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 URL 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}.${table_name}` 表	`${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}`

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。

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 和 ${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 separator，delimiter 和 terminator 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。

参考 RFC 4180。

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。

header

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-null 和 null

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)
`\Z`	Windows 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

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

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：

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sql，parquet，csv，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”。