON x.product_id = y.product_id
WHEN MATCHED THEN
 UPDATE SET product_name = x.product_name, category = x.category, total = x.total
WHEN NOT MATCHED THEN
 INSERT VALUES (y.product_id, y.product_name, y.category, y.total + 200);
  • 多個表UNION後的結果再與目標表匹配
MERGE INTO dst x
USING (
 SELECT 1501 AS product_id, 'vivitar 35mm' AS product_name, 'electrncs' AS category, 100 AS total UNION ALL
 SELECT 1666 AS product_id, 'harry potter' AS product_name, 'dvd' AS category, 100 AS total
) y
ON x.product_id = y.product_id
WHEN MATCHED THEN
 UPDATE SET product_name = x.product_name, category = x.category, total = x.total
WHEN NOT MATCHED THEN
 INSERT VALUES (y.product_id, y.product_name, y.category, y.total + 200);

存儲過程

gaussdb=# CREATE OR REPLACE PROCEDURE store_procedure1()
AS
BEGIN
 MERGE INTO dst x
 USING src y
 ON x.product_id = y.product_id
 WHEN MATCHED THEN
 UPDATE SET product_name = y.product_name, category = y.category, total = y.total;
END;
/
CREATE PROCEDURE
gaussdb=# CALL store_procedure1();

MERGE INTO背後原理

上文提到了MREGE INTO轉化成LEFT JOIN或者INNER JOIN將目標表和源表進行關聯。那麼如何知道某一行要進行更新還是插入？

通過EXPLAIN VERBOSE查看運算元的輸出。掃描兩張表時都輸出了ctid列。那麼ctid列有什麼作用呢？

 5 --Seq Scan on public.src y
         Output: y.product_id, y.product_name, y.category, y.total, y.ctid
         Distribute Key: y.product_id
 6 --Hash
         Output: x.product_id, x.product_name, x.category, x.total, x.ctid, x.xc_node_id
 7 --Seq Scan on public.dst x
         Output: x.product_id, x.product_name, x.category, x.total, x.ctid, x.xc_node_id
         Distribute Key: x.product_id

ctid標識了這一行在存儲上具體位置，知道了這個位置就可以對這個位置的數據進行更新。GaussDB(DWS)作為MPP分散式資料庫，還需要知道節點的信息(xc_node_id)。UPDATE操作需要這兩個值。

在MREGE INTO這裡ctid還另有妙用。當目標表匹配時需要更新，這是就保留本行ctid值。如果無法匹配，插入即可。就不需要ctid，此時可認識ctid值是NULL。根據LEFT JOIN輸出的ctid結果是否為NULL，最終決定本行該被更新還是插入。

這樣在兩張表做完JOIN操作後，根據JOIN後輸出的ctid列，更新或者插入某一行。

註意事項

使用MERGE INTO時要註意匹配條件是否合適。如果不註意，容易造成數據被非預期更新，可能整張表被更新。

總結

GAUSSDB(DWS)提供了高效的數據導入的功能MERGE INTO，對於數據倉庫是一項非常關鍵的功能。可以使用MERGE INTO 同時更新和插入一張表，在數據量非常大的情況下也能很快完成地數據導入。

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