1.概述
数据加载速度是评判数据库性能的重要指标，能否提高数据加载速度，对文件数据进行并行解析，直接影响数据库运维管理效率。基于此，AntDB分布式数据库提供了两种数据加载方式：
一是类似于PostgreSQL的Copy命令，二是通过AntDB提供的并行加载工具。Copy命令是大家都比较熟悉的，但Copy命令导入数据需要通过CN节点，制约了数据的导入性能，无法实现并行、高效的加载。而AntDB并行加载工具可以绕过CN节点，直连数据节点，大大提高了加载的速率。
2.实现原理
2.1并行加载工具整体流程
并行加载工具有两种线程，一种是文本处理线程，另外一种是数据处理线程。文本处理线程只有1个，用来读取文件，并按行进行拆分，拆分后将行数据发送到数据处理线程。数据处理线程是多个，并行分析行数据，并加载到相应数据节点。
图1 并行加载工具架构
2.2文本处理
并行加载工具支持Text和Csv两种格式的文件，下面简要说明下。Text和Csv文件都是以纯文本形式存储表格数据的，文件的每一行都是一个数据记录。每个记录由一个或多个字段组成，用分隔符分隔。文本处理线程的任务就是从文件中提取一行完整的记录，然后发送给数据处理线程。
文件中每一行数据以字符’\n’或者’\r\n’结尾。当是Csv文件是，由于Csv文件支持引用字符，当‘\n’、’\r\n’出现在引用字符中间时，作为普通字符处理，不能作为行结尾。Csv的引用字符为单字节字符，用户可以根据需要自己指定，未指定的话默认是双引号。
2.3行数据处理
数据处理线程用来分析文本处理线程发来的行数据，行数据由一个或多个字段组成，用分隔符分隔，分隔符可以指定。
数据处理线程从CN获取数据库及表相关信息，包括数据库编码方式，表分片方式，表的分片键等。
AntDB数据库中的表支持以下4中分布方式：
- 复制表
- Hash分片表
- 取模分片表
- 随机分片表
并行加载工具会根据表的分布方式生成相应的导入策略。以下以不同的表分布方式说明并行加载工具的导入策略。
- 复制表在每个DN数据节点都保留完整的数据，复制表的数据导入时，需要将行数据插入到所有DN节点。
图2 复制表数据加载流程
- Hash分片表将表数据分散到各DN节点，通过对分片键进行Hash，确定行数据属于哪个DN节点。并行加载工具的行处理线程，通过CN节点获取Hash分片表的分片健，对其进行Hash，然后将该行数据插入对应的DN节点，并行加载工具中的Hash分片的算法需要和CN节点的Hash算法一致。
图3 hash分配表数据加载流程
- 取模分片表也是将表数据分散到各DN节点，通过对分片键进行取模确定行数据所属DN节点，并行加载工具导入的处理策略与Hash分片表相同，只是将Hash计算换成了取模的方式。
- 随机分片表没有分片键，而是将数据根据随机分配到各DN节点。并行加载工具在每行数据导入前执行各随机函数，根据函数的返回值确定应该导入哪个节点。
图4 随机分片表数据加载流程
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