feat: insert error improve

docs/zh/openmldb_sql/ddl/DESC_STATEMENT.md

@@ -37,7 +37,7 @@ USE db1;
 -- SUCCEED: Database changed
 ```
 
-创建两张表:
+创建一张自定义索引的表:
 
 ```sql
 CREATE TABLE t1 (col0 STRING, col1 int, std_time TIMESTAMP, INDEX(KEY=col1, TS=std_time, TTL_TYPE=absolute, TTL=30d));
@@ -64,6 +64,37 @@ desc t1;
 
 ```
 
+有离线数据的表:
+
+```sql
+ --- ------- ----------- ------ ---------
+  #   Field   Type        Null   Default
+ --- ------- ----------- ------ ---------
+  1   c1      Varchar     YES
+  2   c2      Int         YES
+  3   c3      BigInt      YES
+  4   c4      Float       YES
+  5   c5      Double      YES
+  6   c6      Timestamp   YES
+  7   c7      Date        YES
+ --- ------- ----------- ------ ---------
+ --- -------------------- ------ ---- ------ ---------------
+  #   name                 keys   ts   ttl    ttl_type
+ --- -------------------- ------ ---- ------ ---------------
+  1   INDEX_0_1705743486   c1     -    0min   kAbsoluteTime
+ --- -------------------- ------ ---- ------ ---------------
+ ---------------------------------------------------------- ------------------------------------------ --------- ---------
+  Data path                                                  Symbolic paths                             Format    Options
+ ---------------------------------------------------------- ------------------------------------------ --------- ---------
+  file:///tmp/openmldb_offline_storage/demo_db/demo_table1   file:///work/taxi-trip/data/data.parquet   parquet
+ ---------------------------------------------------------- ------------------------------------------ --------- ---------
+
+ --------------- --------------
+  compress_type   storage_mode
+ --------------- --------------
+  NoCompress      Memory
+ --------------- --------------
+```
 
 
 ## 相关语句

docs/zh/openmldb_sql/dml/LOAD_DATA_STATEMENT.md

@@ -1,10 +1,10 @@
 # LOAD DATA INFILE
-`LOAD DATA INFILE`语句能高效地将文件中的数据读取到数据库中的表中。`LOAD DATA INFILE` 与 `SELECT INTO OUTFILE`互补。要将数据从 table导出到文件，请使用[SELECT INTO OUTFILE](../dql/SELECT_INTO_STATEMENT.md)。要将文件数据导入到 table 中，请使用`LOAD DATA INFILE`。
+`LOAD DATA INFILE`语句能高效地将文件中的数据读取到数据库中的表中。`LOAD DATA INFILE` 与 `SELECT INTO OUTFILE`互补。要将数据从 table导出到文件，请使用[SELECT INTO OUTFILE](../dql/SELECT_INTO_STATEMENT.md)。要将文件数据导入到 table 中，请使用`LOAD DATA INFILE`。注意，导入的文件schema顺序应与表的schema顺序一致。
 
 ```{note}
 无论何种load_mode，INFILE 的 filePath既可以是单个文件名，也可以是目录，也可以使用`*`通配符。
 - load_mode=cluster的具体格式等价于`DataFrameReader.read.load(String)`，可以使用spark shell来read你想要的文件路径，确认能否读入成功。如果目录中存在多格式的文件，只会选择 LoadDataInfileOptionsList 中指定的FORMAT格式文件。
-- load_mode=local则使用glob选择出符合的所有文件，不会检查单个文件的格式，所以，请保证满足条件的是csv格式，建议使用`*.csv`限制文件格式。
+- load_mode=local则使用glob选择出符合的所有文件，不会检查单个文件的格式，所以，请保证满足条件的文件都是csv格式，建议使用`*.csv`限制文件格式。
 ```
 
 ## Syntax
@@ -55,7 +55,7 @@ FilePathPattern
 | quote       | String  | "                 | 输入数据的包围字符串。字符串长度<=1。<br />load_mode=`cluster`默认为双引号`"`。配置包围字符后，被包围字符包围的内容将作为一个整体解析。例如，当配置包围字符串为"#"时， `1, 1.0, #This is a string field, even there is a comma#, normal_string`将为解析为三个filed，第一个是整数1，第二个是浮点1.0，第三个是一个字符串，第四个虽然没有quote，但也是一个字符串。<br /> **local_mode=`local`默认为`\0`，也可使用空字符串赋值，不处理包围字符。** |
 | mode        | String  | "error_if_exists" | 导入模式:<br />`error_if_exists`: 仅离线模式可用，若离线表已有数据则报错。<br />`overwrite`: 仅离线模式可用，数据将覆盖离线表数据。<br />`append`：离线在线均可用，若文件已存在，数据将追加到原文件后面。<br /> **local_mode=`local`默认为`append`**                                                                                                                              |
 | deep_copy   | Boolean | true              | `deep_copy=false`仅支持离线load, 可以指定`INFILE` Path为该表的离线存储地址，从而不需要硬拷贝。                                                                                                                                                                                                                                                                                                                           |
-| load_mode   | String  | cluster           | `load_mode='local'`仅支持从csv本地文件导入在线存储, 它通过本地客户端同步插入数据；<br /> `load_mode='cluster'`仅支持集群版, 通过spark插入数据，支持同步或异步模式                                                                                                                                                                                                                                                        |
+| load_mode   | String  | cluster           | `load_mode='local'`仅支持从csv本地文件导入在线存储, 它通过本地客户端同步插入数据；<br /> `load_mode='cluster'`仅支持集群版, 通过spark插入数据，支持同步或异步模式 <br />local模式的使用限制见[local导入模式说明](#local导入模式说明)                                                                                                                                                                                                                                                       |
 | thread      | Integer | 1                 | 仅在本地文件导入时生效，即`load_mode='local'`或者单机版，表示本地插入数据的线程数。 最大值为`50`。                                                                                                                                                                                                                                                                                                                       |
 | writer_type | String  | single            | 集群版在线导入中插入数据的writer类型。可选值为`single`和`batch`，默认为`single`。`single`表示数据即读即写，节省内存。`batch`则是将整个rdd分区读完，确认数据类型有效性后，再写入集群，需要更多内存。在部分情况下，`batch`模式有利于筛选未写入的数据，方便重试这部分数据。                                                                                                                                                       |
 | put_if_absent | Boolean | false             | 在源数据无重复行也不与表中已有数据重复时，可以使用此选项避免插入重复数据，特别是job失败后可以重试。等价于使用`INSERT OR IGNORE`。更多详情见下文。 |
@@ -121,7 +121,36 @@ LOAD DATA INFILE 'hive://db1.t1' INTO TABLE t1;
 
 ## 离线导入规则
 
-表的离线信息可通过`desc <table>`查看。我们将数据地址分为两类，离线地址是OpenMLDB的内部存储路径，硬拷贝将写入此地址，仅一个；软链接地址是软链接导入的地址列表。
+表的离线信息可通过`desc <table>`查看。我们将数据地址分为两类，Data path与Symbolic path，离线地址Data path是OpenMLDB的内部存储路径，硬拷贝将写入此地址，仅一个；软链接地址Symbolic path，则是软链接导入的地址列表，可以是多个。
+```
+ --- ------- ----------- ------ ---------
+  #   Field   Type        Null   Default
+ --- ------- ----------- ------ ---------
+  1   c1      Varchar     YES
+  2   c2      Int         YES
+  3   c3      BigInt      YES
+  4   c4      Float       YES
+  5   c5      Double      YES
+  6   c6      Timestamp   YES
+  7   c7      Date        YES
+ --- ------- ----------- ------ ---------
+ --- -------------------- ------ ---- ------ ---------------
+  #   name                 keys   ts   ttl    ttl_type
+ --- -------------------- ------ ---- ------ ---------------
+  1   INDEX_0_1705743486   c1     -    0min   kAbsoluteTime
+ --- -------------------- ------ ---- ------ ---------------
+ ---------------------------------------------------------- ------------------------------------------ --------- ---------
+  Data path                                                  Symbolic paths                             Format    Options
+ ---------------------------------------------------------- ------------------------------------------ --------- ---------
+  file:///tmp/openmldb_offline_storage/demo_db/demo_table1   file:///work/taxi-trip/data/data.parquet   parquet
+ ---------------------------------------------------------- ------------------------------------------ --------- ---------
+
+ --------------- --------------
+  compress_type   storage_mode
+ --------------- --------------
+  NoCompress      Memory
+ --------------- --------------
+```
 根据模式的不同，对离线信息的修改也不同。
 - overwrite模式，将会覆盖原有的所有字段，包括离线地址、软链接地址、格式、读取选项，仅保留当前overwrite进入的信息。
  - overwrite 硬拷贝，离线地址如果存在数据将被覆盖，软链接全部清空，格式更改为内部默认格式parquet，读取选项全部清空。
@@ -144,28 +173,46 @@ curl http://<ns_endpoint>/NameServer/UpdateOfflineTableInfo -d '{"db":"<db_name>
 ## CSV源数据格式说明
 
 导入支持csv和parquet两种数据格式，csv的格式需要特别注意，下面举例说明。
-
-```
-c1, c2
-,
-"",""
-ab,cd
-"ef","gh"
-null,null
-```
-这个csv源数据中，第一行两个空值（blank value）。
-- cluster模式空值会被当作`null`（无论null_value是什么）。
-- local模式空值会被当作空字符串，具体见[issue3015](https://github.com/4paradigm/OpenMLDB/issues/3015)。
-
-第二行两列都是两个双引号。
-- cluster模式默认quote为`"`，所以这一行是两个空字符串。
-- local模式默认quote为`\0`，所以这一行两列都是两个双引号。local模式quote可以配置为`"`，但escape规则是`""`为单个`"`，和Spark不一致，具体见[issue3015](https://github.com/4paradigm/OpenMLDB/issues/3015)。
+1. csv的列分隔符默认为`,`，不允许出现空格，否则，"a, b"将被解析为两列，第一列为`a`，第二列为` b`（有一个空格）。
+	1. local模式会trim掉列分隔符两边的空格，所以`a, b`会被解析为两列，第一列为`a`，第二列为`b`。但从规范上来说，csv的列分隔符左右不应该有空格，请不要依赖这个特性。
+2. cluster和local模式对于空值的处理不同，具体为：
+	```
+	c1, c2
+	,
+	"",""
+	ab,cd
+	"ef","gh"
+	null,null
+	```
+	这个csv源数据中，第一行两个空值（blank value）。
+	- cluster模式空值会被当作`null`（无论null_value是什么）。
+	- local模式空值会被当作空字符串，具体见[issue3015](https://github.com/4paradigm/OpenMLDB/issues/3015)。
+
+	第二行两列都是两个双引号。
+	- cluster模式默认quote为`"`，所以这一行是两个空字符串。
+	- local模式默认quote为`\0`，所以这一行两列都是两个双引号。local模式quote可以配置为`"`，但escape规则是`""`为单个`"`，和Spark不一致，具体见[issue3015](https://github.com/4paradigm/OpenMLDB/issues/3015)。
+
+3. cluster的csv格式支持两种格式的timestamp，但同一次load只会选择一种格式，不会混合使用。如果csv中存在两种格式的timestamp，会导致解析失败。选择哪种格式由第一行数据决定，如果第一行数据是`2020-01-01 00:00:00`，则后续所有timestamp都会按照`yyyy-MM-dd HH:mm:ss`格式解析；如果第一行数据是整型`1577808000000`，则后续所有timestamp都会按照整型格式解析。
+	1. timestamp可以为字符串格式，比如`"2020-01-01 00:00:00"`。
+	2. date可以是年月日（`yyyy-MM-dd`）或者年月日时分秒（`yyyy-MM-dd HH:mm:ss`）。
+4. local的csv格式只支持整型timestamp，date类型为年月日，例如`2022-2-2`。
+	1. timestamp和date均不可以为字符串格式，比如`"2020-01-01"`将解析失败。
+	2. date不可以是年月日时分秒，例如`2022-2-2 00:00:00`将解析失败。
+5. local的字符串不支持quote转义，所以如果你的字符串中存在quote字符，请使用cluster模式。
+6. cluster如果读取csv时解析失败，将会把失败的列值设为NULL，继续导入流程，但local模式会直接报错，不会继续导入。
 
 ## PutIfAbsent说明
 
-PutIfAbsent是一个特殊的选项，它可以避免插入重复数据，仅需一个配置，操作简单，特别适合load datajob失败后重试，等价于使用`INSERT OR IGNORE`。如果你想要导入的数据中存在重复，那么通过PutIfAbsent导入，会导致部分数据丢失。如果你需要保留重复数据，不应使用此选项，建议通过其他方式去重后再导入。
+PutIfAbsent是一个特殊的选项，它可以避免插入重复数据，仅需一个配置，操作简单，特别适合load datajob失败后重试，等价于使用`INSERT OR IGNORE`。如果你想要导入的数据中存在重复，那么通过PutIfAbsent导入，会导致部分数据丢失。如果你需要保留重复数据，不应使用此选项，建议通过其他方式去重后再导入。local模式暂不支持此选项。
 
 PutIfAbsent需要去重这一额外开销，所以，它的性能与去重的复杂度有关：
 
 - 表中只存在ts索引，且同一key+ts的数据量少于10k时（为了精确去重，在同一个key+ts下会逐行对比整行数据），PutIfAbsent的性能表现不会很差，通常导入时间在普通导入时间的2倍以内。
 - 表中如果存在time索引（ts列为空），或者ts索引同一key+ts的数据量大于100k时，PutIfAbsent的性能会很差，导入时间可能超过普通导入时间的10倍，无法正常使用。这样的数据条件下，更建议进行去重后再导入。
+
+## local导入模式说明
+
+load_mode可使用local模式，但与cluster模式有一些不同，如果你部署了TaskManager，我们建议使用cluster模式。不同之处如下：
+
+- local模式仅支持在线，不支持离线。也只支持csv格式，不支持parquet格式。
+- csv的读取支持有限，（SplitLineWithDelimiterForStrings）

docs/zh/quickstart/sdk/rest_api.md

@@ -34,7 +34,7 @@
 ```
 
 - 目前仅支持插入一条数据。
-- 数据需严格按照 schema 排列。
+- 数据需严格按照表 schema 排列。
 
 请求数据样例：
 
@@ -152,13 +152,13 @@ curl http://127.0.0.1:8080/dbs/demo_db/deployments/demo_data_service -X POST -d'
 
 请求参数：
 
-| **参数** | **类型** | **必需** | **说明**                                                     |
-| -------- | -------- | -------- | ------------------------------------------------------------ |
-| mode     | String        | 是       | 可配 `offsync` , `offasync`, `online`                        |
-| sql      | String      | 是       |                                                              |
-| input    | Object      | 否       |                                                              |
-| schema   | Array         | 否       | 可支持数据类型（大小写不敏感）：`Bool`, `Int16`, `Int32`, `Int64`, `Float`, `Double`, `String`, `Date` and `Timestamp`. |
-| data     | Array      | 否       |                                                              |
+| **参数** | **类型** | **必需** | **说明**                                                                                                                |
+| -------- | -------- | -------- | ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
+| mode     | String   | 是       | 可配 `offsync` , `offasync`, `online`                                                                                   |
+| sql      | String   | 是       |                                                                                                                         |
+| input    | Object   | 否       |                                                                                                                         |
+| schema   | Array    | 否       | 可支持数据类型（大小写不敏感）：`Bool`, `Int16`, `Int32`, `Int64`, `Float`, `Double`, `String`, `Date` and `Timestamp`. |
+| data     | Array    | 否       | schema和data字段必须同时存在                                                                                            |
 
 **请求数据样例**
 

java/hybridse-sdk/src/main/java/com/_4paradigm/hybridse/sdk/RequestEngine.java

@@ -32,7 +32,7 @@
  */
 public class RequestEngine implements AutoCloseable {
 
-    private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(SqlEngine.class);
+    private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(RequestEngine.class);
 
     private SimpleCatalog catalog;
     private EngineOptions options;

java/openmldb-common/src/main/java/com/_4paradigm/openmldb/common/codec/ClassicRowBuilder.java

@@ -17,8 +17,6 @@
 
 import com._4paradigm.openmldb.proto.Type.DataType;
 import com._4paradigm.openmldb.proto.Common.ColumnDesc;
-import org.joda.time.DateTime;
-
 import java.nio.ByteBuffer;
 import java.nio.ByteOrder;
 import java.sql.Date;

java/openmldb-spark-connector/src/main/java/com/_4paradigm/openmldb/spark/write/OpenmldbDataSingleWriter.java

@@ -69,14 +69,16 @@ public void write(InternalRow record) throws IOException {
             ResultSetMetaData metaData = preparedStatement.getMetaData();
             Preconditions.checkState(record.numFields() == metaData.getColumnCount());
             OpenmldbDataWriter.addRow(record, preparedStatement);
-            // check return for put result
+
             // you can cache failed rows and throw exception when commit/close,
             // but it still may interrupt other writers(pending or slow writers)
+
+            // check return for put result
             if(!preparedStatement.execute()) {
                 throw new IOException("execute failed");
             }
         } catch (Exception e) {
-            throw new IOException("write row to openmldb failed on " + record, e);
+            throw new IOException("write row to openmldb failed on " + OpenmldbDataWriter.readable(record, preparedStatement), e);
         }
     }
 

java/openmldb-spark-connector/src/main/java/com/_4paradigm/openmldb/spark/write/OpenmldbDataWriter.java

@@ -23,6 +23,7 @@
 import com._4paradigm.openmldb.sdk.SdkOption;
 import com._4paradigm.openmldb.sdk.SqlException;
 import com._4paradigm.openmldb.sdk.impl.SqlClusterExecutor;
+import com._4paradigm.openmldb.spark.OpenmldbTable;
 import com.google.common.base.Preconditions;
 import org.apache.spark.sql.catalyst.InternalRow;
 import org.apache.spark.sql.connector.write.DataWriter;
@@ -75,7 +76,7 @@ public void write(InternalRow record) throws IOException {
             addRow(record, preparedStatement);
             preparedStatement.addBatch();
         } catch (Exception e) {
-            throw new IOException("convert to openmldb row failed on " + record, e);
+            throw new IOException("convert to openmldb row failed on " + readable(record, preparedStatement), e);
         }
     }
 
@@ -126,6 +127,19 @@ static void addRow(InternalRow record, PreparedStatement preparedStatement) thro
         }
     }
 
+    static String readable(InternalRow record, PreparedStatement preparedStatement) {
+        try {
+            ResultSetMetaData metaData = preparedStatement.getMetaData();
+            StringBuilder sb = new StringBuilder();
+            for (int i = 0; i < record.numFields(); i++) {
+                sb.append(record.get(i, OpenmldbTable.sdkTypeToSparkType(metaData.getColumnType(i + 1)))).append(",");
+            }
+            return sb.toString();
+        } catch (SQLException e) {
+            return "readable error: " + e.getMessage();
+        }
+    }
+
     @Override
     public WriterCommitMessage commit() throws IOException {
         try {