JSON格式数据导入

Doris 支持导入 JSON 格式的数据。本文档主要说明在进行 JSON 格式数据导入时的注意事项。

支持的导入方式

目前只有以下导入方式支持 JSON 格式的数据导入：

• 通过 S3 表函数 导入语句：insert into table select * from S3();
• 将本地 JSON 格式的文件通过 STREAM LOAD 方式导入。
• 通过 ROUTINE LOAD 订阅并消费 Kafka 中的 JSON 格式消息。

暂不支持其他方式的 JSON 格式数据导入。

支持的 JSON 格式

当前仅支持以下两种 JSON 格式：

1. 以 Array 表示的多行数据

以 Array 为根节点的 JSON 格式。Array 中的每个元素表示要导入的一行数据，通常是一个 Object。示例如下：

1. [ 2. { "id": 123, "city" : "beijing"}, 3. { "id": 456, "city" : "shanghai"}, 4. ... 5. ]

1. [ 2. { "id": 123, "city" : { "name" : "beijing", "region" : "haidian"}}, 3. { "id": 456, "city" : { "name" : "beijing", "region" : "chaoyang"}}, 4. ... 5. ]

这种方式通常用于 Stream Load 导入方式，以便在一批导入数据中表示多行数据。

这种方式必须配合设置 strip_outer_array=true 使用。Doris 在解析时会将数组展开，然后依次解析其中的每一个 Object 作为一行数据。 2. 以 Object 表示的单行数据

以 Object 为根节点的 JSON 格式。整个 Object 即表示要导入的一行数据。示例如下：

1. { "id": 123, "city" : "beijing"}

1. { "id": 123, "city" : { "name" : "beijing", "region" : "haidian" }}

这种方式通常用于 Routine Load 导入方式，如表示 Kafka 中的一条消息，即一行数据。 3. 以固定分隔符分隔的多行 Object 数据

Object表示的一行数据即表示要导入的一行数据，示例如下：

1. { "id": 123, "city" : "beijing"} 2. { "id": 456, "city" : "shanghai"} 3. ...

这种方式通常用于 Stream Load 导入方式，以便在一批导入数据中表示多行数据。

这种方式必须配合设置 read_json_by_line=true 使用，特殊分隔符还需要指定line_delimiter参数，默认\n。Doris 在解析时会按照分隔符分隔，然后解析其中的每一行 Object 作为一行数据。

streaming_load_json_max_mb 参数

一些数据格式，如 JSON，无法进行拆分处理，必须读取全部数据到内存后才能开始解析，因此，这个值用于限制此类格式数据单次导入最大数据量。

默认值为100，单位MB，可参考BE配置项修改这个参数

fuzzy_parse 参数

在 STREAM LOAD中，可以添加 fuzzy_parse 参数来加速 JSON 数据的导入效率。

这个参数通常用于导入 以 Array 表示的多行数据 这种格式，所以一般要配合 strip_outer_array=true 使用。

这个功能要求 Array 中的每行数据的字段顺序完全一致。Doris 仅会根据第一行的字段顺序做解析，然后以下标的形式访问之后的数据。该方式可以提升 3-5X 的导入效率。

JSON Path

Doris 支持通过 JSON Path 抽取 JSON 中指定的数据。

注：因为对于 Array 类型的数据，Doris 会先进行数组展开，最终按照 Object 格式进行单行处理。所以本文档之后的示例都以单个 Object 格式的 Json 数据进行说明。

• 不指定 JSON Path

如果没有指定 JSON Path，则 Doris 会默认使用表中的列名查找 Object 中的元素。示例如下：

表中包含两列: id, city

JSON 数据如下：

1. { "id": 123, "city" : "beijing"}

则 Doris 会使用 id, city 进行匹配，得到最终数据 123 和 beijing。

如果 JSON 数据如下：

1. { "id": 123, "name" : "beijing"}

则使用 id, city 进行匹配，得到最终数据 123 和 null。 - 指定 JSON Path

通过一个 JSON 数据的形式指定一组 JSON Path。数组中的每个元素表示一个要抽取的列。示例如下：

1. ["$.id", "$.name"]

1. ["$.id.sub_id", "$.name[0]", "$.city[0]"]

Doris 会使用指定的 JSON Path 进行数据匹配和抽取。 - 匹配非基本类型

前面的示例最终匹配到的数值都是基本类型，如整型、字符串等。Doris 当前暂不支持复合类型，如 Array、Map 等。所以当匹配到一个非基本类型时，Doris 会将该类型转换为 JSON 格式的字符串，并以字符串类型进行导入。示例如下：

JSON 数据为：

1. { "id": 123, "city" : { "name" : "beijing", "region" : "haidian" }}

JSON Path 为 ["$.city"]。则匹配到的元素为：

1. { "name" : "beijing", "region" : "haidian" }

该元素会被转换为字符串进行后续导入操作：

1. "{'name':'beijing','region':'haidian'}" - 匹配失败

当匹配失败时，将会返回 null。示例如下：

JSON 数据为：

1. { "id": 123, "name" : "beijing"}

JSON Path 为 ["$.id", "$.info"]。则匹配到的元素为 123 和 null。

Doris 当前不区分 JSON 数据中表示的 null 值，和匹配失败时产生的 null 值。假设 JSON 数据为：

1. { "id": 123, "name" : null }

则使用以下两种 JSON Path 会获得相同的结果：123 和 null。

1. ["$.id", "$.name"]

1. ["$.id", "$.info"] - 完全匹配失败

为防止一些参数设置错误导致的误操作。Doris 在尝试匹配一行数据时，如果所有列都匹配失败，则会认为这个是一个错误行。假设 JSON 数据为：

1. { "id": 123, "city" : "beijing" }

如果 JSON Path 错误的写为（或者不指定 JSON Path 时，表中的列不包含 id 和 city）：

1. ["$.ad", "$.infa"]

则会导致完全匹配失败，则该行会标记为错误行，而不是产出 null, null。

JSON Path 和 Columns

JSON Path 用于指定如何对 JSON 格式中的数据进行抽取，而 Columns 指定列的映射和转换关系。两者可以配合使用。

换句话说，相当于通过 JSON Path，将一个 JSON 格式的数据，按照 JSON Path 中指定的列顺序进行了列的重排。之后，可以通过 Columns，将这个重排后的源数据和表的列进行映射。举例如下：

数据内容：

1. {"k1" : 1, "k2": 2}

表结构：

1. k2 int, k1 int

导入语句1（以 Stream Load 为例）：

1. curl -v --location-trusted -u root: -H "format: json" -H "jsonpaths: [\"$.k2\", \"$.k1\"]" -T example.json http://127.0.0.1:8030/api/db1/tbl1/_stream_load

导入语句1中，仅指定了 JSON Path，没有指定 Columns。其中 JSON Path 的作用是将 JSON 数据按照 JSON Path 中字段的顺序进行抽取，之后会按照表结构的顺序进行写入。最终导入的数据结果如下：

1. +------+------+
2. | k1   | k2   |
3. +------+------+
4. |    2 |    1 |
5. +------+------+

会看到，实际的 k1 列导入了 JSON 数据中的 “k2” 列的值。这是因为，JSON 中字段名称并不等同于表结构中字段的名称。我们需要显式的指定这两者之间的映射关系。

导入语句2：

1. curl -v --location-trusted -u root: -H "format: json" -H "jsonpaths: [\"$.k2\", \"$.k1\"]" -H "columns: k2, k1" -T example.json http://127.0.0.1:8030/api/db1/tbl1/_stream_load

相比如导入语句1，这里增加了 Columns 字段，用于描述列的映射关系，按 k2, k1 的顺序。即按 JSON Path 中字段的顺序抽取后，指定第一列为表中 k2 列的值，而第二列为表中 k1 列的值。最终导入的数据结果如下：

1. +------+------+
2. | k1   | k2   |
3. +------+------+
4. |    1 |    2 |
5. +------+------+

当然，如其他导入一样，可以在 Columns 中进行列的转换操作。示例如下：

1. curl -v --location-trusted -u root: -H "format: json" -H "jsonpaths: [\"$.k2\", \"$.k1\"]" -H "columns: k2, tmp_k1, k1 = tmp_k1 * 100" -T example.json http://127.0.0.1:8030/api/db1/tbl1/_stream_load

上述示例会将 k1 的值乘以 100 后导入。最终导入的数据结果如下：

1. +------+------+
2. | k1   | k2   |
3. +------+------+
4. |  100 |    2 |
5. +------+------+

JSON root

Doris 支持通过 JSON root 抽取 JSON 中指定的数据。

注：因为对于 Array 类型的数据，Doris 会先进行数组展开，最终按照 Object 格式进行单行处理。所以本文档之后的示例都以单个 Object 格式的 Json 数据进行说明。

• 不指定 JSON root

如果没有指定 JSON root，则 Doris 会默认使用表中的列名查找 Object 中的元素。示例如下：

表中包含两列: id, city

JSON 数据为：

1. { "id": 123, "name" : { "id" : "321", "city" : "shanghai" }}

则 Doris 会使用id, city 进行匹配，得到最终数据 123 和 null。 - 指定 JSON root

通过 json_root 指定 JSON 数据的根节点。Doris 将通过 json_root 抽取根节点的元素进行解析。默认为空。

指定 JSON root -H "json_root: $.name"。则匹配到的元素为：

1. { "id" : "321", "city" : "shanghai" }

该元素会被当作新 JSON 进行后续导入操作,得到最终数据 321 和 shanghai

NULL 和 Default 值

示例数据如下：

1. [
2. {"k1": 1, "k2": "a"},
3. {"k1": 2},
4. {"k1": 3, "k2": "c"}
5. ]

表结构为：k1 int null, k2 varchar(32) null default "x"

导入语句如下：

1. curl -v --location-trusted -u root: -H "format: json" -H "strip_outer_array: true" -T example.json http://127.0.0.1:8030/api/db1/tbl1/_stream_load

用户可能期望的导入结果如下，即对于缺失的列，填写默认值。

1. +------+------+
2. | k1   | k2   |
3. +------+------+
4. |    1 |    a |
5. +------+------+
6. |    2 |    x |
7. +------+------+
8. |    3 |    c |
9. +------+------+

但实际的导入结果如下，即对于缺失的列，补上了 NULL。

1. +------+------+
2. | k1   | k2   |
3. +------+------+
4. |    1 |    a |
5. +------+------+
6. |    2 | NULL |
7. +------+------+
8. |    3 |    c |
9. +------+------+

这是因为通过导入语句中的信息，Doris 并不知道 “缺失的列是表中的 k2 列”。 如果要对以上数据按照期望结果导入，则导入语句如下：

1. curl -v --location-trusted -u root: -H "format: json" -H "strip_outer_array: true" -H "jsonpaths: [\"$.k1\", \"$.k2\"]" -H "columns: k1, tmp_k2, k2 = ifnull(tmp_k2, 'x')" -T example.json http://127.0.0.1:8030/api/db1/tbl1/_stream_load

应用示例

Stream Load

因为 JSON 格式的不可拆分特性，所以在使用 Stream Load 导入 JSON 格式的文件时，文件内容会被全部加载到内存后，才开始处理。因此，如果文件过大的话，可能会占用较多的内存。

假设表结构为：

1. id      INT     NOT NULL,
2. city    VARHCAR NULL,
3. code    INT     NULL

1. 导入单行数据1

1. {"id": 100, "city": "beijing", "code" : 1}

• 不指定 JSON Path

  1. curl --location-trusted -u user:passwd -H "format: json" -T data.json http://localhost:8030/api/db1/tbl1/_stream_load

  导入结果：

  1. 100 beijing 1 - 指定 JSON Path

  1. curl --location-trusted -u user:passwd -H "format: json" -H "jsonpaths: [\"$.id\",\"$.city\",\"$.code\"]" -T data.json http://localhost:8030/api/db1/tbl1/_stream_load

  导入结果：

  1. 100 beijing 1 2. 导入单行数据2

1. {"id": 100, "content": {"city": "beijing", "code" : 1}}

• 指定 JSON Path

  1. curl --location-trusted -u user:passwd -H "format: json" -H "jsonpaths: [\"$.id\",\"$.content.city\",\"$.content.code\"]" -T data.json http://localhost:8030/api/db1/tbl1/_stream_load

  导入结果：

  1. 100 beijing 1 3. 以 Array 形式导入多行数据

1. [ 2. {"id": 100, "city": "beijing", "code" : 1}, 3. {"id": 101, "city": "shanghai"}, 4. {"id": 102, "city": "tianjin", "code" : 3}, 5. {"id": 103, "city": "chongqing", "code" : 4}, 6. {"id": 104, "city": ["zhejiang", "guangzhou"], "code" : 5}, 7. { 8. "id": 105, 9. "city": { 10. "order1": ["guangzhou"] 11. }, 12. "code" : 6 13. } 14. ]

• 指定 JSON Path

  1. curl --location-trusted -u user:passwd -H "format: json" -H "jsonpaths: [\"$.id\",\"$.city\",\"$.code\"]" -H "strip_outer_array: true" -T data.json http://localhost:8030/api/db1/tbl1/_stream_load

  导入结果：

  1. 100 beijing 1 2. 101 shanghai NULL 3. 102 tianjin 3 4. 103 chongqing 4 5. 104 ["zhejiang","guangzhou"] 5 6. 105 {"order1":["guangzhou"]} 6 4. 以多行 Object 形式导入多行数据

1. {"id": 100, "city": "beijing", "code" : 1} 2. {"id": 101, "city": "shanghai"} 3. {"id": 102, "city": "tianjin", "code" : 3} 4. {"id": 103, "city": "chongqing", "code" : 4}

StreamLoad导入：

1. curl --location-trusted -u user:passwd -H "format: json" -H "read_json_by_line: true" -T data.json http://localhost:8030/api/db1/tbl1/_stream_load

导入结果：

1. 100     beijing                     1
2. 101     shanghai                    NULL
3. 102     tianjin                     3
4. 103     chongqing                   4

1. 对导入数据进行转换

数据依然是示例3中的多行数据，现需要对导入数据中的 code 列加1后导入。

1. curl --location-trusted -u user:passwd -H "format: json" -H "jsonpaths: [\"$.id\",\"$.city\",\"$.code\"]" -H "strip_outer_array: true" -H "columns: id, city, tmpc, code=tmpc+1" -T data.json http://localhost:8030/api/db1/tbl1/_stream_load

导入结果：

1. 100     beijing                     2
2. 101     shanghai                    NULL
3. 102     tianjin                     4
4. 103     chongqing                   5
5. 104     ["zhejiang","guangzhou"]    6
6. 105     {"order1":["guangzhou"]}    7

1. 使用 JSON 导入Array类型 由于 RapidJSON 处理decimal和largeint数值会导致精度问题，所以我们建议使用 JSON 字符串来导入数据到array<decimal> 或 array<largeint>列。

1. {"k1": 39, "k2": ["-818.2173181"]}

1. {"k1": 40, "k2": ["10000000000000000000.1111111222222222"]}

1. curl --location-trusted -u root:  -H "max_filter_ration:0.01" -H "format:json" -H "timeout:300" -T test_decimal.json http://localhost:8035/api/example_db/array_test_decimal/_stream_load

导入结果:

1. MySQL > select * from array_test_decimal;
2. +------+----------------------------------+
3. | k1   | k2                               |
4. +------+----------------------------------+
5. |   39 | [-818.2173181]                   |
6. |   40 | [100000000000000000.001111111]   |
7. +------+----------------------------------+

1. {"k1": 999, "k2": ["76959836937749932879763573681792701709", "26017042825937891692910431521038521227"]}

1. curl --location-trusted -u root:  -H "max_filter_ration:0.01" -H "format:json" -H "timeout:300" -T test_largeint.json http://localhost:8035/api/example_db/array_test_largeint/_stream_load

导入结果:

1. MySQL > select * from array_test_largeint;
2. +------+------------------------------------------------------------------------------------+
3. | k1   | k2                                                                                 |
4. +------+------------------------------------------------------------------------------------+
5. |  999 | [76959836937749932879763573681792701709, 26017042825937891692910431521038521227]   |
6. +------+------------------------------------------------------------------------------------+

Routine Load

Routine Load 对 JSON 数据的处理原理和 Stream Load 相同。在此不再赘述。

对于 Kafka 数据源，每个 Massage 中的内容被视作一个完整的 JSON 数据。如果一个 Massage 中是以 Array 格式的表示的多行数据，则会导入多行，而 Kafka 的 offset 只会增加 1。而如果一个 Array 格式的 JSON 表示多行数据，但是因为 JSON 格式错误导致解析 JSON 失败，则错误行只会增加 1（因为解析失败，实际上 Doris 无法判断其中包含多少行数据，只能按一行错误数据记录）