TiDB Lightning 数据源

TiDB Lightning 支持从多种类型的文件导入数据到 TiDB 集群。通过以下配置为 TiDB Lightning 指定数据文件所在位置。

[mydumper] # 本地源数据目录或 S3 等外部存储 URI。关于外部存储 URI 详情可参考 https://docs.pingcap.com/zh/tidb/v6.6/backup-and-restore-storages#uri-%E6%A0%BC%E5%BC%8F。 data-source-dir = "/data/my_database"

TiDB Lightning 运行时将查找 data-source-dir 中所有符合命令规则的文件。

文件类型分类命名规则
Schema 文件包含 DDL 语句 CREATE TABLE 的文件${db_name}.${table_name}-schema.sql
Schema 文件包含 CREATE DATABASE DDL 语句的文件${db_name}-schema-create.sql
数据文件包含整张表的数据文件,该文件会被导入 ${db_name}.${table_name}${db_name}.${table_name}.${csv|sql|parquet}
数据文件如果一个表分布于多个数据文件,这些文件命名需加上文件编号的后缀${db_name}.${table_name}.001.${csv|sql|parquet}
压缩文件上述所有类型文件如带压缩文件名后缀,如 gzipsnappyzstd,TiDB Lightning 会流式解压后进行导入。注意 Snappy 压缩文件必须遵循官方 Snappy 格式。不支持其他非官方压缩格式。${db_name}.${table_name}.${csv|sql|parquet}.{compress}

TiDB Lightning 尽量并行处理数据,由于文件必须顺序读取,所以数据处理协程是文件级别的并发(通过 region-concurrency 配置控制)。因此导入大文件时性能比较差。通常建议单个文件尺寸为 256MiB,以获得最好的性能。

表库重命名

TiDB Lightning 运行时会按照数据文件的命名规则将数据导入到相应的数据库和表。如果数据库名或表名发生了变化,你可以先重命名文件,然后再导入,或者使用正则表达式在线替换对象名称。

批量重命名文件

如果你使用的是 Red Hat Linux 或基于 Red Hat 的 Linux 发行版,可以使用 rename 命令对 data-source-dir 目录下的文件进行批量重命名。例如:

rename srcdb. tgtdb. *.sql

修改了文件中的数据库名后,建议删除 data-source-dir 目录下包含 CREATE DATABASE DDL 语句的 ${db_name}-schema-create.sql 文件。如果修改的是表名,还需要修改包含 CREATE TABLE DDL 语句的 ${db_name}.${table_name}-schema.sql 文件中的表名。

使用正则表达式在线替换名称

要使用正则表达式在线替换名称,你需要在 [[mydumper.files]] 配置中使用 pattern 匹配文件名,将 schematable 换成目标名。具体配置请参考自定义文件匹配

下面是使用正则表达式在线替换名称的示例。其中:

  • 数据文件 pattern 的匹配规则是 '^({schema_regrex})\.({table_regrex})\.({file_serial_regrex})\.(csv|parquet|sql)'
  • schema 可以指定为 '$1',代表第一个正则表达式 schema_regrex 取值不变;schema 也可以指定为一个字符串,如 'tgtdb',代表固定的目标数据库名。
  • table 可以指定为 '$2',代表第二个正则表达式 table_regrex 取值不变;table 也可以指定为一个字符串,如 't1',代表固定的目标表名。
  • type 可以指定为 '$3',代表数据文件类型;type 可以指定为 "table-schema"(代表 schema.sql 文件) 或 "schema-schema"(代表 schema-create.sql 文件)。
[mydumper] data-source-dir = "/some-subdir/some-database/" [[mydumper.files]] pattern = '^(srcdb)\.(.*?)-schema-create\.sql' schema = 'tgtdb' type = "schema-schema" [[mydumper.files]] pattern = '^(srcdb)\.(.*?)-schema\.sql' schema = 'tgtdb' table = '$2' type = "table-schema" [[mydumper.files]] pattern = '^(srcdb)\.(.*?)\.(?:[0-9]+)\.(csv|parquet|sql)' schema = 'tgtdb' table = '$2' type = '$3'

如果是使用 gzip 方式备份的数据文件,需要对应地配置压缩格式。数据文件 pattern 的匹配规则是 '^({schema_regrex})\.({table_regrex})\.({file_serial_regrex})\.(csv|parquet|sql)\.(gz)'compression 可以指定为 '$4' 代表是压缩文件格式。示例如下:

[mydumper] data-source-dir = "/some-subdir/some-database/" [[mydumper.files]] pattern = '^(srcdb)\.(.*?)-schema-create\.(sql)\.(gz)' schema = 'tgtdb' type = "schema-schema" compression = '$4' [[mydumper.files]] pattern = '^(srcdb)\.(.*?)-schema\.(sql)\.(gz)' schema = 'tgtdb' table = '$2' type = "table-schema" compression = '$4' [[mydumper.files]] pattern = '^(srcdb)\.(.*?)\.(?:[0-9]+)\.(sql)\.(gz)' schema = 'tgtdb' table = '$2' type = '$3' compression = '$4'

CSV

表结构

CSV 文件是没有表结构的。要导入 TiDB,就必须为其提供表结构。可以通过以下任一方法实现:

  • 创建包含 DDL 语句的 ${db_name}.${table_name}-schema.sql${db_name}-schema-create.sql
  • 在 TiDB 中手动创建。

配置

CSV 格式可在 tidb-lightning.toml 文件中 [mydumper.csv] 下配置。大部分设置项在 MySQL [LOAD DATA] 语句中都有对应的项目。

[mydumper.csv] # 字段分隔符,支持一个或多个字符,默认值为 ','。如果数据中可能有逗号,建议源文件导出时分隔符使用非常见组合字符例如'|+|'。 separator = ',' # 引用定界符,设置为空表示字符串未加引号。 delimiter = '"' # 行尾定界字符,支持一个或多个字符。设置为空(默认值)表示 "\n"(换行)和 "\r\n" (回车+换行),均表示行尾。 terminator = "" # CSV 文件是否包含表头。 # 如果为 true,首行将会被跳过,且基于首行映射目标表的列。 header = true # CSV 是否包含 NULL。 # 如果为 true,CSV 文件的任何列都不能解析为 NULL。 not-null = false # 如果 `not-null` 为 false(即 CSV 可以包含 NULL), # 为以下值的字段将会被解析为 NULL。 null = '\N' # 是否解析字段内的反斜线转义符。 backslash-escape = true # 是否移除以分隔符结束的行。 trim-last-separator = false

对于诸如 separatordelimiterterminator 等取值为字符串的配置项,如果需要设置的字符串中包含特殊字符,可以通过使用反斜杠 \ 转义的方式进行输入,输入的转义序列必须被包含在一对双引号 " 之间。例如,设置 separator = "\u001f" 表示使用 ASCII 字符 0X1F 作为字符串定界符。

你也可以使用单引号字符串 '...' 禁止对字符进行转义。

另外,设置 separator = '\n' 表示使用两个字符 \ + n 作为字符串定界符,而不是转义后的换行符 \n

更多详细的内容请参考 TOML v1.0.0 标准

separator

  • 指定字段分隔符。

  • 可以为一个或多个字符,不能为空。

  • 常用值:

    • CSV 用 ','
    • TSV 用 "\t"
    • "\u0001" 表示使用 ASCII 字符 0x01
  • 对应 LOAD DATA 语句中的 FIELDS TERMINATED BY 项。

delimiter

  • 指定引用定界符。

  • 如果 delimiter 为空,所有字段都会被取消引用。

  • 常用值:

    • '"' 使用双引号引用字段,和 RFC 4180 一致。
    • '' 不引用
  • 对应 LOAD DATA 语句中的 FIELDS ENCLOSED BY 项。

terminator

  • 指定行尾定界符。
  • 如果 terminator 为空,则 "\n"(换行)和 "\r\n" (回车+换行)均表示行尾。
  • 对应 LOAD DATA 语句中的 LINES TERMINATED BY 项。
  • 是否所有 CSV 文件都包含表头行。
  • 如为 true,第一行会被用作列名。如为 false,第一行并无特殊性,按普通的数据行处理。

not-nullnull

  • not-null 决定是否所有字段不能为空。

  • 如果 not-null 为 false,设定了 null 的字符串会被转换为 SQL NULL 而非具体数值。

  • 引用不影响字段是否为空。

    例如有如下 CSV 文件:

    A,B,C \N,"\N",

    在默认设置(not-null = false; null = '\N')下,列 A and B 导入 TiDB 后都将会转换为 NULL。列 C 是空字符串 '',但并不会解析为 NULL。

backslash-escape

  • 是否解析字段内的反斜线转义符。

  • 如果 backslash-escape 为 true,下列转义符会被识别并转换。

    转义符转换为
    \0空字符 (U+0000)
    \b退格 (U+0008)
    \n换行 (U+000A)
    \r回车 (U+000D)
    \t制表符 (U+0009)
    \ZWindows EOF (U+001A)

    其他情况下(如 \")反斜线会被移除,仅在字段中保留其后面的字符("),这种情况下,保留的字符仅作为普通字符,特殊功能(如界定符)都会失效。

  • 引用不会影响反斜线转义符的解析与否。

  • 对应 LOAD DATA 语句中的 FIELDS ESCAPED BY '\' 项。

trim-last-separator

  • separator 字段当作终止符,并移除尾部所有分隔符。

    例如有如下 CSV 文件:

    A,,B,,
  • trim-last-separator = false,该文件会被解析为包含 5 个字段的行 ('A', '', 'B', '', '')

  • trim-last-separator = true,该文件会被解析为包含 3 个字段的行 ('A', '', 'B')

  • 此配置项已被弃用,建议使用兼容性更好的 terminator

    如果有如下旧的配置:

    separator = ',' trim-last-separator = true

    建议修改为:

    separator = ',' terminator = ",\n" # 请根据文件实际使用的换行符指定为 ",\n" 或 ",\r\n"

不可配置项

TiDB Lightning 并不完全支持 LOAD DATA 语句中的所有配置项。例如:

  • 不可使用行前缀 (LINES STARTING BY)。
  • 不可跳过表头 (IGNORE n LINES)。如有表头,必须是有效的列名。

启用严格格式

导入文件的大小统一约为 256 MB 时,TiDB Lightning 可达到最佳工作状态。如果导入单个 CSV 大文件,TiDB Lightning 只能使用一个线程来处理,这会降低导入速度。

要解决此问题,可先将 CSV 文件分割为多个文件。对于通用格式的 CSV 文件,在没有读取整个文件的情况下无法快速确定行的开始和结束位置。因此,默认情况下 TiDB Lightning 不会自动分割 CSV 文件。但如果你确定待导入的 CSV 文件符合特定的限制要求,则可以启用 strict-format 设置。启用后,TiDB Lightning 会将单个 CSV 大文件分割为单个大小为 256 MB 的多个文件块进行并行处理。

[mydumper] strict-format = true

严格格式的 CSV 文件中,每个字段仅占一行,即必须满足以下条件之一:

  • delimiter 为空;
  • 每个字段不包含 terminator 对应的字符串。在默认配置下,对应每个字段不包含 CR (\r)或 LF(\n)。

如果 CSV 文件不是严格格式但 strict-format 被误设为 true,跨多行的单个完整字段会被分割成两部分,导致解析失败,甚至不报错地导入已损坏的数据。

常见配置示例

CSV

默认设置已按照 RFC 4180 调整。

[mydumper.csv] separator = ',' # 如果数据中可能有逗号,建议源文件导出时分隔符使用非常见组合字符例如'|+|' delimiter = '"' header = true not-null = false null = '\N' backslash-escape = true

示例内容:

ID,Region,Count 1,"East",32 2,"South",\N 3,"West",10 4,"North",39

TSV

[mydumper.csv] separator = "\t" delimiter = '' header = true not-null = false null = 'NULL' backslash-escape = false

示例内容:

ID Region Count 1 East 32 2 South NULL 3 West 10 4 North 39

TPC-H DBGEN

[mydumper.csv] separator = '|' delimiter = '' terminator = "|\n" header = false not-null = true backslash-escape = false

示例内容:

1|East|32| 2|South|0| 3|West|10| 4|North|39|

SQL

TiDB Lightning 在处理 SQL 文件时,由于无法对单个文件进行快速分割,因此无法通过增加并发提高单个文件的导入速度。鉴于此,导出数据为 SQL 文件时应尽量避免单个 SQL 文件过大,通常单文件在 256MiB 左右可以达到最佳性能。

Parquet

TiDB Lightning 目前仅支持由 Amazon Aurora 或者 Hive 导出快照生成的 Parquet 文件。要识别其在 S3 的文件组织形式,需要使用如下配置匹配到所有的数据文件:

[[mydumper.files]] # 解析 AWS Aurora parquet 文件所需的表达式 pattern = '(?i)^(?:[^/]*/)*([a-z0-9\-_]+).([a-z0-9\-_]+)/(?:[^/]*/)*(?:[a-z0-9\-_.]+\.(parquet))$' schema = '$1' table = '$2' type = '$3'

注意,此处仅说明 Aurora snapshot 导出的 parquet 文件如何匹配。Schema 文件需要单独导出及处理。

关于 mydumper.files,请参考自定义文件匹配

压缩文件

TiDB Lightning 目前支持由 Dumpling 导出的压缩文件或满足符合上文命名规则的压缩文件,目前支持 gzipsnappyzstd 压缩算法的压缩文件。在文件名符合命名规则时,TiDB Lightning 会自动识别压缩算法在流式解压后导入,无需额外配置。

自定义文件匹配

TiDB Lightning 仅识别符合命名要求的数据文件,但在某些情况下已提供的数据文件并不符合要求,因此可能出现 TiDB Lightning 在极短的时间结束,处理文件数量为 0 的情况。

为了解决此类问题,TiDB Lightning 提供了 [[mydumper.files]] 配置用于通过自定义表达式匹配数据文件。

以 AWS Aurora 导出至 S3 的快照文件为例,Parquet 文件的完整路径为:S3://some-bucket/some-subdir/some-database/some-database.some-table/part-00000-c5a881bb-58ff-4ee6-1111-b41ecff340a3-c000.gz.parquet

通常 data-source-dir 会被配置为S3://some-bucket/some-subdir/some-database/ 以导入 some-database 库。

根据上述 Parquet 文件的路径,你可以编写正则表达式 (?i)^(?:[^/]*/)*([a-z0-9\-_]+).([a-z0-9\-_]+)/(?:[^/]*/)*(?:[a-z0-9\-_.]+\.(parquet))$,得到的 match group 中 index=1 的内容为 some-database,index=2 的内容为 some-table,index=3 的内容为 parquet

根据上述正则表达式及相应的 index 编写配置文件,TiDB Lightning 即可识别非默认命名规则的文件,最终实际配置如下:

[[mydumper.files]] # 解析 AWS Aurora parquet 文件所需的表达式 pattern = '(?i)^(?:[^/]*/)*([a-z0-9\-_]+).([a-z0-9\-_]+)/(?:[^/]*/)*(?:[a-z0-9\-_.]+\.(parquet))$' schema = '$1' table = '$2' type = '$3'
  • schema:目标库名称,值可以为:
    • 正则表达式匹配到的 group 序号,例如 “$1”。
    • 直接填写期望导入的库名,例如 “db1”。所有匹配到的文件均会导入 “db1”。
  • table:目标表名称,值可以为:
    • 正则表达式匹配到的 group 序号,例如 “$2”。
    • 直接填写期望导入的库名,例如“table1”。所有匹配到的文件均会导入“table1”。
  • type:文件类型,支持sqlparquetcsv,值可以为:
    • 正则表达式匹配到的 group 序号,例如 “$3”。
  • key:文件的序号,即前文所述${db_name}.${table_name}.001.csv中的001
    • 正则表达式匹配到的 group 序号,例如 “$4”。

从 Amazon S3 导入数据

如下为从 Amazon S3 导入数据的示例,更多配置参数描述,可参考外部存储服务的 URI 格式

  • 使用本地已设置的权限访问 S3:

    tiup tidb-lightning --tidb-port=4000 --pd-urls=127.0.0.1:2379 --backend=local --sorted-kv-dir=/tmp/sorted-kvs \ -d 's3://my-bucket/sql-backup'
  • 使用路径类型的请求模式:

    tiup tidb-lightning --tidb-port=4000 --pd-urls=127.0.0.1:2379 --backend=local --sorted-kv-dir=/tmp/sorted-kvs \ -d 's3://my-bucket/sql-backup?force-path-style=true&endpoint=http://10.154.10.132:8088'
  • 使用 AWS IAM 角色的 ARN 来访问 S3 数据:

    tiup tidb-lightning --tidb-port=4000 --pd-urls=127.0.0.1:2379 --backend=local --sorted-kv-dir=/tmp/sorted-kvs \ -d 's3://my-bucket/test-data?role-arn=arn:aws:iam::888888888888:role/my-role'
  • 使用 AWS IAM 用户密钥来访问 S3 数据:

    tiup tidb-lightning --tidb-port=4000 --pd-urls=127.0.0.1:2379 --backend=local --sorted-kv-dir=/tmp/sorted-kvs \ -d 's3://my-bucket/test-data?access_key={my_access_key}&secret_access_key={my_secret_access_key}'
  • 使用 AWS IAM 角色的密钥以及会话令牌来访问 S3 数据:

    tiup tidb-lightning --tidb-port=4000 --pd-urls=127.0.0.1:2379 --backend=local --sorted-kv-dir=/tmp/sorted-kvs \ -d 's3://my-bucket/test-data?access_key={my_access_key}&secret_access_key={my_secret_access_key}&session-token={my_session_token}'

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