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技术分享 | MySQL Load Data 的多种用法

发布时间:2021-03-31 浏览次数:447

关键字:数据库解决方案数据库培训数据库实例

本文目录

一、LOAD 基本背景

二、LOAD 基础参数

三、LOAD 示例数据及示例表结构

四、LOAD 场景示例

  • 场景 1. LOAD 文件中的字段比数据表中的字段多

  • 场景 2. LOAD 文件中的字段比数据表中的字段少

  • 场景 3. LOAD 生成自定义字段数据

  • 场景 4. LOAD 定长数据

五、LOAD 总结

一、LOAD 基本背景

我们在数据库运维过程中难免会涉及到需要对文本数据进行处理,并导入到数据库中,本文整理了一些导入导出时常见的场景进行示例演示。

二、LOAD 基础参数

文章后续示例均使用以下命令导出的 csv 格式样例数据(以 , 逗号做分隔符,以 " 双引号作为界定符)

-- 导出基础参数select * into outfile '/data/mysql/3306/tmp/employees.txt'character set utf8mb4fields terminated by ','enclosed by '"'lines terminated by '\n'from employees.employees limit 10;-- 导入基础参数load data infile '/data/mysql/3306/tmp/employees.txt'replace into table demo.empcharacter set utf8mb4fields terminated by ','enclosed by '"'lines terminated by '\n'...

三、LOAD 示例数据及示例表结构

以下为示例数据,表结构及对应关系信息

-- 导出的文件数据内容
[root@10-186-61-162 tmp]# cat employees.txt"10001","1953-09-02","Georgi","Facello","M","1986-06-26""10002","1964-06-02","Bezalel","Simmel","F","1985-11-21""10003","1959-12-03","Parto","Bamford","M","1986-08-28""10004","1954-05-01","Chirstian","Koblick","M","1986-12-01""10005","1955-01-21","Kyoichi","Maliniak","M","1989-09-12""10006","1953-04-20","Anneke","Preusig","F","1989-06-02""10007","1957-05-23","Tzvetan","Zielinski","F","1989-02-10""10008","1958-02-19","Saniya","Kalloufi","M","1994-09-15""10009","1952-04-19","Sumant","Peac","F","1985-02-18""10010","1963-06-01","Duangkaew","Piveteau","F","1989-08-24"-- 示例表结构
SQL > desc demo.emp;
+-------------+---------------+------+-----+---------+-------+| Field       | Type          | Null | Key | Default | Extra |
+-------------+---------------+------+-----+---------+-------+
| emp_no      | int           | NO   | PRI | NULL    |       || birth_date  | date          | NO   |     | NULL    |       |
| first_name  | varchar(16)   | NO   |     | NULL    |       || last_name   | varchar(16)   | NO   |     | NULL    |       |
| fullname    | varchar(32)   | YES  |     | NULL    |       | -- 表新增字段,导出数据文件中不存在| gender      | enum('M','F') | NO   |     | NULL    |       |
| hire_date   | date          | NO   |     | NULL    |       || modify_date | datetime      | YES  |     | NULL    |       | -- 表新增字段,导出数据文件中不存在
| delete_flag | char(1)       | YES  |     | NULL    |       | -- 表新增字段,导出数据文件中不存在
+-------------+---------------+------+-----+---------+-------+

-- 导出的数据与字段对应关系
emp_no  birth_date    first_name   last_name    gender  hire_date"10001"  "1953-09-02"  "Georgi"     "Facello"    "M"    "1986-06-26""10002"  "1964-06-02"  "Bezalel"    "Simmel"     "F"    "1985-11-21""10003"  "1959-12-03"  "Parto"      "Bamford"    "M"    "1986-08-28""10004"  "1954-05-01"  "Chirstian"  "Koblick"    "M"    "1986-12-01""10005"  "1955-01-21"  "Kyoichi"    "Maliniak"   "M"    "1989-09-12""10006"  "1953-04-20"  "Anneke"     "Preusig"    "F"    "1989-06-02""10007"  "1957-05-23"  "Tzvetan"    "Zielinski"  "F"    "1989-02-10""10008"  "1958-02-19"  "Saniya"     "Kalloufi"   "M"    "1994-09-15""10009"  "1952-04-19"  "Sumant"     "Peac"       "F"    "1985-02-18""10010"  "1963-06-01"  "Duangkaew"  "Piveteau"   "F"    "1989-08-24"

四、LOAD 场景示例

场景 1. LOAD 文件中的字段比数据表中的字段多

只需要文本文件中部分数据导入到数据表中

-- 临时创建2个字段的表结构SQL > create table emp_tmp select emp_no,hire_date from emp;SQL > desc emp_tmp;+-----------+------+------+-----+---------+-------+| Field     | Type | Null | Key | Default | Extra |
+-----------+------+------+-----+---------+-------+
| emp_no    | int  | NO   |     | NULL    |       || hire_date | date | NO   |     | NULL    |       |
+-----------+------+------+-----+---------+-------+-- 导入数据语句load data infile '/data/mysql/3306/tmp/employees.txt'replace into table demo.emp_tmpcharacter set utf8mb4fields terminated by ','enclosed by '"'lines terminated by '\n'(@C1,@C2,@C3,@C4,@C5,@C6) -- 该部分对应employees.txt文件中6列数据-- 只对导出数据中指定的2个列与表中字段做匹配,mapping关系指定的顺序不影响导入结果set hire_date=@C6,    emp_no=@C1; -- 导入数据结果示例SQL > select * from emp_tmp;+--------+------------+| emp_no | hire_date  |
+--------+------------+
|  10001 | 1986-06-26 ||  10002 | 1985-11-21 ||  10003 | 1986-08-28 ||  10004 | 1986-12-01 ||  10005 | 1989-09-12 ||  10006 | 1989-06-02 ||  10007 | 1989-02-10 ||  10008 | 1994-09-15 ||  10009 | 1985-02-18 ||  10010 | 1989-08-24 |
+--------+------------+
10 rows in set (0.0016 sec)

场景 2. LOAD 文件中的字段比数据表中的字段少

表字段不仅包含文本文件中所有数据,还包含了额外的字段

-- 导入数据语句load data infile '/data/mysql/3306/tmp/employees.txt'replace into table demo.empcharacter set utf8mb4fields terminated by ','enclosed by '"'lines terminated by '\n'(@C1,@C2,@C3,@C4,@C5,@C6) -- 该部分对应employees.txt文件中6列数据-- 将文件中的字段与表中字段做mapping对应,表中多出的字段不做处理set emp_no=@C1,
   birth_date=@C2,
   first_name=@C3,
   last_name=@C4,
   gender=@C5,
   hire_date=@C6;
MySQL Load Data 的用法以及使用场景-爱可生


场景 3. LOAD 生成自定义字段数据

从场景 2 的验证可以看到,emp 表中新增的字段 fullname,modify_date,delete_flag 字段在导入时并未做处理,被置为了 NULL 值,如果需要对其进行处理,可在 LOAD 时通过 MySQL支持的函数 或给定 固定值 自行定义数据,对于文件中存在的字段也可做函数处理,结合导入导出,实现简单的 ETL 功能,如下所示:

-- 导入数据语句load data infile '/data/mysql/3306/tmp/employees.txt'replace into table demo.empcharacter set utf8mb4fields terminated by ','enclosed by '"'lines terminated by '\n'(@C1,@C2,@C3,@C4,@C5,@C6)              -- 该部分对应employees.txt文件中6列数据-- 以下部分明确对表中字段与数据文件中的字段做Mapping关系,不存在的数据通过函数处理生成(也可设置为固定值)set emp_no=@C1,
   birth_date=@C2,
   first_name=upper(@C3),              -- 将导入的数据转为大写   last_name=lower(@C4),               -- 将导入的数据转为小写   fullname=concat(first_name,' ',last_name),    -- 对first_name和last_name做拼接   gender=@C5,
   hire_date=@C6 ,
   modify_date=now(),                 -- 生成当前时间数据   delete_flag=if(hire_date<'1988-01-01','Y','N'); -- 对需要生成的值基于某一列做条件运算
MySQL Load Data 的用法以及使用场景-爱可生


场景 4. LOAD 定长数据

定长数据的特点如下所示,可以使用函数取出字符串中固定长度来生成指定列数据

SQL > select 
    c1 as sample_data,
    substr(c1,1,3)  as c1,
    substr(c1,4,3)  as c2,
    substr(c1,7,2)  as c3,
    substr(c1,9,5)  as c4,
    substr(c1,14,3) as c5,
    substr(c1,17,3) as c6 from t1
    *************************** 1. row ***************************sample_data: ABC余振兴CDMySQLEFG数据库
         c1: ABC
         c2: 余振兴
         c3: CD
         c4: MySQL
         c5: EFG
         c6: 数据库

定长数据导入需要明确每列数据占用的字符个数,以下直接使用 rpad 对现有的表数据填充空格的方式生成定长数据用作示例使用

-- 生成定长数据SQL > select 
    concat(rpad(emp_no,10,' '),
          rpad(birth_date,19,' '),
          rpad(first_name,14,' '),
          rpad(last_name,16,' '),
          rpad(gender,2,' '),
          rpad(hire_date,19,' ')) as fixed_length_data 
      from employees.employees limit 10;

+----------------------------------------------------------------------------------+
| fixed_length_data                                                                |
+----------------------------------------------------------------------------------+
| 10001     1953-09-02         Georgi        Facello         M 1986-06-26          |
| 10002     1964-06-02         Bezalel       Simmel          F 1985-11-21          |
| 10003     1959-12-03         Parto         Bamford         M 1986-08-28          |
| 10004     1954-05-01         Chirstian     Koblick         M 1986-12-01          |
| 10005     1955-01-21         Kyoichi       Maliniak        M 1989-09-12          |
| 10006     1953-04-20         Anneke        Preusig         F 1989-06-02          |
| 10007     1957-05-23         Tzvetan       Zielinski       F 1989-02-10          |
| 10008     1958-02-19         Saniya        Kalloufi        M 1994-09-15          |
| 10009     1952-04-19         Sumant        Peac            F 1985-02-18          |
| 10010     1963-06-01         Duangkaew     Piveteau        F 1989-08-24          |
+----------------------------------------------------------------------------------+

-- 导出定长数据
select 
    concat(rpad(emp_no,10,' '),
          rpad(birth_date,19,' '),
          rpad(first_name,14,' '),
          rpad(last_name,16,' '),
          rpad(gender,2,' '),
          rpad(hire_date,19,' ')) as fixed_length_data 
into outfile '/data/mysql/3306/tmp/employees_fixed.txt'character set utf8mb4lines terminated by '\n'from employees.employees limit 10;-- 导出数据示例[root@10-186-61-162 tmp]# cat employees_fixed.txt10001     1953-09-02         Georgi        Facello         M 1986-06-2610002     1964-06-02         Bezalel       Simmel          F 1985-11-2110003     1959-12-03         Parto         Bamford         M 1986-08-2810004     1954-05-01         Chirstian     Koblick         M 1986-12-0110005     1955-01-21         Kyoichi       Maliniak        M 1989-09-1210006     1953-04-20         Anneke        Preusig         F 1989-06-0210007     1957-05-23         Tzvetan       Zielinski       F 1989-02-1010008     1958-02-19         Saniya        Kalloufi        M 1994-09-1510009     1952-04-19         Sumant        Peac            F 1985-02-1810010     1963-06-01         Duangkaew     Piveteau        F 1989-08-24-- 导入定长数据load data infile '/data/mysql/3306/tmp/employees_fixed.txt'replace into table demo.empcharacter set utf8mb4fields terminated by ','enclosed by '"'lines terminated by '\n'(@row)  -- 对一行数据定义为一个整体set emp_no   = trim(substr(@row,1,10)),-- 使用substr取前10个字符,并去除头尾空格数据   birth_date = trim(substr(@row,11,19)),-- 后续字段以此类推   first_name = trim(substr(@row,30,14)),   last_name  = trim(substr(@row,44,16)),   fullname  = concat(first_name,' ',last_name),  -- 对first_name和last_name做拼接
   gender   = trim(substr(@row,60,2)),
   hire_date  = trim(substr(@row,62,19)),
   modify_date = now(),
   delete_flag = if(hire_date<'1988-01-01','Y','N'); -- 对需要生成的值基于某一列做条件运算
MySQL Load Data 的用法以及使用场景-爱可生


五、LOAD 总结

1. 默认情况下导入的顺序以文本文件 列-从左到右,行-从上到下 的顺序导入

2. 如果表结构和文本数据不一致,建议将文本文件中的各列依次顺序编号并与表中字段建立 mapping 关系,以防数据导入到错误的字段

3. 对于待导入的文本文件较大的场景,建议将文件 按行拆分 为多个小文件,如用 split 拆分

4. 对文件导入后建议执行以下语句验证导入的数据是否有 Warning,ERROR 以及导入的数据量

  • GET DIAGNOSTICS @p1=NUMBER,@p2=ROW_COUNT;

  • select @p1 AS ERROR_COUNT,@p2 as ROW_COUNT;

5. 文本文件数据与表结构存在过大的差异或数据需要做清洗转换,建议还是用专业的 ETL 工具或先粗略导入 MySQL 中再进行加工转换处理。


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