从云存储导入 CSV 文件到 TiDB Cloud Dedicated 集群

本文档介绍如何将 CSV 文件从 Amazon Simple Storage Service（Amazon S3）、Google Cloud Storage（GCS）或 Azure Blob Storage 导入到 TiDB Cloud Dedicated 集群。

限制

为确保数据一致性，TiDB Cloud 仅允许将 CSV 文件导入到空表中。若需将数据导入已存在且包含数据的表，可以按照本文档将数据导入到一个临时空表中，然后使用 INSERT SELECT 语句将数据复制到目标已存在的表中。
如果 TiDB Cloud Dedicated 集群已开启 changefeed 或已启用 Point-in-time Restore，则无法向该集群导入数据（Import Data 按钮会被禁用），因为当前数据导入功能使用的是物理导入模式。在该模式下，导入的数据不会生成变更日志，因此 changefeed 和 Point-in-time Restore 无法检测到导入的数据。

第 1 步：准备 CSV 文件

如果单个 CSV 文件大于 256 MB，建议将其拆分为更小的文件，每个文件大小约为 256 MB。
TiDB Cloud 支持导入非常大的 CSV 文件，但在多个约 256 MB 的输入文件下性能最佳。这是因为 TiDB Cloud 可以并行处理多个文件，从而大幅提升导入速度。
按如下方式命名 CSV 文件：
- 如果一个 CSV 文件包含整个表的所有数据，文件名应采用 ${db_name}.${table_name}.csv 格式，导入时会映射到 ${db_name}.${table_name} 表。
- 如果一个表的数据被拆分到多个 CSV 文件中，应为这些文件添加数字后缀。例如，${db_name}.${table_name}.000001.csv 和 ${db_name}.${table_name}.000002.csv。数字后缀可以不连续，但必须递增，并且需要在数字前补零以保证所有后缀长度一致。
- TiDB Cloud 支持导入以下格式的压缩文件：.gzip、.gz、.zstd、.zst 和 .snappy。如果需要导入压缩的 CSV 文件，文件名应采用 ${db_name}.${table_name}.${suffix}.csv.${compress} 格式，其中 ${suffix} 可选，可以是任意整数如 '000001'。例如，若要将 trips.000001.csv.gz 文件导入到 bikeshare.trips 表，需要将文件重命名为 bikeshare.trips.000001.csv.gz。
注意
- 只需压缩数据文件，无需压缩数据库或表结构文件。
- 为获得更好的性能，建议每个压缩文件大小限制在 100 MiB。
- Snappy 压缩文件必须为官方 Snappy 格式，不支持其他变体的 Snappy 压缩格式。
- 对于未压缩的文件，如果在某些情况下无法按照上述规则修改 CSV 文件名（例如，CSV 文件链接也被其他程序使用），可以保持文件名不变，并在第 4 步的 Mapping Settings 中将源数据导入到单个目标表。

第 2 步：创建目标表结构

由于 CSV 文件不包含表结构信息，在将 CSV 文件中的数据导入 TiDB Cloud 之前，需要通过以下任一方式创建表结构：

方法一：在 TiDB Cloud 中为源数据创建目标数据库和数据表。
方法二：在存放 CSV 文件的 Amazon S3、GCS 或 Azure Blob Storage 目录下，为源数据创建目标表结构文件，具体如下：
1. 为源数据创建数据库结构文件。
  如果你的 CSV 文件遵循第 1 步的命名规则，则数据库结构文件为可选项，否则为必需项。
  每个数据库结构文件必须采用 ${db_name}-schema-create.sql 格式，并包含一个 CREATE DATABASE DDL 语句。通过该文件，TiDB Cloud 会在导入数据时创建 ${db_name} 数据库以存储你的数据。
  例如，若你创建了一个包含如下语句的 mydb-scehma-create.sql 文件，TiDB Cloud 会在导入数据时创建 mydb 数据库。
```
CREATE DATABASE mydb;
```
2. 为源数据创建表结构文件。
  如果你未在存放 CSV 文件的 Amazon S3、GCS 或 Azure Blob Storage 目录下包含表结构文件，TiDB Cloud 在导入数据时不会为你创建相应的数据表。
  每个表结构文件必须采用 ${db_name}.${table_name}-schema.sql 格式，并包含一个 CREATE TABLE DDL 语句。通过该文件，TiDB Cloud 会在导入数据时于 ${db_name} 数据库中创建 ${db_table} 表。
  例如，若你创建了一个包含如下语句的 mydb.mytable-schema.sql 文件，TiDB Cloud 会在导入数据时于 mydb 数据库中创建 mytable 表。
```
CREATE TABLE mytable (
ID INT,
REGION VARCHAR(20),
COUNT INT );
```
  注意
  每个 ${db_name}.${table_name}-schema.sql 文件只能包含一个 DDL 语句。如果文件中包含多个 DDL 语句，仅第一个生效。

第 3 步：配置跨账号访问

为了让 TiDB Cloud 能够访问 Amazon S3、GCS 或 Azure Blob Storage 容器中的 CSV 文件，请按以下方式操作：

如果你的 CSV 文件位于 Amazon S3，请配置 Amazon S3 访问权限。
你可以使用 AWS 访问密钥或 Role ARN 访问你的存储桶。完成后，请记录访问密钥（包括访问密钥 ID 和密钥）或 Role ARN 值，后续在第 4 步中会用到。
如果你的 CSV 文件位于 GCS，请配置 GCS 访问权限。
如果你的 CSV 文件位于 Azure Blob Storage，请配置 Azure Blob Storage 访问权限。

第 4 步：将 CSV 文件导入 TiDB Cloud

要将 CSV 文件导入 TiDB Cloud，请按照以下步骤操作：

Amazon S3
Google Cloud
Azure Blob Storage

打开目标集群的 Import 页面。
1. 登录 TiDB Cloud 控制台，进入项目的 Clusters 页面。
  提示：
  你可以使用左上角的下拉框在组织、项目和集群之间切换。
2. 点击目标集群名称进入其概览页面，然后在左侧导航栏点击 Data > Import。
选择 Import data from Cloud Storage。
在 Import Data from Amazon S3 页面，填写以下信息：
- Included Schema Files：如果源文件夹包含目标表结构文件（如 ${db_name}-schema-create.sql），请选择 Yes，否则选择 No。
- Data Format：选择 CSV。
- Edit CSV Configuration：如有需要，根据你的 CSV 文件配置选项。你可以设置分隔符和定界符字符，指定是否使用反斜杠转义字符，以及文件是否包含表头行。
- Folder URI：以 s3://[bucket_name]/[data_source_folder]/ 格式输入源文件夹 URI，路径必须以 / 结尾。例如，s3://mybucket/myfolder/。
- Bucket Access：你可以使用 AWS IAM role ARN 或 AWS 访问密钥访问存储桶。
  - AWS Role ARN（推荐）：输入 AWS IAM role ARN。如果还没有为存储桶创建 IAM role，可以点击 Click here to create new one with AWS CloudFormation，按照屏幕提示使用提供的 AWS CloudFormation 模板创建。也可以手动为存储桶创建 IAM role ARN。
  - AWS Access Key：输入 AWS 访问密钥 ID 和 AWS 密钥。
  - 两种方式的详细说明请参见配置 Amazon S3 访问权限。
点击 Connect。
在 Destination 部分，选择目标数据库和数据表。
当导入多个文件时，可以通过 Advanced Settings > Mapping Settings 自定义各目标表与其对应 CSV 文件的映射。对于每个目标数据库和表：
- Target Database：从列表中选择对应的数据库名。
- Target Table：从列表中选择对应的表名。
- Source File URIs and Names：输入源文件的完整 URI，包括文件夹和文件名，确保格式为 s3://[bucket_name]/[data_source_folder]/[file_name].csv。也可以使用通配符（? 和 *）匹配多个文件。例如：
  - s3://mybucket/myfolder/my-data1.csv：myfolder 下名为 my-data1.csv 的单个 CSV 文件将被导入到目标表。
  - s3://mybucket/myfolder/my-data?.csv：myfolder 下所有以 my-data 开头、后跟一个字符（如 my-data1.csv 和 my-data2.csv）的 CSV 文件将被导入到同一个目标表。
  - s3://mybucket/myfolder/my-data*.csv：myfolder 下所有以 my-data 开头（如 my-data10.csv 和 my-data100.csv）的 CSV 文件将被导入到同一个目标表。
点击 Start Import。
当导入进度显示 Completed 时，检查已导入的数据表。

打开目标集群的 Import 页面。
1. 登录 TiDB Cloud 控制台，进入项目的 Clusters 页面。
  提示：
  你可以使用左上角的下拉框在组织、项目和集群之间切换。
2. 点击目标集群名称进入其概览页面，然后在左侧导航栏点击 Data > Import。
选择 Import data from Cloud Storage。
在 Import Data from Cloud Storage 页面，为源 CSV 文件填写以下信息：
- Included Schema Files：如果源文件夹包含目标表结构文件（如 ${db_name}-schema-create.sql），请选择 Yes，否则选择 No。
- Data Format：选择 CSV。
- Edit CSV Configuration：如有需要，根据你的 CSV 文件配置选项。你可以设置分隔符和定界符字符，指定是否使用反斜杠转义字符，以及文件是否包含表头行。
- Folder URI：以 gs://[bucket_name]/[data_source_folder]/ 格式输入源文件夹 URI，路径必须以 / 结尾。例如，gs://sampledata/ingest/。
- Google Cloud Service Account ID：TiDB Cloud 会在此页面提供一个唯一的 Service Account ID（如 example-service-account@your-project.iam.gserviceaccount.com）。你必须在 Google Cloud 项目中为该 Service Account ID 授予所需的 IAM 权限（如 "Storage Object Viewer"）以访问你的 GCS 存储桶。更多信息请参见配置 GCS 访问权限。
点击 Connect。
在 Destination 部分，选择目标数据库和数据表。
当导入多个文件时，可以通过 Advanced Settings > Mapping Settings 自定义各目标表与其对应 CSV 文件的映射。对于每个目标数据库和表：
- Target Database：从列表中选择对应的数据库名。
- Target Table：从列表中选择对应的表名。
- Source File URIs and Names：输入源文件的完整 URI，包括文件夹和文件名，确保格式为 gs://[bucket_name]/[data_source_folder]/[file_name].csv。也可以使用通配符（? 和 *）匹配多个文件。例如：
  - gs://mybucket/myfolder/my-data1.csv：myfolder 下名为 my-data1.csv 的单个 CSV 文件将被导入到目标表。
  - gs://mybucket/myfolder/my-data?.csv：myfolder 下所有以 my-data 开头、后跟一个字符（如 my-data1.csv 和 my-data2.csv）的 CSV 文件将被导入到同一个目标表。
  - gs://mybucket/myfolder/my-data*.csv：myfolder 下所有以 my-data 开头（如 my-data10.csv 和 my-data100.csv）的 CSV 文件将被导入到同一个目标表。
点击 Start Import。
当导入进度显示 Completed 时，检查已导入的数据表。

打开目标集群的 Import 页面。
1. 登录 TiDB Cloud 控制台，进入项目的 Clusters 页面。
  提示：
  你可以使用左上角的下拉框在组织、项目和集群之间切换。
2. 点击目标集群名称进入其概览页面，然后在左侧导航栏点击 Data > Import。
选择 Import data from Cloud Storage。
在 Import Data from Azure Blob Storage 页面，填写以下信息：
- Included Schema Files：如果源文件夹包含目标表结构文件（如 ${db_name}-schema-create.sql），请选择 Yes，否则选择 No。
- Data Format：选择 CSV。
- Edit CSV Configuration：如有需要，根据你的 CSV 文件配置选项。你可以设置分隔符和定界符字符，指定是否使用反斜杠转义字符，以及文件是否包含表头行。
- Folder URI：以 https://[account_name].blob.core.windows.net/[container_name]/[data_source_folder]/ 格式输入存放源文件的 Azure Blob Storage URI，路径必须以 / 结尾。例如，https://myaccount.blob.core.windows.net/mycontainer/myfolder/。
- SAS Token：输入账户 SAS token，以允许 TiDB Cloud 访问 Azure Blob Storage 容器中的源文件。如果还没有 SAS token，可以点击 Click here to create a new one with Azure ARM template，按照屏幕提示使用提供的 Azure ARM 模板创建。也可以手动创建账户 SAS token。更多信息请参见配置 Azure Blob Storage 访问权限。
点击 Connect。
在 Destination 部分，选择目标数据库和数据表。
当导入多个文件时，可以通过 Advanced Settings > Mapping Settings 自定义各目标表与其对应 CSV 文件的映射。对于每个目标数据库和表：
- Target Database：从列表中选择对应的数据库名。
- Target Table：从列表中选择对应的表名。
- Source File URIs and Names：输入源文件的完整 URI，包括文件夹和文件名，确保格式为 https://[account_name].blob.core.windows.net/[container_name]/[data_source_folder]/[file_name].csv。也可以使用通配符（? 和 *）匹配多个文件。例如：
  - https://myaccount.blob.core.windows.net/mycontainer/myfolder/my-data1.csv：myfolder 下名为 my-data1.csv 的单个 CSV 文件将被导入到目标表。
  - https://myaccount.blob.core.windows.net/mycontainer/myfolder/my-data?.csv：myfolder 下所有以 my-data 开头、后跟一个字符（如 my-data1.csv 和 my-data2.csv）的 CSV 文件将被导入到同一个目标表。
  - https://myaccount.blob.core.windows.net/mycontainer/myfolder/my-data*.csv：myfolder 下所有以 my-data 开头（如 my-data10.csv 和 my-data100.csv）的 CSV 文件将被导入到同一个目标表。
点击 Start Import。
当导入进度显示 Completed 时，检查已导入的数据表。

当你运行导入任务时，如果检测到任何不支持或无效的类型转换，TiDB Cloud 会自动终止导入作业并报告导入错误。你可以在 Status 字段查看详细信息。

如果遇到导入错误，请按以下步骤操作：

删除部分导入的表。
检查表结构文件，如有错误请修正。
检查 CSV 文件中的数据类型。
重新尝试导入任务。

故障排查

解决数据导入过程中的警告

点击 Start Import 后，如果看到如 can't find the corresponding source files 的警告信息，请通过提供正确的源文件、根据数据导入命名规范重命名现有文件，或使用 Advanced Settings 进行调整来解决。

解决后需要重新导入数据。

导入表中行数为零

当导入进度显示 Completed 后，检查已导入的数据表。如果行数为零，说明没有数据文件匹配你输入的 Bucket URI。此时，请通过提供正确的源文件、根据数据导入命名规范重命名现有文件，或使用 Advanced Settings 进行调整来解决。之后请重新导入这些表。