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版本:nightly

概述

更新数据

使用相同的 tag 和 time index 更新数据

更新操作可以通过插入操作来实现。 如果某行数据具有相同的 tag 和 time index,旧数据将被新数据替换,这意味着你只能更新 field 类型的列。 想要更新数据,只需使用与现有数据相同的 tag 和 time index 插入新数据即可。

有关列类型的更多信息,请参阅数据模型

注意

尽管更新操作的性能与插入数据相同,过多的更新可能会对查询性能产生负面影响。

更新表中的所有字段

在更新数据时,默认情况下所有字段都将被新值覆盖, 而 InfluxDB 行协议 除外,它只会更新表中的部分字段。 以下示例使用 SQL 演示了更新表中所有字段的行为。

假设你有一个名为 monitor 的表,具有以下 schema。 host 列表示 tag,ts 列表示 time index。

CREATE TABLE monitor (
host STRING,
ts TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP() TIME INDEX,
cpu FLOAT64,
memory FLOAT64,
PRIMARY KEY(host)
);

monitor 表中插入一行新数据:

INSERT INTO monitor (host, ts, cpu, memory)
VALUES ("127.0.0.1", "2024-07-11 20:00:00", 0.8, 0.1);

检查表中的数据:

SELECT * FROM monitor;
+-----------+---------------------+------+--------+
| host | ts | cpu | memory |
+-----------+---------------------+------+--------+
| 127.0.0.1 | 2024-07-11 20:00:00 | 0.8 | 0.1 |
+-----------+---------------------+------+--------+
1 row in set (0.00 sec)

要更新数据,你可以使用与现有数据相同的 hostts 值,并将新的 cpu 值设置为 0.5

INSERT INTO monitor (host, ts, cpu, memory)
-- 与现有数据相同的标签 `127.0.0.1` 和相同的时间索引 2024-07-11 20:00:00
VALUES ("127.0.0.1", "2024-07-11 20:00:00", 0.5, 0.1);

新数据将为:

SELECT * FROM monitor;
+-----------+---------------------+------+--------+
| host | ts | cpu | memory |
+-----------+---------------------+------+--------+
| 127.0.0.1 | 2024-07-11 20:00:00 | 0.5 | 0.1 |
+-----------+---------------------+------+--------+
1 row in set (0.01 sec)

当使用默认的合并策略时, 如果在 INSERT INTO 语句中省略了某列, 它们将被默认值覆盖。

例如:

INSERT INTO monitor (host, ts, cpu)
VALUES ("127.0.0.1", "2024-07-11 20:00:00", 0.5);

monitor 表中 memory 列的默认值为 NULL。因此,新数据将为:

SELECT * FROM monitor;
+-----------+---------------------+------+--------+
| host | ts | cpu | memory |
+-----------+---------------------+------+--------+
| 127.0.0.1 | 2024-07-11 20:00:00 | 0.5 | NULL |
+-----------+---------------------+------+--------+
1 row in set (0.01 sec)

更新表中的部分字段

默认情况下, InfluxDB 行协议 支持此种更新策略。 你还可以使用 SQL 在创建表时通过指定 merge_mode 选项为 last_non_null 来启用此行为。 示例如下:

CREATE TABLE monitor (
host STRING,
ts TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP() TIME INDEX,
cpu FLOAT64,
memory FLOAT64,
PRIMARY KEY(host)
) WITH ('merge_mode'='last_non_null');
INSERT INTO monitor (host, ts, cpu, memory)
VALUES ("127.0.0.1", "2024-07-11 20:00:00", 0.8, 0.1);

要更新 monitor 表中的特定字段, 你可以只插入带有要更新的字段的新数据。 例如:

INSERT INTO monitor (host, ts, cpu)
VALUES ("127.0.0.1", "2024-07-11 20:00:00", 0.5);

这将更新 cpu 字段,同时保持 memory 字段不变。 结果将为:

+-----------+---------------------+------+--------+
| host | ts | cpu | memory |
+-----------+---------------------+------+--------+
| 127.0.0.1 | 2024-07-11 20:00:00 | 0.5 | 0.1 |
+-----------+---------------------+------+--------+

请注意, last_non_null 无法将旧值更新为 NULL。 例如:

INSERT INTO monitor (host, ts, cpu, memory)
VALUES ("127.0.0.1", "2024-07-11 20:00:01", 0.8, 0.1);
INSERT INTO monitor (host, ts, cpu)
VALUES ("127.0.0.1", "2024-07-11 20:00:01", NULL);

不会更新任何内容:

+-----------+---------------------+------+--------+
| host | ts | cpu | memory |
+-----------+---------------------+------+--------+
| 127.0.0.1 | 2024-07-11 20:00:01 | 0.8 | 0.1 |
+-----------+---------------------+------+--------+

有关 merge_mode 选项的更多信息,请参阅 CREATE TABLE 语句。

通过创建带有 append_mode 选项的表来避免更新数据

在创建表时,GreptimeDB 支持 append_mode 选项,该选项始终将新数据插入表中。 当你想要保留所有历史数据(例如日志)时十分有用。

你只能使用 SQL 创建带有 append_mode 选项的表。 成功创建表后,所有写入数据的协议都将在表中始终插入新数据。

例如,你可以创建一个带有 append_mode 选项的 app_logs 表,如下所示。 hostlog_level 列表示 tag,ts 列表示 time index。

CREATE TABLE app_logs (
ts TIMESTAMP TIME INDEX,
host STRING,
api_path STRING FULLTEXT,
log_level STRING,
log STRING FULLTEXT,
PRIMARY KEY (host, log_level)
) WITH ('append_mode'='true');

app_logs 表中插入一行新数据:

INSERT INTO app_logs (ts, host, api_path, log_level, log)
VALUES ('2024-07-11 20:00:10', 'host1', '/api/v1/resource', 'ERROR', 'Connection timeout');

检查表中的数据:

SELECT * FROM app_logs;

输出将为:

+---------------------+-------+------------------+-----------+--------------------+
| ts | host | api_path | log_level | log |
+---------------------+-------+------------------+-----------+--------------------+
| 2024-07-11 20:00:10 | host1 | /api/v1/resource | ERROR | Connection timeout |
+---------------------+-------+------------------+-----------+--------------------+
1 row in set (0.01 sec)

你可以插入具有相同 tag 和 time index 的新数据:

INSERT INTO app_logs (ts, host, api_path, log_level, log)
-- 与现有数据相同的标签 `host1` 和 `ERROR`,相同的时间索引 2024-07-11 20:00:10
VALUES ('2024-07-11 20:00:10', 'host1', '/api/v1/resource', 'ERROR', 'Connection reset');

然后,你将在表中找到两行数据:

SELECT * FROM app_logs;
+---------------------+-------+------------------+-----------+--------------------+
| ts | host | api_path | log_level | log |
+---------------------+-------+------------------+-----------+--------------------+
| 2024-07-11 20:00:10 | host1 | /api/v1/resource | ERROR | Connection reset |
| 2024-07-11 20:00:10 | host1 | /api/v1/resource | ERROR | Connection timeout |
+---------------------+-------+------------------+-----------+--------------------+
2 rows in set (0.01 sec)

删除数据

你可以通过指定 tag 和 time index 来有效地删除数据。 未指定 tag 和 time index 进行删除数据不高效,因为它需要两个步骤:查询数据,然后按 tag 和 time index 进行删除。 有关列类型的更多信息,请参阅数据模型

警告

过多的删除可能会对查询性能产生负面影响。

只能使用 SQL 删除数据。 例如,要从 monitor 表中删除具有 tag host 和 time index ts 的行:

DELETE FROM monitor WHERE host='127.0.0.2' AND ts=1667446798450;

输出将为:

Query OK, 1 row affected (0.00 sec)

有关 DELETE 语句的更多信息,请参阅 SQL DELETE

删除表中的所有数据

要删除表中的所有数据,可以使用 SQL 中的 TRUNCATE TABLE 语句。 例如,要清空 monitor 表:

TRUNCATE TABLE monitor;

有关 TRUNCATE TABLE 语句的更多信息,请参阅 SQL TRUNCATE TABLE 文档。

使用 TTL 策略保留数据

Time to Live (TTL) 允许你设置定期删除表中数据的策略, 你可以使用 TTL 自动删除数据库中的过期数据。 设置 TTL 策略具有以下好处:

  • 通过清理过期数据来降低存储成本。
  • 减少数据库在某些查询中需要扫描的行数,从而提高查询性能。

你可以在创建每个表时设置 TTL。 例如,以下 SQL 语句创建了一个名为 monitor 的表,并设置了 7 天的 TTL 策略:

CREATE TABLE monitor (
host STRING,
ts TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP() TIME INDEX,
cpu FLOAT64,
memory FLOAT64,
PRIMARY KEY(host)
) WITH ('ttl'='7d');

你还可以创建数据库级别的 TTL 策略。 例如,以下 SQL 语句创建了一个名为 test 的数据库,并设置了 7 天的 TTL 策略:

CREATE DATABASE test WITH ('ttl'='7d');

你可以同时为 table 和 database 设置 TTL 策略。 如果 table 有自己的 TTL 策略,则该策略将优先于 database 的 TTL 策略, 否则 database 的 TTL 策略将被应用于 table。

有关 TTL 策略的更多信息,请参阅 CREATE 语句。