upsert!
语法
upsert!(obj, newData, [ignoreNull=false], [keyColNames],
[sortColumns])
参数
obj 是一个索引内存表、键值内存表,或者 DFS 表(分布式表或维度表)。
newData 是一个内存表。
ignoreNull 是一个布尔值,表示若 newData 中某元素为 NULL 值,是否对目标表中的相应数据进行更新。默认值为 false。
keyColNames 是一个字符串标量或向量。由于 DFS 表没有键值列,对 DFS 表进行更新时,将该参数指定的列和分区列一起视为键值列。
- 仅 OLAP 引擎下使用
upsert!
时,才支持设置 sortColumns。 - 要设置 sortColumns, obj 必须为分布式表。
- 仅对同一个分区内的数据 按照 sortColumns 进行排序,不同分区之间的数据不会进行排序。
- obj 为一个空表时,设置 sortColumns 无效,即更新后不对新插入的数据进行排序。
详情
-
调用该函数时,需要保证 newData 和 obj 两表各列的顺序一致,否则可能产生错误结果或报错。
-
若 keyColNames 指定的列存在重复值,对重复值进行
upsert!
操作,仅会更新第一个值所在行,其余值所在行不会更新。
例子
对键值内存表使用 upsert!
sym=`A`B`C
date=take(2021.01.06, 3)
x=1 2 3
y=5 6 7
t=keyedTable(`sym`date, sym, date, x, y)
t;
sym | date | x | y |
---|---|---|---|
A | 2021.01.06 | 1 | 5 |
B | 2021.01.06 | 2 | 6 |
C | 2021.01.06 | 3 | 7 |
如果对应列的数据类型一致,就会输出结果。
newData = table(`A`B`C`D as sym1, take(2021.01.06, 4) as date1, NULL NULL 300 400 as x1, NULL 600 700 800 as y1);
newData;
sym | date | x1 | y1 |
---|---|---|---|
A | 2021.01.06 | ||
B | 2021.01.06 | 600 | |
C | 2021.01.06 | 300 | 700 |
D | 2021.01.06 | 400 | 800 |
upsert!(t, newData, ignoreNull=true)
t;
sym | date | x | y |
---|---|---|---|
A | 2021.01.06 | 1 | 5 |
B | 2021.01.06 | 2 | 600 |
C | 2021.01.06 | 300 | 700 |
D | 2021.01.06 | 400 | 800 |
以上为将 ignoreNull 设为 true 时的情况。此时,若新数据中有元素值为 NULL,不对目标数据表的相应的元素进行更新操作。
以下为将 ignoreNull 设为 false(默认值)时的情况,不管新数据中值是否为 NULL,均进行更新操作。
sym=`A`B`C
date=take(2021.01.06, 3)
x=1 2 3
y=5 6 7
t=keyedTable(`sym`date, sym, date, x, y)
upsert!(t, newData)
t;
sym | date | x | y |
---|---|---|---|
A | 2021.01.06 | ||
B | 2021.01.06 | 600 | |
C | 2021.01.06 | 300 | 700 |
D | 2021.01.06 | 400 | 800 |
对 DFS 表使用 upsert!
:
ID=0 1 2 2
x=0.1*0..3
t=table(ID, x)
db=database("dfs://rangedb128", VALUE, 0..10)
pt=db.createPartitionedTable(t, `pt, `ID)
pt.append!(t)
select * from pt;
ID | x |
---|---|
0 | 0 |
1 | 0.1 |
2 | 0.2 |
2 | 0.3 |
t1=table(1 as ID, 111 as x)
upsert!(pt, t1, keyColNames=`ID)
select * from pt;
ID | x |
---|---|
0 | 0 |
1 | 111 |
2 | 0.2 |
2 | 0.3 |
t1=table(2 as ID, 222 as x)
upsert!(pt, t1, keyColNames=`ID)
select * from pt;
ID | x |
---|---|
0 | 0 |
1 | 111 |
2 | 222 |
2 | 0.3 |
对 DFS 表使用 upsert!
更新数据,设置 ignoreNull = true,当新数据中有数据值为 NULL,
则不对目标数据表的相应的元素进行更新操作。
if(existsDatabase("dfs://valuedemo")) {
dropDatabase("dfs://valuedemo")
}
db = database("dfs://valuedemo", VALUE, 1..10)
t = table(take(1..10, 100) as id, 1..100 as id2, 100..1 as value)
pt = db.createPartitionedTable(t, "pt", `id).append!(t)
t2 = table( 1 2 as id, 1 2 as id2, 1 NULL as value)
upsert!(pt, t2, true, "id2")
if(existsDatabase("dfs://upsert")) {
dropDatabase("dfs://upsert")
}
sym=`A`B`C`A`D`B`A
date=take(2021.12.10,3) join take(2021.12.09, 3) join 2021.12.10
price=8.3 7.2 3.7 4.5 6.3 8.4 7.6
val=10 19 13 9 19 16 10
t=table(sym, date, price, val)
db=database("dfs://upsert", VALUE, `A`B`C)
pt=db.createPartitionedTable(t, `pt, `sym)
pt.append!(t)
t1=table(`A`B`E as sym, take(2021.12.09, 3) as date, 11.1 10.5 6.9 as price, 12 9 11 as val)
upsert!(pt, t1, keyColNames=`sym, sortColumns=`date`val)
select * from pt
sym | date | price | val |
---|---|---|---|
A | 2021.12.09 | 4.5 | 9 |
A | 2021.12.09 | 11.1 | 12 |
A | 2021.12.10 | 7.6 | 10 |
B | 2021.12.09 | 10.5 | 9 |
B | 2021.12.09 | 8.4 | 16 |
C | 2021.12.10 | 3.7 | 13 |
D | 2021.12.09 | 6.3 | 19 |
E | 2021.12.09 | 6.9 | 11 |