一招教你資料倉儲如何高效批次匯入與更新資料
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。
如果你的資料量很大，想盡快完成任務執行，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進行了擴充套件，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，目標表的資料來源。
MERGE INTO語句將目標表和源表中資料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資料新增到現有表時，使用MERGE INTO 可以高效地將資料匯入，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 當源表和目標表中資料可以匹配關聯條件時，選擇WHEN MATCHED子句執行UPDATE操作。
WHEN NOT MATCHED 當源表和目標表中資料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
首先建立好下面幾張表，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
檢視計劃，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資料。也就是源表的一部分資料用於更新目標表，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，檢視結果。
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)
檢視具體UPDATE、INSERT個數
可以透過EXPLAIN PERFORMANCE或者EXPLAIN ANALYZE檢視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資訊。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資料，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)
執行後檢視結果。MERGE INTO只操作了3條資料。
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。結果中沒有資料被更新。
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。
下面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，進行更復雜的關聯操作。
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);
儲存過程
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？
透過EXPLAIN VERBOSE檢視運算元的輸出。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標識了這一行在儲存上具體位置，知道了這個位置就可以對這個位置的資料進行更新。GaussDB(DWS)作為MPP分散式資料庫，還需要知道節點的資訊(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。
注意事項
使用MERGE INTO時要注意匹配條件是否合適。如果不注意，容易造成資料被非預期更新，可能整張表被更新。
總結
GAUSSDB(DWS)提供了高效的資料匯入的功能MERGE INTO，對於資料倉儲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，在資料量非常大的情況下也能很快完成地資料匯入。
來自 “ ITPUB部落格 ” ，連結：http://blog.itpub.net/69999012/viewspace-2783220/，如需轉載，請註明出處，否則將追究法律責任。
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