177 183 190 190 191 192 udw优化指南 表膨胀 表膨胀 表膨胀的原因 如何避免表膨胀 UDW中 中Json类型 类型 Json相关操作 Json操作举例 Json相关函数 Json创建函数 Json处理函数 接⼊第三⽅ 接⼊第三⽅ BI ⼯具 ⼯具 ⼀、 UDW 接⼊ Zeppelin ⼆、 UDW 接⼊ SuperSet UDW 使⽤案例 Copyright © 2012-2021 UCloud 优刻得 5/206 概览 概览 产品架构 快速上⼿ 操作指南 访问UDW数据仓库 数据导⼊ 开发指南 udw优化指南 表膨胀 UDW中Json类型 接⼊第三⽅ BI ⼯具 UDW 使⽤案例 Pxf 扩展功能 迁移数据 使⽤ pg_dump 使⽤ pxf 外部表 FAQs 数据仓库价格 概览 Greenplum数据仓库 UDW 通过 sqoop 把 hdfs 中的数据导⼊到 udw ⽤ mysql2udw 把 mysql 中的数据导⼊到 udw 创建 ufile 的外部表、导⼊导出数据到 ufile 通过外部表导⼊ json 格式的数据 在导⼊⼤量的数据的时候我们建议不要使⽤ insert ⼀条条的导⼊数据、强烈建议使⽤ copy、udwfile 导⼊数据。 5.1 insert加载数据 加载数据 我们可以通过

SQL操作符 别名 SQL-手册 注释 语法帮助 DML DDL 信息查看语句 辅助命令 账户管理 内置函数 聚合函数 位操作函数 字符串函数 条件函数 数学函数 JSON解析函数 类型转换函数 格式转换函数 通用函数 时间和日期函数 BITMAP函数 HLL函数 窗口函数 哈希函数 Baidu 百度智能云文档 目录 2 SQL手册 数据类型 执行成功，结果集不为空 在结果集不为空的情况下。返回结果分为如下几种情况： 1. Insert 执行成功并可见： 表示执行成功。 表示总共有4行数据被导入。 表示被过滤的行数。 同时会返回一个 json 串： INSERT INSERT INTO INTO test test SELECT SELECT ** FROM FROM test2 test2;; INSERT INSERT Load）功能，支持用户提交一个常驻的导入任务，通过不断的从指定的数据源读取数据，将数据导入到 Doris 中。 目前仅支持通过无认证或者 SSL 认证方式，从 Kakfa 导入 CSV 或 Json 格式的数据。 语法： 导入作业的名称，在同一个 database 内，相同名称只能有一个 job 在运行。 指定需要导入的表的名称。 数据合并类型。默认为 APPEND，表示导入的数据都是普通的追加写操作。MERGE

when multiple Regions are concurrently applying snapshots #9329 @CalvinNeo • Fix the issue that some JSON functions unsupported by TiFlash are pushed down to TiFlash #9444 @windtalker • Tools • Backup & Y Y Y Y Y Y Y Date and time types Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y String types Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y JSON type Y Y Y Y Y Y Y E E E E E Vectort types E N N N N N N N N N N N Control flow functions Y Y Y Vector functions and operators E N N N N N N N N N N N Information functions Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y JSON functions Y Y Y Y Y Y Y E E E E E Aggregation functions Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Window functions

when multiple Regions are concurrently applying snapshots #9329 @CalvinNeo • Fix the issue that some JSON functions unsupported by TiFlash are pushed down to TiFlash #9444 @windtalker • Tools • Backup & Y Y Y Y Y Y Y Date and time types Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y String types Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y JSON type Y Y Y Y Y Y Y E E E E E Vectort types E N N N N N N N N N N N Control flow functions Y Y Y Vector functions and operators E N N N N N N N N N N N Information functions Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y JSON functions Y Y Y Y Y Y Y E E E E E Aggregation functions Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Window functions

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 328 vtexplain -shards 8 -vschema-file vschema.json -schema-file schema.sql -replication-mode “ROW” -output-mode text -sql “SELECT * from users” . . use a region_json vindex to compute the keyspace_id for a customer row using the (id, country) fields. Here’s what the vindex definition looks like: "region_vdx": { "type": "region_json", "params": { { "region_map": "/vt/examples/region_sharding/countries.json", "region_bytes": "1" } }, And we use it thus: "customer": { "column_vindexes": [ { "columns": ["id", "country"], "name": "region_vdx"

improving SQL execution performance. This is particularly effective for queries containing JSON query functions or JSON value attribute functions. Starting from v8.3.0, TiDB enables the Projection �→ operator OFF to ON. When this feature is enabled, the optimizer automatically pushes eligible JSON query functions and JSON value attribute functions down to the storage engine. For more information, see documentation results during parallel calculation #55290 @xzhangxian1008 • Fix the issue of wrong JSON_TYPE when casting YEAR to JSON format #54494 @YangKeao • Fix the issue that the value range of the tidb_schema_cache_size

2.1.1 Performance • Support pushing down the following JSON functions to TiKV #50601 @dbsid • JSON_ARRAY_APPEND() • JSON_MERGE_PATCH() • JSON_REPLACE() For more information, see documentation. • TiDB 2.1.4 SQL • TiDB supports the JSON schema validation function #52779 @dveeden Before v8.2.0, you need to rely on external tools or customized validation logic for JSON data validation, which increases maintenance, and reduces development efficiency. Starting from v8.2.0, the JSON_SCHEMA_VALID() func- tion is introduced. Using JSON_SCHEMA_VALID() in the CHECK constraint can help prevent non-conforming data

Numeric types Y Y Y Y Y Y Y Y Y Date and time types Y Y Y Y Y Y Y Y Y String types Y Y Y Y Y Y Y Y Y JSON type Y Y Y Y E E E E E Control flow functions Y Y Y Y Y Y Y Y Y String functions Y Y Y Y Y Y Y Y Encryption and compression functions Y Y Y Y Y Y Y Y Y Information functions Y Y Y Y Y Y Y Y Y JSON functions Y Y Y Y E E E E E Aggregation functions Y Y Y Y Y Y Y Y Y Window functions Y Y Y Y Y Y in TiDB. This could be because there is now a better way to solve the problem (such as the use of JSON instead of XML functions) or a lack of current demand versus effort required (such as stored procedures

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 391 vtexplain -shards 8 -vschema-file vschema.json -schema-file schema.sql -replication-mode “ROW” -output-mode text -sql “SELECT * from users” . . NotSupported transaction_write_set_extraction NotSupported default_week_format ReservedConn end_markers_in_json ReservedConn eq_range_index_dive_limit ReservedConn explicit_defaults_for_timestamp ReservedConn foreign_key_checks standard way to do this conversion. It would be nice if protos supported this na- tively as they do for json. We do have the option of using this code to build our own yaml to proto converter: https://github

NotSupported transaction_write_set_extraction NotSupported default_week_format ReservedConn end_markers_in_json ReservedConn eq_range_index_dive_limit ReservedConn 24 System variable Handled explicit_defaults_for_timestamp standard way to do this conversion. It would be nice if protos supported this na- tively as they do for json. We do have the option of using this code to build our own yaml to proto converter: https://github Protobuf We explored the use of protobufs for converting to and from yaml. However, the protobuf JSON implementation, which was required to correctly parse enums, was unable to preserve the original values