导入数据库(数据库迁移)
摘要：本文主要分享在大数据场景数据覆盖式导入数据库的方法。
本文分享自华为云社区《 数据库覆盖式数据导入方法介绍-云社区-华为云 》，作者：along_2020 。
众所周知，数据库中INSERT INTO语法是append方式的插入，而最近在处理一些客户数据导入场景时，经常遇到需要覆盖式导入的情况，常见的覆盖式导入主要有下面两种：
1、部分覆盖：新老数据根据关键列值匹配，能匹配上则使用新数据覆盖，匹配不上则直接插入。
2、完全覆盖：直接删除所有老数据，插入新数据。
本文主要介绍如何在数据库中完成覆盖式数据导入的方法。
某业务每天给业务表中导入大数据进行分析，业务表中某列存在主键，当插入数据和已有数据存在主键冲突时，希望能够对该行数据使用新数据覆盖或者说更新，而当新老数据userid不冲突的情况下，直接将新数据插入到数据库中。以将表src中的数据覆盖式导入业务表des中为例：
方案优点：使用最常见的使用DELETE和INSERT即可实现。
方案缺点：1、分了DELETE和INSERT两个步骤，易用性欠缺;2、借助子查询识重，DELETE/INSERT性能受查询性能制约。
方案优点：MERGE INTO单SQL搞定，使用便捷，内部去重效率高。
方案缺点：需要数据库产品支持MERGE INTO功能，当前Oracle、GaussDB（DWS）等数据库已支持此功能，mysql的insert into on duplicate key也类似此功能。
某业务每天给业务表中导入一定时间区间的数据进行分析，分析只需要导入时间区间的去除，不需要以往历史数据，这种情况就需要使用到覆盖式导入。
方案优点：简单暴力，先清理在插入直接实现类似覆盖写功能。
方案缺点：TRUNCATE清理业务表des数据时对表加8级锁直到事务结束，在因数据量巨大而INSERT时间很长的情况下，des表在很长时间内是不可访问的状态，业务表des相关的业务处于中断状态。
方案优点：相比方案一，在INSERT期间，业务表des可以继续被访问（老数据），即事务提交前分析业务可继续访问老数据，事务提交后分析业务可以访问新导入的数据。
方案缺点：1、组合步骤较多，不易用;2、DROP TABLE操作会删除表的依赖对象，例如视图等，后面依赖对象的还原可能会比较复杂。
方案优点：单条SQL搞定，执行便捷，能够支持一键式切换业务查询的新老数据，业务不中断。
方案缺点：需要产品支持INSERT OVERWRITE 功能，当前impala、GaussDB（DWS）等数据库均已支持此功能。
随着大数据的场景越来越多，数据导入的场景也越来越丰富，除了本文介绍的覆盖式数据导入，还有其他诸如忽略冲突的INSERT IGNORE 导入等等其他的导入方式，这些导入场景可以以使用基础的INSERT、UPDATE、DELETE、TRUNCATE来组合实现，但是也同样会对高级的一键SQL功能有直接诉求，后面有机会再继续介绍。
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