TiDB Lightning 导入超大型 txt 文件实践
背景
TiDB 提供了很多种数据迁移的方式，但这些工具 / 方案普遍对 MySQL 比较友好，一旦涉及到异构数据迁移，就不得不另寻出路，借助各种开源或商业的数据同步工具。其实数据在不同系统的流转当中，有一种格式是比较通用的，那就是 txt/csv 这类文件，把数据用约定好的分隔符换行符等标记存放在一起，比如最常见的逗号分隔：
这个文件可以保存为data.txt或者data.csv，一般主流的数据库都支持把这类文件直接导入到对应的表中。
csv 本身就是逗号分隔符文件，但是由于逗号太常见了很容易和真实数据混淆，往往会用比较复杂的字符作为分隔符，这时候 txt 文件就更灵活一些。
在 TiDB 中我们想导入 csv 文件可以选择的方式有Load Data和Lightning，但是从官方文档得知，这两种方式都没有明确表示支持 txt 文件导入。但是经过实测，实际上都能够支持 txt 格式文件，Load Data参考 csv 导入即可，本文重点介绍Lightning如何导入 txt 数据，毕竟数据量很大的时候还得靠Lightning。
有人可能会质疑，不就是改个文件扩展名就能解决的问题何必搞得这么麻烦，要知道有些时候用户并不接受把 txt 强制改成 csv，担心有损坏数据风险。。
咱也不敢说咱也不敢问，只能默默研究 lightning。
Lightning 导入简单的 txt 文件
虽然官网文档明确表示 TiDB Lightning 支持以下文件类型：
Dumpling 生成的文件
CSV 文件
但并没有说不支持 txt，这就会让人抱有一丝幻想，尝试用默认的方式导入 txt：
如果这样运行 Lightning 你会发现并不会有任何报错信息，甚至日志最后还会提示：
但是表里面始终没有数据进来，仔细分析日志就会发现，txt 会被 Lightning 默认的 filter 给过滤掉：
事实上，Lightning 提供了文件路由的特性，这也是 Lightning 能够导入 Aurora parquet 文件的原因，Aurora 的数据文件并不是我们熟知的库名.表名.csv|sql这种格式，正是通过自定义解析文件名才实现了 Aurora 数据导入。参考文档上的一段配置信息：
文件路由通过mydumper.files配置实现，它用正则定义了库名表名的解析规则。我们参考这个规则，在前面的lightning-task.yaml中增加这样一段配置：
从 type 字段测试得出，Lightning 确实是不支持 txt 文件，但是这里通过正则解析巧妙的绕过了这个问题，把 txt 当做 csv 去处理。当强制给 type 设置为 txt 的时候，你会收到如下报错：
至此，我们实现了一个简单的 txt 文件导入。
Lightning 对复杂分隔符的处理
之所以选择用 txt 文件保存数据，就是因为它支持更多复杂的分隔符。一般来说，为了避免和真实数据冲突，我们会选用组合字符或者不可见字符来作为分隔符，比如^&^、ESC这种。
不可见字符是没办法直接写在配置文件中的，好在 Lightning 支持使用 Unicode 编码格式。 假设现在使用键盘上的ESC作为分隔符，那就可以在配置文件中这样定义：
在toml文件中，Unicode 字符需要使用 \u 来转义，001b 就是ESC键对应的 Unicode 编码，并且这里字段值必须要用双引号包裹起来，单引号不行，需要注意。
Unicode 属于通用的字符编码规范，所有平台、系统、编程语言都对它有很好支持，建议在使用不常见字符时优先考虑使用 Unicode。
同样的，如果分隔符是多个字符，比如：
也能使用 Unicode 编码替换：
Lightning 对自定义文件名解析的处理
回到刚才新加的一段支持 txt 导入的配置：
可以发现这个配置是写死了库名、表名、以及文件名的，单个文件导入这样做没问题，如果有一大批 txt 需要导入，每个文件写一套配置肯定是不行，这时候需要用到它的正则解析特性。这个解析的核心就是，告诉 Lightning 如何提取需要导入的文件以及它对应的库名表名。
假设我现在有一批从其他库导出的 txt 文件，名称如下：
一般来说文件名都不会随便乱起一个，会带上自身的业务属性。比如上面这个例子第一个单词表示业务单元，中间的单词是业务表，最后的 f 表示这是个导出的文件。基于规则固定的情况下，我们就可以使用正则提取需要的信息，得到如下配置参数：
这样一来，只有符合 pattern 定义的文件才被 Lightning 处理，比如刚才的test.t.txt就会被忽略掉。其次 schema 和 table 变得更加灵活，除了直接从正则参数提取，还能加入我们想要的 prefix，比如把文件都导入到以bak_开头的表中：
有了这个特性，就算你的数据文件不是库名.表名.{index}.csv|txt这种格式，也能通过配置参数解决了。
Lightning 对特殊格式的处理
上游的数据总是千奇百怪，往往无法预料会蹦出个什么格式，在数据导入的过程中有两点我觉得需要重点关注一下。
1、如何处理空值（null）
Lightning 定义了如下的空值解析规则（搬运自官网）：
以上配置的含义是如果碰到aa,\N,11这样的数据，那么中间字段在数据库里面会是 NULL。通常情况下我们会碰到这样的数据aa,,11，那么就需要设置null = ''。
如果不希望数据库里面存在 NULL 值，那么把not-null设置为true即可。
2、如何处理转义字符
Lightning 定义了如下的转义规则（搬运自官网）：
假设恰好碰到这样的数据aa,\,11，上面的配置会把第二个分隔符当做真实数据保留，实际只会导入 2 个字段，插入的值分别是aa、，11，使用的时候千万要注意。
如果要把\当做真实数据写入第二个字段，那么把上述配置设置为false即可。
大文件导入优化
Lightning 的最佳工作模式是处理大量的小文件，官网给出的建议值是单个数据文件不超过 256M，经过实测发现，默认情况下 Lightning 对大文件的处理确实不够理想，风险包括：
无法充分利用机器资源
导入速度极慢
程序易中断报错
进程假死无响应
不仅仅是 Lightning ，我觉得整个 TiDB 的使用精髓就是拆分拆分拆分，大而重的事情虽然 TiDB 能做，但不是它擅长的。类似于大事务 SQL 一样，这里我们需要把大文件做拆分。我使用过的有两种方式。
1、Lightning 严格模式
如果要导入的文件能够保证真实数据不包含换行符（\r\n），那么可以开启 Lightning 的严格模式来自动拆分大文件，达到加速目的。
相关参数为（务必仔细阅读参数说明）：
2、手动切分文件
严格模式虽然好用，但是拆分逻辑在 Lightning 内部完成，我们无法知道具体拆分细节，如果出现数据问题就很难排查，手动拆分文件相对来说比较可控，也可以作为备选方案。
手动拆分的核心是使用 Linux 的split命令，这里推荐一个基于split封装的脚本，功能强大，为 Lightning 而生。
https://github.com/jansu-dev/TiChange_for_lightning
感谢作者的分享 @jansu-dev
TiChange 用起来最舒服的就是它能把拆分后的文件命名为 Lightning 需要的格式，这样就不用额外写正则去定义文件路由，使用方法可以参考 Github 文档，非常简单。
宝贵提示：如果不需要替换文件里的分隔符和界定符为 csv 标准格式，可以把源码中这部分的处理逻辑（多个 sed 操作）去掉，能够极大提高拆分速度。
我用一个 20G 的文件得到一组测试数据，供大家参考：
生产环境实践
近期上线的一个项目约有 100 个铺底数据文件，累计大小 12T+，单个文件最大 2.1T，采用手动拆分 + 分批导入的方案，6 台物理机同时干活，充分利用现有的机器资源。
最后累计在 1 天内完成数据导入，这里涉及到生产敏感数据不过多描述。
总结
毫无疑问，在往 TiDB 导入大数据量的时候首选一定是 Lightning ，它不仅支持官网明码标注的文件类型，还支持 txt 这样的彩蛋，好好研究一下 Lightning 是很有必要的。
另外，Lightning 也随着 TiDB 的版本升级在不断强大，建议优先使用高版本的 Lightning ，可以避免一部分已知的 bug，还能体验更好的性能。
虽然全篇都在以 txt 文件作为演示，但 csv 文件也同样适用前面描述的几种处理方式。
最后，希望本文能帮助到正在受大文件导入折磨的小伙伴们~
版权声明: 本文为 InfoQ 作者【TiDB 社区干货传送门】的原创文章。
原文链接:【http://xie.infoq.cn/article/179c47c875980e56f8fa25d0c】。文章转载请联系作者。
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