使用 Redshift Copy 命令进行合并

Question

我有一个迭代输入并将数据输出到 AWS Firehose 的过程，我已将其配置为上传到我创建的红移表。一个问题是，有时行可能会重复，因为该过程需要重新评估数据。 比如：

Event_date, event_id, event_cost
2015-06-25, 123, 3
2015-06-25, 123, 4

http://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/dg/t_updating-inserting-using-staging-tables-.html

看看那里，我想用新值替换旧行，比如：

insert into event_table_staging  
select event_date,event_id, event_cost from <s3 location>;

delete from event_table  
using event_table_staging  
where event_table.event_id = event_table_staging.event_id;

insert into target 
select * from event_table_staging;

delete from event_table_staging  
select * from event_table_staging;

是否可以这样做：

Redshift columns: event_date,event_id,cost
copy event_table from <s3> 
(update event_table 
select c_source.event_date,c_source.event_id,c_source.cost from <s3 source> as c_source join event_table on c_source.event_id = event_table.event_id) 
CSV


copy event_table from <s3> 
(insert into event_table 
select c_source.event_date,c_source.event_id,c_source.cost from event_table left outer join<s3 source> as c_source join on c_source.event_id = event_table.event_id where c_source.event_id is NULL) 
CSV

Answer 1

您不能直接从 COPY 进行合并。

但是，您的初始方法可以使用临时表封装在事务中，以暂存负载数据以获得最佳性能。

BEGIN
;
CREATE TEMP TABLE event_table_staging (
     event_date  TIMESTAMP  NULL
    ,event_id    BIGINT     NULL
    ,event_cost  INTEGER    NULL )
DISTSTYLE KEY
DISTKEY (event_id)
SORTKEY (event_id)
;
COPY event_table_staging  
FROM <s3 location>
COMPUDATE ON
;
UPDATE event_table  
SET    event_date = new.event_date
      ,event_cost = new.event_cost
FROM        event_table         AS trg
INNER JOIN  event_table_staging AS new
        ON  trg.event_id = new.event_id
WHERE COALESCE(trg.event_date,0) <> COALESCE(new.event_date,0)
  AND COALESCE(trg.event_cost,0) <> COALESCE(new.event_cost,0)
;
INSERT INTO event_table 
SELECT  event_date
       ,event_id  
       ,event_cost
FROM        event_table_staging AS new
LEFT JOIN   event_table         AS trg
       ON   trg.event_id = new.event_id
WHERE trg.event_id IS NULL
;
COMMIT
;

只要您使用事务并且总更新量相对较低（个位数百分比），这种方法实际上表现得非常好。唯一需要注意的是，您的目标需要定期VACUUMed - 每月一次对我们来说就足够了。

我们每小时对几亿行范围内的几张表执行此操作，即将数亿行合并为数亿行。对合并表的用户查询仍然表现良好。

Answer 2

Redshift 已针对以经济高效的方式处理大量数据进行了优化，您需要改变对其他数据库的数据和数据库的一些想法。

主要概念是您不应该在 Redshift 中更新数据。您应该将 Redshift 中的数据视为“日志”。您可以将函数用作 INSERT 或 UPDATE，但它们会极大地限制您可以处理的数据量。

您可以通过多种方式处理重复：

• 您可以通过管理您正在处理的所有 ID 的一些内存查找表（例如在 Redis 中 ElastiCache）来防止写入重复，如果您已经处理过则忽略记录它

• 您可以在 Redshift 中保留重复记录，并使用 WINDOW 函数处理这些记录，该函数将只获取其中一条记录（例如 LAST_VALUE）。

• 您可以在 Redshift 中获取原始事件并在对数据库的查询中进行聚合，而不是将其作为预处理进行。此模式还可以灵活地更改聚合数据的方式。通过这些聚合，Redshift 可以非常快，并且几乎不需要预聚合。

如果您仍想在 Redshift 中拥有“干净”和聚合的数据，您可以 UNLOAD 使用具有正确聚合或 WINDOW 函数的一些 SQL 查询来删除旧表并将数据复制回 Redshift。