使用HeatWave MySQL处理CSV文件
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内容提要
本文介绍了如何高效地将CSV文件导入MySQL，重点在于使用MySQL Shell的并行导入工具和HeatWave的自动并行加载功能。通过创建表、设置主键和利用对象存储，可以快速处理大数据集，提高分析性能。
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关键要点
- 本文介绍了如何高效地将CSV文件导入MySQL，重点在于使用MySQL Shell的并行导入工具和HeatWave的自动并行加载功能。
- 使用HeatWave 9.3.1版本进行数据导入，示例数据来自Airbnb数据集的reviews.csv文件。
- 在导入数据之前，必须创建存储数据的表，并设置主键。
- MySQL Shell支持从本地磁盘或Oracle Cloud Infrastructure的对象存储桶导入数据。
- 可以使用util.importTable命令导入CSV文件，并显示导入进度。
- 在导入数据时，可以进行基本的实时转换。
- 如果文件在本地磁盘上，导入语法略有不同，仍然使用util.importTable命令。
- 在非HeatWave的MySQL实例中，需将local_infile变量设置为1，以避免错误。
- HeatWave集群可以显著加速查询，需先将数据加载到HeatWave集群中。
- 使用sys.heatwave_load存储过程将数据加载到HeatWave集群中，表必须有主键。
- 可以使用生成的隐形主键（GIPK）来满足主键要求。
- HeatWave的自动并行加载功能可以自动将数据加载到HeatWave集群中，显著加快操作速度。
- 通过结合MySQL Shell的并行导入工具和HeatWave的自动并行加载，可以灵活高效地处理大数据集。
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