Doris插入数据语法

<think>好的，用户想了解Doris中插入数据时的语法。首先，我需要回忆一下Doris的INSERT INTO用法，可能和MySQL类似，但要注意Doris作为OLAP系统的特性。 首先，用户可能需要的是一般语法结构，比如INSERT INTO ... VALUES或者INSERT INTO SELECT。需要区分两种方式的不同使用场景，比如VALUES适合少量数据，而SELECT适合从其他表导入。 然后，要注意Doris的列顺序问题，是否支持指定列名插入。记得在语法示例中说明如果不指定列名则按建表顺序插入。同时，用户可能会关心插入时的性能优化，比如批量插入建议，避免单条提交。 接下来，需要考虑分区的问题，Doris是否支持自动分区还是需要手动指定。可能涉及动态分区和静态分区的区别，但用户的问题可能更基础，暂时不需要深入这里，除非用户提到分区。 另外，事务性和数据一致性方面，Doris的插入操作是否是原子性的？可能需要提到INSERT是一个同步操作，返回结果即表示成功，但如果是批量插入的话，可能会有部分成功的情况吗？这里需要确认文档，确保准确性。 还有，用户可能会关心插入数据时的常见错误，比如字段类型不匹配、分区不存在等，但用户没有直接问错误处理，可能在示例中需要注意正确语法避免错误。 需要给出具体的示例，比如插入单行、多行，以及从其他表插入数据的情况。同时，要提到使用Label来保证幂等性，避免重复插入，这点对用户来说可能很重要。 然后，注意事项部分，比如VALUES方式适合测试和小数据量，大数据量推荐使用Broker Load或Stream Load，用户可能需要知道其他数据导入方式的存在，但当前问题聚焦在INSERT语法，所以简要提及即可。 最后，确保所有LaTeX格式正确，比如表名、列名如果有数学符号需要用$包裹，但Doris的表名通常不需要，所以可能不需要太多数学表达式，但如果有变量或表达式的话需要处理。不过根据用户的问题，可能涉及不多，主要注意语法结构中的符号是否正确转义。 检查是否有遗漏的点，比如是否支持ON DUPLICATE KEY UPDATE，但Doris作为OLAP可能不支持，需要确认。可能不支持，所以不需要提及。 总结步骤：先介绍基本语法，然后分VALUES和SELECT两种情况，给出示例，注意事项，性能建议，以及常见用例。确保结构清晰，符合用户可见层的指导要求。</think>在 Doris 中插入数据的语法主要分为两种形式：`INSERT INTO ... VALUES` 和 `INSERT INTO ... SELECT`。以下是详细说明： --- ### 一、基本语法 #### 1. **`INSERT INTO ... VALUES`** 适用于插入少量数据（单行或多行），语法如下： ```sql INSERT INTO table_name [ (column1, column2, ...) ] VALUES (value1_1, value1_2, ...), (value2_1, value2_2, ...), ...; ``` **示例：** ```sql -- 插入单行数据（需按建表顺序填写所有列） INSERT INTO user VALUES (1, 'Alice', 25); -- 插入多行数据（指定部分列） INSERT INTO user (id, name) VALUES (2, 'Bob'), (3, 'Charlie'); ``` --- #### 2. **`INSERT INTO ... SELECT`** 适用于从其他表或查询结果中批量导入数据，语法如下： ```sql INSERT INTO table_name [ (column1, column2, ...) ] SELECT ... FROM source_table [ WHERE ... ]; ``` **示例：** ```sql -- 从临时表导入数据 INSERT INTO user (id, name) SELECT tmp_id, tmp_name FROM temp_user WHERE tmp_age > 18; ``` --- ### 二、注意事项 1. **列顺序与类型匹配** - 若未指定列名，需按建表顺序填写所有字段的值。 - 若指定列名，需确保数据类型与目标列兼容。 2. **性能优化** - `VALUES` 方式适合少量数据插入（如测试场景），高频单条插入可能影响性能。 - 大数据量建议使用 Doris 的批量导入工具（如 **Broker Load** 或 **Stream Load**）。 3. **事务与原子性** - 单条 `INSERT` 语句是原子操作，要么全部成功，要么全部失败。 - 批量插入时，默认按批次提交，可通过 `max_filter_ratio` 参数控制容错率。 4. **标签（Label）** 可为插入操作指定 Label 实现幂等性，避免重复导入： ```sql INSERT INTO user WITH LABEL `my_label` VALUES (4, 'David'); ``` --- ### 三、完整示例 ```sql -- 1. 创建表 CREATE TABLE user ( id INT, name VARCHAR(50), age INT DEFAULT 18 ) DUPLICATE KEY(id) DISTRIBUTED BY HASH(id) BUCKETS 10; -- 2. 插入单行数据 INSERT INTO user VALUES (1, 'Alice', 25); -- 3. 插入多行数据（指定列） INSERT INTO user (id, name) VALUES (2, 'Bob'), (3, 'Charlie'); -- 4. 从查询结果插入 INSERT INTO user (id, name) SELECT id, name FROM old_user WHERE age > 20; ``` --- ### 四、常见问题 1. **插入超时** 调整 FE 配置 `insert_timeout_second`（默认 3600 秒）。 2. **内存限制** 单次插入数据量过大可能导致内存不足，需分批处理或调整 BE 参数。 3. **更新已有数据** Doris 默认是更新模型（Duplicate Key），若需覆盖数据，需使用 Unique Key 或 Aggregate Key 模型。 --- 如果需要更高效的数据导入方式，建议参考 Doris 的 **Stream Load**、**Broker Load** 或 **Routine Load** 功能。

### Doris 中通过时间戳字段自动记录插入时间 在 Apache Doris 中，可以通过定义一个 `TIMESTAMP` 类型的时间戳字段并设置其默认值为当前时间来实现自动记录数据的插入时间。具体来说，可以利用 Doris 的特性，在建表语句中指定该字段的行为。 #### 建表时配置时间戳字段 当创建一张新表时，可以在表结构中加入一个用于存储插入时间的时间戳字段，并将其属性设为 `DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP` 或者类似的机制[^1]： ```sql CREATE TABLE example_table ( user_id LARGEINT, date DATE COMMENT '数据灌入日期', cost BIGINT SUM COMMENT '用户总消费', insert_time TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '插入时间' ) DISTRIBUTED BY HASH(user_id); ``` 上述 SQL 定义了一个名为 `insert_time` 的时间戳字段，默认值为每次插入时的服务器时间。这样每条记录都会自动生成对应的插入时间而无需手动赋值。 如果需要支持更新操作也能够触发此字段重新计算，则可进一步扩展为以下形式[^2]: ```sql CREATE TABLE example_table_with_update ( user_id LARGEINT, date DATE COMMENT '数据灌入日期', cost BIGINT SUM COMMENT '用户总消费', update_time TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '最后修改时间' ) DISTRIBUTED BY HASH(user_id); ``` 这里需要注意的是，Doris 并不完全兼容 MySQL 所有的语法功能，因此某些高级选项可能无法直接应用；但在大多数场景下，简单的 `DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP` 已经足够满足需求。 #### 数据写入后的验证 完成表格设计之后，在执行常规的数据插入命令时不需要额外处理这个特殊标记列——它会依据设定好的规则自行填充恰当数值: ```sql INSERT INTO example_table (user_id, date, cost) VALUES (101, '2023-10-01', 500); ``` 查询刚刚新增加进去的内容即可确认实际效果： ```sql SELECT * FROM example_table WHERE user_id=101; -- 结果应该展示出包含精确到秒级精度的时间点作为insert_time部分。 ``` 另外值得注意的一点是，尽管 Flink CDC 能够很好地捕捉源数据库中的变更并将之传递给目标端（比如 Doris），但对于那些没有显式声明主键或者唯一约束条件下的重复行而言，可能会因为缺乏足够的上下文信息而导致最终呈现的结果不符合预期。所以在规划整个 ETL 流程之初就应该充分考虑到这些潜在风险因素的影响范围及其应对策略。