バージョン: Latest-3.4

MinIO からのデータロード

StarRocks は、MinIO からデータをロードするために次のオプションを提供しています。

INSERT+FILES() を使用した同期ロード
Broker Load を使用した非同期ロード

これらの各オプションにはそれぞれの利点があり、以下のセクションで詳しく説明します。

ほとんどの場合、使用が簡単な INSERT+FILES() メソッドをお勧めします。

ただし、INSERT+FILES() メソッドは現在、Parquet、ORC、および CSV ファイル形式のみをサポートしています。そのため、JSON などの他のファイル形式のデータをロードする必要がある場合や、データロード中に DELETE などのデータ変更を行う必要がある場合は、Broker Load を使用できます。

始める前に

ソースデータの準備

StarRocks にロードしたいソースデータが MinIO バケットに適切に保存されていることを確認してください。また、データとデータベースの場所を考慮することもお勧めします。バケットと StarRocks クラスターが同じリージョンにある場合、データ転送コストははるかに低くなります。

このトピックでは、サンプルデータセットを提供します。curl を使用してダウンロードできます。

curl -O https://starrocks-examples.s3.amazonaws.com/user_behavior_ten_million_rows.parquet

Parquet ファイルを MinIO システムにロードし、バケット名をメモしておいてください。このガイドの例では、バケット名として /starrocks を使用します。

権限の確認

StarRocks のテーブルにデータをロードするには、その StarRocks テーブルに対して INSERT 権限を持つユーザーである必要があります。INSERT 権限がない場合は、GRANT に記載されている手順に従って、StarRocks クラスターに接続するために使用するユーザーに INSERT 権限を付与してください。構文は GRANT INSERT ON TABLE <table_name> IN DATABASE <database_name> TO { ROLE <role_name> | USER <user_identity>} です。

接続情報の収集

簡単に言うと、MinIO アクセスキー認証を使用するには、次の情報を収集する必要があります。

データを保存するバケット
バケット内の特定のオブジェクトにアクセスする場合のオブジェクトキー（オブジェクト名）
MinIO エンドポイント
アクセス資格情報として使用されるアクセスキーとシークレットキー

MinIO access key

INSERT+FILES() の使用

このメソッドは v3.1 以降で利用可能で、現在は Parquet、ORC、および CSV（v3.3.0 以降）ファイル形式のみをサポートしています。

INSERT+FILES() の利点

FILES() は、指定したパス関連のプロパティに基づいてクラウドストレージに保存されたファイルを読み取り、ファイル内のデータのテーブルスキーマを推測し、ファイルからデータをデータ行として返すことができます。

FILES() を使用すると、次のことができます。

SELECT を使用して MinIO から直接データをクエリする。
CREATE TABLE AS SELECT (CTAS) を使用してテーブルを作成し、ロードする。
INSERT を使用して既存のテーブルにデータをロードする。

典型的な例

SELECT を使用して MinIO から直接クエリする

SELECT+FILES() を使用して MinIO から直接クエリすることで、テーブルを作成する前にデータセットの内容をプレビューできます。例えば：

データを保存せずにデータセットをプレビューする。
最小値と最大値をクエリし、使用するデータ型を決定する。
NULL 値をチェックする。

以下の例は、以前に MinIO システムに追加されたサンプルデータセットをクエリします。

ヒント

コマンドのハイライトされた部分には、変更が必要な設定が含まれています。

MinIO システムに合わせて endpoint と path を設定します。
MinIO システムが SSL を使用している場合は、enable_ssl を true に設定します。
MinIO アクセスキーとシークレットキーを AAA と BBB に置き換えます。

SELECT * FROM FILES
(
    "aws.s3.endpoint" = "http://minio:9000",
    "path" = "s3://starrocks/user_behavior_ten_million_rows.parquet",
    "aws.s3.enable_ssl" = "false",
    "aws.s3.access_key" = "AAAAAAAAAAAAAAAAAAAA",
    "aws.s3.secret_key" = "BBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBB",
    "format" = "parquet",
    "aws.s3.use_aws_sdk_default_behavior" = "false",
    "aws.s3.use_instance_profile" = "false",
    "aws.s3.enable_path_style_access" = "true"
)
LIMIT 3;

システムは次のクエリ結果を返します。

+--------+---------+------------+--------------+---------------------+
| UserID | ItemID  | CategoryID | BehaviorType | Timestamp           |
+--------+---------+------------+--------------+---------------------+
| 543711 |  829192 |    2355072 | pv           | 2017-11-27 08:22:37 |
| 543711 | 2056618 |    3645362 | pv           | 2017-11-27 10:16:46 |
| 543711 | 1165492 |    3645362 | pv           | 2017-11-27 10:17:00 |
+--------+---------+------------+--------------+---------------------+
3 rows in set (0.41 sec)

備考

上記で返された列名は Parquet ファイルによって提供されていることに注意してください。

CTAS を使用してテーブルを作成し、ロードする

これは前の例の続きです。前のクエリは CREATE TABLE AS SELECT (CTAS) にラップされており、スキーマ推論を使用してテーブル作成を自動化します。これは、StarRocks がテーブルスキーマを推測し、必要なテーブルを作成し、データをテーブルにロードすることを意味します。Parquet ファイルは列名を含むため、Parquet ファイルを使用する場合、FILES() テーブル関数を使用してテーブルを作成する際に列名と型を指定する必要はありません。

注記

スキーマ推論を使用する場合の CREATE TABLE の構文では、レプリカの数を設定することはできませんので、テーブルを作成する前に設定してください。以下の例は、単一レプリカのシステム用です。

ADMIN SET FRONTEND CONFIG ('default_replication_num' = '1');

データベースを作成し、それに切り替えます。

CREATE DATABASE IF NOT EXISTS mydatabase;
USE mydatabase;

CTAS を使用してテーブルを作成し、以前に MinIO システムに追加されたサンプルデータセットのデータをロードします。

ヒント

コマンドのハイライトされた部分には、変更が必要な設定が含まれています。

MinIO システムに合わせて endpoint と path を設定します。
MinIO システムが SSL を使用している場合は、enable_ssl を true に設定します。
MinIO アクセスキーとシークレットキーを AAA と BBB に置き換えます。

CREATE TABLE user_behavior_inferred AS
SELECT * FROM FILES
(
    "aws.s3.endpoint" = "http://minio:9000",
    "path" = "s3://starrocks/user_behavior_ten_million_rows.parquet",
    "aws.s3.enable_ssl" = "false",
    "aws.s3.access_key" = "AAAAAAAAAAAAAAAAAAAA",
    "aws.s3.secret_key" = "BBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBB",
    "format" = "parquet",
    "aws.s3.use_aws_sdk_default_behavior" = "false",
    "aws.s3.use_instance_profile" = "false",
    "aws.s3.enable_path_style_access" = "true"
);

Query OK, 10000000 rows affected (3.17 sec)
{'label':'insert_a5da3ff5-9ee4-11ee-90b0-02420a060004', 'status':'VISIBLE', 'txnId':'17'}

テーブルを作成した後、DESCRIBE を使用してそのスキーマを表示できます。

DESCRIBE user_behavior_inferred;

システムは次のクエリ結果を返します。

+--------------+------------------+------+-------+---------+-------+
| Field        | Type             | Null | Key   | Default | Extra |
+--------------+------------------+------+-------+---------+-------+
| UserID       | bigint           | YES  | true  | NULL    |       |
| ItemID       | bigint           | YES  | true  | NULL    |       |
| CategoryID   | bigint           | YES  | true  | NULL    |       |
| BehaviorType | varchar(1048576) | YES  | false | NULL    |       |
| Timestamp    | varchar(1048576) | YES  | false | NULL    |       |
+--------------+------------------+------+-------+---------+-------+

テーブルをクエリして、データがロードされたことを確認します。例：

SELECT * from user_behavior_inferred LIMIT 3;

次のクエリ結果が返され、データが正常にロードされたことを示しています。

+--------+--------+------------+--------------+---------------------+
| UserID | ItemID | CategoryID | BehaviorType | Timestamp           |
+--------+--------+------------+--------------+---------------------+
|     58 | 158350 |    2355072 | pv           | 2017-11-27 13:06:51 |
|     58 | 158590 |    3194735 | pv           | 2017-11-27 02:21:04 |
|     58 | 215073 |    3002561 | pv           | 2017-11-30 10:55:42 |
+--------+--------+------------+--------------+---------------------+

INSERT を使用して既存のテーブルにロードする

挿入するテーブルをカスタマイズしたい場合があります。例えば：

列データ型、NULL 設定、またはデフォルト値
キータイプと列
データのパーティショニングとバケット化

ヒント

最も効率的なテーブル構造を作成するには、データの使用方法と列の内容に関する知識が必要です。このトピックではテーブル設計については扱いません。テーブル設計についての情報は、Table types を参照してください。

この例では、テーブルがどのようにクエリされるか、Parquet ファイル内のデータに関する知識に基づいてテーブルを作成しています。Parquet ファイル内のデータに関する知識は、MinIO でファイルを直接クエリすることで得られます。

MinIO のデータセットのクエリにより、Timestamp 列が datetime データ型に一致するデータを含んでいることが示されているため、次の DDL で列型が指定されています。
MinIO のデータをクエリすることで、データセットに NULL 値がないことがわかるため、DDL ではどの列も NULL 設定されていません。
予想されるクエリタイプに基づいて、ソートキーとバケット化列は UserID 列に設定されています。このデータに対するユースケースが異なる場合は、ソートキーとして ItemID を UserID と一緒に、または代わりに使用することを決定するかもしれません。

データベースを作成し、それに切り替えます。

CREATE DATABASE IF NOT EXISTS mydatabase;
USE mydatabase;

手動でテーブルを作成します（MinIO からロードしたい Parquet ファイルと同じスキーマを持つことをお勧めします）。

CREATE TABLE user_behavior_declared
(
    UserID int(11) NOT NULL,
    ItemID int(11) NOT NULL,
    CategoryID int(11) NOT NULL,
    BehaviorType varchar(65533) NOT NULL,
    Timestamp datetime NOT NULL
)
ENGINE = OLAP 
DUPLICATE KEY(UserID)
DISTRIBUTED BY HASH(UserID)
PROPERTIES
(
    'replication_num' = '1'
);

スキーマを表示して、FILES() テーブル関数によって生成された推論スキーマと比較できるようにします。

DESCRIBE user_behavior_declared;

+--------------+----------------+------+-------+---------+-------+
| Field        | Type           | Null | Key   | Default | Extra |
+--------------+----------------+------+-------+---------+-------+
| UserID       | int            | NO   | true  | NULL    |       |
| ItemID       | int            | NO   | false | NULL    |       |
| CategoryID   | int            | NO   | false | NULL    |       |
| BehaviorType | varchar(65533) | NO   | false | NULL    |       |
| Timestamp    | datetime       | NO   | false | NULL    |       |
+--------------+----------------+------+-------+---------+-------+
5 rows in set (0.00 sec)

ヒント

作成したスキーマと、以前に FILES() テーブル関数を使用して推論されたスキーマを比較します。以下を確認してください。

データ型
NULL 設定
キーフィールド

宛先テーブルのスキーマをよりよく制御し、クエリパフォーマンスを向上させるために、運用環境では手動でテーブルスキーマを指定することをお勧めします。タイムスタンプフィールドに datetime データ型を使用することは、varchar を使用するよりも効率的です。

テーブルを作成した後、INSERT INTO SELECT FROM FILES() を使用してロードできます。

ヒント

コマンドのハイライトされた部分には、変更が必要な設定が含まれています。

MinIO システムに合わせて endpoint と path を設定します。
MinIO システムが SSL を使用している場合は、enable_ssl を true に設定します。
MinIO アクセスキーとシークレットキーを AAA と BBB に置き換えます。

INSERT INTO user_behavior_declared
SELECT * FROM FILES
(
    "aws.s3.endpoint" = "http://minio:9000",
    "path" = "s3://starrocks/user_behavior_ten_million_rows.parquet",
    "aws.s3.enable_ssl" = "false",
    "aws.s3.access_key" = "AAAAAAAAAAAAAAAAAAAA",
    "aws.s3.secret_key" = "BBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBB",
    "format" = "parquet",
    "aws.s3.use_aws_sdk_default_behavior" = "false",
    "aws.s3.use_instance_profile" = "false",
    "aws.s3.enable_path_style_access" = "true"
);

ロードが完了したら、テーブルをクエリしてデータがロードされたことを確認できます。例：

SELECT * from user_behavior_declared LIMIT 3;

次のクエリ結果が返され、データが正常にロードされたことを示しています。

+--------+---------+------------+--------------+---------------------+
| UserID | ItemID  | CategoryID | BehaviorType | Timestamp           |
+--------+---------+------------+--------------+---------------------+
|     58 | 4309692 |    1165503 | pv           | 2017-11-25 14:06:52 |
|     58 |  181489 |    1165503 | pv           | 2017-11-25 14:07:22 |
|     58 | 3722956 |    1165503 | pv           | 2017-11-25 14:09:28 |
+--------+---------+------------+--------------+---------------------+

ロード進捗の確認

StarRocks Information Schema の loads ビューから INSERT ジョブの進捗をクエリできます。この機能は v3.1 以降でサポートされています。例：

SELECT * FROM information_schema.loads ORDER BY JOB_ID DESC;

提供される loads ビューのフィールドに関する情報については、loads を参照してください。

複数のロードジョブを送信した場合、ジョブに関連付けられた LABEL でフィルタリングできます。例：

SELECT * FROM information_schema.loads WHERE LABEL = 'insert_e3b882f5-7eb3-11ee-ae77-00163e267b60' \G
*************************** 1. row ***************************
              JOB_ID: 10243
               LABEL: insert_e3b882f5-7eb3-11ee-ae77-00163e267b60
       DATABASE_NAME: mydatabase
               STATE: FINISHED
            PROGRESS: ETL:100%; LOAD:100%
                TYPE: INSERT
            PRIORITY: NORMAL
           SCAN_ROWS: 10000000
       FILTERED_ROWS: 0
     UNSELECTED_ROWS: 0
           SINK_ROWS: 10000000
            ETL_INFO:
           TASK_INFO: resource:N/A; timeout(s):300; max_filter_ratio:0.0
         CREATE_TIME: 2023-11-09 11:56:01
      ETL_START_TIME: 2023-11-09 11:56:01
     ETL_FINISH_TIME: 2023-11-09 11:56:01
     LOAD_START_TIME: 2023-11-09 11:56:01
    LOAD_FINISH_TIME: 2023-11-09 11:56:44
         JOB_DETAILS: {"All backends":{"e3b882f5-7eb3-11ee-ae77-00163e267b60":[10142]},"FileNumber":0,"FileSize":0,"InternalTableLoadBytes":311710786,"InternalTableLoadRows":10000000,"ScanBytes":581574034,"ScanRows":10000000,"TaskNumber":1,"Unfinished backends":{"e3b882f5-7eb3-11ee-ae77-00163e267b60":[]}}
           ERROR_MSG: NULL
        TRACKING_URL: NULL
        TRACKING_SQL: NULL
REJECTED_RECORD_PATH: NULL

ヒント

INSERT は同期コマンドです。INSERT ジョブがまだ実行中の場合、その実行ステータスを確認するには別のセッションを開く必要があります。

ディスク上のテーブルサイズを比較する

このクエリは、推論されたスキーマを持つテーブルと、スキーマが宣言されたテーブルを比較します。推論されたスキーマには NULL 可能な列とタイムスタンプ用の varchar があるため、データ長が大きくなります。

SELECT TABLE_NAME,
       TABLE_ROWS,
       AVG_ROW_LENGTH,
       DATA_LENGTH
FROM information_schema.tables
WHERE TABLE_NAME like 'user_behavior%'\G

*************************** 1. row ***************************
    TABLE_NAME: user_behavior_declared
    TABLE_ROWS: 10000000
AVG_ROW_LENGTH: 10
   DATA_LENGTH: 102562516
*************************** 2. row ***************************
    TABLE_NAME: user_behavior_inferred
    TABLE_ROWS: 10000000
AVG_ROW_LENGTH: 17
   DATA_LENGTH: 176803880
2 rows in set (0.04 sec)

Broker Load の使用

非同期の Broker Load プロセスは、MinIO への接続を処理し、データを取得し、StarRocks にデータを保存します。

このメソッドは次のファイル形式をサポートしています。

Parquet
ORC
CSV
JSON（v3.2.3 以降でサポート）

Broker Load の利点

Broker Load はバックグラウンドで実行され、クライアントはジョブが続行するために接続を維持する必要がありません。
Broker Load は長時間実行されるジョブに推奨され、デフォルトのタイムアウトは 4 時間です。
Parquet および ORC ファイル形式に加えて、Broker Load は CSV ファイル形式と JSON ファイル形式（JSON ファイル形式は v3.2.3 以降でサポート）をサポートしています。

データフロー

Workflow of Broker Load

ユーザーがロードジョブを作成します。
フロントエンド (FE) がクエリプランを作成し、そのプランをバックエンドノード (BEs) またはコンピュートノード (CNs) に配布します。
BEs または CNs がソースからデータを取得し、StarRocks にデータをロードします。

典型的な例

データベースを作成し、MinIO システムに以前にロードされたサンプルデータセットを取得するロードプロセスを開始します。

データベースとテーブルを作成する

データベースを作成し、それに切り替えます。

CREATE DATABASE IF NOT EXISTS mydatabase;
USE mydatabase;

手動でテーブルを作成します（MinIO からロードしたい Parquet ファイルと同じスキーマを持つことをお勧めします）。

CREATE TABLE user_behavior
(
    UserID int(11) NOT NULL,
    ItemID int(11) NOT NULL,
    CategoryID int(11) NOT NULL,
    BehaviorType varchar(65533) NOT NULL,
    Timestamp datetime NOT NULL
)
ENGINE = OLAP 
DUPLICATE KEY(UserID)
DISTRIBUTED BY HASH(UserID)
PROPERTIES
(
    'replication_num' = '1'
);

Broker Load を開始する

次のコマンドを実行して、サンプルデータセット user_behavior_ten_million_rows.parquet から user_behavior テーブルにデータをロードする Broker Load ジョブを開始します。

ヒント

コマンドのハイライトされた部分には、変更が必要な設定が含まれています。

MinIO システムに合わせて endpoint と DATA INFILE を設定します。
MinIO システムが SSL を使用している場合は、enable_ssl を true に設定します。
MinIO アクセスキーとシークレットキーを AAA と BBB に置き換えます。

LOAD LABEL UserBehavior
(
    DATA INFILE("s3://starrocks/user_behavior_ten_million_rows.parquet")
    INTO TABLE user_behavior
 )
 WITH BROKER
 (
    "aws.s3.endpoint" = "http://minio:9000",
    "aws.s3.enable_ssl" = "false",
    "aws.s3.access_key" = "AAAAAAAAAAAAAAAAAAAA",
    "aws.s3.secret_key" = "BBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBB",
    "aws.s3.use_aws_sdk_default_behavior" = "false",
    "aws.s3.use_instance_profile" = "false",
    "aws.s3.enable_path_style_access" = "true"
 )
PROPERTIES
(
    "timeout" = "72000"
);

このジョブには 4 つの主要なセクションがあります。

LABEL: ロードジョブの状態をクエリする際に使用される文字列。
LOAD 宣言: ソース URI、ソースデータ形式、および宛先テーブル名。
BROKER: ソースの接続詳細。
PROPERTIES: タイムアウト値およびロードジョブに適用するその他のプロパティ。

詳細な構文とパラメータの説明については、BROKER LOAD を参照してください。

ロード進捗の確認

StarRocks Information Schema の loads ビューから Broker Load ジョブの進捗をクエリできます。この機能は v3.1 以降でサポートされています。

SELECT * FROM information_schema.loads;

提供される loads ビューのフィールドに関する情報については、loads を参照してください。

複数のロードジョブを送信した場合、ジョブに関連付けられた LABEL でフィルタリングできます。例：

SELECT * FROM information_schema.loads
WHERE LABEL = 'UserBehavior'\G

*************************** 1. row ***************************
              JOB_ID: 10176
               LABEL: userbehavior
       DATABASE_NAME: mydatabase
               STATE: FINISHED
            PROGRESS: ETL:100%; LOAD:100%
                TYPE: BROKER
            PRIORITY: NORMAL
           SCAN_ROWS: 10000000
       FILTERED_ROWS: 0
     UNSELECTED_ROWS: 0
           SINK_ROWS: 10000000
            ETL_INFO:
           TASK_INFO: resource:N/A; timeout(s):72000; max_filter_ratio:0.0
         CREATE_TIME: 2023-12-19 23:02:41
      ETL_START_TIME: 2023-12-19 23:02:44
     ETL_FINISH_TIME: 2023-12-19 23:02:44
     LOAD_START_TIME: 2023-12-19 23:02:44
    LOAD_FINISH_TIME: 2023-12-19 23:02:46
         JOB_DETAILS: {"All backends":{"4aeec563-a91e-4c1e-b169-977b660950d1":[10004]},"FileNumber":1,"FileSize":132251298,"InternalTableLoadBytes":311710786,"InternalTableLoadRows":10000000,"ScanBytes":132251298,"ScanRows":10000000,"TaskNumber":1,"Unfinished backends":{"4aeec563-a91e-4c1e-b169-977b660950d1":[]}}
           ERROR_MSG: NULL
        TRACKING_URL: NULL
        TRACKING_SQL: NULL
REJECTED_RECORD_PATH: NULL
1 row in set (0.02 sec)

ロードジョブが完了したことを確認した後、宛先テーブルのサブセットを確認して、データが正常にロードされたかどうかを確認できます。例：

SELECT * from user_behavior LIMIT 3;

次のクエリ結果が返され、データが正常にロードされたことを示しています。

+--------+---------+------------+--------------+---------------------+
| UserID | ItemID  | CategoryID | BehaviorType | Timestamp           |
+--------+---------+------------+--------------+---------------------+
|    142 | 2869980 |    2939262 | pv           | 2017-11-25 03:43:22 |
|    142 | 2522236 |    1669167 | pv           | 2017-11-25 15:14:12 |
|    142 | 3031639 |    3607361 | pv           | 2017-11-25 15:19:25 |
+--------+---------+------------+--------------+---------------------+

始める前に​

ソースデータの準備​

権限の確認​

接続情報の収集​

INSERT+FILES() の使用​

INSERT+FILES() の利点​

典型的な例​

SELECT を使用して MinIO から直接クエリする​

CTAS を使用してテーブルを作成し、ロードする​

INSERT を使用して既存のテーブルにロードする​

ロード進捗の確認​

ディスク上のテーブルサイズを比較する​

Broker Load の使用​

Broker Load の利点​

データフロー​

典型的な例​

データベースとテーブルを作成する​

Broker Load を開始する​

ロード進捗の確認​

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始める前に

ソースデータの準備

権限の確認

接続情報の収集

INSERT+FILES() の使用

INSERT+FILES() の利点

典型的な例

SELECT を使用して MinIO から直接クエリする

CTAS を使用してテーブルを作成し、ロードする

INSERT を使用して既存のテーブルにロードする

ロード進捗の確認

ディスク上のテーブルサイズを比較する

Broker Load の使用

Broker Load の利点

データフロー

典型的な例

データベースとテーブルを作成する

Broker Load を開始する

ロード進捗の確認