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在 Celigo RDBMS 导入导出中编写或排查…

适用于编辑 Celigo RDBMS 导出/导入的 `rdbms.query` 或排查 SQL 错误，覆盖 SELECT、INSERT、UPDATE、UPSERT、MERGE、delta、once 和批量操作及多数据库方言。

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适用场景

在 Celigo RDBMS 导入导出中特定

解决思路

识别当前 SQL 所处的上下文：导出 `rdbms.query`、导出 delta 查询 `rdbms.query`、导出 once 标记 `rdbms.once.query`、导入 per_record `rdbms.query[]`、导入 per_page `rdbms.query[]`、导入 bulk_load override `rdbms.bulkLoad.overrideMergeQuery`；按对应 Handlebars 上下文和字段前缀写值。
导出普通查询使用 `record.` 前缀（参数化）或无前缀（独立）；用 `{{{ }}}`，例如 `SELECT * FROM orders WHERE id = {{{record.id}}}`。
导出 delta 查询使用平台注入 token，用 `{{ }}` 或 `{{{ }}}`，例如 `WHERE updated_at > '{{lastExportDateTime}}'`。
导出 once 标记查询在 `rdbms.once.query` 中用 `record.` 和 `{{{ }}}`，例如 `UPDATE orders SET exported = true WHERE id = {{{record.id}}}`。
导入 per_record 查询在 `rdbms.query[]` 中用 `record.` 和 `{{{ }}}`，例如 `INSERT INTO users (name) VALUES ('{{{record.name}}}')`。
导入 per_page 查询在 `rdbms.query[]` 中用 `batch_of_records` 和 `record.`，用 `{{{ }}}`，例如 `{{#each batch_of_records}}...{{{record.field}}}...{{/each}}`。
导入 bulk_load override 查询在 `rdbms.bulkLoad.overrideMergeQuery` 中用 staging 表引用和 `{{ }}`，例如 `MERGE INTO target USING {{import.rdbms.bulkLoad.preMergeTemporaryTable}}`。
始终使用 `record.` 前缀（AFE 2.0），不要用裸 `fieldName` 或 `data.fieldName`。
SQL 中的值优选用三花括号 `{{{ }}}`；双花括号 `{{ }}` 在 RDBMS 上下文中会自动把值包在单引号里，会静默破坏数值并破坏 SQL 语法。
字符串自己加引号：`'{{{record.name}}}'`；三花括号让你完全控制引号。
数字不要加引号：`{{{record.quantity}}}`。
导入 `query` 是字符串数组，不是单字符串：第一个元素可为 `INSERT INTO ...`。
嵌套字段用点号：`{{{record.address.city}}}`。
需要 adaptorType、delta/once 模式、导出级配置时查阅 configuring-exports > RDBMS；需要 queryType 决策树、bulkInsert/bulkLoad 配置时查阅 configuring-imports > RDBMS；需要完整 Handlebars 语法/helper/块表达式时查阅 writing-handlebars；需要数据库连接设置时查阅 configuring-connections > RDBMS。
需要导出/导入 schema 时查阅 references/schemas/rdbms-export.yml 和 references/schemas/rdbms-import.yml。
写 SQL 前先查询线上数据库发现表和列：运行 `celigo metadata types <connectionId>` 列出表，运行 `celigo metadata fields <connectionId> <tableName>` 列出列和类型。
对 Snowflake 使用全限定名 `database.schema.table`。
导出全量抓取：`type` 为 null，查询模板 `SELECT columns FROM table WHERE conditions`。
导出 delta/增量：`type` 为 delta，查询 `SELECT ... WHERE updated_at > '{{lastExportDateTime}}'`。
导出 once：`type` 为 once，`rdbms.query` 为 SELECT 未处理记录，`rdbms.once.query` 为 UPDATE 标记已处理。
导入 INSERT 且查重：`queryType` 用 per_record，在 `rdbms.query` 中写 INSERT ... ON CONFLICT / ON DUPLICATE KEY。
导入 UPDATE：`queryType` 用 per_record，在 `rdbms.query` 中写 UPDATE ... WHERE。
导入 UPSERT / MERGE：`queryType` 用 per_record 或 bulk_load；per_record 在 `rdbms.query` 中写 MERGE；bulk_load 配置 `bulkLoad.primaryKeys`。
导入纯 INSERT 不做查重：`queryType` 用 bulk_insert，配置 `rdbms.bulkInsert.tableName` 和 `batchSize`，无需写 SQL。
批量加载并 upsert：`queryType` 用 bulk_load，配置 `rdbms.bulkLoad.tableName` 和 `primaryKeys`，平台自动生成 MERGE。
自定义批量 merge：`queryType` 用 bulk_load，设置 `bulkLoad.overrideMergeQuery: true` 并写引用 staging 表的自定义 SQL。
按目标数据库方言写 SQL，运行时值用 `{{{record.fieldName}}}`。
测试导出查询：运行 `celigo exports invoke <exportId>`，invoke 返回真实数据。
测试导入：运行 `echo '[{"name":"test","email":"test@example.com"}]' | celigo imports invoke <importId>` 提交测试记录。
导出标准 SELECT 按示例结构写：`SELECT id, name, email, status FROM customers WHERE status = 'ACTIVE' ORDER BY id`。
delta 导出使用 `{{lastExportDateTime}}`（平台注入，不来自 record）；该 token 解析为最近一次成功导出的时间戳。
delta 的时间格式按数据库调整：Snowflake 用 `TO_TIMESTAMP('{{lastExportDateTime}}', 'YYYY-MM-DD HH24:MI:SS')`；MySQL 用 `STR_TO_DATE('{{lastExportDateTime}}', '%Y-%m-%d %H:%i:%s')`；PostgreSQL 用 `'{{lastExportDateTime}}'::timestamp`。
once 导出要让两个查询配合：`rdbms.query` 抓取未处理记录；`rdbms.once.query` 在每条成功导出后标记。
导出 JOIN 要写别名并限定列，例如 `FROM orders o JOIN customers c ON o.customer_id = c.id ... WHERE o.status = 'SHIPPED' AND o.order_date > '{{lastExportDateTime}}'`。
导出聚合用 GROUP BY 和 HAVING，例如 `SELECT customer_id, COUNT(*) AS order_count, SUM(total) AS lifetime_value FROM orders WHERE status IN ('COMPLETED', 'SHIPPED') GROUP BY customer_id HAVING SUM(total) > 1000`。
所有导入查询都用 `{{{record.fieldName}}}` 从传入记录注入值；`query` 字段是字符串数组。
INSERT per_record：设置 `rdbms.queryType` 为 per_record，写 `INSERT INTO customers (name, email, phone) VALUES ('{{{record.name}}}', '{{{record.email}}}', '{{{record.phone}}}')`。
UPDATE per_record：设置 `rdbms.queryType` 为 per_record，写 `UPDATE customers SET name = '{{{record.name}}}', email = '{{{record.email}}}' WHERE id = {{{record.id}}}`。
MySQL UPSERT：用 `ON DUPLICATE KEY UPDATE`，例如 `INSERT INTO customers (id, name, email) VALUES ({{{record.id}}}, '{{{record.name}}}', '{{{record.email}}}') ON DUPLICATE KEY UPDATE name = '{{{record.name}}}', email = '{{{record.email}}}'`。
PostgreSQL UPSERT：用 `ON CONFLICT`，例如 `INSERT INTO customers (id, name, email) VALUES ({{{record.id}}}, '{{{record.name}}}', '{{{record.email}}}') ON CONFLICT (id) DO UPDATE SET name = EXCLUDED.name, email = EXCLUDED.email`。
Snowflake UPSERT：用 `MERGE`，例如 `MERGE INTO customers AS t USING (SELECT {{{record.id}}} AS id, '{{{record.name}}}' AS name, '{{{record.email}}}' AS email) AS s ON t.id = s.id WHEN MATCHED THEN UPDATE SET t.name = s.name, t.email = s.email WHEN NOT MATCHED THEN INSERT (id, name, email) VALUES (s.id, s.name, s.email)`。
SQL Server UPSERT：用 `MERGE`，并在末尾加分号，例如 `MERGE INTO customers AS t USING (SELECT ...) AS s ON t.id = s.id WHEN MATCHED THEN UPDATE SET ... WHEN NOT MATCHED THEN INSERT ...;`。
per_record 需要每条记录执行多条 SQL 时，把多条语句作为 `query` 数组的不同元素，例如先 `INSERT INTO orders ...`，再 `UPDATE customers SET last_order_date = CURRENT_TIMESTAMP WHERE id = {{{record.customerId}}}`。
纯 INSERT 无需 SQL：设置 `queryType` 为 bulk_insert，配置 `bulkInsert.tableName` 和 `bulkInsert.batchSize`；平台生成 SQL。
bulkInsert 列映射来自导入的 `mappings[]`（Mapper 2.0），每个 mapping 的 `generate` 值必须匹配目标表列名。
高吞吐 upsert（Snowflake 或 Azure Synapse）用 `bulkLoad` + `primaryKeys`：设置 `queryType` 为 bulk_load，配置 `bulkLoad.tableName` 和 `bulkLoad.primaryKeys`；平台把数据落到临时表，再用主键自动生成 MERGE。复合键写 `primaryKeys` 为 `order_id,product_id`。
自动生成 MERGE 不够时（条件更新、忽略已存在、多表操作）覆盖它：设置 `bulkLoad.overrideMergeQuery: true`，自定义 SQL 放在 `rdbms.query`，通过 `{{import.rdbms.bulkLoad.preMergeTemporaryTable}}` 引用 staging 表，例如 `MERGE INTO WAREHOUSE.PUBLIC.CUSTOMERS AS t USING {{import.rdbms.bulkLoad.preMergeTemporaryTable}} AS s ON t.id = s.id WHEN MATCHED AND s.updated_at > t.updated_at THEN UPDATE SET t.name = s.name, t.email = s.email, t.updated_at = s.updated_at WHEN NOT MATCHED THEN INSERT (id, name, email, updated_at) VALUES (s.id, s.name, s.email, s.updated_at)`。
per_page 批处理：`queryType` 为 per_page 时整个页面记录在 `batch_of_records`；用 `{{#each batch_of_records}}('{{{record.name}}}', '{{{record.email}}}'){{#unless @last}},{{/unless}}{{/each}}` 迭代生成多值 INSERT。
Snowflake：除非连接设置默认 schema，否则必须用全限定表名 `MY_DATABASE.MY_SCHEMA.MY_TABLE`。
Snowflake：半结构化 VARIANT 列用 `LATERAL FLATTEN(input => MY_TABLE.json_column)` 和 `f.value:name::STRING` 取值。
Snowflake：窗口函数过滤用 `QUALIFY`，例如 `QUALIFY ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY customer_id ORDER BY order_date DESC) = 1`。
Snowflake：时间戳用 `TO_TIMESTAMP('{{lastExportDateTime}}', 'YYYY-MM-DD"T"HH24:MI:SS')`。
Snowflake：未加引号的标识符会转大写；要保留大小写用英文双引号包裹标识符。
PostgreSQL：JSONB 用 `data->>'name'`、`data->'address'->>'city'`、`data @> '{"active": true}'`。
PostgreSQL：大小写不敏感匹配用 `ILIKE`，如 `name ILIKE '%widget%'`。
PostgreSQL：数组操作用 `'admin' = ANY(roles)`。
PostgreSQL：CTE 用 `WITH recent_orders AS (SELECT * FROM orders WHERE order_date > '{{lastExportDateTime}}') SELECT c.name, r.total FROM customers c JOIN recent_orders r ON c.id = r.customer_id`。
MySQL/MariaDB：JSON 列用 `JSON_EXTRACT(data, '$.name')`。
MySQL/MariaDB：字符串聚合用 `GROUP_CONCAT(product_name SEPARATOR ', ')`。
MySQL/MariaDB：空值处理用 `IFNULL(middle_name, '')`。
SQL Server/Azure Synapse：MERGE 必须以分号结尾。
SQL Server/Azure Synapse：限制行数用 `TOP` 而不是 `LIMIT`，如 `SELECT TOP 100 * FROM orders ORDER BY order_date DESC`。
SQL Server/Azure Synapse：字符串聚合用 `STRING_AGG(product_name, ', ')`（SQL Server 2017+）。
SQL Server/Azure Synapse：行值函数用 `CROSS APPLY`，如 `CROSS APPLY (SELECT TOP 1 * FROM orders WHERE customer_id = c.id ORDER BY order_date DESC) o`。
SQL Server/Azure Synapse：保留字或特殊字符标识符用方括号，如 `SELECT [order], [name] FROM [my-table]`。
Oracle：空值处理用 `NVL(middle_name, '')`。
Oracle：12c 前限制行数用 `ROWNUM`，如 `SELECT * FROM (SELECT * FROM orders ORDER BY order_date DESC) WHERE ROWNUM <= 100`。
Oracle：12c+ 限制行数用 `FETCH FIRST 100 ROWS ONLY`。
Oracle：字符串聚合用 `LISTAGG(product_name, ', ') WITHIN GROUP (ORDER BY product_name)`。
Oracle：MERGE 用 `USING (SELECT ... FROM dual) s`，例如 `MERGE INTO customers t USING (SELECT {{{record.id}}} AS id, '{{{record.name}}}' AS name FROM dual) s ON (t.id = s.id) WHEN MATCHED THEN UPDATE SET t.name = s.name WHEN NOT MATCHED THEN INSERT (id, name) VALUES (s.id, s.name)`。
BigQuery：标识符用反引号，如 `SELECT * FROM `project.dataset.table``。
BigQuery：数组列用 `UNNEST(items) AS item`。
BigQuery：STRUCT 用 `address.city, address.state` 访问。
BigQuery：避免除零用 `SAFE_DIVIDE(revenue, orders)`。
BigQuery：时间戳用 `TIMESTAMP('{{lastExportDateTime}}')`。
Redshift：使用 PostgreSQL 风格语法，如 `SELECT * FROM orders WHERE status = 'ACTIVE'`。
Redshift：字符串聚合用 `LISTAGG(product_name, ', ') WITHIN GROUP (ORDER BY product_name)`。
Redshift：`bulk_load` 底层用 Redshift COPY；自定义 merge 逻辑用 `overrideMergeQuery` 和 staging 表引用。
提交前检查导出查询：SELECT 对目标数据库方言语法有效。
提交前检查 delta：在查询中使用 `{{lastExportDateTime}}`，不要把 delta 对象放在 `rdbms` 内。
提交前检查 once 导出：同时有 `rdbms.query` 的 SELECT 和 `rdbms.once.query` 的 UPDATE。
提交前检查表和列存在：用 `celigo metadata types/fields <connectionId>` 验证。
提交前检查 Snowflake 全限定名：除非连接设置默认值，否则用 `database.schema.table`。
提交前检查导入：`query` 是字符串数组，数组元素为 `INSERT INTO ...`，不是单字符串 `INSERT INTO ...`。
提交前检查导入：`queryType` 匹配操作 -- UPDATE/UPSERT 用 per_record，纯 INSERT 用 bulk_insert，高吞吐用 bulk_load。
提交前检查导入：所有 `{{{record.fieldName}}}` 路径匹配传入数据 -- invoke 上游导出验证字段名。
提交前检查导入：字符串加引号，数字不加引号。
提交前检查导入：使用 `record.` 前缀，不是裸 `fieldName` 或 `data.fieldName`。
提交前检查导入：使用三花括号 `{{{ }}}`，双花括号会自动加引号并破坏数值和 SQL 语法。
提交前检查导入：`bulkInsert`/`bulkLoad` 不要和 `query` 字段同时设置；它们互斥（`overrideMergeQuery` 除外）。
跨资源检查：连接 `type` 是 RDBMS 之一：mysql、mariadb、postgresql、mssql、azuresynapse、oracle、snowflake、bigquery、redshift。
跨资源检查：SQL 方言匹配数据库 -- Snowflake、SQL Server、Oracle、PostgreSQL 的 MERGE 语法不同。
避免 gotcha：双花括号在 RDBMS 中自动格式化：`{{record.name}}` 输出带单引号的 `'value'`，`{{{record.name}}}` 输出原始 `value`；用三花括号并自己给字符串加引号。
避免 gotcha：导入 `query` 必须是数组；`query` 为单字符串会失败或抛 Cast error；始终写字符串数组。
避免 gotcha：`queryType` 值必须具体：per_record、bulk_insert、per_page、bulk_load；不要用 INSERT 或 UPDATE 作为独立值。
避免 gotcha：Snowflake 在 PUT 时拒绝旧 `queryType` 值；`insert`/`update` 可能在 POST 能用但 PUT 失败；一开始就用 `per_record` 或 `bulk_insert`。
避免 gotcha：缺少 `record.` 前缀会产生空值；`{{{name}}}` 解析不到东西；始终用 `{{{record.name}}}`。
避免 gotcha：Snowflake 要求全限定表名 `database.schema.table`；未限定会静默失败或打到错误表。
避免 gotcha：`per_page` 的 Handlebars 上下文是 `batch_of_records`，不是单条记录；用 `{{#each batch_of_records}}...{{{record.fieldName}}}...{{/each}}`。
避免 gotcha：`bulkLoad.overrideMergeQuery` 引用 staging 表，用 `{{import.rdbms.bulkLoad.preMergeTemporaryTable}}`，不是目标表名。
避免 gotcha：SQL Server MERGE 末尾必须加分号；缺少 `;` 会语法错误。
避免 gotcha：`once.query` 按记录运行，不是按批；其中的 `{{record.id}}` 指当前导出记录；不要写批量 UPDATE。
避免 gotcha：不要把 delta 配置放进 `rdbms`；没有 `rdbms.delta` 属性；delta 通过在 SQL 文本中嵌入 `{{lastExportDateTime}}` 实现。
避免 gotcha：NULL 处理因方言而异：Oracle 用 `NVL`，MySQL 用 `IFNULL`，标准/Snowflake/PostgreSQL/SQL Server 用 `COALESCE`；不要假设一个到处可用。
常见错误修复：`Cast error` 或 `Invalid query format` -> `query` 是字符串不是数组 -> 改成字符串数组，元素为 `SQL here`。
常见错误修复：SQL 中空值/期望数据处为 `NULL` -> Handlebars 缺少 `record.` 前缀 -> 用 `{{{record.fieldName}}}`。
常见错误修复：数值字段变成 `'42'` 而不是 `42` -> 双花括号自动加引号 -> 改用三花括号 `{{{ }}}`。
常见错误修复：Snowflake `Compilation error: Object does not exist` -> 未限定表名 -> 用 `database.schema.table`。
常见错误修复：PUT 时 `Invalid value for queryType` -> 旧 `insert`/`update` queryType -> 用 `per_record` 或 `bulk_insert`。
常见错误修复：SQL Server `Merge statement must be terminated by ;` -> MERGE 末尾缺分号 -> 在最后子句后加 `;`。
常见错误修复：`Ambiguous column reference` -> JOIN 没有表别名 -> 用表别名限定列。
常见错误修复：`Syntax error near ON DUPLICATE KEY` -> 在 PostgreSQL/Snowflake 用了 MySQL 语法 -> 用正确方言：PostgreSQL 用 `ON CONFLICT`，Snowflake 用 `MERGE`。
常见错误修复：`Column count doesn't match value count` -> INSERT 列和 VALUES 数量不匹配 -> 核对列列表和 `{{{record.x}}}` 值数量。
常见错误修复：`Permission denied for table` -> 连接用户缺少 INSERT/UPDATE 授权 -> 检查连接用户的数据库权限。

适用边界 · 注意事项

不适用于非 Celigo RDBMS 导入导出场景，或没有 Celigo 平台/CLI 的环境。
不适用于需要选择 adaptorType、配置连接或决定 queryType 本身的场景；这些应查阅 configuring-exports、configuring-imports、configuring-connections 等相关技能。
不适用于非关系型数据库或非 SQL 数据源。