database
语法
database(directory, [partitionType], [partitionScheme], [locations],
[engine='OLAP'], [atomic='TRANS'])
2.00.4 版本以后,若配置项 enableChunkGranularityConfig = true:
database(directory, [partitionType], [partitionScheme], [locations],
[engine='OLAP'], [atomic='TRANS'], [chunkGranularity='TABLE'])
参数
directory 是保存数据库的目录的路径。如果需要创建分布式文件系统中的数据库,directory 应该以 "dfs://" 开头。
partitionType 有六种类型:顺序分区(SEQ),范围分区(RANGE),哈希分区(HASH),数值分区(VALUE),列表分区(LIST)和组合分区(COMPO)。
partitionScheme 描述了分区是如何创建的。它通常是一个向量,在序列域是一个整型标量。分区方案的说明决定了分区类型。partitionScheme 支持以下数据类型:CHAR, SHORT, INT, DATE, MONTH, TIME, MINUTE, SECOND, DATETIME 和 SYMBOL。
分区类型 | 分区符号 | 分区方案 |
---|---|---|
顺序分区 | SEQ | 整型标量。表示分区的数量。 |
范围分区 | RANGE | 向量。向量的任意两个相邻元素定义分区的范围。 |
哈希分区 | HASH | 元组。第一个元素是分区列的数据类型,第二个元素是分区的数量。 |
值分区 | VALUE | 向量。向量的每个元素定义了一个分区。 |
列表分区 | LIST | 向量。向量的每个元素定义了一个分区。 |
组合分区 | COMPO | 向量。向量的每个元素是一个数据库句柄。向量长度表示分区的层级,最小是2,最大是3。 |
locations 是元组,指定分区的位置。元组中元素的数量应该与 partitionType 和 partitionScheme 共同决定的分区数量相同。若要在多个节点上保存分区时, 可以使用分布式文件系统或使用 locations 参数指定每个分区在哪些节点。如果没有指定 locations 参数,所有分区属于当前节点。我们不能指定分层域的分区。
engine = 'OLAP' 设置数据库存储引擎。取值为:'OLAP' , 'TSDB',默认值为 'OLAP'。关于 OLAP 和 TSDB 存储引擎的介绍,请参见数据库。
atomic 表示写入事务的原子性层级,决定了是否允许并发写入同一分区。可选值为 'TRANS' 和 'CHUNK',默认值为 'TRANS'。
-
设置为 'TRANS',写入事务的原子性层级为事务,即一个事务写入多个分区时,若某个分区被其他写入事务锁定而出现写入冲突,则该事务的写入全部失败。因此,该设置下,不允许并发写入同一个分区。
-
设置为 'CHUNK',写入事务的原子性层级为分区。若一个事务写入多个分区时,某分区被其它写入事务锁定而出现冲突,系统会完成其他分区的写入,同时对之前发生冲突的分区不断尝试写入,尝试数分钟后仍冲突才放弃。此设置下,允许并发写入同一个分区,但由于不能完全保证事务的原子性,可能出现部分分区写入成功而部分分区写入失败的情况。同时由于采用了重试机制,写入速度可能较慢。
chunkGranularity 是一个字符串,用于指定分区的粒度。可选值为:
-
'TABLE':表级分区,设置后支持同时写入同一分区的不同表。
-
'DATABASE':数据库级分区,设置后只支持同时写入不同分区。
该参数只有在配置 enableChunkGranularityConfig = true 时启用。
详情
创建一个数据库句柄。
我们需要指定 partitionType 和 partitionScheme 创建新的分布式数据库。当我们重新打开已有的分布式数据库,只需要指定 directory。我们不能用不同的 partitionType 或 partitionScheme 覆盖已有的分布式数据库。
当 directory 为本地磁盘路径时,将创建本地磁盘数据库。磁盘数据库仅应用于备份数据和本地计算的场景,其相较于分布式表,在使用上具有一定局限,例如不能进行权限控制等。
例子
1.创建没有分区的磁盘数据库。
db=database(directory="C:/DolphinDB/Data/db1/");
t=table(take(1..10,10000000) as id, rand(10,10000000) as x, rand(10.0,10000000) as y);
saveTable(db, t, `t1);
2.对于分布式数据库,每种类型的分区都有一个例子。
-
顺序分区(SEQ):分区是基于输入数据文件中行的顺序。它只能在本地文件系统中使用,不能在分布式文件系统中使用。
n=1000000
ID=rand(100, n)
dates=2017.08.07..2017.08.11
date=rand(dates, n)
x=rand(10.0, n)
t=table(ID, date, x);
saveText(t, "C:/DolphinDB/Data/t.txt");
db = database(directory="C:/DolphinDB/Data/seqdb", partitionType=SEQ, partitionScheme=8)
pt = loadTextEx(db, `pt, ,"C:/DolphinDB/Data/t.txt");
在 "C:/DolphinDB/data/seqdb" 文件夹中,有8个新建的子文件夹。每个对应输入数据文件中的分区。如果输入数据文件比计算机的可用内存大,我们可以把数据载入分区。
-
范围分区(RANGE):分区是由分区方案中的两个元素决定的。范围包含下限不包含上限。
n=1000000
ID=rand(10, n)
x=rand(1.0, n)
t=table(ID, x);
db=database(directory="dfs://rangedb", partitionType=RANGE, partitionScheme=0 5 10)
pt = db.createPartitionedTable(t, `pt, `ID);
pt.append!(t);
pt=loadTable(db,`pt)
x=select * from pt
select count(x) from pt;
count_x |
---|
1000000 |
在上述例子中,数据库 db 有两个分区:[0,5)和[5,10)。表 t 在数据库 db 中保存为以 ID 为分区列的分区表 pt。
把数据文件输入为范围域的分布式数据库:
n=1000000
ID=rand(10, n)
x=rand(1.0, n)
t=table(ID, x);
saveText(t, "C:/DolphinDB/Data/t.txt");
db=database(directory="dfs://rangedb", partitionType=RANGE, partitionScheme=0 5 10)
pt = loadTextEx(db, `pt, `ID, "C:/DolphinDB/Data/t.txt");
-
哈希分区(HASH):我们需要指定分区列的数据类型和分区数量。
n=1000000
ID=rand(10, n)
x=rand(1.0, n)
t=table(ID, x)
db=database(directory="dfs://hashdb", partitionType=HASH, partitionScheme=[INT, 2])
pt = db.createPartitionedTable(t, `pt, `ID)
pt.append!(t);
select count(x) from pt;
count_x |
---|
1000000 |
上面的例子中,数据库 db 有两个分区。表 t 被保存为以 ID 为分区列的分区表 pt。
注意:如果导入哈希分区数据库的数据的分区列包含空值,则该条数据会被丢弃。
ID = NULL 3 6 NULL 9
x = rand(1.0, 5)
t1 = table(ID, x)
pt.append!(t1)
select count(x) from pt;
count_x |
---|
1000003 |
-
数值分区(VALUE):分区方案中的每个元素决定一个分区。
n=1000000
month=take(2000.01M..2016.12M, n);
x=rand(1.0, n);
t=table(month, x);
db=database(directory="dfs://valuedb", partitionType=VALUE, partitionScheme=2000.01M..2016.12M)
pt = db.createPartitionedTable(t, `pt, `month);
pt.append!(t);
pt=loadTable(db,`pt)
select count(x) from pt;
count_x |
---|
1000000 |
上述例子定义了一个具有204个分区的数据库。每个分区表示从2000年1月到2016年12月的月份。使用
createPartitionedTable
和 append!
函数,把表 t
保存为数据库 db 中以 month 作为分区列的分区表 pt。
-
列表分区(LIST):分区方案的每个元素决定分区。
n=1000000
ticker = rand(`MSFT`GOOG`FB`ORCL`IBM,n);
x=rand(1.0, n);
t=table(ticker, x);
db=database(directory="dfs://listdb", partitionType=LIST, partitionScheme=[`IBM`ORCL`MSFT, `GOOG`FB])
pt = db.createPartitionedTable(t, `pt, `ticker)
pt.append!(t);
pt=loadTable(db,`pt)
select count(x) from pt;
count_x |
---|
1000000 |
上述例子中的数据库有两个分区。第一个分区有3支股票,第二个分区有2支股票。
-
组合分区(COMPO):可以有2个或3个分区列。每个分区列可以是按范围分区、值分区、哈希分区或列表分区。分区列的顺序是无关的。
n=1000000
ID=rand(100, n)
dates=2017.08.07..2017.08.11
date=rand(dates, n)
x=rand(10.0, n)
t=table(ID, date, x)
dbDate = database(, partitionType=VALUE, partitionScheme=2017.08.07..2017.08.11)
dbID = database(, partitionType=RANGE, partitionScheme=0 50 100)
db = database(directory="dfs://compoDB", partitionType=COMPO, partitionScheme=[dbDate, dbID])
pt = db.createPartitionedTable(t, `pt, `date`ID)
pt.append!(t)
pt=loadTable(db,`pt)
select count(x) from pt;
count_x |
---|
1000000 |
数值域根据天数分成5个分区:
范围域有2个分区:
请注意,虽然这里的数据库文件有两级文件夹,但是分层域只有一个层次的分区。与之对比,双重分区具有两个层次分区。
3.创建分布式数据库
我们可以根据上述例子的语法,在分布式文件系统中建立分布式数据库。唯一区别是,在 database
函数中,directory 参数要以 "dfs://" 开头。
在执行下面例子之前,我们需要在 web 界面上启动 DFS 集群,并且提交数据节点的脚本。
在分布式文件系统中保存分层域的分区表:
n=1000000
ID=rand(100, n)
dates=2017.08.07..2017.08.11
date=rand(dates, n)
x=rand(10.0, n)
t=table(ID, date, x);
dbDate = database(, partitionType=VALUE, partitionScheme=2017.08.07..2017.08.11)
dbID=database(, partitionType=RANGE, partitionScheme=0 50 100);
db = database(directory="dfs://compoDB", partitionType=COMPO, partitionScheme=[dbDate, dbID]);
pt = db.createPartitionedTable(t, `pt, `date`ID)
pt.append!(t);
我们可以在以下目录查看数据库文件:
DFS_NODE1 只有4个关于日期的文件夹;在 "20170807" 文件夹中只有一个 ID 文件夹。这是因为有4个数据节点和基于日期和 ID 的2*5=10个分区。默认情况下,每个分区在分布式文件系统中有3个备份。因此,总共有5*2*3=30个分区来保存4个数据节点。不是所有数据节点都有10个分区。
在分布式文件系统中把数据文件输入到范围域的分布式数据库中:
n=1000000
ID=rand(10, n)
x=rand(1.0, n)
t=table(ID, x);
saveText(t, "C:/DolphinDB/Data/t.txt");
db=database(directory="dfs://rangedb", partitionType=RANGE, partitionScheme=0 5 10)
pt = loadTextEx(db, `pt, `ID, "C:/DolphinDB/Data/t.txt");
4.关于 locations 参数的例子:
n=1000000
ID=rand(10, n)
x=rand(1.0, n)
t=table(ID, x);
db=database(directory="dfs://rangedb5", partitionType=RANGE, partitionScheme=0 5 10, locations=[`node1`node2, `node3])
pt = db.createPartitionedTable(t, `pt, `ID);
pt.append!(t);
上述例子定义了具有两个分区的数值域。第一个分区在 node1 和 node2 上,第二个分区在 node3 上。所有的位置必须在这些节点所在的计算机中的 dolphindb.cfg 文件的 sites 参数定义:
sites=111.222.3.4:8080:node1, 111.222.3.5:8080:node2, 111.222.3.6:8080:node3
sites 中的参数是用逗号分隔的。每个 site 包含3部分:主机名,端口号和别名。分区可以复制多个 sites。在这个例子中,每个节点位于不同的计算机。
我们也可以直接使用主机名和端口号表示位置。函数将会变成:
db=database(directory="dfs://rangedb6", partitionType=RANGE, partitionScheme=0 5 10, locations=[["111.222.3.4:8080", "111.222.3.5:8080"], "111.222.3.6:8080"])
5. 关于 atomic 参数的例子:
if(existsDatabase("dfs://test"))
dropDB("dfs://test")
db = database(directory="dfs://test", partitionType=VALUE, partitionScheme=1..20, atomic='CHUNK')
dummy = table(take(1..20, 100000) as id, rand(1.0, 100000) as value)
pt = db.createPartitionedTable(dummy, "pt", `id)
dummy1 = table(take(1..15, 1000000) as id, rand(1.0, 1000000) as value)
dummy2 = table(take(11..20, 1000000) as id, rand(1.0, 1000000) as value)
submitJob("write1", "writer1", append!{pt, dummy1})
submitJob("write2", "writer2", append!{pt, dummy2})
submitJob("write3", "writer3", append!{pt, dummy1})
submitJob("write4", "writer4", append!{pt, dummy2})
select count(*) from pt
# output
4,000,000
创建 IMOLTP 数据库
dbName = "oltp://test_imoltp"
db = database(directory=dbName, partitionType=VALUE, partitionScheme=1..100, engine="IMOLTP")