Regexp | ClickHouse Docs

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✔	✗

描述

Regex 格式会根据给定的正则表达式解析导入数据的每一行。

用法

format_regexp 设置中的正则表达式会应用到导入数据的每一行。正则表达式中的子模式数量必须与导入数据集中的列数相等。

导入数据中的各行必须以换行符 '\n' 或 DOS 风格的换行符 "\r\n" 分隔。

每个匹配到的子模式内容都会根据 format_regexp_escaping_rule 设置，按对应数据类型的解析方法进行解析。

如果正则表达式与某一行不匹配，且 format_regexp_skip_unmatched 设置为 1，则会静默跳过该行。否则将抛出异常。

示例用法

假设有文件 data.tsv：

data.tsvtext

id: 1 array: [1,2,3] string: str1 date: 2020-01-01
id: 2 array: [1,2,3] string: str2 date: 2020-01-02
id: 3 array: [1,2,3] string: str3 date: 2020-01-03

以及表 imp_regex_table：

Querysql

CREATE TABLE imp_regex_table (id UInt32, array Array(UInt32), string String, date Date) ENGINE = Memory;

我们将使用以下查询，把前述文件中的数据插入到上述表中：

Querybash

$ cat data.tsv | clickhouse-client  --query "INSERT INTO imp_regex_table SETTINGS format_regexp='id: (.+?) array: (.+?) string: (.+?) date: (.+?)', format_regexp_escaping_rule='Escaped', format_regexp_skip_unmatched=0 FORMAT Regexp;"

现在我们可以从表中 SELECT 数据，看看 Regex 格式如何解析文件中的数据：

Querysql

SELECT * FROM imp_regex_table;

Responsetext

┌─id─┬─array───┬─string─┬───────date─┐
│  1 │ [1,2,3] │ str1   │ 2020-01-01 │
│  2 │ [1,2,3] │ str2   │ 2020-01-02 │
│  3 │ [1,2,3] │ str3   │ 2020-01-03 │
└────┴─────────┴────────┴────────────┘

格式设置

使用 Regexp 格式时，可以使用以下设置：

format_regexp — String。包含采用 re2 语法的正则表达式。
format_regexp_escaping_rule — String。支持以下转义规则：
- CSV (类似于 CSV
- JSON (类似于 JSONEachRow
- Escaped (类似于 TSV
- Quoted (类似于 Values
- Raw (将子模式作为整体提取，不使用转义规则，类似于 TSVRaw
format_regexp_skip_unmatched — UInt8。定义当 format_regexp 表达式与导入数据不匹配时，是否抛出异常。可设置为 0 或 1。