通过 Table Value Function 功能，Doris 可以直接将对象存储或 HDFS 上的文件作为 Table 进行查询分析。并且支持自动的列类型推断。

提示

使用方式

更多使用方式可参阅 Table Value Function 文档：

• S3：支持 S3 兼容的对象存储上的文件分析。
• HDFS：支持 HDFS 上的文件分析。

这里我们通过 S3 Table Value Function 举例说明如何进行文件分析。

自动推断文件列类型

1. > DESC FUNCTION s3 (
2. "URI" = "http://127.0.0.1:9312/test2/test.snappy.parquet",
3. "s3.access_key"= "ak",
4. "s3.secret_key" = "sk",
5. "format" = "parquet",
6. "use_path_style"="true"
7. );
8. +---------------+--------------+------+-------+---------+-------+
9. | Field         | Type         | Null | Key   | Default | Extra |
10. +---------------+--------------+------+-------+---------+-------+
11. | p_partkey     | INT          | Yes  | false | NULL    | NONE  |
12. | p_name        | TEXT         | Yes  | false | NULL    | NONE  |
13. | p_mfgr        | TEXT         | Yes  | false | NULL    | NONE  |
14. | p_brand       | TEXT         | Yes  | false | NULL    | NONE  |
15. | p_type        | TEXT         | Yes  | false | NULL    | NONE  |
16. | p_size        | INT          | Yes  | false | NULL    | NONE  |
17. | p_container   | TEXT         | Yes  | false | NULL    | NONE  |
18. | p_retailprice | DECIMAL(9,0) | Yes  | false | NULL    | NONE  |
19. | p_comment     | TEXT         | Yes  | false | NULL    | NONE  |
20. +---------------+--------------+------+-------+---------+-------+

这里我们定义了一个 S3 Table Value Function：

1. s3(
2. "URI" = "http://127.0.0.1:9312/test2/test.snappy.parquet",
3. "s3.access_key"= "ak",
4. "s3.secret_key" = "sk",
5. "format" = "parquet",
6. "use_path_style"="true")

其中指定了文件的路径、连接信息、认证信息等。

之后，通过 DESC FUNCTION 语法可以查看这个文件的 Schema。

可以看到，对于 Parquet 文件，Doris 会根据文件内的元信息自动推断列类型。

目前支持对 Parquet、ORC、CSV、JSON 格式进行分析和列类型推断。

CSV Schema

在默认情况下，对 CSV 格式文件，所有列类型均为 String。可以通过 csv_schema 属性单独指定列名和列类型。Doris 会使用指定的列类型进行文件读取。格式如下：

name1:type1;name2:type2;...

对于格式不匹配的列（比如文件中为字符串，用户定义为 int），或缺失列（比如文件中有 4 列，用户定义了 5 列），则这些列将返回 null。

当前支持的列类型为：

示例：

1. s3 (
2. "URI" = "https://bucket1/inventory.dat",
3. "s3.access_key"= "ak",
4. "s3.secret_key" = "sk",
5. "format" = "csv",
6. "column_separator" = "|",
7. "csv_schema" = "k1:int;k2:int;k3:int;k4:decimal(38,10)",
8. "use_path_style"="true"
9. )

查询分析

你可以使用任意的 SQL 语句对这个文件进行分析

1. SELECT * FROM s3(
2. "URI" = "http://127.0.0.1:9312/test2/test.snappy.parquet",
3. "s3.access_key"= "ak",
4. "s3.secret_key" = "sk",
5. "format" = "parquet",
6. "use_path_style"="true")
7. LIMIT 5;
8. +-----------+------------------------------------------+----------------+----------+-------------------------+--------+-------------+---------------+---------------------+
9. | p_partkey | p_name                                   | p_mfgr         | p_brand  | p_type                  | p_size | p_container | p_retailprice | p_comment           |
10. +-----------+------------------------------------------+----------------+----------+-------------------------+--------+-------------+---------------+---------------------+
11. |         1 | goldenrod lavender spring chocolate lace | Manufacturer#1 | Brand#13 | PROMO BURNISHED COPPER  |      7 | JUMBO PKG   |           901 | ly. slyly ironi     |
12. |         2 | blush thistle blue yellow saddle         | Manufacturer#1 | Brand#13 | LARGE BRUSHED BRASS     |      1 | LG CASE     |           902 | lar accounts amo    |
13. |         3 | spring green yellow purple cornsilk      | Manufacturer#4 | Brand#42 | STANDARD POLISHED BRASS |     21 | WRAP CASE   |           903 | egular deposits hag |
14. |         4 | cornflower chocolate smoke green pink    | Manufacturer#3 | Brand#34 | SMALL PLATED BRASS      |     14 | MED DRUM    |           904 | p furiously r       |
15. |         5 | forest brown coral puff cream            | Manufacturer#3 | Brand#32 | STANDARD POLISHED TIN   |     15 | SM PKG      |           905 |  wake carefully     |
16. +-----------+------------------------------------------+----------------+----------+-------------------------+--------+-------------+---------------+---------------------+

Table Value Function 可以出现在 SQL 中，Table 能出现的任意位置。如 CTE 的 WITH 子句中，FROM 子句中。

这样，你可以把文件当做一张普通的表进行任意分析。

你也可以用过 CREATE VIEW 语句为 Table Value Function 创建一个逻辑视图。这样，你可以想其他视图一样，对这个 Table Value Function 进行访问、权限管理等操作，也可以让其他用户访问这个 Table Value Function。

1. CREATE VIEW v1 AS
2. SELECT * FROM s3(
3. "URI" = "http://127.0.0.1:9312/test2/test.snappy.parquet",
4. "s3.access_key"= "ak",
5. "s3.secret_key" = "sk",
6. "format" = "parquet",
7. "use_path_style"="true");

9. DESC v1;

11. SELECT * FROM v1;

13. GRANT SELECT_PRIV ON db1.v1 TO user1;

数据导入

配合 INSERT INTO SELECT 语法，我们可以方便将文件导入到 Doris 表中进行更快速的分析：

1. // 1. 创建doris内部表
2. CREATE TABLE IF NOT EXISTS test_table
3. (
4. id int,
5. name varchar(50),
6. age int
7. )
8. DISTRIBUTED BY HASH(id) BUCKETS 4
9. PROPERTIES("replication_num" = "1");

11. // 2. 使用 S3 Table Value Function 插入数据
12. INSERT INTO test_table (id,name,age)
13. SELECT cast(id as INT) as id, name, cast (age as INT) as age
14. FROM s3(
15. "uri" = "http://127.0.0.1:9312/test2/test.snappy.parquet",
16. "s3.access_key"= "ak",
17. "s3.secret_key" = "sk",
18. "format" = "parquet",
19. "use_path_style" = "true");

注意事项

1. 如果 S3 / hdfs tvf 指定的 uri 匹配不到文件，或者匹配到的所有文件都是空文件，那么 S3 / hdfs tvf 将会返回空结果集。在这种情况下使用DESC FUNCTION查看这个文件的 Schema，会得到一列虚假的列__dummy_col，可忽略这一列。
2. 如果指定 tvf 的 format 为 csv，所读文件不为空文件但文件第一行为空，则会提示错误The first line is empty, can not parse column numbers, 这因为无法通过该文件的第一行解析出 schema。