Insert Into Select
更新时间：2025-08-21
INSERT INTO 支持将 PALO查询的结果导入到另一个表中。INSERT INTO 是一个同步导入方式，执行导入后返回导入结果。可以通过请求的返回判断导入是否成功。INSERT INTO 可以保证导入任务的原子性，要么全部导入成功，要么全部导入失败。
使用场景
- 用户希望将已经在 PALO 表中的数据进行 ETL 转换并导入到一个新的 PALO 表中，此时适合使用 INSERT INTO SELECT 语法。
- 与 Multi-Catalog 外部表机制进行结合，如通过 Multi-Catalog 映射 MySQL 或者 Hive 系统中的表，然后通过 INSERT INTO SELECT 语法将外部表中的数据导入到 PALO 表中存储。
- 通过 Table Value Function（TVF）功能，可以直接将对象存储或 HDFS 上的文件作为 Table 进行查询，并且支持自动的列类型推断。然后，通过 INSERT INTO SELECT 语法将外部表中的数据导入到 PALO 表中存储。
基本原理
在使用 INSERT INTO 时，需要通过 MySQL 协议发起导入作业给 FE 节点，FE 会生成执行计划，执行计划中前部是查询相关的算子，最后一个是 OlapTableSink 算子，用于将查询结果写到目标表中。执行计划会被发送给 BE 节点执行，PALO 会选定一个节点作为 Coordinator 节点，Coordinator 节点负责接受数据并分发数据到其他节点上。
快速上手
INSERT INTO 通过 MySQL 协议提交和传输。下例以 MySQL 命令行为例，演示通过 INSERT INTO 提交导入作业。
详细语法可以参见 INSERT INTO。
前置检查
INSERT INTO 需要对目标表的 INSERT 权限。如果没有 INSERT 权限，可以通过 GRANT 命令给用户授权。
创建导入作业
- 创建源表
SQL
1CREATE TABLE testdb.test_table(
2 user_id BIGINT NOT NULL COMMENT "user id",
3 name VARCHAR(20) COMMENT "name",
4 age INT COMMENT "age"
5)
6DUPLICATE KEY(user_id)
7DISTRIBUTED BY HASH(user_id) BUCKETS 10;- 使用任何方式向源表导入数据（这里以 INSERT INTO VALUES 为例）
SQL
1INSERT INTO testdb.test_table (user_id, name, age)
2VALUES (1, "Emily", 25),
3 (2, "Benjamin", 35),
4 (3, "Olivia", 28),
5 (4, "Alexander", 60),
6 (5, "Ava", 17);- 在上述操作的基础上，创建一个新表作为目标表（其 schema 与源表相同）
SQL
1CREATE TABLE testdb.test_table2 LIKE testdb.test_table;- 使用 INSERT INTO SELECT 导入到新表
SQL
1INSERT INTO testdb.test_table2
2SELECT * FROM testdb.test_table WHERE age < 30;
3Query OK, 3 rows affected (0.544 sec)
4{'label':'label_9c2bae970023407d_b2c5b78b368e78a7', 'status':'VISIBLE', 'txnId':'9084'}- 查看导入数据
SQL
1MySQL> SELECT * FROM testdb.test_table2 ORDER BY age;
2+---------+--------+------+
3| user_id | name | age |
4+---------+--------+------+
5| 5 | Ava | 17 |
6| 1 | Emily | 25 |
7| 3 | Olivia | 28 |
8+---------+--------+------+
93 rows in set (0.02 sec)- 可以使用 JOB 异步执行 INSERT。
- 数据源可以是 tvf 或者 catalog 中的表。
查看导入作业
可以通过 show load 命令查看已完成的 INSERT INTO 任务。
SQL
1MySQL> SHOW LOAD FROM testdb;
2+--------+-----------------------------------------+----------+--------------------+--------+---------+----------------------------------------------------------------------+----------+---------------------+---------------------+---------------------+---------------------+---------------------+------+-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+---------------+--------------+------+---------+
3| JobId | Label | State | Progress | Type | EtlInfo | TaskInfo | ErrorMsg | CreateTime | EtlStartTime | EtlFinishTime | LoadStartTime | LoadFinishTime | URL | JobDetails | TransactionId | ErrorTablets | User | Comment |
4+--------+-----------------------------------------+----------+--------------------+--------+---------+----------------------------------------------------------------------+----------+---------------------+---------------------+---------------------+---------------------+---------------------+------+-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+---------------+--------------+------+---------+
5| 376416 | label_3e52da787aab4222_9126d2fce8f6d1e5 | FINISHED | Unknown id: 376416 | INSERT | NULL | cluster:N/A; timeout(s):26200; max_filter_ratio:0.0; priority:NORMAL | NULL | 2024-02-27 01:22:17 | 2024-02-27 01:22:17 | 2024-02-27 01:22:17 | 2024-02-27 01:22:17 | 2024-02-27 01:22:18 | | {"Unfinished backends":{},"ScannedRows":0,"TaskNumber":0,"LoadBytes":0,"All backends":{},"FileNumber":0,"FileSize":0} | 9081 | {} | root | |
6| 376664 | label_9c2bae970023407d_b2c5b78b368e78a7 | FINISHED | Unknown id: 376664 | INSERT | NULL | cluster:N/A; timeout(s):26200; max_filter_ratio:0.0; priority:NORMAL | NULL | 2024-02-27 01:39:37 | 2024-02-27 01:39:37 | 2024-02-27 01:39:37 | 2024-02-27 01:39:37 | 2024-02-27 01:39:38 | | {"Unfinished backends":{},"ScannedRows":0,"TaskNumber":0,"LoadBytes":0,"All backends":{},"FileNumber":0,"FileSize":0} | 9084 | {} | root | |
7+--------+-----------------------------------------+----------+--------------------+--------+---------+----------------------------------------------------------------------+----------+---------------------+---------------------+---------------------+---------------------+---------------------+------+-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+---------------+--------------+------+---------+取消导入作业
用户可以通过 Ctrl-C 取消当前正在执行的 INSERT INTO 作业。
参考手册
导入命令
INSERT INTO SELECT 一般用于将查询结果保存到目标表中。
SQL
1INSERT INTO target_table SELECT ... FROM source_table;其中 SELECT 语句同一般的 SELECT 查询语句，可以包含 WHERE JOIN 等操作。
导入配置参数
FE 配置
| 参数 | 默认值 | 描述 |
|---|---|---|
| insert_load_default_timeout_second | 14400（4 小时） | 导入任务的超时时间，单位：秒。导入任务在该超时时间内未完成则会被系统取消，变成 CANCELLED。 |
环境变量
| 参数 | 默认值 | 描述 |
|---|---|---|
| insert_timeout | 14400（4 小时） | INSERT INTO 作为 SQL 语句的的超时时间，单位：秒。 |
| enable_insert_strict | true | 如果设置为 true，当 INSERT INTO 遇到不合格数据时导入会失败。如果设置为 false，INSERT INTO 会忽略不合格的行，只要有一条数据被正确导入，导入就会成功。在 2.1.4 及以前的版本中。INSERT INTO 无法控制错误率，只能通过该参数设置为严格检查数据质量或完全忽略错误数据。常见的数据不合格的原因有：源数据列长度超过目的数据列长度、列类型不匹配、分区不匹配、列顺序不匹配等。 |
| insert_max_filter_ratio | 1.0 | 自 2.1.5 版本，仅当 enable_insert_strict 值为 false 时生效。用于控制当使用 INSERT INTO FROM S3/HDFS/LOCAL() 时，设定错误容忍率的。默认为 1.0 表示容忍所有错误。可以取值 0 ~ 1 之间的小数。表示当错误行数超过该比例后，INSERT 任务会失败。 |
导入返回值
INSERT INTO 是一个 SQL 语句，其返回结果会根据查询结果的不同，分为以下几种：
结果集为空
如果 INSERT INTO 中的 SELECT 语句的查询结果集为空，则返回如下：
SQL
1mysql> INSERT INTO tbl1 SELECT * FROM empty_tbl;
2Query OK, 0 rows affected (0.02 sec)Query OK 表示执行成功。0 rows affected 表示没有数据被导入。
结果集不为空且 INSERT 执行成功
SQL
1mysql> INSERT INTO tbl1 SELECT * FROM tbl2;
2Query OK, 4 rows affected (0.38 sec)
3{'label':'INSERT_8510c568-9eda-4173-9e36-6adc7d35291c', 'status':'visible', 'txnId':'4005'}
4
5mysql> INSERT INTO tbl1 WITH LABEL my_label1 SELECT * FROM tbl2;
6Query OK, 4 rows affected (0.38 sec)
7{'label':'my_label1', 'status':'visible', 'txnId':'4005'}
8
9mysql> INSERT INTO tbl1 SELECT * FROM tbl2;
10Query OK, 2 rows affected, 2 warnings (0.31 sec)
11{'label':'INSERT_f0747f0e-7a35-46e2-affa-13a235f4020d', 'status':'visible', 'txnId':'4005'}
12
13mysql> INSERT INTO tbl1 SELECT * FROM tbl2;
14Query OK, 2 rows affected, 2 warnings (0.31 sec)
15{'label':'INSERT_f0747f0e-7a35-46e2-affa-13a235f4020d', 'status':'committed', 'txnId':'4005'}Query OK 表示执行成功。4 rows affected 表示总共有 4 行数据被导入。2 warnings 表示被过滤的行数。
同时会返回一个 JSON 串：
Plain
1{'label':'my_label1', 'status':'visible', 'txnId':'4005'}
2{'label':'INSERT_f0747f0e-7a35-46e2-affa-13a235f4020d', 'status':'committed', 'txnId':'4005'}
3{'label':'my_label1', 'status':'visible', 'txnId':'4005', 'err':'some other error'}其中，返回结果参数如下表说明：
| 参数名称 | 说明 |
|---|---|
| TxnId | 导入事务的 ID |
| Label | 导入作业的 label，通过 INSERT INTO tbl WITH LABEL label ... 指定 |
| Status | 表示导入数据是否可见。如果可见，显示 visible，如果不可见，显示 committed - visible：表示导入成功，数据可见 - committed：该状态也表示导入已经完成，只是数据可能会延迟可见，无需重试 - Label Already Exists：Label 重复，需要更换 label - Fail：导入失败 |
| Err | 导入错误信息 |
当需要查看被过滤的行时，用户可以通过 SHOW LOAD 语句
SQL
1SHOW LOAD WHERE label="xxx";返回结果中的 URL 可以用于查询错误的数据，具体见后面查看错误行小结。数据不可见是一个临时状态，这批数据最终是一定可见的。可以通过 SHOW TRANSACTION 语句查看这批数据的可见状态：
SQL
1SHOW TRANSACTION WHERE id=4005;返回结果中的 TransactionStatus 列如果为 visible，则表述数据可见。
SQL
1{'label':'my_label1', 'status':'visible', 'txnId':'4005'}
2{'label':'INSERT_f0747f0e-7a35-46e2-affa-13a235f4020d', 'status':'committed', 'txnId':'4005'}
3{'label':'my_label1', 'status':'visible', 'txnId':'4005', 'err':'some other error'}结果集不为空但 INSERT 执行失败
执行失败表示没有任何数据被成功导入，并返回如下：
SQL
1mysql> INSERT INTO tbl1 SELECT * FROM tbl2 WHERE k1 = "a";
2ERROR 1064 (HY000): all partitions have no load data. url: http://10.74.167.16:8042/api/_load_error_log?file=_shard_2/error_loginsert_stmt_ba8bb9e158e4879-ae8de8507c0bf8a2_ba8bb9e158e4879_ae8de8507c0bf8a2其中 ERROR 1064 (HY000): all partitions have no load data 显示失败原因。后面的 url 可以用于查询错误的数据，具体见后面 查看错误行 小结。
导入最佳实践
数据量
INSERT INTO 对数据量没有限制，大数据量导入也可以支持。但如果导入数据量过大，就需要通过以下配置修改系统的 INSERT INTO 导入超时时间，确保导入超时 >= 数据量 / 预估导入速度。
- FE 配置参数insert_load_default_timeout_second。
- 环境变量 insert_timeout。
查看错误行
当 INSERT INTO 返回结果中提供了 url 字段时，可以通过以下命令查看错误行：
SQL
1SHOW LOAD WARNINGS ON "url";示例：
SQL
1SHOW LOAD WARNINGS ON "http://ip:port/api/_load_error_log?file=_shard_13/error_loginsert_stmt_d2cac0a0a16d482d-9041c949a4b71605_d2cac0a0a16d482d_9041c949a4b71605";常见的错误的原因有：源数据列长度超过目的数据列长度、列类型不匹配、分区不匹配、列顺序不匹配等。
可以通过环境变量 enable_insert_strict来控制 INSERT INTO 是否忽略错误行。
通过外部表 Multi-Catalog 导入数据
PALO 可以创建外部表。创建完成后，可以通过 INSERT INTO SELECT 的方式导入外部表的数据，当然也可以通过 SELECT 语句直接查询外部表的数据，
PALO 通过多源数据目录（Multi-Catalog）功能，支持了包括 Apache Hive、Apache Iceberg、Apache Hudi、Apache Paimon(Incubating)、Elasticsearch、MySQL、Oracle、SQL Server 等主流数据湖、数据库的连接访问。
Multi-Catalog 相关功能，请查看湖仓一体文档。
这里以通过构建 Hive 外部表，导入其数据到 PALO 内部表来举例说明。
创建 Hive Catalog
SQL
1CREATE CATALOG hive PROPERTIES (
2 'type'='hms',
3 'hive.metastore.uris' = 'thrift://172.0.0.1:9083',
4 'hadoop.username' = 'hive',
5 'dfs.nameservices'='your-nameservice',
6 'dfs.ha.namenodes.your-nameservice'='nn1,nn2',
7 'dfs.namenode.rpc-address.your-nameservice.nn1'='172.21.0.2:8088',
8 'dfs.namenode.rpc-address.your-nameservice.nn2'='172.21.0.3:8088',
9 'dfs.client.failover.proxy.provider.your-nameservice'='org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.ha.ConfiguredFailoverProxyProvider'
10);导入数据
- 创建一张 PALO 的导入目标表
SQL
1CREATE TABLE `target_tbl` (
2 `k1` decimal(9, 3) NOT NULL COMMENT "",
3 `k2` char(10) NOT NULL COMMENT "",
4 `k3` datetime NOT NULL COMMENT "",
5 `k5` varchar(20) NOT NULL COMMENT "",
6 `k6` double NOT NULL COMMENT ""
7)
8COMMENT "Doris Table"
9DISTRIBUTED BY HASH(k1) BUCKETS 2
10PROPERTIES (
11 "replication_num" = "1"
12);- 关于创建 PALO 表的详细说明，请参阅 CREATE-TABLE 语法帮助。
- 导入数据 (从 hive.db1.source_tbl 表导入到 target_tbl 表)
SQL
1INSERT INTO target_tbl SELECT k1,k2,k3 FROM hive.db1.source_tbl limit 100;INSERT 命令是同步命令，返回成功，即表示导入成功。
注意事项
- 必须保证外部数据源与 PALO 集群是可以互通，包括 BE 节点和外部数据源的网络是互通的。
通过 TVF 导入数据
通过 Table Value Function 功能，PALO 可以直接将对象存储或 HDFS 上的文件作为 Table 进行查询分析、并且支持自动的列类型推断。详细介绍，请参考 湖仓一体/TVF 文档。
自动推断文件列类型
Plain
1DESC FUNCTION s3 (
2 "URI" = "http://127.0.0.1:9312/test2/test.snappy.parquet",
3 "s3.access_key"= "ak",
4 "s3.secret_key" = "sk",
5 "format" = "parquet",
6 "use_path_style"="true"
7);
8+---------------+--------------+------+-------+---------+-------+
9| Field | Type | Null | Key | Default | Extra |
10+---------------+--------------+------+-------+---------+-------+
11| p_partkey | INT | Yes | false | NULL | NONE |
12| p_name | TEXT | Yes | false | NULL | NONE |
13| p_mfgr | TEXT | Yes | false | NULL | NONE |
14| p_brand | TEXT | Yes | false | NULL | NONE |
15| p_type | TEXT | Yes | false | NULL | NONE |
16| p_size | INT | Yes | false | NULL | NONE |
17| p_container | TEXT | Yes | false | NULL | NONE |
18| p_retailprice | DECIMAL(9,0) | Yes | false | NULL | NONE |
19| p_comment | TEXT | Yes | false | NULL | NONE |
20+---------------+--------------+------+-------+---------+-------+这里给出了一个 S3 TVF 的例子。这个例子中指定了文件的路径、连接信息、认证信息等。
之后，通过 DESC FUNCTION 语法可以查看这个文件的 Schema。
可以看到，对于 Parquet 文件，PALO 会根据文件内的元信息自动推断列类型。
目前支持对 Parquet、ORC、CSV、Json 格式进行分析和列类型推断。
配合 INSERT INTO SELECT 语法，可以方便将文件导入到 PALO 表中进行更快速的分析：
Plain
1// 1. 创建PALO内部表
2CREATE TABLE IF NOT EXISTS test_table
3(
4 id int,
5 name varchar(50),
6 age int
7)
8DISTRIBUTED BY HASH(id) BUCKETS 4
9PROPERTIES("replication_num" = "1");
10
11// 2. 使用 S3 Table Value Function 插入数据
12INSERT INTO test_table (id,name,age)
13SELECT cast(id as INT) as id, name, cast (age as INT) as age
14FROM s3(
15 "uri" = "http://127.0.0.1:9312/test2/test.snappy.parquet",
16 "s3.access_key"= "ak",
17 "s3.secret_key" = "sk",
18 "format" = "parquet",
19 "use_path_style" = "true");注意事项
- 如果 S3 / hdfs TVF 指定的 uri 匹配不到文件，或者匹配到的所有文件都是空文件，那么 S3 / hdfs TVF 将会返回空结果集。在这种情况下使用DESC FUNCTION查看这个文件的 Schema，会得到一列虚假的列__dummy_col，可忽略这一列。
- 如果指定 TVF 的 format 为 CSV The first line is empty, can not parse column numbers, 因为无法通过该文件的第一行解析出 Schema。
更多帮助
关于 Insert Into 使用的更多详细语法，请参阅 INSERT INTO 命令手册，也可以在 MySQL 客户端命令行下输入 HELP INSERT 获取更多帮助信息。