对于写密集型系统，我们一般有如下方式来进行加速：
- 使用批量插入代替单条insert语句插入
- 更好的处理方式是使用copy语句代替insert语句
- 同时也可以使用多个session并行代替单个session的语句操作
相比直接使用copy，只要数据出现错误，它会中止所有的工作。假如我们最后一条记录有问题，我们前面大量的数据插入都会失效，这通常是我们不能接受的。
因而从外部数据源导入数据，应该考虑导入操作可以持续工作，然后把因为错误拒绝插入的数据另外保存起来。pgloader工具其实可以做到这点，虽然它不如copy速度快，但对于外部数据格式并不那么严格时，这是较好的方式。
对于像外部灌数这样的特定场景，使用pg_bulkload工具有时甚至比copy还要快，这得意于它采取积极的高性能特性，能够跳过shared buffer以及绕过写WAL文件，另外它也可以处理坏的数据行。
本文将在Centos平台演示pg_bulkload插件的使用方法：
pg_bulkload插件准备
注意：插件包的下载请参考MogDB插件之跨库访问
将官网下载的plugins-CentOS-x86-2.1.0.tar.gz上传到服务器后，解压
$ tar zxvf plugins-CentOS-x86-2.1.0.tar.gz
将插件相关文件安装到MogDB数据库：
- 方式一：使用脚本进行安装
$ ./gs_install_plugin_local -X clusterconfig.xml --pg_bulkload
- 方式二：手工拷贝安装
$ cd plugins/pg_bulkload
$ cp pg_bulkload.so pg_timestamp.so /opt/mogdb210/lib/postgresql/
$ cp pg_bulkload.control pg_bulkload.sql pg_bulkload--1.0.sql pg_bulkload--unpackaged--1.0.sql uninstall_pg_bulkload.sql /opt/mogdb210/share/postgresql/extension/
$ /usr/bin/mkdir -p /opt/mogdb210/share/postgresql/contrib
$ cp uninstall_pg_timestamp.sql pg_timestamp.sql /opt/mogdb210/share/postgresql/contrib
$ cp pg_bulkload /opt/mogdb210/bin/
本文使用第二种方式。
创建pg_bulkload扩展
创建扩展的用户需要具有sysadmin权限，本文使用moguser用户
MogDB=# \du moguser
List of roles
Role name | Attributes | Member of
-----------+------------+-----------
moguser | Sysadmin | {}
下面使用moguser创建pg_bulkload扩展，并进行后续测试
$ gsql -U moguser postgres -r
gsql ((MogDB 2.1.0 build 56189e20) compiled at 2022-01-07 18:47:53 commit 0 last mr )
Non-SSL connection (SSL connection is recommended when requiring high-security)
Type "help" for help.
MogDB=> create extension pg_bulkload with schema public;
CREATE EXTENSION
查看pg_bulkload扩展
MogDB=> \dx pg_bulkload
List of installed extensions
Name | Version | Schema | Description
-------------+---------+--------+-----------------------------------------------------------------
pg_bulkload | 1.0 | public | pg_bulkload is a high speed data loading utility for PostgreSQL
(1 row)
pg_bulkload测试
直接使用参数测试
先创建表
create table test_bulkload(id int, name varchar(128));
再创建一个txt文件，写10W条数据
$ seq 100000| awk '{print $0"|bulkload"}' > bulkload_output.txt
使用下面的命令导入数据
$ pg_bulkload -i ./bulkload_output.txt -O test_bulkload -l test_bulkload.log -o "TYPE=csv" -o "DELIMITER=|" -d postgres -U moguser
执行结果如下：
NOTICE: BULK LOAD START
NOTICE: BULK LOAD END
0 Rows skipped.
100000 Rows successfully loaded.
0 Rows not loaded due to parse errors.
0 Rows not loaded due to duplicate errors.
0 Rows replaced with new rows.
连接数据库，查看数据是否导入成功：
MogDB=> select count(1) from test_bulkload ;
count
--------
100000
(1 row)
使用控制文件测试
先创建表
CREATE TABLE foo (a bigint, b text);
创建模拟导入数据文件foo.csv
$ more foo.csv
1,one
2
3,three,111
four,4
5,five
创建控制文件
$ more sample_csv.ctl
OUTPUT = moguser.foo
INPUT = /home/omm/foo.csv
LOGFILE=/home/omm/pg_bulkload.log
LIMIT = INFINITE
TYPE = CSV
DELIMITER = ","
QUOTE = "\""
ESCAPE = "\""
WRITER = DIRECT
MULTI_PROCESS = NO
PARSE_ERRORS = -1
PARSE-BADFILE=/home/omm/pg_bulkload_bad.log
DUPLICATE_ERRORS = 0
ON_DUPLICATE_KEEP = NEW
TRUNCATE = YES
控制文件OUTPUT描述数据导入的目标表，INPUT描述输入的数据文件，LOGFILE描述导入过程的日志，DELIMITER描述数据分割符， PARSE_BADFILE描述解析失败的记录文件，其他参数可以参考字面含义。
然后使用下面的命令
$ pg_bulkload sample_csv.ctl -d postgres -U moguser
执行结果如下
NOTICE: BULK LOAD START
NOTICE: BULK LOAD END
0 Rows skipped.
2 Rows successfully loaded.
3 Rows not loaded due to parse errors.
0 Rows not loaded due to duplicate errors.
0 Rows replaced with new rows.
WARNING: some rows were not loaded due to errors.
上面命令执行完成之后，错误数据我们可以从pg_bulkload_bad.log文件进行查看
$ more pg_bulkload_bad.log
2
3,three,111
four,4
正常的数据记录可以从foo表中查看
MogDB=> select * from foo;
a | b
---+------
1 | one
5 | five
(2 rows)
