Membuat dan mengelola aliran perubahan

Halaman ini menjelaskan cara membuat, mengubah, dan melihat aliran perubahan Spanner. Untuk mempelajari aliran perubahan lebih lanjut, lihat Tentang aliran perubahan.

Karena aliran perubahan adalah objek skema, Anda membuatnya dan mengelolanya melalui pembaruan skema yang sama yang didorong oleh DDL yang digunakan untuk jenis pekerjaan definisi database lainnya, seperti membuat tabel atau menambahkan indeks.

Spanner memulai operasi yang berjalan lama setelah Anda mengirimkan pernyataan DDL yang mengubah skema, termasuk yang digunakan untuk membuat, mengubah, atau menghapus aliran perubahan. Aliran perubahan baru atau yang diubah akan mulai memantau kolom atau tabel yang ditentukan oleh konfigurasi barunya setelah operasi yang berjalan lama ini selesai.

Membuat aliran perubahan

Untuk membuat aliran perubahan, Anda harus memberikan namanya dan objek skema yang akan dipantau: seluruh database, atau daftar tabel dan kolom tertentu. Secara opsional, Anda dapat menentukan hal berikut:

• retention period untuk mengganti periode retensi data default satu hari
• jenis pengambilan nilai untuk mengganti jenis pengambilan nilai default OLD_AND_NEW_VALUES.
• Filter penghapusan berbasis TTL jika Anda ingin memfilter penghapusan berbasis TTL dari aliran perubahan

• exclude table modifications untuk mengecualikan semua perubahan tabel INSERT, UPDATE, atau DELETE

GoogleSQL

Sintaksis DDL untuk membuat aliran perubahan menggunakan GoogleSQL terlihat seperti ini:

CREATE CHANGE STREAM change_stream_name
  [FOR column_or_table_watching_definition[, ... ] ]
  [
    OPTIONS (
      retention_period = timespan,
      value_capture_type = type,
      exclude_ttl_deletes = boolean,
      exclude_insert = boolean,
      exclude_update = boolean,
      exclude_delete = boolean
    )
  ]

PostgreSQL

Sintaksis DDL untuk membuat aliran perubahan menggunakan PostgreSQL terlihat seperti ini:

CREATE CHANGE STREAM change_stream_name
  [FOR column_or_table_watching_definition[, ... ] ]
  [
    WITH (
      retention_period = timespan,
      value_capture_type = type,
      exclude_ttl_deletes = boolean,
      exclude_insert = boolean,
      exclude_update = boolean,
      exclude_delete = boolean
    )
  ]

Aliran perubahan baru mulai memantau objek skema yang ditetapkan segera setelah operasi yang berjalan lama yang membuatnya selesai.

Contoh berikut mengilustrasikan pembuatan aliran perubahan dengan berbagai konfigurasi.

Menonton seluruh database

Untuk membuat aliran perubahan yang memantau setiap perubahan data yang dilakukan di seluruh tabel database, gunakan kata kunci ALL:

CREATE CHANGE STREAM EverythingStream
FOR ALL;

Konfigurasi ALL secara implisit menyertakan semua tabel dan kolom data database mendatang, segera setelah dibuat. Tindakan ini tidak menyertakan tampilan, tabel skema informasi, atau objek lain selain tabel data normal.

Menonton tabel tertentu

Untuk membatasi cakupan aliran perubahan ke tabel tertentu, bukan seluruh database, tentukan daftar satu atau beberapa tabel:

CREATE CHANGE STREAM SingerAlbumStream
FOR Singers, Albums;

Spanner otomatis memperbarui aliran perubahan yang memantau seluruh tabel untuk mencerminkan perubahan skema apa pun yang memengaruhi tabel tersebut, seperti kolom yang ditambahkan atau dihapus.

Mengamati kolom tertentu

Gunakan sintaksis table(column_1[, column_2, ...]) untuk memantau perubahan pada satu atau beberapa kolom non-kunci tertentu dalam tabel yang Anda beri nama:

CREATE CHANGE STREAM NamesAndTitles
FOR Singers(FirstName, LastName), Albums(Title);

Anda tidak dapat menentukan kolom kunci utama di sini karena setiap aliran perubahan selalu melacak kunci utama dari setiap tabel yang dipantau. Hal ini memungkinkan setiap kumpulan data perubahan mengidentifikasi baris yang diubah berdasarkan kunci utamanya.

Mengamati tabel dan kolom dalam satu aliran data

Anda dapat menggabungkan sintaksis pemantauan tabel dan pemantauan kolom dari dua contoh sebelumnya dalam satu aliran perubahan:

CREATE CHANGE STREAM NamesAndAlbums
FOR Singers(FirstName, LastName), Albums;

Menentukan periode retensi data yang lebih lama

Untuk menentukan periode retensi data aliran perubahan yang lebih lama dari default satu hari, tetapkan retention_period ke periode maksimal satu minggu, yang dinyatakan dalam jam (h) atau hari (d).

Dua contoh:

GoogleSQL

CREATE CHANGE STREAM LongerDataRetention
FOR ALL
OPTIONS ( retention_period = '36h' );

CREATE CHANGE STREAM MaximumDataRetention
FOR ALL
OPTIONS ( retention_period = '7d' );

PostgreSQL

CREATE CHANGE STREAM LongerDataRetention
FOR ALL
WITH ( retention_period = '36h' );

CREATE CHANGE STREAM MaximumDataRetention
FOR ALL
WITH ( retention_period = '7d' );

Menentukan jenis pengambilan nilai yang berbeda

Untuk menentukan jenis pengambilan nilai aliran perubahan selain OLD_AND_NEW_VALUES, tetapkan value_capture_type ke NEW_VALUES atau NEW_ROW, seperti yang ditunjukkan dalam contoh berikut:

GoogleSQL

CREATE CHANGE STREAM NewRowChangeStream
FOR ALL
OPTIONS ( value_capture_type = 'NEW_ROW' );

CREATE CHANGE STREAM NewValuesChangeStream
FOR ALL
OPTIONS ( value_capture_type = 'NEW_VALUES' );

PostgreSQL

CREATE CHANGE STREAM NewRowChangeStream
FOR ALL
WITH ( value_capture_type = 'NEW_ROW' );

CREATE CHANGE STREAM NewValuesChangeStream
FOR ALL
WITH ( value_capture_type = 'NEW_VALUES' );

Memfilter penghapusan berbasis TTL

Anda dapat memfilter penghapusan berbasis TTL dari cakupan aliran perubahan menggunakan filter exclude_ttl_deletes.

Untuk mengetahui informasi selengkapnya tentang cara kerja filter ini, lihat Filter penghapusan berdasarkan waktu habis masa berlaku.

GoogleSQL

Untuk membuat aliran perubahan dengan filter penghapusan berbasis TTL, gunakan hal berikut:

CREATE CHANGE STREAM CHANGE_STREAM_NAME FOR ALL
OPTIONS (exclude_ttl_deletes = true)

Ganti kode berikut:

• CHANGE_STREAM_NAME: nama stream perubahan baru Anda

Contoh berikut membuat aliran perubahan bernama NewFilterChangeStream yang mengecualikan semua penghapusan berbasis TTL:

CREATE CHANGE STREAM NewFilterChangeStream FOR ALL
OPTIONS (exclude_ttl_deletes = true)

PostgreSQL

Untuk membuat aliran perubahan dengan filter penghapusan berbasis TTL, gunakan hal berikut:

CREATE CHANGE STREAM CHANGE_STREAM_NAME FOR ALL
WITH (exclude_ttl_deletes = true)

Ganti kode berikut:

• STREAM_NAME: nama stream perubahan baru Anda

Contoh berikut membuat aliran perubahan bernama NewFilterChangeStream yang mengecualikan semua penghapusan berbasis TTL:

CREATE CHANGE STREAM NewFilterChangeStream FOR ALL
WITH (exclude_ttl_deletes = true)

Untuk menambahkan atau menghapus filter penghapusan berbasis TTL dari streaming perubahan yang ada, lihat Mengubah filter penghapusan berbasis TTL. Anda dapat mengonfirmasi filter aliran perubahan dengan melihat definisi aliran perubahan sebagai DDL.

Memfilter menurut jenis perubahan tabel

Filter satu atau beberapa modifikasi tabel ini dari cakupan streaming perubahan Anda menggunakan opsi filter berikut yang tersedia:

• exclude_insert: mengecualikan semua perubahan tabel INSERT
• exclude_update: mengecualikan semua perubahan tabel UPDATE
• exclude_delete: mengecualikan semua perubahan tabel DELETE

Untuk mengetahui informasi selengkapnya tentang cara kerja filter ini, lihat Filter jenis perubahan tabel.

GoogleSQL

Untuk membuat aliran perubahan dengan satu atau beberapa filter jenis perubahan tabel, gunakan hal berikut:

CREATE CHANGE STREAM CHANGE_STREAM_NAME FOR ALL
OPTIONS (MOD_TYPE_FILTER_NAME = true)

Ganti kode berikut:

• CHANGE_STREAM_NAME: nama stream perubahan baru Anda
• MOD_TYPE_FILTER_NAME: filter yang ingin Anda tambahkan: exclude_insert, exclude_update, atau exclude_delete. Jika menambahkan lebih dari satu filter sekaligus, pisahkan setiap filter dengan koma.

Contoh berikut membuat aliran perubahan yang disebut NewFilterChangeStream yang mengecualikan jenis perubahan tabel INSERT dan UPDATE:

CREATE CHANGE STREAM NewFilterChangeStream FOR ALL
OPTIONS (exclude_insert = true, exclude_update = true)

PostgreSQL

Untuk membuat aliran perubahan dengan satu atau beberapa filter jenis perubahan tabel, gunakan hal berikut:

CREATE CHANGE STREAM CHANGE_STREAM_NAME FOR ALL
WITH (MOD_TYPE_FILTER_NAME = true)

Ganti kode berikut:

• CHANGE_STREAM_NAME: nama stream perubahan yang ada Anda
• MOD_TYPE_FILTER_NAME: filter yang ingin Anda tambahkan: exclude_insert, exclude_update, atau exclude_delete. Jika menambahkan lebih dari satu filter sekaligus, pisahkan setiap filter dengan koma.

Contoh berikut membuat aliran perubahan bernama NewFilterChangeStream yang mengecualikan jenis transaksi modikasi tabel INSERT dan UPDATE:

CREATE CHANGE STREAM NewFilterChangeStream FOR ALL
WITH (exclude_insert = true, exclude_update = true)

Untuk menambahkan atau menghapus filter jenis perubahan tabel dari streaming perubahan yang ada, lihat Mengubah filter menurut jenis perubahan tabel. Anda dapat mengonfirmasi filter jenis perubahan tabel yang ada untuk aliran data perubahan dengan melihat definisi aliran data perubahan sebagai DDL.

Mengubah aliran data perubahan

Untuk mengubah konfigurasi aliran perubahan, gunakan pernyataan DDL ALTER CHANGE STREAM. Fungsi ini menggunakan sintaksis yang mirip dengan CREATE CHANGE STREAM. Anda dapat mengubah kolom yang diamati streaming, atau durasi periode retensi datanya. Anda juga dapat menangguhkan penayangan secara keseluruhan sekaligus mempertahankan catatan perubahan datanya.

Mengubah hal yang dipantau oleh aliran data perubahan

Contoh ini menambahkan seluruh tabel Songs ke aliran perubahan NamesAndAlbums yang dikonfigurasi sebelumnya:

ALTER CHANGE STREAM NamesAndAlbums
SET FOR Singers(FirstName, LastName), Albums, Songs;

Spanner mengganti perilaku aliran perubahan yang dinamai dengan konfigurasi baru setelah menyelesaikan operasi yang berjalan lama yang memperbarui definisi aliran perubahan dalam skema database.

Mengubah periode retensi data aliran perubahan

Untuk mengubah durasi waktu yang dipertahankan oleh aliran perubahan terhadap catatan internalnya, tetapkan retention_period dalam pernyataan DDL ALTER CHANGE STREAM.

Contoh ini menyesuaikan periode retensi data ke aliran perubahan NamesAndAlbums yang dibuat sebelumnya:

GoogleSQL

ALTER CHANGE STREAM NamesAndAlbums
SET OPTIONS ( retention_period = '36h' );

PostgreSQL

ALTER CHANGE STREAM NamesAndAlbums
SET ( retention_period = '36h' );

Mengubah jenis pengambilan nilai aliran perubahan

Untuk mengubah jenis pengambilan nilai aliran perubahan, tetapkan klausa value_capture_type dalam pernyataan DDL ALTER CHANGE STREAM.

Contoh ini menyesuaikan jenis pengambilan nilai ke NEW_VALUES.

GoogleSQL

ALTER CHANGE STREAM NamesAndAlbums
SET OPTIONS ( value_capture_type = 'NEW_VALUES' );

PostgreSQL

ALTER CHANGE STREAM NamesAndAlbums
SET ( value_capture_type = 'NEW_VALUES' );

Catatan: Mengubah jenis pengambilan nilai aliran perubahan tidak menyebabkan kolom diisi ulang. Misalnya, mengubah jenis pengambilan nilai dari NEW_VALUES menjadi OLD_AND_NEW_VALUES tidak menyebabkan pengisian ulang nilai lama untuk aliran perubahan.

Mengubah filter penghapusan berbasis TTL

Untuk mengubah filter penghapusan berbasis TTL untuk aliran perubahan, tetapkan filter exclude_ttl_deletes dalam pernyataan DDL ALTER CHANGE STREAM. Anda dapat menggunakannya untuk menambahkan filter ke atau menghapus filter dari change stream yang ada.

Untuk mengetahui informasi selengkapnya tentang cara kerja filter ini, lihat Filter penghapusan berbasis waktu habis masa berlaku.

Menambahkan filter penghapusan berbasis TTL ke aliran perubahan yang ada

GoogleSQL

Untuk menambahkan filter penghapusan berbasis TTL ke aliran perubahan yang ada, gunakan kode berikut untuk menetapkan filter ke true:

ALTER CHANGE STREAM CHANGE_STREAM_NAME FOR ALL
SET OPTIONS (exclude_ttl_deletes = true)

Ganti kode berikut:

• CHANGE_STREAM_NAME: nama stream perubahan yang ada Anda

Dalam contoh berikut, filter exclude_ttl_deletes ditambahkan ke aliran perubahan yang ada bernama NewFilterChangeStream: yang mengecualikan semua penghapusan berbasis TTL:

ALTER CHANGE STREAM NewFilterChangeStream FOR ALL
SET OPTIONS (exclude_ttl_deletes = true)

Tindakan ini mengecualikan semua penghapusan berbasis TTL dari aliran perubahan.

PostgreSQL

Untuk menambahkan filter penghapusan berbasis TTL ke aliran perubahan yang ada, gunakan kode berikut untuk menetapkan filter ke True:

ALTER CHANGE STREAM STREAM_NAME FOR ALL
SET (exclude_ttl_deletes = true)

Ganti kode berikut:

• STREAM_NAME: nama stream perubahan yang ada Anda

Dalam contoh berikut, filter exclude_ttl_deletes ditambahkan ke aliran perubahan yang ada yang disebut NewFilterChangeStream:

ALTER CHANGE STREAM NewFilterChangeStream FOR ALL
SET (exclude_ttl_deletes = true)

Tindakan ini akan mengecualikan semua penghapusan berbasis TTL mendatang dari aliran perubahan.

Menghapus filter penghapusan berbasis TTL dari aliran perubahan yang ada

GoogleSQL

Untuk menghapus filter penghapusan berbasis TTL ke aliran perubahan yang ada, gunakan kode berikut untuk menetapkan filter ke False:

ALTER CHANGE STREAM STREAM_NAME FOR ALL
SET OPTIONS (exclude_ttl_deletes = false)

Ganti kode berikut:

• STREAM_NAME: nama stream perubahan baru Anda

Pada contoh berikut, filter exclude_ttl_deletes dihapus dari aliran perubahan yang ada yang disebut NewFilterChangeStream:

ALTER CHANGE STREAM NewFilterChangeStream FOR ALL
SET OPTIONS (exclude_ttl_deletes = false)

Hal ini mencakup semua penghapusan berbasis TTL mendatang ke aliran perubahan.

Anda juga dapat menetapkan filter ke null untuk menghapus filter penghapusan berbasis TTL.

PostgreSQL

Untuk menghapus filter penghapusan berbasis TTL ke aliran perubahan yang ada, gunakan kode berikut untuk menetapkan filter ke False:

ALTER CHANGE STREAM STREAM_NAME FOR ALL
SET (exclude_ttl_deletes = false)

Ganti kode berikut:

• STREAM_NAME: nama stream perubahan baru Anda

Pada contoh berikut, filter exclude_ttl_deletes dihapus dari aliran perubahan yang ada yang disebut NewFilterChangeStream:

ALTER CHANGE STREAM NewFilterChangeStream FOR ALL
SET (exclude_ttl_deletes = false)

Hal ini mencakup semua penghapusan berbasis TTL mendatang ke aliran perubahan.

Anda juga dapat menetapkan filter ke null untuk menghapus filter penghapusan berbasis TTL.

Mengubah filter menurut jenis perubahan tabel

Untuk mengubah filter jenis perubahan tabel untuk aliran perubahan, tetapkan jenis filter dalam pernyataan DDL ALTER CHANGE STREAM. Anda dapat menggunakannya untuk menambahkan filter baru atau menghapus filter yang ada dari aliran perubahan.

Menambahkan filter jenis perubahan tabel ke aliran perubahan yang ada

GoogleSQL

Untuk menambahkan satu atau beberapa filter jenis perubahan tabel baru ke streaming perubahan yang ada, gunakan kode berikut untuk menetapkan filter ke true:

ALTER CHANGE STREAM CHANGE_STREAM_NAME
SET OPTIONS (MOD_TYPE_FILTER_NAME = true)

Ganti kode berikut:

• CHANGE_STREAM_NAME: ganti dengan nama streaming perubahan yang ada Anda
• MOD_TYPE_FILTER_NAME: ganti dengan filter yang ingin Anda tambahkan: exclude_insert, exclude_update, atau exclude_delete. Jika menambahkan lebih dari satu filter sekaligus, pisahkan setiap filter dengan koma.

Pada contoh berikut, filter exclude_delete ditambahkan ke streaming perubahan yang ada yang disebut NewFilterChangeStream:

ALTER CHANGE STREAM NewFilterChangeStream
SET OPTIONS (exclude_delete = true)

PostgreSQL

Untuk menambahkan satu atau beberapa filter jenis perubahan tabel baru ke streaming perubahan yang ada, gunakan kode berikut untuk menetapkan filter ke true:

ALTER CHANGE STREAM CHANGE_STREAM_NAME
SET (MOD_TYPE_FILTER_NAME = true)

Ganti kode berikut:

• CHANGE_STREAM_NAME: ganti dengan nama streaming perubahan yang ada Anda
• MOD_TYPE_FILTER_NAME: ganti dengan filter yang ingin Anda tambahkan: exclude_insert, exclude_update, atau exclude_delete. Jika menambahkan lebih dari satu filter sekaligus, pisahkan setiap filter dengan koma.

Pada contoh berikut, filter exclude_delete ditambahkan ke streaming perubahan yang ada yang disebut NewFilterChangeStream:

ALTER CHANGE STREAM NewFilterChangeStream
SET (exclude_delete = true)

Menghapus filter jenis modifikasi tabel dari aliran perubahan yang ada

GoogleSQL

Untuk menghapus satu atau beberapa filter jenis perubahan tabel yang ada di aliran perubahan, gunakan hal berikut untuk menetapkan filter ke false:

ALTER CHANGE STREAM CHANGE_STREAM_NAME
SET OPTIONS (MOD_TYPE_FILTER_NAME = false)

Ganti kode berikut:

• CHANGE_STREAM_NAME: ganti dengan nama streaming perubahan yang ada Anda
• MOD_TYPE_FILTER_NAME: ganti dengan filter yang ingin Anda hapus: exclude_insert, exclude_update, atau exclude_delete. Jika menghapus lebih dari satu filter sekaligus, pisahkan setiap filter dengan koma.

Pada contoh berikut, filter exclude_delete dihapus dari streaming perubahan yang ada yang disebut NewFilterChangeStream:

ALTER CHANGE STREAM NewFilterChangeStream
SET OPTIONS (exclude_delete = false)

Anda juga dapat menghapus filter perubahan tabel dengan menetapkan filter kembali ke nilai default. Untuk melakukannya, tetapkan nilai filter ke null.

PostgreSQL

Untuk menghapus satu atau beberapa filter jenis perubahan tabel yang ada di aliran perubahan, gunakan hal berikut untuk menetapkan filter ke False:

ALTER CHANGE STREAM CHANGE_STREAM_NAME
SET (MOD_TYPE_FILTER_NAME = false)

Ganti kode berikut:

• CHANGE_STREAM_NAME: ganti dengan nama streaming perubahan yang ada Anda
• MOD_TYPE_FILTER_NAME: ganti dengan filter yang ingin Anda tambahkan: exclude_insert, exclude_update, atau exclude_delete. Jika menambahkan lebih dari satu filter sekaligus, pisahkan setiap filter dengan koma.

Pada contoh berikut, filter exclude_delete dihapus dari streaming perubahan yang ada yang disebut NewFilterChangeStream:

ALTER CHANGE STREAM NewFilterChangeStream
SET (exclude_delete = false)

Anda juga dapat menghapus filter perubahan tabel dengan menetapkan filter kembali ke nilai default. Untuk melakukannya, tetapkan nilai filter ke null.

Menangguhkan aliran data perubahan

Jika ingin menghentikan aktivitas aliran perubahan, tetapi mempertahankan catatan internalnya—setidaknya selama periode retensi datanya—Anda dapat mengubahnya sehingga tidak memantau apa pun.

Untuk melakukannya, buat pernyataan DDL ALTER CHANGE STREAM yang mengganti definisi aliran perubahan dengan frasa khusus DROP FOR ALL. Contoh:

ALTER CHANGE STREAM MyStream DROP FOR ALL;

Streaming akan terus ada di database, tetapi tidak memantau objek, dan tidak menghasilkan data perubahan lebih lanjut. Data perubahannya yang ada tetap utuh, tunduk pada kebijakan retensi data aliran data.

Untuk melanjutkan streaming yang ditangguhkan, berikan pernyataan ALTER CHANGE STREAM lain dengan konfigurasinya sebelumnya.

Catatan: Anda dapat membuat aliran perubahan dalam status ditangguhkan dengan menghapus sepenuhnya klausa FOR dari DDL: CREATE CHANGE STREAM MyStream;.

Menghapus aliran data perubahan

Untuk menghapus aliran perubahan secara permanen, berikan pernyataan DROP CHANGE STREAM yang menyertakan nama aliran:

DROP CHANGE STREAM NamesAndAlbums;

Spanner segera menghentikan streaming, menghapusnya dari skema database, dan menghapus data perubahannya.

Mencantumkan dan melihat aliran perubahan

Konsol Google Cloud menyediakan antarmuka web untuk mencantumkan dan meninjau definisi aliran perubahan database. Anda juga dapat melihat struktur aliran perubahan sebagai pernyataan DDL yang setara, atau dengan mengkueri skema informasi database.

Melihat aliran perubahan dengan konsol Google Cloud

Untuk melihat daftar aliran perubahan database dan meninjau definisinya:

1. Buka halaman instance Spanner di konsol Google Cloud.

   Buka halaman instance

2. Buka instance dan database yang sesuai.

3. Klik Change stream di menu navigasi.

Tindakan ini akan menampilkan daftar semua aliran perubahan database tersebut, dan menyaring konfigurasi setiap aliran perubahan. Mengklik nama aliran data akan menampilkan detail lebih lanjut tentang tabel dan kolom yang dipantau.

Melihat definisi aliran perubahan sebagai DDL

Melihat skema database sebagai DDL mencakup deskripsi semua aliran perubahannya, yang muncul sebagai pernyataan CREATE CHANGE STREAM.

• Untuk melakukannya dari konsol, klik link Tampilkan DDL yang setara di halaman database di Konsol Google Cloud.

• Untuk melakukannya dari command line, gunakan perintah ddl describe dari Google Cloud CLI.

Membuat kueri skema informasi tentang aliran perubahan

Anda dapat langsung membuat kueri skema informasi database tentang aliran perubahannya. Tabel berikut berisi metadata yang menentukan nama aliran perubahan, tabel dan kolom yang dipantau, serta periode retensi mereka:

• information_schema.change_streams

• information_schema.change_stream_tables

• information_schema.change_stream_columns

• information_schema.change_stream_options

Praktik terbaik aliran data perubahan

Berikut adalah beberapa praktik terbaik untuk mengonfigurasi dan mengelola alur perubahan.

Pertimbangkan database metadata terpisah

Aliran perubahan menggunakan database metadata untuk mempertahankan status internal. Database metadata dapat sama dengan atau berbeda dari database yang berisi aliran perubahan. Sebaiknya buat database terpisah untuk penyimpanan metadata.

Konektor aliran perubahan Spanner memerlukan izin baca-tulis ke database metadata. Anda tidak perlu menyiapkan database ini dengan skema; konektor akan menanganinya.

Menggunakan database metadata terpisah akan menghilangkan kompleksitas yang mungkin timbul karena mengizinkan konektor menulis langsung ke database aplikasi Anda:

• Dengan memisahkan database metadata dari database produksi dengan aliran perubahan, konektor hanya memerlukan izin baca ke database produksi.

• Dengan membatasi traffic konektor ke database metadata terpisah, operasi tulis yang dilakukan oleh konektor itu sendiri tidak disertakan dalam stream perubahan produksi. Hal ini terutama relevan untuk aliran perubahan yang memantau seluruh database.

Jika tidak ada database terpisah yang digunakan untuk menyimpan metadata, sebaiknya monitor dampak CPU konektor aliran perubahan pada instance-nya.

Lakukan benchmark pada aliran perubahan baru dan ubah ukurannya jika diperlukan

Sebelum menambahkan aliran perubahan baru ke instance produksi, pertimbangkan untuk melakukan benchmark pada workload yang realistis di instance staging dengan mengaktifkan aliran perubahan. Hal ini memungkinkan Anda menentukan apakah perlu menambahkan node ke instance untuk meningkatkan kapasitas komputasi dan penyimpanannya.

Jalankan pengujian ini hingga metrik CPU dan penyimpanan stabil. Secara optimal, penggunaan CPU instance harus tetap di bawah maksimum yang direkomendasikan, dan penggunaan penyimpanannya tidak boleh melebihi batas penyimpanan instance.

Menggunakan region yang berbeda untuk melakukan load balancing

Saat menggunakan aliran perubahan dalam konfigurasi instance multi-region, pertimbangkan untuk menjalankan pipeline pemrosesannya di region yang berbeda dengan region pemimpin default. Hal ini membantu menyebarkan beban streaming di antara replika non-pemimpin. Namun, jika Anda perlu memprioritaskan penundaan streaming serendah mungkin daripada load balancing, jalankan beban streaming di region pemimpin.

Langkah selanjutnya

• Mem-build pipeline aliran perubahan dengan Dataflow.

• Gunakan template untuk menghubungkan aliran perubahan ke BigQuery, Cloud Storage, atau Pub/Sub dengan cepat.