数据迁移方法
从外部数据源向向 DolphinDB 迁移时,可采取如下方法:
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通过文本文件导入
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通过 HDF5 插件导入
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通过 ODBC 插件导入
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通过 MySQL 插件导入
其中,HDF5, ODBC 与 MySQL 插件均可从 DolphinDB 官网下载。以下简介这四种导入方法:
文本文件
通过文本文件进行数据中转是较为通用的一种数据迁移方式。DolphinDB 提供了以下三个函数来加载文本文件:
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loadText:把文本文件加载到内存中
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ploadText:以并行的方式把文本文件加载到内存中,它的速度比
loadText
要快 -
loadTextEx:把文本文件导入到 DolphinDB 数据库中
使用 loadText
或
ploadText
函数时,需要先把数据加载到内存,然后再落盘到数据库。如果文本文件过大,可能会出现内存不足。因此这两个函数不能用于导入大于本地机器内存的文本文件。
若要把数据导入到数据库中,loadText
和
ploadText
需要与 append!
和
tableInsert
函数一起使用。
t = ploadText("/stockData/trades.csv")
db=database("dfs://stock",VALUE,2019.08.01..2019.08.10)
pt=db.createPartitionedTable(t,`pt,`timestamp)
pt.append!(t)
在下例中,原始数据是 2018 年 5 月至今的股票报价数据,每天一个 CSV 文件,保存在文件夹 /stockData 下。按照下面的步骤,创建一个数据库并把数据导入。
创建组合分区类型(COMPO)的分布式数据库 dfs://stockDB ,根据日期进行值分区,根据股票代码进行范围分区。由于后续的数据都会导入到数据库,所以在创建数据库时我们扩大了日期的分区方案。
t = ploadText("/stockData/TAQ20180501.csv")
tmp = select count(*) as count from t group by sym order by sym;
buckets = cutPoints(tmp.sym, 128, tmp.count)
dateDomain = database("", VALUE, 2018.05.01..2030.07.01)
symDomain = database("", RANGE, buckets)
stockDB = database("dfs://stockDB", COMPO, [dateDomain, symDomain])
stockDB.createPartitionedTable(t, "quotes", `date`sym)
导入数据库loadTextEx
可以避免文本文件过大时可能出现内存不足的问题。该函数将文本文件分为许多批次逐步载入内存并落盘到数据库,因可以导入超出本地机器内存的文本文件。
例如:
- 直接使用:
db=database("dfs://stock",VALUE,2019.08.01..2019.08.10) loadTextEx(db,`pt,`timestamp,"/stockData/trades.csv")
- 利用
loadTextEx
函数,编写用户自定义函数 loadCsv 把文件文件加载到数据库:def loadCsv(){ fileDir='/stockData' filenames = exec filename from files(fileDir) db = database("dfs://stockDB") for(fname in filenames){ jobId = fname.strReplace(".csv", "") submitJob(jobId, , loadTextEx{db, "quotes", `date`sym, fileDir+'/'+fname}) } } loadCsv()
HDF5 插件
HDF5 是一种在数据分析领域广泛使用的二进制数据文件格式。用户可通过 DolphinDB HDF5 插件提供的以下方法导入 HDF5 格式数据文件:
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hdf5::ls:列出HDF5文件中所有 group 和 dataset 对象
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hdf5::lsTable:列出HDF5文件中所有 dataset 对象
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hdf5::hdf5DS:返回HDF5文件中 dataset 的元数据
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hdf5::loadHdf5:将HDF5文件导入内存表
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hdf5::loadHdf5Ex:将HDF5文件导入分区表
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hdf5::extractHdf5Schema:从HDF5文件中提取表结构
用法如下:
下载HDF5 插件,再将插件部署到 /server/plugins 目录下。使用以下脚本加载插件:
loadPlugin("plugins/hdf5/PluginHdf5.txt")
调用插件方法时需要在方法前面提供namespace,比如调用loadHdf5可以使用hdf5::loadHdf5。另一种写法是:
use hdf5
loadHdf5(filePath,tableName)
若要导入包含一个Dataset candle_201801的文件candle_201801.h5,可使用以下脚本:
dataFilePath = "/home/data/candle_201801.h5"
datasetName = "candle_201801"
tmpTB = hdf5::loadHdf5(dataFilePath,datasetName)
如果需要指定数据类型导入可以使用hdf5::extractHdf5Schema,脚本如下:
dataFilePath = "/home/data/candle_201801.h5"
datasetName = "candle_201801"
schema=hdf5::extractHdf5Schema(dataFilePath,datasetName)
update schema set type=`LONG where name=`volume
tt=hdf5::loadHdf5(dataFilePath,datasetName,schema)
如果HDF5文件超过服务器内存,可以使用hdf5::loadHdf5Ex载入数据。
dataFilePath = "/home/data/candle_201801.h5"
datasetName = "candle_201801"
dfsPath = "dfs://dataImportHDF5DB"
db=database(dfsPath,VALUE,2018.01.01..2018.01.31)
hdf5::loadHdf5Ex(db, "cycle", "tradingDay", dataFilePath,datasetName)
更多关于 HDF5 插件的内容,参考:HDF5 插件。
ODBC 插件
用户可通过 ODBC 插件提供的接口连接第三方数据库后迁移数据至 DolphinDB。
ODBC 插件提供了以下四个方法用于操作第三方数据源数据:
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odbc::connect:创建连接。
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odbc::close: 关闭连接。
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odbc::query:根据给定的SQL语句查询数据并将结果返回到DolphinDB的内存表。
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odbc::execute:在第三方数据库内执行给定的SQL语句,不返回结果。
在使用ODBC 插件之前,需要安装ODBC驱动程序。
下面的例子使用ODBC 插件连接以下SQL Server:
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IP地址:172.18.0.15
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连接用户名:sa
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密码:123456
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数据库名称: SZ_TAQ
下载插件解压并拷贝 plugins/odbc 目录下所有文件到 DolphinDB server/plugins/odbc 目录下,通过下面的脚本完成插件初始化:
loadPlugin("plugins/odbc/odbc.cfg")
conn=odbc::connect("Driver=ODBC Driver 17 for SQL Server;Server=172.18.0.15;Database=SZ_TAQ;Uid=sa;Pwd=123456;")
创建 DolphinDB 分布式数据库dfs://dataImportODBC。使用SQL Server中的数据表结构作为DolphinDB数据表的模板,在dfs://dataImportODBC中创建数据库cycle。
tb = odbc::query(conn,"select top 1 * from candle_201801")
db=database("dfs://dataImportODBC",VALUE,2018.01.01..2018.01.31)
db.createPartitionedTable(tb, "cycle", "tradingDay")
从SQL Server中导入数据并保存入cycle表中:
tb = database("dfs://dataImportODBC").loadTable("cycle")
data = odbc::query(conn,"select * from candle_201801")
tb.append!(data);
更多关于 ODBC 插件的内容,参考:ODBC 插件。
MySQL 插件
MySQL 插件导入数据的速度比ODBC接口要快,并且不需要配置数据源,使用更加便捷。
MySQL插件提供了以下接口函数:
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mysql::connect:创建连接
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mysql::showTables:列出MySQL数据库中的所有表
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mysql::extractSchema:获取MySQL数据表的结构
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mysql::load:把MySQL数据加载到DolphinDB的内存表
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mysql::loadEx:把MySQL中的数据加载到DolphinDB的分区表
下载插件解压并拷贝 plugins\mysql 目录下所有文件到DolphinDB server的 plugins/mysql 目录下,通过下面的脚本完成插件初始化:
loadPlugin("plugins/PluginMySQL.txt")
连接本地MySQL服务器中的employees数据库:
conn=connect("127.0.0.1",3306,"root","123456","employees")
确定分区类型和分区方案,创建数据库,用于保存MySQL数据:
db=database("dfs://mysql",VALUE,`F`M)
导入数据:
pt=loadEx(conn,db,"pt","gender","employees")
更多关于 MySQL 插件的内容,参考:MySQL 插件。