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/zh/engines/table-engines/integrations/s3	7	S3

S3 表引擎

这个引擎提供与Amazon S3生态系统的集成。这个引擎类似于HDFS引擎，但提供了 S3 特有的功能。

创建表

CREATE TABLE s3_engine_table (name String, value UInt32)
ENGINE = S3(path, [aws_access_key_id, aws_secret_access_key,] format, [compression])

引擎参数

• 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.
• aws_access_key_id, aws_secret_access_key - AWS 账号的长期凭证. 你可以使用凭证来对你的请求进行认证.参数是可选的. 如果没有指定凭据, 将从配置文件中读取凭据. 更多信息参见 使用 S3 来存储数据.
• 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.

示例

1. 创建 s3_engine_table 表:

CREATE TABLE s3_engine_table (name String, value UInt32) ENGINE=S3('https://storage.yandexcloud.net/my-test-bucket-768/test-data.csv.gz', 'CSV', 'gzip');

2. 填充文件:

INSERT INTO s3_engine_table VALUES ('one', 1), ('two', 2), ('three', 3);

3. 查询数据:

SELECT * FROM s3_engine_table LIMIT 2;

┌─name─┬─value─┐
│ one  │     1 │
│ two  │     2 │
└──────┴───────┘

虚拟列

• _path — 文件路径.
• _file — 文件名.

有关虚拟列的更多信息，见 这里.

实施细节

• 读取和写入可以是并行的
• 以下是不支持的:
  • ALTER 和 SELECT...SAMPLE 操作.
  • 索引.
  • 复制.

路径中的通配符

path 参数可以使用类 bash 的通配符来指定多个文件。对于正在处理的文件应该存在并匹配到整个路径模式。 文件列表的确定是在 SELECT 的时候进行（而不是在 CREATE 的时候）。

• * — 替代任何数量的任何字符，除了 / 以及空字符串。
• ? — 代替任何单个字符.
• {some_string,another_string,yet_another_one} — 替代 'some_string', 'another_string', 'yet_another_one'字符串.
• {N..M} — 替换 N 到 M 范围内的任何数字，包括两个边界的值. N 和 M 可以以 0 开头，比如 000..078

带 {} 的结构类似于 远程 表函数。

示例

1. 假设我们在 S3 上有几个 CSV 格式的文件，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/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’

有几种方法来创建由所有六个文件组成的数据表:

第一种方式:

CREATE TABLE table_with_range (name String, value UInt32) ENGINE = S3('https://storage.yandexcloud.net/my-test-bucket-768/{some,another}_prefix/some_file_{1..3}', 'CSV');

另一种方式:

CREATE TABLE table_with_question_mark (name String, value UInt32) ENGINE = S3('https://storage.yandexcloud.net/my-test-bucket-768/{some,another}_prefix/some_file_?', 'CSV');

表由两个目录中的所有文件组成（所有文件应满足查询中描述的格式和模式）。

CREATE TABLE table_with_asterisk (name String, value UInt32) ENGINE = S3('https://storage.yandexcloud.net/my-test-bucket-768/{some,another}_prefix/*', 'CSV');

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?。

示例

使用文件file-000.csv, file-001.csv, … , file-999.csv来创建表:

CREATE TABLE big_table (name String, value UInt32) ENGINE = S3('https://storage.yandexcloud.net/my-test-bucket-768/big_prefix/file-{000..999}.csv', 'CSV');

虚拟列

• _path — 文件路径.
• _file — 文件名.

另请参阅

• 虚拟列

S3 相关的设置

以下设置可以在查询执行前设置，也可以放在配置文件中。

• s3_max_single_part_upload_size - 使用单文件上传至 S3 的对象的最大文件大小。默认值是64Mb。
• s3_min_upload_part_size - 使用S3多文件块上传时，文件块的最小文件大小。默认值是512Mb。
• s3_max_redirects - 允许的最大S3重定向跳数。默认值是10。
• s3_single_read_retries - 单次读取时的最大尝试次数。默认值是4。

安全考虑：如果恶意用户可以指定任意的 S3 网址，s3_max_redirects参数必须设置为零，以避免SSRF攻击；或者，必须在服务器配置中指定remote_host_filter。

基于 Endpoint 的设置

在配置文件中可以为给定的端点指定以下设置（将通过URL的准确前缀来匹配）。

• endpoint - 指定一个端点的前缀。必要参数。
• access_key_id和secret_access_key - 用于指定端点的登陆凭据。可选参数。
• use_environment_credentials - 如果设置为true，S3客户端将尝试从环境变量和Amazon EC2元数据中为指定的端点获取证书。可选参数，默认值是false。
• region - 指定S3的区域名称。可选参数。
• use_insecure_imds_request - 如果设置为true，S3客户端将使用不安全的 IMDS 请求，同时从Amazon EC2 元数据获取证书。可选参数，默认值是false。
• header - 添加指定的HTTP头到给定端点的请求中。可选参数，可以使用多次此参数来添加多个值。
• server_side_encryption_customer_key_base64 - 如果指定，需要指定访问 SSE-C 加密的 S3 对象所需的头信息。可选参数。
• max_single_read_retries - 单次读取时的最大尝试次数。默认值是4。可选参数。

示例:

<s3>
    <endpoint-name>
        <endpoint>https://storage.yandexcloud.net/my-test-bucket-768/</endpoint>
        <!-- <access_key_id>ACCESS_KEY_ID</access_key_id> -->
        <!-- <secret_access_key>SECRET_ACCESS_KEY</secret_access_key> -->
        <!-- <region>us-west-1</region> -->
        <!-- <use_environment_credentials>false</use_environment_credentials> -->
        <!-- <use_insecure_imds_request>false</use_insecure_imds_request> -->
        <!-- <header>Authorization: Bearer SOME-TOKEN</header> -->
        <!-- <server_side_encryption_customer_key_base64>BASE64-ENCODED-KEY</server_side_encryption_customer_key_base64> -->
        <!-- <max_single_read_retries>4</max_single_read_retries> -->
    </endpoint-name>
</s3>

用法

假设我们在 S3 上有几个 CSV 格式的文件，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/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'

1. 有几种方式来制作由所有六个文件组成的表格，其中一种方式如下:

CREATE TABLE table_with_range (name String, value UInt32)
ENGINE = S3('https://storage.yandexcloud.net/my-test-bucket-768/{some,another}_prefix/some_file_{1..3}', 'CSV');

2. 另一种方式:

CREATE TABLE table_with_question_mark (name String, value UInt32)
ENGINE = S3('https://storage.yandexcloud.net/my-test-bucket-768/{some,another}_prefix/some_file_?', 'CSV');

3. 表由两个目录中的所有文件组成（所有文件应满足查询中描述的格式和模式）:

CREATE TABLE table_with_asterisk (name String, value UInt32)
ENGINE = S3('https://storage.yandexcloud.net/my-test-bucket-768/{some,another}_prefix/*', 'CSV');

!!! warning "Warning" 如果文件列表中包含有从0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?.

4. 从文件file-000.csv, file-001.csv, … , file-999.csv创建表:

CREATE TABLE big_table (name String, value UInt32)
ENGINE = S3('https://storage.yandexcloud.net/my-test-bucket-768/big_prefix/file-{000..999}.csv', 'CSV');

另请参阅

• S3 表函数