查询写回(SELECT INTO)

SELECT INTO 语句用于将查询结果写入一系列指定的时间序列中。

应用场景如下:

  • 实现 IoTDB 内部 ETL:对原始数据进行 ETL 处理后写入新序列。
  • 查询结果存储:将查询结果进行持久化存储,起到类似物化视图的作用。
  • 非对齐序列转对齐序列:对齐序列从0.13版本开始支持,可以通过该功能将非对齐序列的数据写入新的对齐序列中。

语法定义

整体描述

  1. selectIntoStatement
  2. : SELECT
  3. resultColumn [, resultColumn] ...
  4. INTO intoItem [, intoItem] ...
  5. FROM prefixPath [, prefixPath] ...
  6. [WHERE whereCondition]
  7. [GROUP BY groupByTimeClause, groupByLevelClause]
  8. [FILL {PREVIOUS | LINEAR | constant}]
  9. [LIMIT rowLimit OFFSET rowOffset]
  10. [ALIGN BY DEVICE]
  11. ;
  12. intoItem
  13. : [ALIGNED] intoDevicePath '(' intoMeasurementName [',' intoMeasurementName]* ')'
  14. ;

INTO 子句

INTO 子句由若干个 intoItem 构成。

每个 intoItem 由一个目标设备路径和一个包含若干目标物理量名的列表组成(与 INSERT 语句中的 INTO 子句写法类似)。

其中每个目标物理量名与目标设备路径组成一个目标序列,一个 intoItem 包含若干目标序列。例如:root.sg_copy.d1(s1, s2) 指定了两条目标序列 root.sg_copy.d1.s1root.sg_copy.d1.s2

INTO 子句指定的目标序列要能够与查询结果集的列一一对应。具体规则如下:

  • 按时间对齐(默认):全部 intoItem 包含的目标序列数量要与查询结果集的列数(除时间列外)一致,且按照表头从左到右的顺序一一对应。
  • 按设备对齐(使用 ALIGN BY DEVICE):全部 intoItem 中指定的目标设备数和查询的设备数(即 FROM 子句中路径模式匹配的设备数)一致,且按照结果集设备的输出顺序一一对应。 为每个目标设备指定的目标物理量数量要与查询结果集的列数(除时间和设备列外)一致,且按照表头从左到右的顺序一一对应。

下面通过示例进一步说明:

  • 示例 1(按时间对齐)
  1. IoTDB> select s1, s2 into root.sg_copy.d1(t1), root.sg_copy.d2(t1, t2), root.sg_copy.d1(t2) from root.sg.d1, root.sg.d2;
  2. +--------------+-------------------+--------+
  3. | source column| target timeseries| written|
  4. +--------------+-------------------+--------+
  5. | root.sg.d1.s1| root.sg_copy.d1.t1| 8000|
  6. +--------------+-------------------+--------+
  7. | root.sg.d2.s1| root.sg_copy.d2.t1| 10000|
  8. +--------------+-------------------+--------+
  9. | root.sg.d1.s2| root.sg_copy.d2.t2| 12000|
  10. +--------------+-------------------+--------+
  11. | root.sg.d2.s2| root.sg_copy.d1.t2| 10000|
  12. +--------------+-------------------+--------+
  13. Total line number = 4
  14. It costs 0.725s

该语句将 root.sg database 下四条序列的查询结果写入到 root.sg_copy database 下指定的四条序列中。注意,root.sg_copy.d2(t1, t2) 也可以写做 root.sg_copy.d2(t1), root.sg_copy.d2(t2)

可以看到,INTO 子句的写法非常灵活,只要满足组合出的目标序列没有重复,且与查询结果列一一对应即可。

CLI 展示的结果集中,各列的含义如下:

  • source column 列表示查询结果的列名。
  • target timeseries 表示对应列写入的目标序列。
  • written 表示预期写入的数据量。
  • 示例 2(按时间对齐)
  1. IoTDB> select count(s1 + s2), last_value(s2) into root.agg.count(s1_add_s2), root.agg.last_value(s2) from root.sg.d1 group by ([0, 100), 10ms);
  2. +--------------------------------------+-------------------------+--------+
  3. | source column| target timeseries| written|
  4. +--------------------------------------+-------------------------+--------+
  5. | count(root.sg.d1.s1 + root.sg.d1.s2)| root.agg.count.s1_add_s2| 10|
  6. +--------------------------------------+-------------------------+--------+
  7. | last_value(root.sg.d1.s2)| root.agg.last_value.s2| 10|
  8. +--------------------------------------+-------------------------+--------+
  9. Total line number = 2
  10. It costs 0.375s

该语句将聚合查询的结果存储到指定序列中。

  • 示例 3(按设备对齐)
  1. IoTDB> select s1, s2 into root.sg_copy.d1(t1, t2), root.sg_copy.d2(t1, t2) from root.sg.d1, root.sg.d2 align by device;
  2. +--------------+--------------+-------------------+--------+
  3. | source device| source column| target timeseries| written|
  4. +--------------+--------------+-------------------+--------+
  5. | root.sg.d1| s1| root.sg_copy.d1.t1| 8000|
  6. +--------------+--------------+-------------------+--------+
  7. | root.sg.d1| s2| root.sg_copy.d1.t2| 11000|
  8. +--------------+--------------+-------------------+--------+
  9. | root.sg.d2| s1| root.sg_copy.d2.t1| 12000|
  10. +--------------+--------------+-------------------+--------+
  11. | root.sg.d2| s2| root.sg_copy.d2.t2| 9000|
  12. +--------------+--------------+-------------------+--------+
  13. Total line number = 4
  14. It costs 0.625s

该语句同样是将 root.sg database 下四条序列的查询结果写入到 root.sg_copy database 下指定的四条序列中。但在按设备对齐中,intoItem 的数量必须和查询的设备数量一致,每个查询设备对应一个 intoItem

按设备对齐查询时,CLI 展示的结果集多出一列 source device 列表示查询的设备。

  • 示例 4(按设备对齐)
  1. IoTDB> select s1 + s2 into root.expr.add(d1s1_d1s2), root.expr.add(d2s1_d2s2) from root.sg.d1, root.sg.d2 align by device;
  2. +--------------+--------------+------------------------+--------+
  3. | source device| source column| target timeseries| written|
  4. +--------------+--------------+------------------------+--------+
  5. | root.sg.d1| s1 + s2| root.expr.add.d1s1_d1s2| 10000|
  6. +--------------+--------------+------------------------+--------+
  7. | root.sg.d2| s1 + s2| root.expr.add.d2s1_d2s2| 10000|
  8. +--------------+--------------+------------------------+--------+
  9. Total line number = 2
  10. It costs 0.532s

该语句将表达式计算的结果存储到指定序列中。

使用变量占位符

特别地,可以使用变量占位符描述目标序列与查询序列之间的对应规律,简化语句书写。目前支持以下两种变量占位符:

  • 后缀复制符 :::复制查询设备后缀(或物理量),表示从该层开始一直到设备的最后一层(或物理量),目标设备的节点名(或物理量名)与查询的设备对应的节点名(或物理量名)相同。
  • 单层节点匹配符 ${i}:表示目标序列当前层节点名与查询序列的第i层节点名相同。比如,对于路径root.sg1.d1.s1而言,${1}表示sg1${2}表示d1${3}表示s1

在使用变量占位符时,intoItem与查询结果集列的对应关系不能存在歧义,具体情况分类讨论如下:

按时间对齐(默认)

注:变量占位符只能描述序列与序列之间的对应关系,如果查询中包含聚合、表达式计算,此时查询结果中的列无法与某个序列对应,因此目标设备和目标物理量都不能使用变量占位符。

(1)目标设备不使用变量占位符 & 目标物理量列表使用变量占位符

限制:

  1. 每个 intoItem 中,物理量列表的长度必须为 1。
    (如果长度可以大于1,例如 root.sg1.d1(::, s1),无法确定具体哪些列与::匹配)
  2. intoItem 数量为 1,或与查询结果集列数一致。
    (在每个目标物理量列表长度均为 1 的情况下,若 intoItem 只有 1 个,此时表示全部查询序列写入相同设备;若 intoItem 数量与查询序列一致,则表示为每个查询序列指定一个目标设备;若 intoItem 大于 1 小于查询序列数,此时无法与查询序列一一对应)

匹配方法: 每个查询序列指定目标设备,而目标物理量根据变量占位符生成。

示例:

  1. select s1, s2
  2. into root.sg_copy.d1(::), root.sg_copy.d2(s1), root.sg_copy.d1(${3}), root.sg_copy.d2(::)
  3. from root.sg.d1, root.sg.d2;

该语句等价于:

  1. select s1, s2
  2. into root.sg_copy.d1(s1), root.sg_copy.d2(s1), root.sg_copy.d1(s2), root.sg_copy.d2(s2)
  3. from root.sg.d1, root.sg.d2;

可以看到,在这种情况下,语句并不能得到很好地简化。

(2)目标设备使用变量占位符 & 目标物理量列表不使用变量占位符

限制: 全部 intoItem 中目标物理量的数量与查询结果集列数一致。

匹配方式: 为每个查询序列指定了目标物理量,目标设备根据对应目标物理量所在 intoItem 的目标设备占位符生成。

示例:

  1. select d1.s1, d1.s2, d2.s3, d3.s4
  2. into ::(s1_1, s2_2), root.sg.d2_2(s3_3), root.${2}_copy.::(s4)
  3. from root.sg;
(3)目标设备使用变量占位符 & 目标物理量列表使用变量占位符

限制: intoItem 只有一个且物理量列表的长度为 1。

匹配方式: 每个查询序列根据变量占位符可以得到一个目标序列。

示例:

  1. select * into root.sg_bk.::(::) from root.sg.**;

root.sg 下全部序列的查询结果写到 root.sg_bk,设备名后缀和物理量名保持不变。

按设备对齐(使用 ALIGN BY DEVICE

注:变量占位符只能描述序列与序列之间的对应关系,如果查询中包含聚合、表达式计算,此时查询结果中的列无法与某个物理量对应,因此目标物理量不能使用变量占位符。

(1)目标设备不使用变量占位符 & 目标物理量列表使用变量占位符

限制: 每个 intoItem 中,如果物理量列表使用了变量占位符,则列表的长度必须为 1。

匹配方法: 每个查询序列指定目标设备,而目标物理量根据变量占位符生成。

示例:

  1. select s1, s2, s3, s4
  2. into root.backup_sg.d1(s1, s2, s3, s4), root.backup_sg.d2(::), root.sg.d3(backup_${4})
  3. from root.sg.d1, root.sg.d2, root.sg.d3
  4. align by device;
(2)目标设备使用变量占位符 & 目标物理量列表不使用变量占位符

限制: intoItem 只有一个。(如果出现多个带占位符的 intoItem,我们将无法得知每个 intoItem 需要匹配哪几个源设备)

匹配方式: 每个查询设备根据变量占位符得到一个目标设备,每个设备下结果集各列写入的目标物理量由目标物理量列表指定。

示例:

  1. select avg(s1), sum(s2) + sum(s3), count(s4)
  2. into root.agg_${2}.::(avg_s1, sum_s2_add_s3, count_s4)
  3. from root.**
  4. align by device;
(3)目标设备使用变量占位符 & 目标物理量列表使用变量占位符

限制: intoItem 只有一个且物理量列表的长度为 1。

匹配方式: 每个查询序列根据变量占位符可以得到一个目标序列。

示例:

  1. select * into ::(backup_${4}) from root.sg.** align by device;

root.sg 下每条序列的查询结果写到相同设备下,物理量名前加backup_

指定目标序列为对齐序列

通过 ALIGNED 关键词可以指定写入的目标设备为对齐写入,每个 intoItem 可以独立设置。

示例:

  1. select s1, s2 into root.sg_copy.d1(t1, t2), aligned root.sg_copy.d2(t1, t2) from root.sg.d1, root.sg.d2 align by device;

该语句指定了 root.sg_copy.d1 是非对齐设备,root.sg_copy.d2是对齐设备。

不支持使用的查询子句

  • SLIMITSOFFSET:查询出来的列不确定,功能不清晰,因此不支持。
  • LAST查询、GROUP BY TAGSDISABLE ALIGN:表结构和写入结构不一致,因此不支持。

其他要注意的点

  • 对于一般的聚合查询,时间戳是无意义的,约定使用 0 来存储。
  • 当目标序列存在时,需要保证源序列和目标时间序列的数据类型兼容。关于数据类型的兼容性,查看文档 数据类型
  • 当目标序列不存在时,系统将自动创建目标序列(包括 database)。
  • 当查询的序列不存在或查询的序列不存在数据,则不会自动创建目标序列。

应用举例

实现 IoTDB 内部 ETL

对原始数据进行 ETL 处理后写入新序列。

  1. IOTDB > SELECT preprocess_udf(s1, s2) INTO ::(preprocessed_s1, preprocessed_s2) FROM root.sg.* ALIGN BY DEIVCE;
  2. +--------------+-------------------+---------------------------+--------+
  3. | source device| source column| target timeseries| written|
  4. +--------------+-------------------+---------------------------+--------+
  5. | root.sg.d1| preprocess_udf(s1)| root.sg.d1.preprocessed_s1| 8000|
  6. +--------------+-------------------+---------------------------+--------+
  7. | root.sg.d1| preprocess_udf(s2)| root.sg.d1.preprocessed_s2| 10000|
  8. +--------------+-------------------+---------------------------+--------+
  9. | root.sg.d2| preprocess_udf(s1)| root.sg.d2.preprocessed_s1| 11000|
  10. +--------------+-------------------+---------------------------+--------+
  11. | root.sg.d2| preprocess_udf(s2)| root.sg.d2.preprocessed_s2| 9000|
  12. +--------------+-------------------+---------------------------+--------+

以上语句使用自定义函数对数据进行预处理,将预处理后的结果持久化存储到新序列中。

查询结果存储

将查询结果进行持久化存储,起到类似物化视图的作用。

  1. IOTDB > SELECT count(s1), last_value(s1) INTO root.sg.agg_${2}(count_s1, last_value_s1) FROM root.sg1.d1 GROUP BY ([0, 10000), 10ms);
  2. +--------------------------+-----------------------------+--------+
  3. | source column| target timeseries| written|
  4. +--------------------------+-----------------------------+--------+
  5. | count(root.sg.d1.s1)| root.sg.agg_d1.count_s1| 1000|
  6. +--------------------------+-----------------------------+--------+
  7. | last_value(root.sg.d1.s2)| root.sg.agg_d1.last_value_s2| 1000|
  8. +--------------------------+-----------------------------+--------+
  9. Total line number = 2
  10. It costs 0.115s

以上语句将降采样查询的结果持久化存储到新序列中。

非对齐序列转对齐序列

对齐序列从 0.13 版本开始支持,可以通过该功能将非对齐序列的数据写入新的对齐序列中。

注意: 建议配合使用 LIMIT & OFFSET 子句或 WHERE 子句(时间过滤条件)对数据进行分批,防止单次操作的数据量过大。

  1. IOTDB > SELECT s1, s2 INTO ALIGNED root.sg1.aligned_d(s1, s2) FROM root.sg1.non_aligned_d WHERE time >= 0 and time < 10000;
  2. +--------------------------+----------------------+--------+
  3. | source column| target timeseries| written|
  4. +--------------------------+----------------------+--------+
  5. | root.sg1.non_aligned_d.s1| root.sg1.aligned_d.s1| 10000|
  6. +--------------------------+----------------------+--------+
  7. | root.sg1.non_aligned_d.s2| root.sg1.aligned_d.s2| 10000|
  8. +--------------------------+----------------------+--------+
  9. Total line number = 2
  10. It costs 0.375s

以上语句将一组非对齐的序列的数据迁移到一组对齐序列。

相关用户权限

用户必须有下列权限才能正常执行查询写回语句:

  • 所有 SELECT 子句中源序列的 READ_TIMESERIES 权限。
  • 所有 INTO 子句中目标序列 INSERT_TIMESERIES 权限。

更多用户权限相关的内容,请参考权限管理语句

相关配置参数

  • select_into_insert_tablet_plan_row_limit

    参数名select_into_insert_tablet_plan_row_limit
    描述写入过程中每一批 Tablet 的最大行数
    类型int32
    默认值10000
    改后生效方式重启后生效