Nesta página, descrevemos os seguintes atributos dos fluxo de alterações em detalhes:
- O modelo de particionamento baseado em divisão
- O formato e o conteúdo dos registros de fluxo de alterações
- a sintaxe de baixo nível usada para consultar esses registros
- Um exemplo do fluxo de trabalho de consulta
As informações nesta página são mais relevantes para usar a API Spanner para consultar fluxo de alterações diretamente. Aplicativos que, em vez disso, usam o Dataflow para ler o fluxo de alterações dados não precisam trabalhar diretamente com o modelo de dados descritas aqui.
Para conferir um guia introdutório mais amplo sobre fluxo de alterações, consulte Fluxos de alteração. geral.
Alterar partições do fluxo
Quando ocorre uma alteração em uma tabela monitorada por um fluxo de alterações, O Spanner grava um registro de fluxo de alterações correspondente no banco de dados. de maneira síncrona na mesma transação que os dados mudam. Isso garante que, se a transação for bem-sucedida, o Spanner também capturou e manteve a mudança. Internamente, O Spanner coloca em conjunto o registro do fluxo de alterações e a alteração dos dados para que sejam processados pelo mesmo servidor a fim de minimizar a sobrecarga de gravação.
Como parte da DML para uma divisão específica, o Spanner anexa a gravação aos dados do fluxo de alterações correspondentes. na mesma transação. Por causa dessa colocation, você pode mudar de streaming não acrescentam coordenação extra entre os recursos de veiculação, o que minimiza a sobrecarga de confirmação da transação.
O Spanner escalona ao dividir e mesclar dinamicamente os dados com base com base na carga e no tamanho do banco de dados e na distribuição de divisões entre os recursos de veiculação.
Para permitir que as leituras e gravações de fluxo de alterações sejam escalonadas, o Spanner divide e mescla o armazenamento interno do fluxo de alterações com os dados do banco de dados, evitando pontos de acesso automaticamente. Para oferecer suporte à leitura de registros de fluxo de alterações em quase em tempo real à medida que as gravações no banco de dados são escalonadas, a API Spanner é projetada para que um fluxo de alterações seja consultado simultaneamente usando o fluxo de alterações partições diferentes. Mapa de partições do fluxo de alterações para alterar as divisões de dados dele que para conter os registros do fluxo de alterações. As partições de um fluxo de alterações mudam de maneira dinâmica ao longo do tempo e estão correlacionados à forma como o Spanner divide e mescla dinamicamente os dados do banco de dados.
Uma partição de fluxo de alterações contém registros de um intervalo de chaves imutável para uma em um período específico. Qualquer partição de fluxo de alterações pode ser dividida em uma ou mais partições de fluxo de alterações ou mesclada com outras partições de fluxo de alterações. Quando esses as partições filhas são criadas para capturar as mudanças, para os respectivos intervalos de chaves imutáveis para o próximo intervalo de tempo. Além disso, aos registros de alteração de dados, uma consulta de fluxo de alterações retorna os registros de partição filhos notificar os leitores sobre novas partições do fluxo de alterações que precisam ser consultadas; como registros de sinal de funcionamento para indicar o progresso quando nenhuma gravação tiver ocorrido. recentemente.
Ao consultar uma partição de fluxo de alterações específica, os registros de alteração são retornados na ordem do carimbo de data/hora de commit. Cada registro de alteração é retornado exatamente uma vez. Nas partições do fluxo de alterações, não há garantia de ordem de mudança. registros. Os registros de alteração de uma determinada chave primária são retornados somente partição para um determinado intervalo de tempo.
Devido à linhagem de partições pai-filho, para processar alterações em um chave específica na ordem do carimbo de data/hora de commit, os registros retornados do filho as partições só devem ser processadas após os registros de todas as partições foram processadas.
Funções de leitura e sintaxe de consulta do fluxo de alterações
GoogleSQL
Você consulta os fluxo de alterações usando o
ExecuteStreamingSql
API. O Spanner cria automaticamente uma função de leitura especial junto
com o fluxo de alterações. A função de leitura dá acesso à mudança
registros do stream. A convenção de nomenclatura da função de leitura é
READ_change_stream_name:
Supondo que haja um fluxo de alterações SingersNameStream no banco de dados, o
a sintaxe de consulta do GoogleSQL é a seguinte:
SELECT ChangeRecord
FROM READ_SingersNameStream (
start_timestamp,
end_timestamp,
partition_token,
heartbeat_milliseconds,
read_options
)
A função de leitura aceita os seguintes argumentos:
| Nome do argumento | Tipo | Obrigatório? | Descrição |
|---|---|---|---|
start_timestamp |
TIMESTAMP |
Obrigatório | Especifica que os registros com commit_timestamp maior ou igual a start_timestamp
deve ser retornado. O valor precisa estar dentro do fluxo de alterações
período de armazenamento, e deve ser menor ou igual ao tempo atual,
e maior ou igual ao carimbo de data/hora de criação do fluxo de alterações. |
end_timestamp |
TIMESTAMP |
Opcional (padrão: NULL) |
Especifica que os registros com commit_timestamp a menos
que ou igual a end_timestamp deve
serão retornadas. O valor precisa estar dentro da retenção do fluxo de alterações
e maior ou igual a start_timestamp. A consulta
termina após retornar todos os ChangeRecords até end_timestamp
ou o usuário encerra a conexão. Se NULL ou não
especificado, a consulta é executada até que todos os ChangeRecords sejam retornados ou até que o
o usuário encerra a conexão. |
partition_token |
STRING |
Opcional (padrão: NULL) |
Especifica qual partição do fluxo de alterações será consultada, com base no
o conteúdo das partições filhas
.. Se NULL ou não for especificado, isso significa que
leitor está consultando o fluxo de alterações pela primeira vez e tem
não obteve nenhum token de partição específico para consultar. |
heartbeat_milliseconds |
INT64 |
Obrigatório | Determina a frequência com que um ChangeRecord de batimentos cardíacos é retornado.
caso não haja transações confirmadas nessa partição.
O valor precisa estar entre 1,000 (um segundo) e 30,0000 (cinco)
minutos). |
read_options |
ARRAY |
Opcional (padrão: NULL) |
Outras opções de leitura reservadas para uso futuro. Atualmente, o único valor permitido é NULL. |
Recomendamos criar um método conveniente para criar o texto da ler parâmetros de consulta e vinculação da função para ela, conforme mostrado exemplo.
Java
private static final String SINGERS_NAME_STREAM_QUERY_TEMPLATE =
"SELECT ChangeRecord FROM READ_SingersNameStream"
+ "("
+ " start_timestamp => @startTimestamp,"
+ " end_timestamp => @endTimestamp,"
+ " partition_token => @partitionToken,"
+ " heartbeat_milliseconds => @heartbeatMillis"
+ ")";
// Helper method to conveniently create change stream query texts and bind parameters.
public static Statement getChangeStreamQuery(
String partitionToken,
Timestamp startTimestamp,
Timestamp endTimestamp,
long heartbeatMillis) {
return Statement.newBuilder(SINGERS_NAME_STREAM_QUERY_TEMPLATE)
.bind("startTimestamp")
.to(startTimestamp)
.bind("endTimestamp")
.to(endTimestamp)
.bind("partitionToken")
.to(partitionToken)
.bind("heartbeatMillis")
.to(heartbeatMillis)
.build();
}
PostgreSQL
Você consulta os fluxo de alterações usando o
API ExecuteStreamingSql.
O Spanner cria automaticamente uma função de leitura especial junto
com o fluxo de alterações. A função de leitura dá acesso à mudança
registros do stream. A convenção de nomenclatura da função de leitura é
spanner.read_json_change_stream_name:
Supondo que haja um fluxo de alterações SingersNameStream no banco de dados, o
A sintaxe de consulta do PostgreSQL é esta:
SELECT *
FROM "spanner"."read_json_SingersNameStream" (
start_timestamp,
end_timestamp,
partition_token,
heartbeat_milliseconds,
null
)
A função de leitura aceita os seguintes argumentos:
| Nome do argumento | Tipo | Obrigatório? | Descrição |
|---|---|---|---|
start_timestamp |
timestamp with time zone |
Obrigatório | Especifica que os registros de mudança com commit_timestamp maior ou igual a start_timestamp
deve ser retornado. O valor precisa estar dentro do fluxo de alterações
período de armazenamento, e deve ser menor ou igual ao tempo atual,
e maior ou igual ao carimbo de data/hora de criação do fluxo de alterações. |
end_timestamp |
timestamp with timezone |
Opcional (padrão: NULL) |
Especifica que os registros de mudança com commit_timestamp
menor ou igual a end_timestamp deve
serão retornadas. O valor precisa estar dentro da retenção do fluxo de alterações
e maior ou igual a start_timestamp.
A consulta termina após retornar todos os registros de alteração até
end_timestamp ou o usuário encerrar a conexão.
Se NULL, a consulta será executada até que todos os registros de alteração sejam retornados
ou o usuário encerra a conexão. |
partition_token |
text |
Opcional (padrão: NULL) |
Especifica qual partição do fluxo de alterações será consultada, com base no
o conteúdo das partições filhas
.. Se NULL ou não for especificado, isso significa que
leitor está consultando o fluxo de alterações pela primeira vez e tem
não obteve nenhum token de partição específico para consultar. |
heartbeat_milliseconds |
bigint |
Obrigatório | Determina com que frequência um ChangeRecord de batimentos cardíacos será retornado.
caso não haja transações confirmadas nessa partição.
O valor precisa estar entre 1,000 (um segundo) e 300,000 (cinco)
minutos). |
null |
null |
Obrigatório | Reservado para uso futuro |
Recomendamos criar um método conveniente para criar o texto da ler parâmetros de função e vinculação a ela, conforme mostrado abaixo exemplo.
Java
private static final String SINGERS_NAME_STREAM_QUERY_TEMPLATE =
"SELECT * FROM \"spanner\".\"read_json_SingersNameStream\""
+ "($1, $2, $3, $4, null)";
// Helper method to conveniently create change stream query texts and bind parameters.
public static Statement getChangeStreamQuery(
String partitionToken,
Timestamp startTimestamp,
Timestamp endTimestamp,
long heartbeatMillis) {
return Statement.newBuilder(SINGERS_NAME_STREAM_QUERY_TEMPLATE)
.bind("p1")
.to(startTimestamp)
.bind("p2")
.to(endTimestamp)
.bind("p3")
.to(partitionToken)
.bind("p4")
.to(heartbeatMillis)
.build();
}
Mudar formato de registro dos streams
GoogleSQL
A função de leitura dos fluxo de alterações retorna uma única coluna ChangeRecord do tipo.
ARRAY<STRUCT<...>>. Em cada linha, essa matriz sempre contém um único elemento.
Os elementos da matriz têm o seguinte tipo:
STRUCT <
data_change_record ARRAY<STRUCT<...>>,
heartbeat_record ARRAY<STRUCT<...>>,
child_partitions_record ARRAY<STRUCT<...>>
>
Há três campos nesse struct: data_change_record,
heartbeat_record e child_partitions_record, cada um do tipo
ARRAY<STRUCT<...>>. Em qualquer linha em que a função de leitura do fluxo de alterações
retorna, somente um desses três campos contém um valor; os outros dois
estejam vazios ou NULL. Esses campos de matriz contêm no máximo um elemento.
As seções a seguir examinam cada um desses três tipos de registro.
PostgreSQL
A função de leitura dos fluxo de alterações retorna uma única coluna ChangeRecord de
digite JSON com a seguinte estrutura:
{
"data_change_record" : {},
"heartbeat_record" : {},
"child_partitions_record" : {}
}
Há três chaves possíveis neste objeto: data_change_record,
heartbeat_record e child_partitions_record, o valor correspondente
o tipo é JSON.
Em qualquer linha retornada pela função de leitura do fluxo de alterações, somente
existe uma dessas três chaves.
As seções a seguir examinam cada um desses três tipos de registro.
Registros de alteração de dados
Um registro de alteração de dados contém um conjunto de alterações feitas em uma tabela com as mesmo tipo de modificação (inserir, atualizar ou excluir) confirmada no mesmo o carimbo de data/hora de commit em uma partição do fluxo de alterações para o mesmo transação. Vários registros de alteração de dados podem ser retornados para o mesmo em várias partições do fluxo de alterações.
Todos os registros de alteração de dados têm commit_timestamp, server_transaction_id,
e record_sequence, que juntos determinam a ordem na mudança
stream para um registro de stream. Esses três campos são suficientes para obter
a ordem das mudanças e fornecer consistência externa.
Várias transações podem ter o mesmo carimbo de data/hora de confirmação
elas tocam em dados não sobrepostos. O campo server_transaction_id
a capacidade de distinguir qual conjunto de mudanças (possivelmente
em todas as partições do fluxo de alterações) foram emitidos no mesmo
transação. Pareá-lo com o record_sequence e
Os campos number_of_records_in_transaction permitem armazenar em buffer e ordenar
todos os registros de uma transação específica.
Os campos de um registro de alteração de dados incluem:
GoogleSQL
| Campo | Tipo | Descrição |
|---|---|---|
commit_timestamp |
TIMESTAMP |
O carimbo de data/hora em que a alteração foi confirmada. |
record_sequence |
STRING |
O número de sequência do registro dentro da transação. Os números de sequência têm a garantia
ser único e crescente monotonicamente (mas não necessariamente contíguos) dentro de uma transação. Classifique os registros para os mesmos
server_transaction_id enviado por record_sequence a
reconstruir a ordem das alterações dentro da transação. |
server_transaction_id |
STRING |
Uma string globalmente exclusiva que representa a transação em com o qual a alteração foi confirmada. O valor deve ser usada no contexto do processamento de registros de fluxo de alterações e não é correlacionados ao ID da transação na API Spanner. |
is_last_record_in_transaction_in_partition |
BOOL |
Indica se este é o último registro de uma transação na partição atual. |
table_name |
STRING |
Nome da tabela afetada pela alteração. |
value_capture_type |
STRING |
Descreve o tipo de captura de valor que foi especificado no configuração do fluxo de alterações quando a alteração foi capturada. O tipo de captura de valor pode ser |
column_types |
ARRAY<STRUCT< |
O nome e o tipo da coluna, se é uma chave primária e a posição da coluna como definida no esquema ("posição_ordinal"). A primeira coluna de uma tabela no esquema teria uma posição ordinal de "1". O tipo de coluna podem ser aninhados para colunas de matriz. O formato corresponde à estrutura de tipos descritos na referência da API Spanner. |
mods |
ARRAY<STRUCT< |
Descreve as alterações feitas, incluindo a chave primária
valores, os valores antigos e os novos valores das colunas alteradas ou rastreadas.
A disponibilidade e o conteúdo dos valores antigos e novos vão depender do value_capture_type configurado. Os campos new_values e old_values contêm apenas as colunas sem chave. |
mod_type |
STRING |
Descreve o tipo de alteração. INSERT, UPDATE ou
DELETE |
number_of_records_in_transaction |
INT64 |
O número de registros de alteração de dados que fazem parte em todas as partições do fluxo de alterações. |
number_of_partitions_in_transaction |
INT64 |
O número de partições que retornarão registros de alteração de dados para para essa transação. |
transaction_tag |
STRING |
Tag da transação associada a essa transação. |
is_system_transaction |
BOOL |
Indica se é uma transação do sistema. |
PostgreSQL
| Campo | Tipo | Descrição |
|---|---|---|
commit_timestamp |
STRING |
O carimbo de data/hora em que a alteração foi confirmada. |
record_sequence |
STRING |
O número de sequência do registro dentro da transação. Os números de sequência têm a garantia ser único e crescente monotonicamente (mas não necessariamente contíguos) dentro de uma transação. Classifique os registros para os mesmos `server_transaction_id` por `record_sequência` para reconstruir a ordem das alterações dentro da transação. |
server_transaction_id |
STRING |
Uma string globalmente exclusiva que representa a transação em com o qual a alteração foi confirmada. O valor deve ser usada no contexto do processamento de registros de fluxo de alterações e não é correlacionado com o ID da transação na API Spanner |
is_last_record_in_transaction_in_partition |
BOOLEAN |
Indica se este é o último registro de uma transação na partição atual. |
table_name |
STRING |
Nome da tabela afetada pela alteração. |
value_capture_type |
STRING |
Descreve o tipo de captura de valor que foi especificado no configuração do fluxo de alterações quando a alteração foi capturada. O tipo de captura de valor pode ser |
column_types |
[
{
"name": <STRING>,
"type": {
"code": <STRING>
},
"is_primary_key": <BOOLEAN>,
"ordinal_position": <NUMBER>
},
...
] |
O nome e o tipo da coluna, se é uma chave primária e a posição da coluna como definida no esquema ("posição_ordinal"). A primeira coluna de uma tabela no esquema teria uma posição ordinal de "1". O tipo de coluna podem ser aninhados para colunas de matriz. O formato corresponde à estrutura de tipos descritos na referência da API Spanner. |
mods |
[
{
"keys": {<STRING> : <STRING>},
"new_values": {
<STRING> : <VALUE-TYPE>,
[...]
},
"old_values": {
<STRING> : <VALUE-TYPE>,
[...]
},
},
[...]
]
|
Descreve as alterações feitas, incluindo a chave primária
os valores antigos e novos dos valores alterados ou acompanhados
colunas. A disponibilidade e o conteúdo dos valores antigos e novos dependerão
no value_capture_type configurado. Os métodos new_values e
Os campos old_values contêm apenas as colunas sem chave.
|
mod_type |
STRING |
Descreve o tipo de alteração. INSERT, UPDATE ou
DELETE |
number_of_records_in_transaction |
INT64 |
O número de registros de alteração de dados que fazem parte em todas as partições do fluxo de alterações. |
number_of_partitions_in_transaction |
NUMBER |
O número de partições que retornarão registros de alteração de dados para para essa transação. |
transaction_tag |
STRING |
Tag da transação associada a essa transação. |
is_system_transaction |
BOOLEAN |
Indica se é uma transação do sistema. |
Confira a seguir dois exemplos de registros de alteração de dados. Eles descrevem uma única transação em que há um uma transferência entre duas contas. As duas contas estão fluxo de alterações separado partições diferentes.
"data_change_record": {
"commit_timestamp": "2022-09-27T12:30:00.123456Z",
// record_sequence is unique and monotonically increasing within a
// transaction, across all partitions.
"record_sequence": "00000000",
"server_transaction_id": "6329047911",
"is_last_record_in_transaction_in_partition": true,
"table_name": "AccountBalance",
"column_types": [
{
"name": "AccountId",
"type": {"code": "STRING"},
"is_primary_key": true,
"ordinal_position": 1
},
{
"name": "LastUpdate",
"type": {"code": "TIMESTAMP"},
"is_primary_key": false,
"ordinal_position": 2
},
{
"name": "Balance",
"type": {"code": "INT"},
"is_primary_key": false,
"ordinal_position": 3
}
],
"mods": [
{
"keys": {"AccountId": "Id1"},
"new_values": {
"LastUpdate": "2022-09-27T12:30:00.123456Z",
"Balance": 1000
},
"old_values": {
"LastUpdate": "2022-09-26T11:28:00.189413Z",
"Balance": 1500
},
}
],
"mod_type": "UPDATE", // options are INSERT, UPDATE, DELETE
"value_capture_type": "OLD_AND_NEW_VALUES",
"number_of_records_in_transaction": 2,
"number_of_partitions_in_transaction": 2,
"transaction_tag": "app=banking,env=prod,action=update",
"is_system_transaction": false,
}
"data_change_record": {
"commit_timestamp": "2022-09-27T12:30:00.123456Z",
"record_sequence": "00000001",
"server_transaction_id": "6329047911",
"is_last_record_in_transaction_in_partition": true,
"table_name": "AccountBalance",
"column_types": [
{
"name": "AccountId",
"type": {"code": "STRING"},
"is_primary_key": true,
"ordinal_position": 1
},
{
"name": "LastUpdate",
"type": {"code": "TIMESTAMP"},
"is_primary_key": false,
"ordinal_position": 2
},
{
"name": "Balance",
"type": {"code": "INT"},
"is_primary_key": false,
"ordinal_position": 3
}
],
"mods": [
{
"keys": {"AccountId": "Id2"},
"new_values": {
"LastUpdate": "2022-09-27T12:30:00.123456Z",
"Balance": 2000
},
"old_values": {
"LastUpdate": "2022-01-20T11:25:00.199915Z",
"Balance": 1500
},
},
...
],
"mod_type": "UPDATE", // options are INSERT, UPDATE, DELETE
"value_capture_type": "OLD_AND_NEW_VALUES",
"number_of_records_in_transaction": 2,
"number_of_partitions_in_transaction": 2,
"transaction_tag": "app=banking,env=prod,action=update",
"is_system_transaction": false,
}
O registro de alteração de dados a seguir é um exemplo de um registro com o valor
tipo de captura "NEW_VALUES". Apenas novos valores são preenchidos.
Somente a coluna "LastUpdate" foi modificada, portanto, apenas essa coluna
foi retornado.
"data_change_record": {
"commit_timestamp": "2022-09-27T12:30:00.123456Z",
// record_sequence is unique and monotonically increasing within a
// transaction, across all partitions.
"record_sequence": "00000000",
"server_transaction_id": "6329047911",
"is_last_record_in_transaction_in_partition": true,
"table_name": "AccountBalance",
"column_types": [
{
"name": "AccountId",
"type": {"code": "STRING"},
"is_primary_key": true,
"ordinal_position": 1
},
{
"name": "LastUpdate",
"type": {"code": "TIMESTAMP"},
"is_primary_key": false,
"ordinal_position": 2
}
],
"mods": [
{
"keys": {"AccountId": "Id1"},
"new_values": {
"LastUpdate": "2022-09-27T12:30:00.123456Z"
},
"old_values": {}
}
],
"mod_type": "UPDATE", // options are INSERT, UPDATE, DELETE
"value_capture_type": "NEW_VALUES",
"number_of_records_in_transaction": 1,
"number_of_partitions_in_transaction": 1,
"transaction_tag": "app=banking,env=prod,action=update",
"is_system_transaction": false
}
O registro de alteração de dados a seguir é um exemplo de um registro com o valor
tipo de captura "NEW_ROW". Apenas o "LastUpdate"
coluna foi modificada, mas todas as colunas rastreadas são retornadas.
"data_change_record": {
"commit_timestamp": "2022-09-27T12:30:00.123456Z",
// record_sequence is unique and monotonically increasing within a
// transaction, across all partitions.
"record_sequence": "00000000",
"server_transaction_id": "6329047911",
"is_last_record_in_transaction_in_partition": true,
"table_name": "AccountBalance",
"column_types": [
{
"name": "AccountId",
"type": {"code": "STRING"},
"is_primary_key": true,
"ordinal_position": 1
},
{
"name": "LastUpdate",
"type": {"code": "TIMESTAMP"},
"is_primary_key": false,
"ordinal_position": 2
},
{
"name": "Balance",
"type": {"code": "INT"},
"is_primary_key": false,
"ordinal_position": 3
}
],
"mods": [
{
"keys": {"AccountId": "Id1"},
"new_values": {
"LastUpdate": "2022-09-27T12:30:00.123456Z",
"Balance": 1000
},
"old_values": {}
}
],
"mod_type": "UPDATE", // options are INSERT, UPDATE, DELETE
"value_capture_type": "NEW_ROW",
"number_of_records_in_transaction": 1,
"number_of_partitions_in_transaction": 1,
"transaction_tag": "app=banking,env=prod,action=update",
"is_system_transaction": false
}
O registro de alteração de dados a seguir é um exemplo de um registro com o valor
tipo de captura "NEW_ROW_AND_OLD_VALUES". Apenas o "LastUpdate"
coluna foi modificada, mas todas as colunas rastreadas são retornadas. Esta captura de valor
tipo captura os valores novos e antigos de LastUpdate.
"data_change_record": {
"commit_timestamp": "2022-09-27T12:30:00.123456Z",
// record_sequence is unique and monotonically increasing within a
// transaction, across all partitions.
"record_sequence": "00000000",
"server_transaction_id": "6329047911",
"is_last_record_in_transaction_in_partition": true,
"table_name": "AccountBalance",
"column_types": [
{
"name": "AccountId",
"type": {"code": "STRING"},
"is_primary_key": true,
"ordinal_position": 1
},
{
"name": "LastUpdate",
"type": {"code": "TIMESTAMP"},
"is_primary_key": false,
"ordinal_position": 2
},
{
"name": "Balance",
"type": {"code": "INT"},
"is_primary_key": false,
"ordinal_position": 3
}
],
"mods": [
{
"keys": {"AccountId": "Id1"},
"new_values": {
"LastUpdate": "2022-09-27T12:30:00.123456Z",
"Balance": 1000
},
"old_values": {
"LastUpdate": "2022-09-26T11:28:00.189413Z"
}
}
],
"mod_type": "UPDATE", // options are INSERT, UPDATE, DELETE
"value_capture_type": "NEW_ROW_AND_OLD_VALUES",
"number_of_records_in_transaction": 1,
"number_of_partitions_in_transaction": 1,
"transaction_tag": "app=banking,env=prod,action=update",
"is_system_transaction": false
}
Registros do sinal de funcionamento
Quando um registro de sinal de funcionamento é retornado, isso indica que todas as alterações com
commit_timestamp menor ou igual ao registro do sinal de funcionamento
timestamp foram retornados, e registros de dados futuros nesta
partição precisa ter carimbos de data/hora de confirmação maiores do que os retornados pela
gravação de batimentos cardíacos. Os registros de sinal de funcionamento são retornados quando não há dados.
gravadas em uma partição. Quando há alterações de dados gravadas
da partição, data_change_record.commit_timestamp poderá ser usada no lugar
de heartbeat_record.timestamp para informar que o leitor está avançando
o progresso da leitura da partição.
É possível usar registros de sinal de funcionamento retornados nas partições para sincronizar
leitores em todas as partições. Depois que todos os leitores tiverem recebido uma
sinal de funcionamento maior ou igual a algum carimbo de data/hora A ou recebeu dados ou filhos
registros de partição maiores ou iguais ao carimbo de data/hora A, os leitores sabem que receberam
todos os registros confirmados nesse carimbo de data/hora A ou antes dele e podem começar
processar os registros em buffer, por exemplo, classificar as partições
registros por carimbo de data/hora e agrupando-os por server_transaction_id.
Um registro de sinal de funcionamento contém apenas um campo:
GoogleSQL
| Campo | Tipo | Descrição |
|---|---|---|
timestamp |
TIMESTAMP |
O carimbo de data/hora do registro do sinal de funcionamento. |
PostgreSQL
| Campo | Tipo | Descrição |
|---|---|---|
timestamp |
STRING |
O carimbo de data/hora do registro do sinal de funcionamento. |
Um exemplo de registro do sinal de funcionamento, comunicando que todos os registros com carimbos de data/hora menores ou iguais ao carimbo de data/hora desse registro foram retornados:
heartbeat_record: {
"timestamp": "2022-09-27T12:35:00.312486Z"
}
Registros de partições filhas
Um registro de partição filho retorna informações sobre as partições filhas: os tokens de partição, os tokens das partições pai e o
start_timestamp que representa o carimbo de data/hora mais antigo do filho
partições contêm registros de alteração. Registros com carimbos de data/hora de commit
imediatamente antes dos child_partitions_record.start_timestamp são
retornados na partição atual. Depois de retornar todas
registros de partições filhas desta partição, esta consulta retornará com
um status de sucesso, indicando que todos os registros foram retornados para esta
partição.
Os campos de um registro de partições filhas incluem:
GoogleSQL
| Campo | Tipo | Descrição |
|---|---|---|
start_timestamp |
TIMESTAMP |
Registros de alteração de dados retornados do filho
as partições neste registro filho têm um carimbo de data/hora de confirmação
maior ou igual a start_timestamp. Ao consultar uma partição filha, a consulta precisa
especifique o token da partição filha e um start_timestamp maior ou igual a
child_partitions_token.start_timestamp. Todos os registros de partições filhas
retornados por uma partição têm os mesmos start_timestamp e o
o carimbo de data/hora sempre está entre o start_timestamp especificado da consulta
e end_timestamp. |
record_sequence |
STRING |
Uma sequência monotonicamente crescente
que pode ser usado para definir a ordem do
que as partições filhas
registros de partições filhas retornados com o mesmo start_timestamp em um
em uma partição específica. O token de partição,
start_timestamp e
record_sequence identificam exclusivamente um
de partições filhas. |
child_partitions |
ARRAY<STRUCT< |
Retorna um conjunto de partições filhas e as informações associadas a elas. Isso inclui a string do token de partição usada para identificar o em consultas, bem como os tokens da instância pai partições diferentes. |
PostgreSQL
| Campo | Tipo | Descrição |
|---|---|---|
start_timestamp |
STRING |
Registros de alteração de dados retornados do filho
as partições neste registro de partições filhas têm um carimbo de data/hora de confirmação
maior ou igual a start_timestamp. Ao consultar um filho
a consulta deve especificar o token da partição filha e uma
start_timestamp maior ou igual a
child_partitions_token.start_timestamp. Todas as partições filhas
registros retornados por uma partição têm a mesma
start_timestamp e o carimbo de data/hora sempre está entre o
start_timestamp especificado da consulta, e
end_timestamp.
|
record_sequence |
STRING |
Uma sequência monotonicamente crescente
que pode ser usado para definir a ordem do
que as partições filhas
registros de partições filhas retornados com o mesmo start_timestamp em um
em uma partição específica. O token de partição,
start_timestamp e
record_sequence identificam exclusivamente um
de partições filhas. |
child_partitions |
[
{
"token": <STRING>,
"parent_partition_tokens": [<STRING>],
}, [...]
]
|
Retorna uma matriz de partições filhas e as informações associadas a elas. Isso inclui a string do token de partição usada para identificar o em consultas, bem como os tokens da instância pai partições diferentes. |
Este é um exemplo de registro de partição filho:
child_partitions_record: {
"start_timestamp": "2022-09-27T12:40:00.562986Z",
"record_sequence": "00000001",
"child_partitions": [
{
"token": "child_token_1",
// To make sure changes for a key is processed in timestamp
// order, wait until the records returned from all parents
// have been processed.
"parent_partition_tokens": ["parent_token_1", "parent_token_2"]
}
],
}
Fluxo de trabalho de consulta de fluxos de alterações
Execute consultas de fluxo de alterações usando o
API ExecuteStreamingSql, com um único uso
somente leitura
transação e uma
limite de carimbo de data/hora forte. A mudança
a função de leitura de stream permite especificar start_timestamp e
end_timestamp para o período de interesse. Todos os registros de alteração
no período de armazenamento podem ser acessados usando o recurso
limite de carimbo de data/hora.
Todos os outros
TransactionOptions
são inválidos para consultas de fluxo de alterações. Além disso,
se TransactionOptions.read_only.return_read_timestamp for definido como verdadeiro,
um valor especial de kint64max - 1 será retornado no Transaction
que descreve a transação, em vez de uma mensagem de leitura válida
carimbo de data/hora. Este valor especial deve ser descartado e não deve ser usado para nenhum
consultas subsequentes.
Cada consulta de fluxo de alterações pode retornar qualquer número de linhas, cada uma contendo um registro de alteração de dados, um registro de sinal de funcionamento ou partições filhas registro. Não é necessário definir um prazo para a solicitação.
Exemplo:
O fluxo de trabalho da consulta de streaming começa com a emissão do primeiro fluxo de alterações
consulta especificando partition_token a NULL. A consulta precisa especificar
a função de leitura do fluxo de alterações, o carimbo de data/hora de início e término de interesse;
o intervalo do sinal de funcionamento. Quando o end_timestamp é NULL, a consulta mantém
os dados retornados vão mudar até o fim da partição.
GoogleSQL
SELECT ChangeRecord FROM READ_SingersNameStream (
start_timestamp => "2022-05-01T09:00:00Z",
end_timestamp => NULL,
partition_token => NULL,
heartbeat_milliseconds => 10000
);
PostgreSQL
SELECT *
FROM "spanner"."read_json_SingersNameStream" (
'2022-05-01T09:00:00Z',
NULL,
NULL,
10000,
NULL
) ;
Processar os registros de dados dessa consulta até que os registros da partição filho sejam
retornados. No exemplo abaixo, dois registros de partição filhos e três registros
são retornados, a consulta é encerrada. Registros de partição filhos de uma
consulta específica sempre compartilha o mesmo start_timestamp.
child_partitions_record: {
"record_type": "child_partitions",
"start_timestamp": "2022-05-01T09:00:01Z",
"record_sequence": 1000012389,
"child_partitions": [
{
"token": "child_token_1",
// Note parent tokens are null for child partitions returned
// from the initial change stream queries.
"parent_partition_tokens": [NULL]
}
{
"token": "child_token_2",
"parent_partition_tokens": [NULL]
}
],
}
child partitions record: {
"record_type": "child_partitions",
"start_timestamp": "2022-05-01T09:00:01Z",
"record_sequence": 1000012390,
"child_partitions": [
{
"token": "child_token_3",
"parent_partition_tokens": [NULL]
}
],
}
Para processar mudanças futuras após 2022-05-01T09:00:01Z, crie três novas
consultas e executá-las em paralelo. As três consultas juntas retornam resultados
mudanças de dados para o mesmo intervalo de chaves coberto pelo pai. Defina
start_timestamp para start_timestamp no mesmo registro da partição filha e
usar a mesma end_timestamp e o mesmo intervalo de sinal de funcionamento para processar os registros.
de forma consistente em todas as consultas.
GoogleSQL
SELECT ChangeRecord FROM READ_SingersNameStream (
start_timestamp => "2022-05-01T09:00:01Z",
end_timestamp => NULL,
partition_token => "child_token_1",
heartbeat_milliseconds => 10000
);
SELECT ChangeRecord FROM READ_SingersNameStream (
start_timestamp => "2022-05-01T09:00:01Z",
end_timestamp => NULL,
partition_token => "child_token_2",
heartbeat_milliseconds => 10000
);
SELECT ChangeRecord FROM READ_SingersNameStream (
start_timestamp => "2022-05-01T09:00:01Z",
end_timestamp => NULL,
partition_token => "child_token_3",
heartbeat_milliseconds => 10000
);
PostgreSQL
SELECT *
FROM "spanner"."read_json_SingersNameStream" (
'2022-05-01T09:00:01Z',
NULL,
'child_token_1',
10000,
NULL
);
SELECT *
FROM "spanner"."read_json_SingersNameStream" (
'2022-05-01T09:00:01Z',
NULL,
'child_token_2',
10000,
NULL
);
SELECT *
FROM "spanner"."read_json_SingersNameStream" (
'2022-05-01T09:00:01Z',
NULL,
'child_token_3',
10000,
NULL
);
Depois de um tempo, a consulta em child_token_2 é concluída após retornar outro
registro da partição filho, isso indica que será criada uma nova partição
cobrindo mudanças futuras no child_token_2 e no child_token_3 a partir de
2022-05-01T09:30:15Z O mesmo registro será retornado pela consulta no
child_token_3, porque ambas são as partições pai da nova child_token_4.
Para garantir um processamento ordenado estrito de registros de dados para uma chave específica,
a consulta em child_token_4 só precisa começar depois que todos os pais terminarem,
que, neste caso, são child_token_2 e child_token_3. Crie apenas uma consulta
para cada token de partição filha, o design do fluxo de trabalho da consulta deve indicar um
pai aguarde e programe a consulta em child_token_4.
child partitions record: {
"record_type": "child_partitions",
"start_timestamp": "2022-05-01T09:30:15Z",
"record_sequence": 1000012389,
"child_partitions": [
{
"token": "child_token_4",
"parent_partition_tokens": [child_token_2, child_token_3],
}
],
}
GoogleSQL
SELECT ChangeRecord FROM READ_SingersNameStream(
start_timestamp => "2022-05-01T09:30:15Z",
end_timestamp => NULL,
partition_token => "child_token_4",
heartbeat_milliseconds => 10000
);
PostgreSQL
SELECT *
FROM "spanner"."read_json_SingersNameStream" (
'2022-05-01T09:30:15Z',
NULL,
'child_token_4',
10000,
NULL
);
Encontre exemplos de como lidar e analisar registros de fluxo de alterações no SpannerIO do Apache Beam Conector do Dataflow ativado GitHub.