Agregar valores no momento da gravação

Se quiser agregar seus dados no Bigtable no momento da gravação, você poderá usar agregações. Dados agregados são células da tabela do Bigtable que agregam valores de células à medida que os dados são gravados. Quando você adiciona um novo valor, uma função de agregação o mescla com o valor agregado que já está na célula. Outros bancos de dados referem-se a funcionalidade semelhante como contadores ou contadores distribuídos.

O tipo de agregação que o Bigtable oferece é sum. Quando você adiciona um valor a uma célula de agregação de soma, o valor da célula é substituído pela soma do valor recém-adicionado e do valor da célula atual.

Durante a visualização, é possível trabalhar com agregados usando a CLI cbt e as bibliotecas de cliente do Bigtable para C++, Go e Java.

Este documento fornece uma visão geral dos dados agregados, mostra como criar um grupo de colunas agregadas e traz exemplos de como adicionar um valor a uma célula de agregação. Antes de ler este documento, familiarize-se com a visão geral do Bigtable e as gravações.

Quando usar agregações

Os agregados do Bigtable são úteis para situações em que você se importa com os dados de uma entidade em conjunto, e não como pontos de dados individuais. Se você estiver migrando para o Bigtable de bancos de dados como o Apache Cassandra ou o Redis, poderá usar os agregados do Bigtable nos locais em que dependia de contadores nesses sistemas.

Intervalos de tempo

É possível usar intervalos de tempo para conseguir valores agregados para um período de tempo, como uma hora, um dia ou uma semana. Em vez de agregar os dados antes ou depois de serem gravados na tabela, você adiciona novos valores para agregar células na tabela.

Por exemplo, se você administra um serviço que ajuda instituições de caridade a arrecadar dinheiro, convém saber a quantidade de doações on-line por dia para cada campanha, mas não é necessário saber o horário exato de cada doação ou o valor por hora. Na tabela, as chaves de linha representam os IDs da instituição de caridade, e você cria um grupo de colunas agregadas chamado donations. Os qualificadores de coluna na linha são IDs de campanha.

À medida que cada valor de doação recebido em um determinado dia para uma campanha é recebido, ele é adicionado à soma na célula agregada na coluna desse dia. Cada solicitação de adição para a célula usa um carimbo de data/hora truncado para o início do dia, de modo que, na verdade, cada solicitação tenha o mesmo carimbo de data/hora. O truncamento dos carimbos de data/hora garante que todas as doações desse dia sejam adicionadas à mesma célula. No dia seguinte, todas as suas solicitações são enviadas para uma nova célula, usando carimbos de data/hora que estão truncados para a nova data, e esse padrão continua.

Dependendo do seu caso de uso, você pode optar por criar novas colunas para as novas agregações. Dependendo do número de buckets que você pretende acumular, considere um design de chave de linha diferente.

Para mais informações sobre buckets temporais, consulte Projeto de esquema para dados de série temporal.

Simplificação dos fluxos de trabalho

Os dados agregados permitem agregar dados na tabela do Bigtable sem precisar usar ETL ou software de processamento de streaming para agregar os dados antes ou depois de gravá-los no Bigtable. Por exemplo, se o aplicativo publicou mensagens anteriormente no Pub/Sub e depois usou o Dataflow para ler as mensagens e agregar os dados antes de gravá-los no Bigtable, é possível enviar os dados diretamente para agregar células no Bigtable.

Grupos de colunas agregadas

Para criar e atualizar células agregadas, você precisa ter um ou mais grupos de colunas agregadas na sua tabela. Esses grupos contêm apenas células agregadas. Você pode criá-las ao criar uma tabela ou adicionar um grupo de colunas agregado a uma tabela que já esteja em uso. Ao criar o grupo de colunas, você especifica o tipo de agregação, como soma.

Não é possível converter um grupo de colunas que contém dados não agregados em um grupo de colunas agregado. As colunas em grupos de colunas agregadas não podem conter células não agregadas, e os grupos de colunas padrão não podem conter células agregadas.

Para criar uma nova tabela com um grupo de colunas agregado, consulte Criar uma tabela. Para adicionar um grupo de colunas agregado a uma tabela, consulte Adicionar grupos de colunas.

Tipos de agregação

O Bigtable oferece suporte ao tipo de agregação sum. O tipo de entrada aceito para somas é Int64.

Timestamps

Uma célula agregada é definida por chave de linha, grupo de colunas, qualificador de coluna e carimbo de data/hora. O mesmo carimbo de data/hora é usado sempre que você adiciona dados à célula. Se você enviar um valor para a mesma chave de linha, grupo de colunas e qualificador de coluna, mas com um carimbo de data/hora diferente, uma nova célula agregada será criada na coluna.

Uma solicitação de adição enviada para uma célula agregada precisa incluir um carimbo de data/hora.

Tipo de entrada

O tipo de entrada do valor na solicitação de adição precisa corresponder ao tipo de entrada usado para criar o grupo de colunas. Por exemplo, se você enviar um valor de string para um grupo de colunas configurado para Int64, a solicitação será rejeitada.

AddToCell

Uma solicitação de adição envia uma mutação AddToCell na API Bigtable Data. Por outro lado, uma solicitação de gravação não agregada envia uma mutação SetCell. Para mais informações, consulte a Referência da API Data. As operações AddToCell estão sujeitas aos mesmos limites de operações de outras mutações da tabela.

Em uma tabela replicada, uma célula agregada converge para o mesmo valor total em todos os clusters no atraso de replicação atual. O valor total é a agregação de todas as mutações AddToCell enviadas para essa célula em todos os clusters desde a última operação de exclusão ou desde que a célula foi criada.

Adicionar exemplos de solicitação

Os exemplos a seguir mostram como adicionar um valor a uma célula agregada. Os exemplos são adicionados a uma soma em um grupo de colunas que espera o tipo de entrada Int64.

cbt

cbt addtocell TABLE_ID ROW_KEY FAMILY_NAME:COLUMN_QUALIFER=VALUE@TIMESTAMP

Substitua:

  • TABLE_ID: identificador permanente da tabela;
  • ROW_KEY: a chave de linha.
  • FAMILY_NAME: o nome do grupo de colunas agregado
  • COLUMN_QUALIFIER: um identificador para a coluna.
  • VALUE: o valor a ser adicionado à célula.
  • TIMESTAMP: um carimbo de data/hora Unix em microssegundos, como 1710868850000000

Exemplo:

cbt addtocell mobile-data device-1 updates:week12=100@1710868850000000

Go

Para saber como instalar e usar a biblioteca de cliente para o Bigtable, consulte Bibliotecas de cliente do Bigtable.

Para autenticar no Bigtable, configure o Application Default Credentials. Para mais informações, acesse Configurar a autenticação para bibliotecas de cliente. 

import (
	"context"
	"fmt"
	"io"
	"time"

	"cloud.google.com/go/bigtable"
)

func writeAggregate(w io.Writer, projectID, instanceID string, tableName string) error {
	// projectID := "my-project-id"
	// instanceID := "my-instance-id"
	// tableName := "mobile-time-series"

	ctx := context.Background()
	client, err := bigtable.NewClient(ctx, projectID, instanceID)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("bigtable.NewClient: %w", err)
	}
	defer client.Close()
	tbl := client.Open(tableName)
	columnFamilyName := "view_count"
	viewTimestamp, err := time.Parse(time.RFC3339, "2024-03-13T12:41:34Z")
	if err != nil {
		return err
	}
	hourlyBucket := viewTimestamp.Truncate(time.Hour)

	mut := bigtable.NewMutation()
	mut.AddIntToCell(columnFamilyName, "views", bigtable.Time(hourlyBucket), 1)

	rowKey := "page#index.html"
	if err := tbl.Apply(ctx, rowKey, mut); err != nil {
		return fmt.Errorf("Apply: %w", err)
	}

	fmt.Fprintf(w, "Successfully wrote row: %s\n", rowKey)
	return nil
}

Java

Para saber como instalar e usar a biblioteca de cliente para o Bigtable, consulte Bibliotecas de cliente do Bigtable.

Para autenticar no Bigtable, configure o Application Default Credentials. Para mais informações, acesse Configurar a autenticação para bibliotecas de cliente. 


import com.google.cloud.bigtable.data.v2.BigtableDataClient;
import com.google.cloud.bigtable.data.v2.models.RowMutation;
import java.time.Instant;
import java.time.temporal.ChronoUnit;

public class WriteAggregate {
  private static final String COUNT_COLUMN_FAMILY_NAME = "view_count";
  private static final long MICROS_PER_MILLI = 1000;

  public static void writeAggregate(String projectId, String instanceId, String tableId) {
    // String projectId = "my-project-id";
    // String instanceId = "my-instance-id";
    // String tableId = "page-view-counter";

    try (BigtableDataClient dataClient = BigtableDataClient.create(projectId, instanceId)) {

      String rowKey = "page#index.html";
      Instant viewTimestamp = Instant.parse("2024-03-13T12:41:34.123Z");

      // Bucket the views for an hour into a single count, giving us an hourly view count for a
      // given page.
      Instant hourlyBucket = viewTimestamp.truncatedTo(ChronoUnit.HOURS);
      long hourlyBucketMicros = hourlyBucket.toEpochMilli() * MICROS_PER_MILLI;

      RowMutation rowMutation =
          RowMutation.create(tableId, rowKey)
              .addToCell(COUNT_COLUMN_FAMILY_NAME, "views", hourlyBucketMicros, 1);

      dataClient.mutateRow(rowMutation);
      System.out.printf("Successfully wrote row %s", rowKey);

    } catch (Exception e) {
      System.out.println("Error during WriteAggregate: \n" + e.toString());
    }
  }
}

A seguir