tl;博士
从 MySQL Shell 8.0.22 开始,您可以通过将选项中的列名替换columns
为整数值来跳过列。
util.importTable("/tmp/names.csv", {
table:"names",
columns: ["id", "firstname", 1, 2, "lastname"],
dialect: "csv-unix"
});
这相当于:
LOAD DATA LOCAL INFILE '/tmp/names.csv' INTO TABLE `names`
FIELDS TERMINATED BY ',' ENCLOSED BY '"' ESCAPED BY '\\'
LINES TERMINATED BY '\n'
(id, firstname, @1, @2, lastname);
MySQL 外壳 >= 8.0.22
MySQL Shell 的并行表导入实用程序 util.importTable() 自 8.0.22 版以来有一个新选项decodeColumns
,以及对该选项的增强columns
,使您能够从导入文件中捕获列以进行输入预处理(或丢弃它们)方式与LOAD DATA
声明一样。该选项以与语句子句decodeColumns
相同的方式为捕获的数据指定预处理转换,并将它们分配给目标表中的列。SET
LOAD DATA
util.importTable
column
选项已扩展,现在接受整数作为数组值。作为k
-th 参数传递的整数值,将输入文件中的 -th 列捕获k
为名为的用户变量@i
,其中i
是传递的整数。
decodeColumns
在将结果分配给表中的列之前,可以在选项中使用绑定到用户变量的捕获列值来预处理和转换数据。
示例 1 - 预处理 column2:
util.importTable('file.txt', {
table: 't1',
columns: ['column1', 1],
decodeColumns: {'column2': '@1 / 100'}
});
相当于:
LOAD DATA LOCAL INFILE 'file.txt'
INTO TABLE `t1` (column1, @var1)
SET `column2` = @var/100;
示例 2 - 跳过列:
util.importTable('file.txt', {
table: 't1',
columns: ['column1', 1, 'column2', 2, 'column3']
});
相当于:
LOAD DATA LOCAL INFILE 'file.txt'
INTO TABLE `t1` (column1, @1, column2, @2, column3);
示例 3 - 为列生成值
util.importTable('file.txt', {
table: 't1',
columns: [1, 2],
decodeColumns: {
'a': '@1',
'b': '@2',
'sum': '@1 + @2',
'mul': '@1 * @2',
'pow': 'POW(@1, @2)'
}
});
相当于:
LOAD DATA LOCAL INFILE 'file.txt'
INTO TABLE `t1` (@1, @2)
SET
`a` = @1,
`b` = @2,
`sum` = @1 + @2,
`mul` = @1 * @2,
`pow` = POW(@1, @2);
8.0.17 <= MySQL 外壳 < 8.0.22
不幸的是,目前util.importTable
在 MySQL Shell 8.0.18 中不支持将用户变量传递给列选项。
您可以通过 ALTER TABLE 解决此限制,其中缺少导入数据文件中存在的具有正确列类型的列:
alter table names add column (dummy1 integer, dummy2 integer);
导入您的数据,例如/tmp/names.csv
[1]
util.importTable("/tmp/names.csv", {table:"names", columns: ["id", "firstname", "dummy1", "dummy2", "lastname"], dialect: "csv-unix"})
并删除dummy
列:
alter table names drop column dummy1;
alter table names drop column dummy2;
或者简单地调用 LOAD DATA LOCAL INFILE SQL 命令:
LOAD DATA LOCAL INFILE '/tmp/sample.csv'
INTO TABLE myschema.mytable
(id, firstname, @dummy, @dummy, lastname);
[1] 样本数据/tmp/names.csv
1,"Nicole",71,29,"Tusk"
2,"Bob",49,66,"Schiffer"
3,"Susan",61,17,"Tusk"
4,"Bob",24,59,"Trump"
5,"Nicole",25,46,"Goldberg"
6,"Bob",16,71,"Goldberg"
7,"Mark",43,43,"Schiffer"