Insert has filtered data in strict mode, txn_id = 90966492 tracking_url = http://10.252.74.138:8040/api/_load_error_log?file=error_log_ac1be77a614611f0_845cfa163e1b6477 这个报错什么意思

<think>这个错误信息通常出现在使用Apache Doris（原名Palo）数据库时，具体是在执行INSERT操作时触发了严格模式（strict mode）下的数据过滤。 ### 错误解析： 1. **错误类型**：`Insert has filtered data in strict mode` - **含义**：在严格模式下执行INSERT时，部分数据因不符合要求被过滤掉。 - **触发条件**：当`enable_insert_strict`设置为`true`时（默认严格模式），如果插入的数据中有任何一行不符合目标表的结构要求（如数据类型不匹配、违反约束等），整个插入操作会被中止。 2. **关键信息**： - `txn_id = 90966492`：事务ID，用于追踪具体事务。 - `tracking_url = http://10.252.74.138:8040/api/_load_error_log?file=error_log_ac1be77a614611f0_845cfa163e1b6477`：错误日志的查看链接，包含被过滤数据的详细信息。 ### 常见原因： ```mermaid graph LR A[数据插入失败] --> B{严格模式开启} B -->|是| C[单行数据错误] C --> D[数据类型不匹配] C --> E[违反非空约束] C --> F[违反唯一约束] C --> G[分区键不匹配] ``` ### 解决方案： 1. **查看错误日志**： 访问`tracking_url`提供的链接，查看具体错误原因。典型日志格式： ```json { "file": "input.csv", "error": "column 'price' type mismatch, expected FLOAT but got 'abc'", "line": 123 } ``` 2. **临时处理**（不推荐）： 关闭严格模式（测试环境）： ```sql SET enable_insert_strict = false; ``` **注意**：关闭后，仅错误行会被过滤，其他数据仍可插入，但可能导致数据不一致。 3. **根本性修复**： - **修正数据**：根据日志修正CSV/Parquet等数据源中的错误记录 - **修改表结构**：如数据类型不匹配，调整表结构或转换函数 - **预处理**：使用`INSERT INTO SELECT`先清洗再插入 ```sql -- 示例：转换字符串为时间戳 INSERT INTO target_table SELECT col1, STR_TO_DATE(col2, '%Y-%m-%d') AS col2 -- 转换时间格式 FROM source_data WHERE col2 REGEXP '^\\d{4}-\\d{2}-\\d{2}$' -- 过滤有效格式 ``` ### 严格模式原理： | 模式 | 开启(`true`) | 关闭(`false`) | |-------------|------------------------|------------------------| | **行为** | 单行错误即中止整个插入 | 仅跳过错误行继续插入 | | **适用场景**| 生产环境（保证数据质量） | 测试环境（容忍部分错误） | ### 预防措施： 1. **数据验证前置**： ```python # Python示例：插入前验证数据 def validate_row(row): if not isinstance(row['price'], float): raise ValueError(f"Invalid price: {row['price']}") ``` 2. **使用中间表**： ```sql CREATE TABLE temp_table LIKE target_table; -- 创建临时表 LOAD DATA INTO temp_table ...; -- 加载到临时表 DELETE FROM temp_table WHERE price IS NULL; -- 清洗数据 INSERT INTO target_table SELECT * FROM temp_table; -- 正式插入 ``` §§相关问题§§ 1. 如何永久修改Apache Doris的严格模式默认设置？ 2. 当遇到分区键不匹配错误时应如何调整数据？ 3. 有没有工具可以批量修复CSV文件中的数据类型错误？ 4. 在严格模式下如何捕获并记录被过滤的数据行？ 5. 如何配置Doris在数据插入失败时自动发送告警通知？</think>### Apache Doris "Insert has filtered data in strict mode" 错误解析 #### 错误含义： 这个错误表示在 Apache Doris 数据库的 **严格模式（strict mode）** 下执行 `INSERT` 操作时，系统检测到部分数据不符合要求而被过滤掉。关键点解析： 1. **严格模式（strict mode）**： - Doris 默认启用严格模式 - 要求所有插入数据必须完全符合表约束（数据类型、非空约束等） - 任何不符合的数据行会被直接过滤（丢弃），不会插入 2. **错误提示解读**： - `txn_id = 90966492`：失败的事务ID，用于追踪具体操作 - `tracking_url = ...`：错误日志的访问链接，包含被过滤数据的详细信息 #### 常见原因： ```mermaid graph TD A[插入失败原因] --> B[数据类型不匹配] A --> C[违反非空约束] A --> D[分区键不匹配] A --> E[数据格式错误] A --> F[唯一键冲突] ``` #### 解决方案： 1. **查看详细错误日志**： 访问提供的 tracking_url（如 `http://10.252.74.138:8040/api/_load_error_log?file=error_log_ac1be77a614611f0_845cfa163e1b6477`），日志会明确显示： - 被过滤的数据行 - 具体字段的错误原因 - 预期数据类型与实际值的差异 2. **临时关闭严格模式（测试环境）**： ```sql -- 当前会话关闭严格模式 SET enable_insert_strict = false; -- 重新执行INSERT操作 INSERT INTO your_table ...; ``` **注意**：生产环境不建议关闭严格模式，会降低数据质量 3. **根本性修复步骤**： ```sql -- 1. 创建临时表接收原始数据 CREATE TABLE temp_table LIKE target_table; -- 2. 关闭严格模式导入数据 SET enable_insert_strict = false; INSERT INTO temp_table ...; -- 3. 检查并修复问题数据 SELECT * FROM temp_table WHERE <根据错误日志定位问题字段>; -- 4. 数据清洗后正式导入 INSERT INTO target_table SELECT CAST(problem_column AS correct_type), -- 类型转换 COALESCE(null_column, 'default_value'), -- 处理空值 ... FROM temp_table; ``` 4. **预防措施**： - 插入前数据验证： ```python # Python示例：插入前数据类型检查 for row in data: if not isinstance(row['price'], float): print(f"Invalid price at row {index}: {row['price']}") ``` - 使用Doris的`STREAM LOAD`预处理： ```bash curl --location-trusted -u user:passwd \ -H "columns: col1, col2, tmp_col3=to_date(col3)" \ -T data.csv http://host:8030/api/db/table/_stream_load ``` #### 严格模式 vs 非严格模式： | 特性 | 严格模式 (`enable_insert_strict=true`) | 非严格模式 (`enable_insert_strict=false`) | |------|----------------------------------------|-------------------------------------------| | 数据过滤 | 单行错误导致整个批次失败 | 仅跳过错误行，其他数据正常插入 | | 数据质量 | 高（保证所有数据合规） | 低（可能包含错误数据） | | 适用场景 | 生产环境、财务数据 | 测试环境、日志数据 |