严格模式(strict_mode)为导入操作中的一个参数配置。该参数会影响某些数值的导入行为和最终导入的数据。
本文档主要说明如何设置严格模式,以及严格模式产生的影响。
如何设置
严格模式默认情况下都为 False,即关闭状态。
不同的导入方式设置严格模式的方式不尽相同。
-
LOAD LABEL example_db.label1
(
DATA INFILE("bos://my_bucket/input/file.txt")
INTO TABLE `my_table`
COLUMNS TERMINATED BY ","
)
WITH BROKER bos
(
"bos_endpoint" = "http://bj.bcebos.com",
"bos_accesskey" = "xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx",
"bos_secret_accesskey"="yyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyy"
)
PROPERTIES
(
"strict_mode" = "true"
)
-
curl --location-trusted -u user:passwd \
-H "strict_mode: true" \
-T 1.txt \
http://host:port/api/example_db/my_table/_stream_load
-
CREATE ROUTINE LOAD example_db.test_job ON my_table
PROPERTIES
(
"strict_mode" = "true"
)
FROM KAFKA
(
"kafka_broker_list" = "broker1:9092,broker2:9092,broker3:9092",
"kafka_topic" = "my_topic"
);
-
通过会话变量设置:
SET enable_insert_strict = true;
INSERT INTO my_table ...;
严格模式的作用
对于导入过程中的列类型转换进行严格过滤。
严格过滤的策略如下:
对于列类型转换来说,如果开启严格模式,则错误的数据将被过滤。这里的错误数据是指:原始数据并不为 null
,而在进行列类型转换后结果为 null
的这一类数据。
这里说指的 列类型转换
,并不包括用函数计算得出的 null
值。
对于导入的某列类型包含范围限制的,如果原始数据能正常通过类型转换,但无法通过范围限制的,严格模式对其也不产生影响。例如:如果类型是 decimal(1,0)
, 原始数据为 10,则属于可以通过类型转换但不在列声明的范围内。这种数据 strict 对其不产生影响。
1. 以列类型为 TinyInt 来举例:
原始数据类型 | 原始数据举例 | 转换为 TinyInt 后的值 | 严格模式 | 结果 |
---|---|---|---|---|
空值 | \N | NULL | 开启或关闭 | NULL |
非空值 | “abc” or 2000 | NULL | 开启 | 非法值(被过滤) |
非空值 | “abc” | NULL | 关闭 | NULL |
非空值 | 1 | 1 | 开启或关闭 | 正确导入 |
提示
说明:
表中的列允许导入空值
abc
及2000
在转换为 TinyInt 后,会因类型或精度问题变为 NULL。在严格模式开启的情况下,这类数据将会被过滤。而如果是关闭状态,则会导入null
。
2. 以列类型为 Decimal(1,0) 举例
原始数据类型 | 原始数据举例 | 转换为 Decimal 后的值 | 严格模式 | 结果 |
---|---|---|---|---|
空值 | \N | null | 开启或关闭 | NULL |
非空值 | aaa | NULL | 开启 | 非法值(被过滤) |
非空值 | aaa | NULL | 关闭 | NULL |
非空值 | 1 or 10 | 1 or 10 | 开启或关闭 | 正确导入 |
提示
说明:
表中的列允许导入空值
abc
在转换为 Decimal 后,会因类型问题变为 NULL。在严格模式开启的情况下,这类数据将会被过滤。而如果是关闭状态,则会导入null
。10
虽然是一个超过范围的值,但是因为其类型符合 decimal 的要求,所以严格模式对其不产生影响。10
最后会在其他导入处理流程中被过滤。但不会被严格模式过滤。
限定部分列更新只能更新已有的列
在严格模式下,部分列更新插入的每一行数据必须满足该行数据的 Key 在表中已经存在。而在而非严格模式下,进行部分列更新时可以更新 Key 已经存在的行,也可以插入 Key 不存在的新行。
例如有表结构如下:
mysql> desc user_profile;
+------------------+-----------------+------+-------+---------+-------+
| Field | Type | Null | Key | Default | Extra |
+------------------+-----------------+------+-------+---------+-------+
| id | INT | Yes | true | NULL | |
| name | VARCHAR(10) | Yes | false | NULL | NONE |
| age | INT | Yes | false | NULL | NONE |
| city | VARCHAR(10) | Yes | false | NULL | NONE |
| balance | DECIMALV3(9, 0) | Yes | false | NULL | NONE |
| last_access_time | DATETIME | Yes | false | NULL | NONE |
+------------------+-----------------+------+-------+---------+-------+
表中有一条数据如下:
1,"kevin",18,"shenzhen",400,"2023-07-01 12:00:00"
当用户使用非严格模式的 Stream Load 部分列更新向表中插入如下数据时
1,500,2023-07-03 12:00:01
3,23,2023-07-03 12:00:02
18,9999999,2023-07-03 12:00:03
curl --location-trusted -u root -H "partial_columns:true" -H "strict_mode:false" -H "column_separator:," -H "columns:id,balance,last_access_time" -T /tmp/test.csv http://host:port/api/db1/user_profile/_stream_load
表中原有的一条数据将会被更新,此外还向表中插入了两条新数据。对于插入的数据中用户没有指定的列,如果该列有默认值,则会以默认值填充;否则,如果该列可以为 NULL,则将以 NULL 值填充;否则本次插入不成功。
而当用户使用严格模式的 Stream Load 部分列更新向表中插入上述数据时
curl --location-trusted -u root -H "partial_columns:true" -H "strict_mode:true" -H "column_separator:," -H "columns:id,balance,last_access_time" -T /tmp/test.csv http://host:port/api/db1/user_profile/_stream_load
此时,由于开启了严格模式且第二、三行的数据的 key((3)
, (18)
) 不在原表中,所以本次导入会失败。