mirror of
https://github.com/ClickHouse/ClickHouse.git
synced 2024-11-16 12:44:42 +00:00
132 lines
4.1 KiB
Markdown
132 lines
4.1 KiB
Markdown
---
|
||
slug: /zh/sql-reference/table-functions/file
|
||
sidebar_position: 37
|
||
sidebar_label: file
|
||
---
|
||
|
||
# file {#file}
|
||
|
||
从文件创建表。 此表函数类似于 [url](../../sql-reference/table-functions/url.md) 和 [hdfs](../../sql-reference/table-functions/hdfs.md)。
|
||
|
||
`file` 函数可用于对[File](../../engines/table-engines/special/file.md) 表中的数据进行 `SELECT` 和 `INSERT` 查询。
|
||
|
||
**语法**
|
||
|
||
``` sql
|
||
file(path, format, structure)
|
||
```
|
||
|
||
**参数**
|
||
|
||
- `path` — [user_files_path](../../operations/server-configuration-parameters/settings.md#server_configuration_parameters-user_files_path)中文件的相对路径。在只读模式下，文件路径支持以下通配符: `*`, `?`, `{abc,def}` 和 `{N..M}`，其中 `N`, `M` 是数字, \``'abc', 'def'` 是字符串。
|
||
- `format` —文件的[格式](../../interfaces/formats.md#formats)。
|
||
- `structure` — 表的结构。格式 `'column1_name column1_type, column2_name column2_type, ...'`。
|
||
|
||
**返回值**
|
||
|
||
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**
|
||
|
||
设置 `user_files_path` 和文件 `test.csv` 的内容:
|
||
|
||
``` bash
|
||
$ grep user_files_path /etc/clickhouse-server/config.xml
|
||
<user_files_path>/var/lib/clickhouse/user_files/</user_files_path>
|
||
|
||
$ cat /var/lib/clickhouse/user_files/test.csv
|
||
1,2,3
|
||
3,2,1
|
||
78,43,45
|
||
```
|
||
|
||
从 `test.csv` 中的表中获取数据，并从表中选择前两行:
|
||
|
||
``` sql
|
||
SELECT * FROM file('test.csv', 'CSV', 'column1 UInt32, column2 UInt32, column3 UInt32') LIMIT 2;
|
||
```
|
||
|
||
``` text
|
||
┌─column1─┬─column2─┬─column3─┐
|
||
│ 1 │ 2 │ 3 │
|
||
│ 3 │ 2 │ 1 │
|
||
└─────────┴─────────┴─────────┘
|
||
```
|
||
|
||
从CSV文件获取包含3列 [UInt32](../../sql-reference/data-types/int-uint.md) 类型的表的前10行:
|
||
|
||
``` sql
|
||
SELECT * FROM file('test.csv', 'CSV', 'column1 UInt32, column2 UInt32, column3 UInt32') LIMIT 10;
|
||
```
|
||
|
||
将文件中的数据插入表中:
|
||
|
||
``` sql
|
||
INSERT INTO FUNCTION file('test.csv', 'CSV', 'column1 UInt32, column2 UInt32, column3 UInt32') VALUES (1, 2, 3), (3, 2, 1);
|
||
SELECT * FROM file('test.csv', 'CSV', 'column1 UInt32, column2 UInt32, column3 UInt32');
|
||
```
|
||
|
||
``` text
|
||
┌─column1─┬─column2─┬─column3─┐
|
||
│ 1 │ 2 │ 3 │
|
||
│ 3 │ 2 │ 1 │
|
||
└─────────┴─────────┴─────────┘
|
||
```
|
||
|
||
**路径中的通配符**
|
||
|
||
多个路径组件可以具有通配符。 对于要处理的文件必须存在并与整个路径模式匹配（不仅后缀或前缀）。
|
||
|
||
- `*` — 替换任意数量的任何字符，除了 `/` 包括空字符串。
|
||
- `?` — 替换任何单个字符。
|
||
- `{some_string,another_string,yet_another_one}` — 替换任何字符串 `'some_string', 'another_string', 'yet_another_one'`。
|
||
- `{N..M}` — 替换范围从N到M的任何数字（包括两个边界）。
|
||
|
||
使用 `{}` 的构造类似于 [remote](../../sql-reference/table-functions/remote.md))表函数。
|
||
|
||
**示例**
|
||
|
||
假设我们有几个文件，这些文件具有以下相对路径:
|
||
|
||
- ‘some_dir/some_file_1’
|
||
- ‘some_dir/some_file_2’
|
||
- ‘some_dir/some_file_3’
|
||
- ‘another_dir/some_file_1’
|
||
- ‘another_dir/some_file_2’
|
||
- ‘another_dir/some_file_3’
|
||
|
||
查询这些文件中的行数:
|
||
|
||
``` sql
|
||
SELECT count(*)
|
||
FROM file('{some,another}_dir/some_file_{1..3}', 'TSV', 'name String, value UInt32')
|
||
```
|
||
|
||
查询这两个目录的所有文件中的行数:
|
||
|
||
``` sql
|
||
SELECT count(*)
|
||
FROM file('{some,another}_dir/*', 'TSV', 'name String, value UInt32')
|
||
```
|
||
|
||
!!! warning "警告"
|
||
如果您的文件列表包含带前导零的数字范围，请对每个数字分别使用带有大括号的结构或使用 `?`。
|
||
|
||
**示例**
|
||
|
||
从名为 `file000`, `file001`, ... , `file999`的文件中查询数据:
|
||
|
||
``` sql
|
||
SELECT count(*)
|
||
FROM file('big_dir/file{0..9}{0..9}{0..9}', 'CSV', 'name String, value UInt32')
|
||
```
|
||
|
||
## 虚拟列 {#virtual-columns}
|
||
|
||
- `_path` — 文件路径。
|
||
- `_file` — 文件名称。
|
||
|
||
**另请参阅**
|
||
|
||
- [虚拟列](https://clickhouse.com/docs/en/operations/table_engines/#table_engines-virtual_columns)
|