Nesta página, descrevemos como criar, modificar e consultar as alterações no Spanner córregos. Para saber mais, consulte Sobre os fluxos de alterações.
Como os fluxo de alterações são objetos de esquema, eles são criados e gerenciados usando o mesmo esquema orientado a DDL atualizações usadas para qualquer outro tipo de definição de banco de dados, como criar tabelas ou adicionar índices.
o Spanner inicia um processo de execução operação após enviar uma instrução DDL de alteração de esquema, incluindo as usadas para criar, alterar ou excluir fluxo de alterações. Um fluxo de alterações novo ou alterado vai começar a monitorar as colunas ou tabelas especificadas pela nova configuração após a conclusão dessa operação de longa duração.
Criar um stream de alterações
Para criar um fluxo de alterações, forneça o nome dele e o esquema objetos que ele observará: todo o banco de dados ou uma lista de objetos específicos tabelas e colunas. Opcionalmente, é possível especificar o seguinte:
- período de retenção para substituir o período de um dia período de armazenamento padrão
- tipo de captura de valor para substituir o valor padrão.
tipo de captura
OLD_AND_NEW_VALUES
. - Filtro de exclusões baseadas em TTL, se você quiser filtrar Exclusões baseadas em TTL dos seus fluxo de alterações
Excluir modificações de tabela para excluir todas as modificações de tabela
INSERT
,UPDATE
ouDELETE
.
GoogleSQL
A sintaxe DDL para criar um fluxo de alterações usando o GoogleSQL é semelhante assim:
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
A sintaxe DDL para criar um fluxo de alterações usando o PostgreSQL parece assim:
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 ) ]
Um novo fluxo de alterações começa a observar os objetos de esquema atribuídos assim que possível que a operação de longa duração que a criou é concluída.
Os exemplos a seguir ilustram a criação de fluxo de alterações com várias configurações.
Monitorar um banco de dados inteiro
Para criar um fluxo de alterações que observa cada alteração de dados realizada
nas tabelas de um banco de dados, use a palavra-chave ALL
:
CREATE CHANGE STREAM EverythingStream
FOR ALL;
A configuração ALL
implicitamente
inclui todos os dados futuros do banco de dados
tabelas e colunas, assim que são criadas. Ele não
incluem visualizações, tabelas de esquema de informações ou
outros objetos além das tabelas de dados normais.
Observar tabelas específicas
Para limitar o escopo de um fluxo de alterações a tabelas específicas, em vez de um banco de dados inteiro, especifique uma lista de uma ou mais tabelas:
CREATE CHANGE STREAM SingerAlbumStream
FOR Singers, Albums;
Mudança nas atualizações automáticas do Spanner streams que observam tabelas inteiras para refletir as alterações no esquema que afetam essas tabelas, como colunas adicionadas ou descartadas.
Observe colunas específicas
Use a sintaxe table(column_1[, column_2,
...])
para monitorar as mudanças em uma ou mais colunas específicas,
sem chave, nas tabelas que você nomeia:
CREATE CHANGE STREAM NamesAndTitles
FOR Singers(FirstName, LastName), Albums(Title);
Não é possível especificar colunas de chave primária aqui porque todos os fluxos de alterações sempre rastreia as chaves primárias de cada tabela observada. Isso permite cada registro de alteração de dados para identificar a linha alterada por sua chave primária.
Monitorar tabelas e colunas em um único stream
É possível combinar a sintaxe de observação de tabelas e de colunas dos dois exemplos anteriores em um único fluxo de alterações:
CREATE CHANGE STREAM NamesAndAlbums
FOR Singers(FirstName, LastName), Albums;
Especificar um período de armazenamento mais longo
Especificar um período de armazenamento de dados do fluxo de alterações
for mais longo que o padrão de um dia, defina retention_period
como um período
de até uma semana, expresso como horas (h
) ou dias (d
).
Dois exemplos:
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' );
Especificar um tipo de captura de valor diferente
Especificar um tipo de captura do valor do fluxo de alterações.
diferente de OLD_AND_NEW_VALUES
, defina value_capture_type
como
NEW_VALUES
ou NEW_ROW
, conforme mostrado nos exemplos a seguir:
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' );
Filtrar exclusões baseadas em TTL
É possível filtrar exclusões baseadas em TTL
do escopo do fluxo de mudanças usando o filtro exclude_ttl_deletes
.
Para mais informações sobre como esse filtro funciona, consulte Filtro de exclusões baseadas no tempo de vida útil.
GoogleSQL
Para criar um fluxo de alterações com o filtro de exclusões baseado em TTL, use o seguinte:
CREATE CHANGE STREAM CHANGE_STREAM_NAME FOR ALL
OPTIONS (exclude_ttl_deletes = true)
Substitua:
- CHANGE_STREAM_NAME: o nome do novo. fluxo de alterações
O exemplo a seguir cria um fluxo de mudanças chamado NewFilterChangeStream
que exclui todas as exclusões com base no TTL:
CREATE CHANGE STREAM NewFilterChangeStream FOR ALL
OPTIONS (exclude_ttl_deletes = true)
PostgreSQL
Para criar um fluxo de mudanças com o filtro de exclusões com base no TTL, use o seguinte:
CREATE CHANGE STREAM CHANGE_STREAM_NAME FOR ALL
WITH (exclude_ttl_deletes = true)
Substitua:
- STREAM_NAME: o nome do novo. fluxo de alterações
O exemplo a seguir cria um fluxo de alterações chamado NewFilterChangeStream
.
que exclui todas as exclusões baseadas em TTL:
CREATE CHANGE STREAM NewFilterChangeStream FOR ALL
WITH (exclude_ttl_deletes = true)
Para adicionar ou remover o filtro de exclusões baseadas em TTL de uma fluxo de alterações, consulte Modificar o filtro de exclusões baseadas em TTL. Para confirmar seus filtros de fluxo de alterações, visualizar as definições do fluxo de alterações como DDL.
Filtrar por tipo de modificação da tabela
Filtre uma ou mais dessas modificações da tabela do seu o escopo do fluxo de alterações usando as seguintes opções de filtro disponíveis:
exclude_insert
: excluir todas asINSERT
modificações da tabelaexclude_update
: excluir todas asUPDATE
modificações da tabelaexclude_delete
: exclui todas as modificações da tabelaDELETE
Para mais informações sobre como esses filtros funcionam, consulte Filtros de tipo de modificação da tabela.
GoogleSQL
Para criar um fluxo de alterações com um ou mais tipos de modificação de tabela filtros, use o seguinte:
CREATE CHANGE STREAM CHANGE_STREAM_NAME FOR ALL
OPTIONS (MOD_TYPE_FILTER_NAME = true)
Substitua:
- CHANGE_STREAM_NAME: o nome do novo. fluxo de alterações
- MOD_TYPE_FILTER_NAME: o filtro que você
que você quer adicionar:
exclude_insert
,exclude_update
ouexclude_delete
. Se você adicionar mais de um filtro por vez, separe cada um deles com uma vírgula.
O exemplo a seguir cria um fluxo de mudanças chamado NewFilterChangeStream
que exclui os tipos de modificação de tabela INSERT
e UPDATE
:
CREATE CHANGE STREAM NewFilterChangeStream FOR ALL
OPTIONS (exclude_insert = true, exclude_update = true)
PostgreSQL
Para criar um fluxo de alterações com um ou mais tipos de modificação de tabela filtros, use o seguinte:
CREATE CHANGE STREAM CHANGE_STREAM_NAME FOR ALL
WITH (MOD_TYPE_FILTER_NAME = true)
Substitua:
- CHANGE_STREAM_NAME: o nome do existente. fluxo de alterações
- MOD_TYPE_FILTER_NAME: o filtro que você
que você quer adicionar:
exclude_insert
,exclude_update
ouexclude_delete
. Se você adicionar mais de um filtro por vez, separe cada um deles com uma vírgula.
O exemplo a seguir cria um fluxo de alterações chamado NewFilterChangeStream
.
que exclui a modificação da tabela INSERT
e UPDATE
tipos de transação:
CREATE CHANGE STREAM NewFilterChangeStream FOR ALL
WITH (exclude_insert = true, exclude_update = true)
Para adicionar ou remover um filtro de tipo de modificação da tabela de uma tabela atual fluxo de alterações, consulte Modificar filtro por tipo de modificação da tabela. Você pode confirmar quais filtros de tipo de modificação existem na sua fluxo de alterações por visualizar as definições do fluxo de alterações como DDL.
Modificar um fluxo de alterações
Para modificar a configuração de um fluxo de alterações, use uma instrução DDL ALTER CHANGE STREAM
. Ele usa uma sintaxe semelhante a CREATE CHANGE STREAM
. Você pode
mudam as colunas que são monitoradas por um stream ou o tamanho dos dados dele.
período de armazenamento. Você também pode suspender totalmente a exibição enquanto
e manutenção dos registros de alteração de dados.
Modificar o que um fluxo de alterações assiste
Este exemplo adiciona a tabela Songs
inteira ao NamesAndAlbums
fluxo de alterações configurado anteriormente:
ALTER CHANGE STREAM NamesAndAlbums
SET FOR Singers(FirstName, LastName), Albums, Songs;
O Spanner substitui o comportamento da mudança nomeada com a nova configuração após a conclusão da operação de longa duração que atualiza a definição da mudança no esquema do banco de dados.
Modificar o período de armazenamento de dados de um fluxo de alterações
Para modificar o período pelo qual um fluxo de alterações retém seu valor
registros, defina o retention_period
em uma instrução DDL ALTER CHANGE STREAM
.
Este exemplo ajusta o período de armazenamento de dados para NamesAndAlbums
fluxo de alterações criado anteriormente:
GoogleSQL
ALTER CHANGE STREAM NamesAndAlbums
SET OPTIONS ( retention_period = '36h' );
PostgreSQL
ALTER CHANGE STREAM NamesAndAlbums
SET ( retention_period = '36h' );
Modificar o tipo de captura de valor de um fluxo de alterações
Para modificar o tipo de captura de valor de um fluxo de mudanças, defina a cláusula value_capture_type
em uma instrução DDL ALTER CHANGE STREAM
.
Este exemplo ajusta o tipo de captura de valor para 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' );
Modificar filtro de exclusões baseadas em TTL
Para modificar o filtro Exclusões com base no TTL de um fluxo de
mudanças, defina o filtro exclude_ttl_deletes
em uma instrução DDL
ALTER CHANGE STREAM
. Você pode usar isso para adicionar ou remover o filtro
seus fluxo de alterações atuais.
Para mais informações sobre como esses filtros funcionam, consulte Filtro de exclusões baseadas no tempo de vida útil.
Adicionar o filtro de exclusões com base no TTL a um fluxo de mudanças
GoogleSQL
Para adicionar o filtro de exclusões baseadas em TTL a um fluxo de alterações existente:
use o seguinte para definir o filtro como true
:
ALTER CHANGE STREAM CHANGE_STREAM_NAME FOR ALL
SET OPTIONS (exclude_ttl_deletes = true)
Substitua:
- CHANGE_STREAM_NAME: o nome do existente. fluxo de alterações
No exemplo a seguir, o filtro exclude_ttl_deletes
é adicionado a uma
fluxo de alterações atual chamado NewFilterChangeStream
:
que exclui todas as exclusões baseadas em TTL:
ALTER CHANGE STREAM NewFilterChangeStream FOR ALL
SET OPTIONS (exclude_ttl_deletes = true)
Isso exclui todas as exclusões baseadas em TTL do fluxo de alterações.
PostgreSQL
Para adicionar o filtro de exclusões baseadas em TTL a um fluxo de alterações existente:
use o seguinte para definir o filtro como True
:
ALTER CHANGE STREAM STREAM_NAME FOR ALL
SET (exclude_ttl_deletes = true)
Substitua:
- STREAM_NAME: o nome do existente. fluxo de alterações
No exemplo a seguir, o filtro exclude_ttl_deletes
é adicionado a uma
fluxo de alterações atual chamado NewFilterChangeStream
:
ALTER CHANGE STREAM NewFilterChangeStream FOR ALL
SET (exclude_ttl_deletes = true)
Isso exclui todas as exclusões futuras baseadas em TTL do fluxo de alterações.
Remover o filtro de exclusões baseadas em TTL de um fluxo de alterações atual
GoogleSQL
Para remover o filtro de exclusões baseadas em TTL de um fluxo de alterações existente, faça o seguinte:
use o seguinte para definir o filtro como False
:
ALTER CHANGE STREAM STREAM_NAME FOR ALL
SET OPTIONS (exclude_ttl_deletes = false)
Substitua:
- STREAM_NAME: o nome do novo. fluxo de alterações
No exemplo a seguir, o filtro exclude_ttl_deletes
é removido de uma
fluxo de alterações atual chamado NewFilterChangeStream
:
ALTER CHANGE STREAM NewFilterChangeStream FOR ALL
SET OPTIONS (exclude_ttl_deletes = false)
Isso inclui todas as exclusões futuras baseadas em TTL no fluxo de alterações.
Também é possível definir o filtro como null
para remover o filtro de exclusões baseadas em TTL.
PostgreSQL
Para remover o filtro de exclusões baseadas em TTL de um fluxo de alterações existente, faça o seguinte:
use o seguinte para definir o filtro como False
:
ALTER CHANGE STREAM STREAM_NAME FOR ALL
SET (exclude_ttl_deletes = false)
Substitua:
- STREAM_NAME: o nome do novo. fluxo de alterações
No exemplo a seguir, o filtro exclude_ttl_deletes
é removido de uma
fluxo de alterações atual chamado NewFilterChangeStream
:
ALTER CHANGE STREAM NewFilterChangeStream FOR ALL
SET (exclude_ttl_deletes = false)
Isso inclui todas as exclusões futuras baseadas em TTL no fluxo de alterações.
Também é possível definir o filtro como null
para remover o filtro de exclusões com base no TTL.
Modificar filtro por tipo de modificação da tabela
Para modificar os filtros de tipo de modificação da tabela em um fluxo de alterações, faça o seguinte:
defina o tipo de filtro em uma instrução DDL ALTER CHANGE STREAM
. Você pode usar isso
para adicionar um novo filtro ou remover um existente do fluxo de alterações.
Adicionar um filtro de tipo de modificação de tabela a um fluxo de alterações
GoogleSQL
Para adicionar um ou mais filtros novos de tipo de modificação da tabela a uma tabela
fluxo de alterações, use o seguinte para definir o filtro como true
:
ALTER CHANGE STREAM CHANGE_STREAM_NAME
SET OPTIONS (MOD_TYPE_FILTER_NAME = true)
Substitua:
- CHANGE_STREAM_NAME: substitua pelo nome atual fluxo de alterações
- MOD_TYPE_FILTER_NAME: substitua pelo filtro que
você quer adicionar:
exclude_insert
,exclude_update
ouexclude_delete
. Se você adicionar mais de um filtro por vez, separe cada um deles com uma vírgula.
No exemplo a seguir, o filtro exclude_delete
é adicionado a um
fluxo de alterações chamado NewFilterChangeStream
:
ALTER CHANGE STREAM NewFilterChangeStream
SET OPTIONS (exclude_delete = true)
PostgreSQL
Para adicionar um ou mais filtros novos de tipo de modificação da tabela a uma tabela
fluxo de alterações, use o seguinte para definir o filtro como true
:
ALTER CHANGE STREAM CHANGE_STREAM_NAME
SET (MOD_TYPE_FILTER_NAME = true)
Substitua:
- CHANGE_STREAM_NAME: substitua pelo nome atual fluxo de alterações
- MOD_TYPE_FILTER_NAME: substitua pelo filtro que
você quer adicionar:
exclude_insert
,exclude_update
ouexclude_delete
. Se você adicionar mais de um filtro por vez, separe cada um deles com uma vírgula.
No exemplo a seguir, o filtro exclude_delete
é adicionado a um fluxo de mudanças
chamado NewFilterChangeStream
:
ALTER CHANGE STREAM NewFilterChangeStream
SET (exclude_delete = true)
Remover um filtro de tipo de modificação de tabela de um fluxo de alterações
GoogleSQL
Para remover um ou mais filtros de tipo de modificação da tabela no
fluxo de alterações, use o seguinte para definir o filtro como false
:
ALTER CHANGE STREAM CHANGE_STREAM_NAME
SET OPTIONS (MOD_TYPE_FILTER_NAME = false)
Substitua:
- CHANGE_STREAM_NAME: substitua pelo nome do fluxo de alterações existente
- MOD_TYPE_FILTER_NAME: substituir pelo filtro que você
quer remover:
exclude_insert
,exclude_update
ouexclude_delete
. Ao remover mais de um filtro por vez, separe cada um deles com uma vírgula.
No exemplo a seguir, o filtro exclude_delete
é removido de um
fluxo de alterações chamado NewFilterChangeStream
:
ALTER CHANGE STREAM NewFilterChangeStream
SET OPTIONS (exclude_delete = false)
Também é possível remover um filtro de modificação da tabela configurando o filtro.
de volta ao valor padrão. Para fazer isso, defina o valor do filtro como null
.
PostgreSQL
Para remover um ou mais filtros de tipo de modificação de tabela no fluxo de mudanças, use o seguinte para definir o filtro como False
:
ALTER CHANGE STREAM CHANGE_STREAM_NAME
SET (MOD_TYPE_FILTER_NAME = false)
Substitua:
- CHANGE_STREAM_NAME: substitua pelo nome atual fluxo de alterações
- MOD_TYPE_FILTER_NAME: substitua pelo filtro que
você quer adicionar:
exclude_insert
,exclude_update
ouexclude_delete
. Se você adicionar mais de um filtro por vez, separe cada um deles com uma vírgula.
No exemplo a seguir, o filtro exclude_delete
é removido de um
fluxo de alterações chamado NewFilterChangeStream
:
ALTER CHANGE STREAM NewFilterChangeStream
SET (exclude_delete = false)
Também é possível remover um filtro de modificação da tabela configurando o filtro.
de volta ao valor padrão. Para fazer isso, defina o valor do filtro como null
.
Suspender um fluxo de alterações
Se você quiser que um fluxo de alterações interrompa sua atividade, mas mantenha a registros internos, pelo menos durante o período de armazenamento de dados, você pode alterá-lo para que não veja nada.
Para isso, emita uma instrução DDL ALTER CHANGE STREAM
que substitua
a definição do fluxo de alterações com a frase especial DROP FOR ALL
.
Exemplo:
ALTER CHANGE STREAM MyStream DROP FOR ALL;
O stream continua no banco de dados, mas não observa objetos. e não gera mais registros de alteração de dados. Os registros de mudança existentes permanecem intactos, sujeitos à política de retenção de dados do fluxo.
Para retomar um stream suspenso, emita outra instrução ALTER CHANGE STREAM
com a configuração anterior.
Excluir um fluxo de alterações
Para excluir permanentemente um fluxo de alterações, emita um DROP CHANGE STREAM
que inclui o nome do stream:
DROP CHANGE STREAM NamesAndAlbums;
O Spanner interrompe imediatamente o fluxo, remove-o do esquema do banco de dados e exclui os registros de alteração de dados.
Listar e visualizar fluxo de alterações
O console do Google Cloud tem uma interface da Web para listar e revisar as definições de fluxo de alterações de um banco de dados. Também é possível consultar dos fluxos de alterações como instruções DDL equivalentes ou consultando o esquema de informações do banco de dados.
Conferir fluxo de alterações com o console do Google Cloud
Para ver uma lista dos fluxo de alterações de um banco de dados e revisar as definições deles:
Acesse a página de instâncias do Spanner no console do Google Cloud.
Navegue até a instância e o banco de dados corretos.
Clique em Alterar streams no menu de navegação.
Isso exibe uma lista de todos os fluxo de alterações desse banco de dados. resume a configuração de cada um. Clicando no nome de um stream revela mais detalhes sobre as tabelas e colunas que ele monitora.
Conferir definições dos fluxo de alterações como DDL
A visualização do esquema de um banco de dados como DDL inclui descrições de todos os
fluxos de mudanças, em que eles aparecem como instruções CREATE CHANGE STREAM
.
Para fazer isso no console, clique no link Mostrar DDL equivalente na página do banco de dados no console do Google Cloud.
Para fazer isso na linha de comando, use o comando
ddl describe
do Google Cloud CLI.
Consultar o esquema de informações sobre fluxo de alterações
Você pode consultar diretamente as informações de um banco de dados de alterações sobre os fluxo de alterações dele. O as tabelas a seguir contêm os metadados que definem o fluxo de as tabelas e colunas que eles observam e os nomes períodos:
Práticas recomendadas de fluxos de alterações
Confira a seguir algumas práticas recomendadas para configurar e gerenciar mudanças córregos.
Considere um banco de dados de metadados separado
Os streams de alteração usam um banco de dados de metadados para manter o estado interno. O banco de dados de metadados pode ser igual ou diferente do banco de dados que que contém os fluxo de alterações. Recomendamos a criação de um banco de dados separado para armazenamento de metadados.
O conector de fluxo de alterações do Spanner precisa de leitura e gravação permissões ao banco de dados de metadados. Não é necessário preparar este banco de dados com um esquema, o conector cuida disso.
O uso de um banco de dados de metadados separado elimina as complexidades que possam surgir de permitir que o conector grave diretamente no banco de dados do aplicativo:
Ao separar o banco de dados de metadados do banco de dados de produção com o fluxo de alterações, o conector precisa apenas permissões de leitura no banco de dados de produção.
Restringindo o tráfego do conector a metadados separados. no banco de dados, as gravações realizadas pelo próprio conector não são incluídas nos fluxo de alterações da produção. Isso é especialmente relevante para fluxo de alterações. que monitoram todo o banco de dados.
Se nenhum banco de dados separado estiver sendo usado para armazenar os metadados, recomendamos monitorar o impacto da CPU sobre o conector de fluxo de alterações nas instâncias.
Compare os novos fluxo de alterações e redimensione, se necessário
Antes de adicionar novos fluxo de alterações à sua instância de produção, considere comparar uma carga de trabalho realista em uma instância de preparo com alterações streams ativados. Isso permite determinar se você precisa adicionar nós à sua instância, com o objetivo de aumentar a capacidade de computação e e capacidades.
Execute esses testes até que as métricas de CPU e armazenamento se estabilizem. O ideal é que a utilização da CPU da instância permaneça abaixo dos valores máximos recomendados e que o uso de armazenamento não exceda o limite da instância.
Usar regiões diferentes para o balanceamento de carga
Ao usar fluxos de mudanças em uma configuração de instância multirregional, considere executar os pipelines de processamento em uma região diferente da região líder padrão. Isso ajuda a espalhar a carga de streaming entre réplicas não líderes. Se você precisa priorizar o menor atraso possível no streaming No entanto, o balanceamento de carga executa a carga de streaming na região líder.
A seguir
Use modelos para conectar rapidamente um fluxo de alterações ao BigQuery, Cloud Storage ou Pub/Sub.