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从 CSV 文件迁移数据到 TiDB
介绍如何从 CSV 等文件迁移数据到 TiDB。

从 CSV 文件迁移数据到 TiDB

本文档介绍如何从 CSV 文件迁移数据到 TiDB。

TiDB Lightning 支持读取 CSV 格式的文件,以及其他定界符格式,如 TSV(制表符分隔值)。对于其他“平面文件”类型的数据导入,也可以参考本文档进行。

前提条件

第 1 步:准备 CSV 文件

将所有要导入的 CSV 文件放在同一目录下,若要 TiDB Lightning 识别所有 CSV 文件,文件名必须满足以下格式:

  • 包含整张表数据的 CSV 文件,需命名为 ${db_name}.${table_name}.csv
  • 如果一张表分布于多个 CSV 文件,这些 CSV 文件命名需加上文件编号的后缀,如 ${db_name}.${table_name}.003.csv。数字部分不需要连续,但必须递增,并且需要用零填充数字部分,保证后缀为同样长度。

TiDB Lightning 将递归地寻找该目录下及其子目录内的所有 .csv 文件。

第 2 步:创建目标表结构

CSV 文件自身未包含表结构信息。要将 CSV 数据导入 TiDB,就必须为数据提供表结构。可以通过以下任一方法创建表结构:

  • 方法一:使用 TiDB Lightning 创建表结构。

    编写包含 DDL 语句的 SQL 文件如下:

    • 文件名格式为 ${db_name}-schema-create.sql,其内容需包含 CREATE DATABASE 语句。
    • 文件名格式为 ${db_name}.${table_name}-schema.sql,其内容需包含 CREATE TABLE 语句。
  • 方法二:手动在下游 TiDB 建库和表。

第 3 步:编写配置文件

新建文件 tidb-lightning.toml,包含以下内容:

[lightning]
# 日志
level = "info"
file = "tidb-lightning.log"

[tikv-importer]
# "local":默认使用该模式,适用于 TB 级以上大数据量,但导入期间下游 TiDB 无法对外提供服务。
# "tidb":TB 级以下数据量也可以采用 `tidb` 后端模式,下游 TiDB 可正常提供服务。关于导入模式更多信息请参阅:https://docs.pingcap.com/zh/tidb/stable/tidb-lightning-overview#tidb-lightning-整体架构
backend = "local"
# 设置排序的键值对的临时存放地址,目标路径必须是一个空目录,目录空间须大于待导入数据集的大小,建议设为与 `data-source-dir` 不同的磁盘目录并使用闪存介质,独占 IO 会获得更好的导入性能
sorted-kv-dir = "/mnt/ssd/sorted-kv-dir"

[mydumper]
# 源数据目录。
data-source-dir = "${data-path}" # 本地或 S3 路径,例如:'s3://my-bucket/sql-backup'

# 定义 CSV 格式
[mydumper.csv]
# 字段分隔符,必须不为空。如果源文件中包含非字符串或数值类型的字段(如 binary, blob, bit 等),则不建议源文件使用默认的“,”简单分隔符,推荐“|+|”等非常见字符组合
separator = ','
# 引用定界符,可以为零或多个字符。
delimiter = '"'
# 行结束符。默认将 \r、\n、\r\n 都作为行结束符处理。
# terminator = "\r\n"
# CSV 文件是否包含表头。
# 如果为 true,则 lightning 会使用首行内容解析字段的对应关系。
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'
# 是否将字符串中包含的反斜杠('\')字符作为转义字符处理
backslash-escape = true
# 是否移除行尾的最后一个分隔符。
trim-last-separator = false

[tidb]
# 目标集群的信息
host = ${host}                # 例如:172.16.32.1
port = ${port}                # 例如:4000
user = "${user_name}"         # 例如:"root"
password = "${password}"      # 例如:"rootroot"
status-port = ${status-port}  # 导入过程 Lightning 需要在从 TiDB 的“状态端口”获取表结构信息,例如:10080
pd-addr = "${ip}:${port}"     # 集群 PD 的地址,Lightning 通过 PD 获取部分信息,例如 172.16.31.3:2379。当 backend = "local" 时 status-port 和 pd-addr 必须正确填写,否则导入将出现异常。

关于配置文件更多信息,可参阅 TiDB Lightning 配置参数

第 4 步:导入性能优化(可选)

导入文件的大小统一约为 256 MiB 时,TiDB Lightning 可达到最佳工作状态。如果导入单个 CSV 大文件,TiDB Lightning 在默认配置下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 模式。启用后,TiDB Lightning 会将单个 CSV 大文件分割为单个大小为 256 MiB 的多个文件块进行并行处理。

注意:

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。

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 CR (\r)或 LF(\n)。

严格格式 strict-format 的 CSV 文件需要显式指定行结束符 terminator

如果你确认满足条件,可按如下配置开启 strict-format 模式以加快导入速度。

[mydumper]
strict-format = true

第 5 步:执行导入

运行 tidb-lightning。如果直接在命令行中启动程序,可能会因为 SIGHUP 信号而退出,建议配合 nohupscreen 等工具,如:

{{< copyable "shell-regular" >}}

nohup tiup tidb-lightning -config tidb-lightning.toml > nohup.out 2>&1 &

导入开始后,可以采用以下任意方式查看进度:

  • 通过 grep 日志关键字 progress 查看进度,默认 5 分钟更新一次。
  • 通过监控面板查看进度,请参考 TiDB Lightning 监控
  • 通过 Web 页面查看进度,请参考 Web 界面

导入完毕后,TiDB Lightning 会自动退出。查看 tidb-lightning.log 日志末尾是否有 the whole procedure completed 信息,如果有,表示导入成功。如果没有,则表示导入遇到了问题,可根据日志中的 error 提示解决遇到的问题。

注意:

无论导入成功与否,最后一行都会显示 tidb lightning exit。它只是表示 TiDB Lightning 正常退出,不代表任务完成。

如果导入过程中遇到问题,请参见 TiDB Lightning 常见问题

其他格式的文件

若数据源为其他格式,除文件名仍必须以 .csv 结尾外,配置文件 tidb-lightning.toml[mydumper.csv] 格式定义同样需要做相应修改。常见的格式修改如下:

TSV:

# 格式示例
# ID    Region    Count
# 1     East      32
# 2     South     NULL
# 3     West      10
# 4     North     39

# 格式配置
[mydumper.csv]
separator = "\t"
delimiter = ''
header = true
not-null = false
null = 'NULL'
backslash-escape = false
trim-last-separator = false

TPC-H DBGEN:

# 格式示例
# 1|East|32|
# 2|South|0|
# 3|West|10|
# 4|North|39|

# 格式配置
[mydumper.csv]
separator = '|'
delimiter = ''
header = false
not-null = true
backslash-escape = false
trim-last-separator = true

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