# DataX DatabendWriter
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## 1 快速介绍

Databend Writer 是一个 DataX 的插件，用于从 DataX 中写入数据到 Databend 表中。
该插件基于[databend JDBC driver](https://github.com/databendcloud/databend-jdbc) ，它使用 [RESTful http protocol](https://databend.rs/doc/integrations/api/rest)
在开源的 databend 和 [databend cloud](https://app.databend.com/) 上执行查询。

在每个写入批次中，databend writer 将批量数据上传到内部的 S3 stage，然后执行相应的 insert SQL 将数据上传到 databend 表中。

为了最佳的用户体验，如果您使用的是 databend 社区版本，您应该尝试采用 [S3](https://aws.amazon.com/s3/)/[minio](https://min.io/)/[OSS](https://www.alibabacloud.com/product/object-storage-service) 作为其底层存储层，因为
它们支持预签名上传操作，否则您可能会在数据传输上浪费不必要的成本。

您可以在[文档](https://databend.rs/doc/deploy/deploying-databend)中了解更多详细信息

## 2 实现原理

Databend Writer 将使用 DataX 从 DataX Reader 中获取生成的记录，并将记录批量插入到 databend 表中指定的列中。

## 3 功能说明

### 3.1 配置样例

* 以下配置将从内存中读取一些生成的数据，并将数据上传到databend表中

#### 准备工作
```sql
--- create table in databend
drop table if exists datax.sample1;
drop database if exists datax;
create database if not exists datax;
create table if not exsits datax.sample1(a string, b int64, c date, d timestamp, e bool, f string, g variant);
```

#### 配置样例
```json
{
  "job": {
    "content": [
      {
        "reader": {
          "name": "streamreader",
          "parameter": {
            "column" : [
              {
                "value": "DataX",
                "type": "string"
              },
              {
                "value": 19880808,
                "type": "long"
              },
              {
                "value": "1926-08-08 08:08:08",
                "type": "date"
              },
              {
                "value": "1988-08-08 08:08:08",
                "type": "date"
              },
              {
                "value": true,
                "type": "bool"
              },
              {
                "value": "test",
                "type": "bytes"
              },
              {
                "value": "{\"type\": \"variant\", \"value\": \"test\"}",
                "type": "string"
              }

            ],
            "sliceRecordCount": 10000
          }
        },
        "writer": {
          "name": "databendwriter",
          "parameter": {
            "username": "databend",
            "password": "databend",
            "column": ["a", "b", "c", "d", "e", "f", "g"],
            "batchSize": 1000,
            "preSql": [
            ],
            "postSql": [
            ],
            "connection": [
              {
                "jdbcUrl": "jdbc:databend://localhost:8000/datax",
                "table": [
                  "sample1"
                ]
              }
            ]
          }
        }
      }
    ],
    "setting": {
      "speed": {
        "channel": 1
       }
    }
  }
}
```

### 3.2 参数说明
* jdbcUrl
    * 描述: JDBC 数据源 url。请参阅仓库中的详细[文档](https://github.com/databendcloud/databend-jdbc)
    * 必选: 是
    * 默认值: 无
    * 示例: jdbc:databend://localhost:8000/datax
* username
    * 描述: JDBC 数据源用户名
    * 必选: 是
    * 默认值: 无
    * 示例: databend
* password
    * 描述: JDBC 数据源密码
    * 必选: 是
    * 默认值: 无
    * 示例: databend
* table
    * 描述: 表名的集合，table应该包含column参数中的所有列。
    * 必选: 是
    * 默认值: 无
    * 示例: ["sample1"]
* column
    * 描述: 表中的列名集合，字段顺序应该与reader的record中的column类型对应
    * 必选: 是
    * 默认值: 无
    * 示例: ["a", "b", "c", "d", "e", "f", "g"]
* batchSize
    * 描述: 每个批次的记录数
    * 必选: 否
    * 默认值: 1000
    * 示例: 1000
* preSql
    * 描述: 在写入数据之前执行的SQL语句
    * 必选: 否
    * 默认值: 无
    * 示例: ["delete from datax.sample1"]
* postSql
    * 描述: 在写入数据之后执行的SQL语句
    * 必选: 否
    * 默认值: 无
    * 示例: ["select count(*) from datax.sample1"]

### 3.3 类型转化
DataX中的数据类型可以转换为databend中的相应数据类型。下表显示了两种类型之间的对应关系。

| DataX 内部类型 | Databend 数据类型                                             |
|------------|-----------------------------------------------------------|
| INT        | TINYINT, INT8, SMALLINT, INT16, INT, INT32, BIGINT, INT64 |
| LONG       | TINYINT, INT8, SMALLINT, INT16, INT, INT32, BIGINT, INT64 |
| STRING     | STRING, VARCHAR                                           |
| DOUBLE     | FLOAT, DOUBLE                                             |
| BOOL       | BOOLEAN, BOOL                                             |
| DATE       | DATE, TIMESTAMP                                           |
| BYTES      | STRING, VARCHAR                                           |

## 4 性能测试

## 5 约束限制
目前，复杂数据类型支持不稳定，如果您想使用复杂数据类型，例如元组，数组，请检查databend和jdbc驱动程序的进一步版本。

## FAQ