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如何将 JSON, Text, XML, CSV 数据文件导入 MySQL

数据分析与开发 2017-11-28


来源:freenik

链接:https://segmentfault.com/a/1190000003941100


将外部数据导入(import)数据库是在数据库应用中一个很常见的需求。其实这就是在数据的管理和操作中的ETL (Extract, transform, load)的L (Load)部分,也就是说,将特定结构(structure)或者格式(format)的数据导入某个目的地(比如数据库,这里我们讨论MySQL)。



本文要讨论的内容,是如何方便地将多种格式(JSON, Text, XML, CSV)的数据导入MySQL之中。


1. 将Text文件(包括CSV文件)导入MySQL


这里我们的讨论是基于一个假定,Text file和CSV file是有着比较规范的格式的(properly formatted),比如说每行的每个数据域(field)之间是由一个共同的分隔符(比如tab: \t)分隔的。


那么首先,你需要根据你的数据的格式(有哪些域),来设计好数据库的对应的表 (的Schema)。


举个例子,要处理的Text文件或者CSV文件是以\t作为分隔符的,每行有id, name, balance这么三个数据域,那么首先我们需要在数据库中创建这个表:


CREATE TABLE sometable(id INT, name VARCHAR(255), balance DECIMAL(8,4));


创建成功以后就可以导入了。操作方式很简单:


LOAD DATA LOCAL INFILE '你的文件路径(如~/file.csv)' INTO TABLE sometable FIELDS TERMINATED BY '\t' [ENCLOSED BY '"'(可选)] LINES TERMINATED BY '\n' (id, name, balance)


这里要注意的是,我们需要开启local-infile这个MySQL的配置参数,才能够成功导入。究其原因,从MySQL的Manual中可以看到这么一段话:


LOCAL works only if your server and your client both have been configured to permit it. For example, if mysqld was started with --local-infile=0, LOCAL does not work. See Section 6.1.6, “Security Issues with LOAD DATA LOCAL”.


这是MySQL出于安全考虑的默认配置。因此,我们需要在配置文件my.cnf中(以Debian发行版的Linux, 如Ubuntu为例, 即是在/etc/my.cnf中),确保:


local-infile=1


抑或是在命令行启动MySQL时加上--local-infile这一项:


mysql --local-infile -uroot -pyourpwd yourdbname


此外,我们也可以使用MySQL的一个官方导入程序 mysqlimport,这个程序本质上就是为LOAD DATA FILE提供了一个命令行的interface,很容易理解,我们这里就不再详述。


2. 将XML文件导入MySQL


这件事的完成方式,与我们的XML的形式有着很大的关系。


举个例子说,当你的XML数据文件有着很非常规范的格式,比如:


<?xml version="1.0"?>

  <row>

    <field name="id">1</field>

    <field name="name">Free</field>

    <field name="balance">2333.3333</field>

   </row>


  <row>

    <field name="id">2</field>

    <field name="name">Niki</field>

    <field name="balance">1289.2333</field>

  </row>


或者


<row column1="value1" column2="value2" .../>


我们就可以很方便使用LOAD XML来导入,这里可以参见MySQL的官方手册--LOAD XML Syntax。


然而我们可能有另外一些需求,比如说,我们可能会想要将XML文件的域映射到不同名字的列(TABLE COLUMN)之中。这里要注意,MySQL v5.0.7以后,MySQL的Stored Procedure中不能再运行LOAD XML INFILE 或者LOAD DATA INFILE。所以转换的程序(procedure)的编写方式与在此之前有所不同。这里,我们需要使用 Load_File()和ExtractValue()这两个函数。


以下是一个示例XML文件和程序:


文件:


<?xml version="1.0"?>

<some_list>

  <someone id="1" fname="Rob" lname="Gravelle"/>

  <someone id="2" fname="Al" lname="Bundy"/>

  <someone id="3" fname="Little" lname="Richard"/>

</some_list>


程序:


DELIMITER $$

CREATE DEFINER=`root`@`localhost` PROCEDURE `import_some_xml`(path varchar(255), node varchar(255))

BEGIN

    declare xml_content text;

    declare v_row_index int unsigned default 0;   

    declare v_row_count int unsigned;  

    declare v_xpath_row varchar(255); 

 

    set xml_content = load_file(path);

 

    -- calculate the number of row elements.   

    set v_row_count  = extractValue(xml_content, concat('count(', node, ')')); 

    

    -- loop through all the row elements    

    while v_row_index < v_row_count do                

        set v_row_index = v_row_index + 1;        

        set v_xpath_row = concat(node, '[', v_row_index, ']/@*');

        insert into applicants values (

            extractValue(xml_content, concat(v_xpath_row, '[1]')),

            extractValue(xml_content, concat(v_xpath_row, '[2]')),

            extractValue(xml_content, concat(v_xpath_row, '[3]'))

        );

    end while;

END


在MySQL中,使用它进行导入:


call import_some_xml('你的XML文件路径', '/some_list/someone');


程序相当的直白,只要了解一下MySQL的脚本编写即可。


这里提一下DELIMITER $$。我们知道MySQL的命令分隔符默认为分号,然而脚本中很显然是有分号的,但是我们并不希望立即执行,所以我们需要临时更改分隔符。


3. 将JSON文件导入MySQL


如何将JSON文件导入MySQL中,是一个很有趣的话题。JSON是一种现在相当常用的文件结构,所以掌握它的导入具有比较广泛的意义。


很多时候,我们处理的JSON数据是以如下形式出现的:


{"name":"Julia","gender":"female"}

{"name":"Alice","gender":"female"}

{"name":"Bob","gender":"male"}

{"name":"Julian","gender":"male"}


而并不是规整的[{},{},{},{}](一些NoSQL数据库的Export)。


这样的形势对于载入有一个好处:因为每一行是一个JSON Object,所以我们便可以按行处理此文件,而不需要因为JSON的严格结构将整个文件(比如一个许多G的.json文件)全部载入。


方式一 使用common-schema


common-schema是一个应用很广泛的MySQL的框架,它有着很丰富的功能和详细的文档。我们可以使用它的JSON解析的功能。(它还具有JSON转换成XML等等方便的功能)


具体说来,将common-schema导入之后,使用它的extract_json_value函数即可。源码中:


create function extract_json_value(

    json_text text charset utf8,

    xpath text charset utf8

) returns text charset utf8


该函数接受两个参数,一个是json_text,表示json文件的内容,另一个是xpath,表示数据的结构(这里可以类比XML文件的处理)。很多读者应该知道,XPath是用来对XML中的元素进行定位的,这里也可以作一样的理解。


以本段开始的几行JSON为例,这里common-schema的使用如下例:


select common_schema.extract_json_value(f.event_data,'/name') as name, common_schema.extract_json_value(f.event_data,'/gender') as gender, sum(f.event_count) as event_count from json_event_fact f group by name, gender;


关于event_data,我们需要先理解LOAD DATA INFILE是一个event,不同的event type对应不同的event data。这部分知识可以参看Event Data for Specific Event Types


如果感兴趣,可以参看其源码。参看一个受到广泛使用的项目的源码,对于自身成长是很有益的。


当然了,我们也可以像之前处理XML文件导入一样,自己编写程序。这里便不再给出实例程序,有兴趣的读者可以自行编写或者跟笔者交流。


方式二 使用mysqljsonimport


这是Anders Karlsson的一个完成度很高的作品。这一份程序由C写成。它依赖于一个JSON Parser,Jansson。他们都有着比较好的维护和文档,所以使用上体验很好。


mysqljsonimport的下载在SourceForge上。具体使用参照其文档即可。


为了方便不熟悉源码安装的朋友,笔者在这里提一下安装流程和注意事项。

安装命令顺序如下:


$ wget http://sourceforge.net/projects/mysqljson/files/myjsonimport_1.6/mysqljsonimport-1.6.tar.gz 

$ tar xvfz mysqljsonimport-1.6.tar.gz 

$ cd mysqljsonimport-1.6 

$ ./configure –-with-mysql=/xxx/mysql 

$ make

$ make check 

$ sudo make install


--with-mysql这一步不是必要的,只要你安装的mysql的路径是系统的默认路径。很关键的,而且很容易被不熟悉的朋友忽略的是,这一个C程序要成功编译和运行,是需要MySQL的C API的,所以需要安装的依赖,除了jansson,还有libmysqlclient-dev。


jansson的安装就是简单的源码安装,libmysqlclient-dev则可以使用包管理工具(比如ubuntu中使用apt-get即可;编译和安装前,建议先sudo apt-get update以避免不必要的麻烦)。


导入命令:


$ ./mysqljsonimport –-database test –-table tablename jsonfilename


还有一个parser,作者是Kazuho,感兴趣的读者可以参看一下,他的相关博文是mysql_json - a MySQL UDF for parsing JSON ,github项目是mysql_json。


4. 使用MySQL workbench


Workbench这个工具对于许多不熟悉SQL语言或者命令行的朋友还是很方便和友好的。利用它,可以方便地导入和导出CSV和JSON文件。


具体操作图例参见MySQL官方手册即可:Table Data Export and Import Wizard,这里不再赘述。


如何将 JSON, Text, XML, CSV 数据文件导入 MySQL


总结


本文介绍了将不同格式(JSON, Text, XML, CSV)的文件导入MySQL数据库的一些详细手段,并进行了一些分析,目的在于帮助读者扫除一些导入的障碍,理清一些概念。之所以没有讨论导出,是因为导出是一个MySQL到外的操作,是以MySQL本身为转移的,只要参考MySQL本身的机理即可。


真正对于大量数据的导入导出,需要思考的问题会很多(比如说在导入时,如何考虑Sharding),这需要另开一篇讨论了。


谢谢阅读,欢迎指正。



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