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/zh/sql-reference/table-functions/s3 | 45 | s3 |
S3 表函数
提供类似于表的接口来 select/insert Amazon S3中的文件。这个表函数类似于hdfs,但提供了 S3 特有的功能。
语法
s3(path [,access_key_id, secret_access_key [,session_token]] ,format, structure, [compression])
参数
path
— 带有文件路径的 Bucket url。在只读模式下支持以下通配符:*
,?
,{abc,def}
和{N..M}
其中N
,M
是数字,'abc'
,'def'
是字符串. 更多信息见下文.format
— 文件的格式.structure
— 表的结构. 格式像这样'column1_name column1_type, column2_name column2_type, ...'
.compression
— 压缩类型. 支持的值:none
,gzip/gz
,brotli/br
,xz/LZMA
,zstd/zst
. 参数是可选的. 默认情况下,通过文件扩展名自动检测压缩类型.
返回值
一个具有指定结构的表,用于读取或写入指定文件中的数据。
示例
从 S3 文件https://storage.yandexcloud.net/my-test-bucket-768/data.csv
中选择表格的前两行:
SELECT *
FROM s3('https://storage.yandexcloud.net/my-test-bucket-768/data.csv', 'CSV', 'column1 UInt32, column2 UInt32, column3 UInt32')
LIMIT 2;
┌─column1─┬─column2─┬─column3─┐
│ 1 │ 2 │ 3 │
│ 3 │ 2 │ 1 │
└─────────┴─────────┴─────────┘
类似的情况,但来源是gzip
压缩的文件:
SELECT *
FROM s3('https://storage.yandexcloud.net/my-test-bucket-768/data.csv.gz', 'CSV', 'column1 UInt32, column2 UInt32, column3 UInt32', 'gzip')
LIMIT 2;
┌─column1─┬─column2─┬─column3─┐
│ 1 │ 2 │ 3 │
│ 3 │ 2 │ 1 │
└─────────┴─────────┴─────────┘
用法
假设我们在S3上有几个文件,URI如下:
- 'https://storage.yandexcloud.net/my-test-bucket-768/some_prefix/some_file_1.csv'
- 'https://storage.yandexcloud.net/my-test-bucket-768/some_prefix/some_file_2.csv'
- 'https://storage.yandexcloud.net/my-test-bucket-768/some_prefix/some_file_3.csv'
- 'https://storage.yandexcloud.net/my-test-bucket-768/some_prefix/some_file_4.csv'
- 'https://storage.yandexcloud.net/my-test-bucket-768/another_prefix/some_file_1.csv'
- 'https://storage.yandexcloud.net/my-test-bucket-768/another_prefix/some_file_2.csv'
- 'https://storage.yandexcloud.net/my-test-bucket-768/another_prefix/some_file_3.csv'
- 'https://storage.yandexcloud.net/my-test-bucket-768/another_prefix/some_file_4.csv'
计算以数字1至3结尾的文件的总行数:
SELECT count(*)
FROM s3('https://storage.yandexcloud.net/my-test-bucket-768/{some,another}_prefix/some_file_{1..3}.csv', 'CSV', 'name String, value UInt32')
┌─count()─┐
│ 18 │
└─────────┘
计算这两个目录中所有文件的行的总量:
SELECT count(*)
FROM s3('https://storage.yandexcloud.net/my-test-bucket-768/{some,another}_prefix/*', 'CSV', 'name String, value UInt32')
┌─count()─┐
│ 24 │
└─────────┘
!!! warning "Warning"
如果文件列表中包含有从零开头的数字范围,请对每个数字分别使用带括号的结构,或者使用?
。
计算名为 file-000.csv
, file-001.csv
, ... , file-999.csv
文件的总行数:
SELECT count(*)
FROM s3('https://storage.yandexcloud.net/my-test-bucket-768/big_prefix/file-{000..999}.csv', 'CSV', 'name String, value UInt32');
┌─count()─┐
│ 12 │
└─────────┘
插入数据到 test-data.csv.gz
文件:
INSERT INTO FUNCTION s3('https://storage.yandexcloud.net/my-test-bucket-768/test-data.csv.gz', 'CSV', 'name String, value UInt32', 'gzip')
VALUES ('test-data', 1), ('test-data-2', 2);
从已有的表插入数据到 test-data.csv.gz
文件:
INSERT INTO FUNCTION s3('https://storage.yandexcloud.net/my-test-bucket-768/test-data.csv.gz', 'CSV', 'name String, value UInt32', 'gzip')
SELECT name, value FROM existing_table;
另请参阅