DLA 分析 AnalyticDB for PostgreSQL 数据源的数据

简介

数据湖分析（Data Lake Analytics，DLA）是无服务器（Serverless）化的云上交互式查询分析服务。无需ETL，就可通过DLA在云上通过标准JDBC直接对阿里云OSS，TableStore，RDS，MongoDB等不同数据源中存储的数据进行查询和分析。DLA无缝集成各类商业分析工具，提供便捷的数据可视化。

DLA提供了几大核心亮点：

• 轻松分析多源数据：OSS，TableStore，RDS等，让不同存储源中沉睡已久的数据，具备分析能力。

• 能够对异构数据源做关联分析。

• 全Serverless结构，无需长期持有成本，完全按需使用，更灵活，资源伸缩方便，升级无感知。

AnalyticDB for PostgreSQL 中文名为分析型数据库PostgreSQL版（原HybridDB for PostgreSQL）是一种简单、快速、经济高效的 PB 级云端数据仓库解决方案。分析型数据库PostgreSQL版 兼容 Greenplum 开源数据仓库，为一种采用 MPP 全并行架构的数仓服务，其广泛兼容 PostgreSQL/Oracle 的语法生态，新一代向量引擎性能超越传统数据库引擎 10 倍以上，分布式SQL优化器实现复杂查询语句免调优。通过分析型数据库PostgreSQL版可以实现对海量数据的即席查询分析、ETL 处理及可视化探索，是各行业有竞争力的云上数据仓库解决方案。

随着 DLA 使用的用户数越来越多，通过 DLA 读写 AnalyticDB for PostgreSQL 并和其他数据源整合分析已经成为客户一个很重要的需求，基于这个情况，我们为 DLA 添加了读写 AnalyticDB for PostgreSQL 数据源的功能。

如何使用

AnalyticDB for PostgreSQL 数据准备

我们先在已经购买好的 AnalyticDB for PostgreSQL 里面建一张表吧，如下：

CREATE TABLE products ( 
         product_no integer PRIMARY KEY,
         name text,
         price numeric)
DISTRIBUTED BY (product_no);
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这张表默认是创建在名为 postgres 的数据库里面，对应的 Schema 为 public，我们往里面插入几条数据：

INSERT INTO products (product_no, name, price) VALUES
    (1, 'Cheese', 9.99),
    (2, 'Bread', 1.99),
    (3, 'Milk', 2.99);
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我们可以查看下已经插入进去的数据

通过 DLA 操作 AnalyticDB for PostgreSQL

为了让 DLA 能够访问 AnalyticDB for PostgreSQL，需要到 AnalyticDB for PostgreSQL 对应的实例里面添加 100.104.0.0/16 IP 白名单。

现在我们可以在 DLA 里面读写这张表了，具体如下。通过 DLA 控制台创建一张数据库：

CREATE SCHEMA `dla_adbpg_test_db` WITH DBPROPERTIES (
  CATALOG = 'adbpg',
  LOCATION = 'jdbc:postgresql://gp-xxxxx.gpdb.rds.aliyuncs.com:3432/postgres',
  USER = 'xxxx',
  PASSWORD = 'xxxxx',
  INSTANCE_ID = 'xxxxxx',
  VPC_ID = 'x'xxx
);
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说明：

• 这里 CATALOG 需要写 adbpg，代表数据源是 AnalyticDB for PostgreSQL

• LOCATION：这里到你 AnalyticDB for PostgreSQL 控制台里面看下对应 AnalyticDB for PostgreSQL 实例的内网地址，因为我这里是默认的数据库，所以写 postgres。这里需要根据你实际情况写对应的数据库名称。

• USER 和 PASSWORD 对应的是你 AnalyticDB for PostgreSQL 的用户名和密码；

• INSTANCE_ID：对应 AnalyticDB for PostgreSQL 实例ID

• VPC_ID：对应的是 VPC id。

建表语法

语法一

create external table dla_tablename (
       column1 datatype,
       column2 datatype,
       column3 datatype
) tblproperties(
  table_mapping = 'schema_name.adbpg_tablename'
);
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语法二

create external table dla_tablename like mapping('schema_name.adbpg_tablename');
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语法二

msck repair database dla_adbpg_db
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注意：因为 AnalyticDB for PostgreSQL 里面一个 db 里面会有多个 schema，不同 schema 里面的表名可能会有重复，所以目前 msck repair database 只能识别出 public schema 里面的表。

我们使用上面的建表语法一，在 DLA 里面创建一张表和刚刚 AnalyticDB for PostgreSQL 上面的 products 表映射：

create external table products (
       product_no int,
       name varchar(1023),
       price double
) tblproperties(
  table_mapping = 'public.products'
);
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当然，如果我们不知道 AnalyticDB for PostgreSQL 中对应库里面有什么表，或者表太多，我不想一张一张到 DLA 里面建立映射，那我们也可以使用下面命令自动识别 AnalyticDB for PostgreSQL 对应库里面的表：

msck repair database dla_adbpg_test_db
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现在我们可以通过 DLA 查询 AnalyticDB for PostgreSQL 里面 products 表中的数据：

当然，我们也可以通过 DLA 往 AnalyticDB for PostgreSQL 中的 products 表插入数据：

insert into dla_adbpg_test_db.products values(4, 'Apple', 10.1)
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为了确定这条数据的确插入到 AnalyticDB for PostgreSQL 中的 products 表里面，我们到 DMS 中查看这张表的数据：

可以看到，这条数据确实插进去了。

快去体验 DLA 读写 AnalyticDB for PostgreSQL 里面的表吧。