我是Teradata的新手，几周前就开始探索。我知道快速加载或多加载实用程序仅在表上没有引用完整性(如外键关系)时才有效。我想知道，如果我的表实际上具有外键引用，并且我想将数据从任何文本或分隔文件导入该表，该怎么办。使用快速加载/mload 或任何替代方法导入是否有调整？
Gowtham Vakani，
我相信您需要 TPUPM，但在 Teradata 中的三个负载实用程序中，这个最无效。 我建议使用FastLoad，方法是将源数据转储到适合FastLoad的登陆表中，然后在Teradata中进行必要的转换。 我在下面列出了一些信息和三种类型之间的一些差异，因此您可以根据需要和性能计划进行选择。 如果您需要任何示例脚本，我可以向您发送一些示例脚本。
快速加载实用程序用于将数据加载到空表中。由于它不使用瞬态日志，因此可以快速加载数据。即使目标表是 MULTISET 表，它也不会加载重复的行。
限制- 目标表不应具有二级索引、联接索引和外键引用。
快速加载的工作原理- 快速加载分两个阶段执行。FastLoad 将其工作分为两个阶段，这两个阶段都是为速度而设计的。
阶段1 或收购阶段
- 阶段 1 的主要目的是将数据从主机获取到 Teradata 系统。
- 解析引擎从输入文件中读取记录，并向每个 AMP 发送一个块。数据以 64 K 块的形式移动，并存储在 AMP 的工作表中。
- 每个 AMP 都存储记录块。
- 然后，AMP 对每条记录进行哈希处理，并将其重新分发到正确的 AMP。
- 在第 1 阶段结束时，每个 AMP 都有自己的行，但它们不像最初存储的那样按行哈希顺序排列。
第 2 阶段
- 阶段 2 在 FastLoad 收到 END LOAD 语句时开始。
- 从服务器移出数据后，每个 AMP 都会对其工作表行进行哈希处理。
- 每个 AMP 对行哈希上的记录进行排序，并将其写入磁盘。
- 每个 ow 都转移到它们永久驻留的工作台上。
- 表的行存储在数据块中的磁盘上。
- 释放目标表上的锁并删除错误表。
但是，MultiLoad没有相同的限制。 MultiLoad 可以一次加载多个表，还可以执行不同类型的任务，如插入、删除、更新和更新插入。它可以一次从 LAN 或通道环境加载多个空表或填充的目标表，并在脚本中执行多达 20 个 DML 操作。多加载不需要目标表。 多负载支持两种模式：
- 进口
- 删除
除了目标表之外，MultiLoad 还需要一个工作表、一个日志表和两个错误表。
- 日志表 − 日志表存储加载期间的处理记录信息。此表包含系统上运行的每个 MultiLoad 的一行。
- 错误表：与FastLoad一样，MultiLoad也有两个错误表。第一个错误表 (ET)。它包含从源获取数据时可能发生的所有转换和约束错误。第二个唯一性冲突 (UV) 表，用于存储具有唯一主索引 (UPI) 重复值的行。
- 工作表：MultiLoad 将自动为每个目标表创建一个工作表。通常，在导入模式下，MultiLoad 可以有一个或多个工作表，而在删除模式下，您只有一个。工作表的目的是 1) 执行 DM 任务 2) 将输入数据应用于 AMP。
限制- 多负载有一些限制。
- 目标表不支持唯一二级索引：与 FastLoad 一样，MultiLoad 不支持唯一二级索引 (USI)。但与 FastLoad 不同的是，它确实支持使用非唯一二级索引 (NUSI)，因为索引子表行与数据行位于同一 AMP 上。 不支持参照完整性
- ：在表上定义的参照完整性需要进行更多的系统检查，以防止参照约束。
- 加载时不支持触发器：在使用之前禁用所有触发器。
- 不允许连接输入文件：如果文件以不同的顺序连接或在运行之间删除数据，则可能会影响重新启动。
- 无联接索引：在运行 MultiLoad 之前必须删除所有联接索引，然后在加载完成后重新创建它们。
- 不会处理聚合、算术函数或幂：如果您需要数据转换或数学运算，最好使用 INMOD 在加载数据之前准备数据。 目标表
- ：目标表可以包含数据。MultiLoad 可以加载已加载目标表的数据。
多加载的工作原理- 多加载导入有五个导入阶段：
- 阶段 1 - 初步阶段 - 这是基本设置阶段。它用于成功加载数据的几个初步设置活动。 阶段 2 - DML
- Transacconfirmationʀ-on Phase – 验证 DML 语句的语法并将其引入 Teradata 系统。所有 SQL 数据操作语言 (DML) 语句都发送到 Teradata 数据库，因为 MultiLoad 支持多个 DML 函数。 阶段
- 3 − 采集阶段 – 设置完成后，PE 的计划存储在每个 AMP 上。然后，锁、表头和实际输入数据也将存储在工作表中。将输入数据引入工作表并锁定表。 阶段
- 4 − applica已在机架上 阶段 – 在此阶段，所有 DML 操作都应用于目标表。 阶段
- 5 − 清理阶段 – 将释放表锁，并删除所有中间工作表。
TPUMP是 Teradata 并行数据泵的缩写。据了解，FastLoad 和 MultiLoad 是大量数据的加载。但是 TPump 使用行哈希锁一次加载一行数据。因为它锁定在此级别，而不是像 MultiLoad 那样锁定在表级别，所以 TPUMP 可以在表上进行许多同时或并发的更新。 TPump 在行级别执行从平面归档到填充的 Teradata 表的插入、更新、删除和更新插入。
TPump 支持：
- 二级索引
- 参照完整性
- 触发器
- 联接索引
- 以不同的速率抽取数据。
局限性
- 不允许串联输入数据文件。
- TPump 不会处理聚合、算术函数或幂。
- 不允许使用 SELECT 函数。
- 单个加载任务中最多可以使用四个 IMPORT 命令。
- 1900 年之前或 1999 年之后的日期必须由日期的年份部分的 yyyy 格式表示，而不是默认格式 yy。
- 在某些网络连接系统上，使用 TPump 时的最大文件大小为 2GB。
- 如果使用访问日志记录，则性能将降低。
TPump 支持一个错误表。错误表执行以下操作：
- 识别错误。
- 提供有关错误的一些详细信息
- 存储实际有问题的行的一部分以进行调试
与其他实用程序一样，只要不删除日志表和错误表，TPump 脚本就可以完全重新启动。