Data Manipulation Language partizionato

Il Data Manipulation Language partizionato (DML partizionato) è progettato per i seguenti tipi di aggiornamenti ed eliminazioni collettive:

  • Pulizia periodica e garbage collection. Alcuni esempi sono l'eliminazione di righe precedenti o impostando le colonne su NULL.
  • Eseguire il backfill delle nuove colonne con i valori predefiniti. Un esempio è l'utilizzo di UPDATE per impostare il valore di una nuova colonna su False, dove attualmente è NULL.

Il DML partizionato non è adatto per l'elaborazione di transazioni su scala ridotta. Se eseguire un'istruzione su più righe, utilizzare DML transazionali con e le chiavi primarie. Per ulteriori informazioni, consulta Utilizzare DML.

Se devi eseguire il commit di un numero elevato di scritture cieche, ma non hai bisogno di una transazione atomica, puoi modificare collettivamente le tabelle Spanner utilizzando la scrittura batch. Per ulteriori informazioni, consulta Modificare i dati utilizzando le scritture collettive.

Puoi ottenere informazioni sulle query DML partizionate attive e sul loro avanzamento dalle tabelle statistiche nel database Spanner. Per ulteriori informazioni, consulta le statistiche relative alle DML partizionate attive.

DML e DML partizionato

Spanner supporta due modalità di esecuzione per le istruzioni DML:

  • DML, che è adatto per l'elaborazione delle transazioni. Per ulteriori informazioni, vedi Utilizzo di DML.

  • DML partizionato, che consente operazioni su larga scala a livello di database con Impatto minimo sull'elaborazione delle transazioni simultanee grazie al partizionamento della chiave spazio ed eseguire l'istruzione su partizioni in aree separate e con ambito più ristretto transazioni. Per ulteriori informazioni, consulta la sezione Utilizzare la DML partizionata.

La tabella seguente evidenzia alcune delle differenze tra i due modelli di esecuzione diverse.

DML DML partizionato
Le righe che non corrispondono alla clausola WHERE potrebbero essere bloccate. Vengono bloccate solo le righe che corrispondono alla clausola WHERE.
Si applicano limiti per le dimensioni delle transazioni. Spanner gestisce i limiti delle transazioni e i limiti di contemporaneità per transazione.
Le istruzioni non devono essere idempotenti. Un'istruzione DML deve essere idempotente per garantire risultati coerenti.
Una transazione può includere più istruzioni DML e SQL. Una transazione partizionata può includere una sola istruzione DML.
Non ci sono limitazioni alla complessità degli estratti conto. Le istruzioni devono essere completamente partizionabili.
Puoi creare transazioni di lettura/scrittura nel codice client. Spanner crea le transazioni.

Partizionabile e idempotente

Quando viene eseguita un'istruzione DML partizionata, le righe di una partizione non hanno accesso alle righe in altre partizioni e non puoi scegliere il modo in cui Spanner crea le partizioni. La partizione garantisce la scalabilità, ma significa anche che le istruzioni DML partizionate devono essere completamente partizionate. Vale a dire che l'istruzione DML partizionata deve essere espressibile come l'unione di un insieme dove ogni istruzione accede a una singola riga della tabella non accede ad altre tabelle. Ad esempio, un'istruzione DML che accede più tabelle o esegue un self-join non partizionabili. Se l'istruzione DML non è partizionabile, Spanner restituisce l'errore BadUsage.

Queste istruzioni DML sono completamente partizionabili, perché ogni istruzione essere applicati a una singola riga nella tabella:

UPDATE Singers SET LastName = NULL WHERE LastName = '';

DELETE FROM Albums WHERE MarketingBudget > 10000;

Questa istruzione DML non è completamente partizionabile perché accede a più tabelle:

# Not fully partitionable
DELETE FROM Singers WHERE
SingerId NOT IN (SELECT SingerId FROM Concerts);

Spanner potrebbe eseguire un'istruzione DML partizionata più volte su alcune partizioni a causa di ripetuti tentativi a livello di rete. Di conseguenza, un'istruzione potrebbe essere eseguita più di una volta in una riga. L'affermazione deve quindi essere idempotente per ottenere risultati coerenti. Un'istruzione è idempotente se viene eseguita più volte rispetto a una singola riga porta allo stesso risultato.

Questa istruzione DML è idempotente:

UPDATE Singers SET MarketingBudget = 1000 WHERE true;

Questa istruzione DML non è idempotente:

UPDATE Singers SET MarketingBudget = 1.5 * MarketingBudget WHERE true;

Blocco delle righe

Spanner acquisisce un blocco solo se una riga è candidata per l'aggiornamento o l'eliminazione. Questo comportamento è diverso Esecuzione di DML, che potrebbe essere bloccata in lettura righe che non corrispondono alla clausola WHERE.

Esecuzione e transazioni

Il fatto che un'istruzione DML sia partizionata o meno dipende dalla libreria client che scegli per l'esecuzione. Ogni libreria client fornisce metodi distinti per l'esecuzione DML e l'esecuzione DML partizionata.

Puoi eseguire una sola istruzione DML partizionata in una chiamata al metodo della libreria client.

Spanner non applica gli enunciati DML partizionati in modo atomico all'intera tabella. Tuttavia, Spanner applica le istruzioni DML partitioned in modo atomico a ogni partizione.

Il DML partizionato non supporta il commit o il rollback. Spanner esegue e applica immediatamente l'istruzione DML.

  • Se annulli l'operazione, Spanner annulla le partizioni in esecuzione e non avvia le partizioni rimanenti. Spanner non esegue il rollback delle partizioni già eseguite.
  • Se l'esecuzione dell'istruzione causa un errore, l'esecuzione si interrompe in tutte le partizioni e Spanner restituisce l'errore per l'intera operazione. Alcuni esempi di errori sono violazioni del tipo di dati vincoli, violazioni di UNIQUE INDEX e violazioni di ON DELETE NO ACTION. A seconda del momento in cui l'esecuzione non è riuscita, l'istruzione potrebbe essere stata eseguita correttamente su alcune partizioni e non essere mai stata eseguita su altre partizioni.

Se l'istruzione DML partizionata ha esito positivo, Spanner ha eseguito l'istruzione almeno una volta su ogni partizione dell'intervallo di chiavi.

Conteggio delle righe modificate

Un'istruzione DML partizionata restituisce un limite inferiore al numero di righe. Potrebbe non essere un conteggio esatto del numero di righe modificate, non c'è alcuna garanzia che Spanner conteggi tutte le righe modificate.

Limiti transazioni

Spanner crea le partizioni e le transazioni necessarie per eseguire un'istruzione DML partizionata. Si applicano limiti di transazioni o limiti di concorrenza per transazione, ma Spanner tenta di mantenere le transazioni entro i limiti.

Spanner consente un massimo di 20.000 con istruzioni DML partizionate in parallelo per database.

Funzionalità non supportate

Spanner non supporta alcune funzionalità per la DML partizionata:

  • INSERT non supportato.
  • Console Google Cloud: non puoi eseguire istruzioni DML partizionate nella console Google Cloud.
  • Piani di query e profilazione: Google Cloud CLI e il client le librerie non supportano piani di query e profilazione.
  • Subquery che leggono da un'altra tabella o da una riga diversa della stessa tabella.

Per scenari complessi, come lo spostamento di una tabella o trasformazioni che richiedono join tra le tabelle, prendi in considerazione l'utilizzo del connettore Dataflow.

Esempi

Il seguente esempio di codice aggiorna la colonna MarketingBudget della tabella Albums.

C++

Utilizza la funzione ExecutePartitionedDml() per eseguire un'istruzione DML partizionata.

void DmlPartitionedUpdate(google::cloud::spanner::Client client) {
  namespace spanner = ::google::cloud::spanner;
  auto result = client.ExecutePartitionedDml(
      spanner::SqlStatement("UPDATE Albums SET MarketingBudget = 100000"
                            "  WHERE SingerId > 1"));
  if (!result) throw std::move(result).status();
  std::cout << "Updated at least " << result->row_count_lower_bound
            << " row(s) [spanner_dml_partitioned_update]\n";
}

C#

Utilizza il metodo ExecutePartitionedUpdateAsync() per eseguire un'istruzione DML partizionata.


using Google.Cloud.Spanner.Data;
using System;
using System.Threading.Tasks;

public class UpdateUsingPartitionedDmlCoreAsyncSample
{
    public async Task<long> UpdateUsingPartitionedDmlCoreAsync(string projectId, string instanceId, string databaseId)
    {
        string connectionString = $"Data Source=projects/{projectId}/instances/{instanceId}/databases/{databaseId}";

        using var connection = new SpannerConnection(connectionString);
        await connection.OpenAsync();

        using var cmd = connection.CreateDmlCommand("UPDATE Albums SET MarketingBudget = 100000 WHERE SingerId > 1");
        long rowCount = await cmd.ExecutePartitionedUpdateAsync();

        Console.WriteLine($"{rowCount} row(s) updated...");
        return rowCount;
    }
}

Vai

Utilizzi il metodo PartitionedUpdate() per eseguire un'istruzione DML partizionata.


import (
	"context"
	"fmt"
	"io"

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

func updateUsingPartitionedDML(w io.Writer, db string) error {
	ctx := context.Background()
	client, err := spanner.NewClient(ctx, db)
	if err != nil {
		return err
	}
	defer client.Close()

	stmt := spanner.Statement{SQL: "UPDATE Albums SET MarketingBudget = 100000 WHERE SingerId > 1"}
	rowCount, err := client.PartitionedUpdate(ctx, stmt)
	if err != nil {
		return err
	}
	fmt.Fprintf(w, "%d record(s) updated.\n", rowCount)
	return nil
}

Java

Utilizzi il metodo executePartitionedUpdate() per eseguire un'istruzione DML partizionata.

static void updateUsingPartitionedDml(DatabaseClient dbClient) {
  String sql = "UPDATE Albums SET MarketingBudget = 100000 WHERE SingerId > 1";
  long rowCount = dbClient.executePartitionedUpdate(Statement.of(sql));
  System.out.printf("%d records updated.\n", rowCount);
}

Node.js

Utilizzi il metodo runPartitionedUpdate() per eseguire un'istruzione DML partizionata.

// Imports the Google Cloud client library
const {Spanner} = require('@google-cloud/spanner');

/**
 * TODO(developer): Uncomment the following lines before running the sample.
 */
// const projectId = 'my-project-id';
// const instanceId = 'my-instance';
// const databaseId = 'my-database';

// Creates a client
const spanner = new Spanner({
  projectId: projectId,
});

// Gets a reference to a Cloud Spanner instance and database
const instance = spanner.instance(instanceId);
const database = instance.database(databaseId);

try {
  const [rowCount] = await database.runPartitionedUpdate({
    sql: 'UPDATE Albums SET MarketingBudget = 100000 WHERE SingerId > 1',
  });
  console.log(`Successfully updated ${rowCount} records.`);
} catch (err) {
  console.error('ERROR:', err);
} finally {
  // Close the database when finished.
  database.close();
}

PHP

Utilizza il metodo executePartitionedUpdate() per eseguire un'istruzione DML partizionata.

use Google\Cloud\Spanner\SpannerClient;

/**
 * Updates sample data in the database by partition with a DML statement.
 *
 * This updates the `MarketingBudget` column which must be created before
 * running this sample. You can add the column by running the `add_column`
 * sample or by running this DDL statement against your database:
 *
 *     ALTER TABLE Albums ADD COLUMN MarketingBudget INT64
 *
 * Example:
 * ```
 * update_data($instanceId, $databaseId);
 * ```
 *
 * @param string $instanceId The Spanner instance ID.
 * @param string $databaseId The Spanner database ID.
 */
function update_data_with_partitioned_dml(string $instanceId, string $databaseId): void
{
    $spanner = new SpannerClient();
    $instance = $spanner->instance($instanceId);
    $database = $instance->database($databaseId);

    $rowCount = $database->executePartitionedUpdate(
        'UPDATE Albums SET MarketingBudget = 100000 WHERE SingerId > 1'
    );

    printf('Updated %d row(s).' . PHP_EOL, $rowCount);
}

Python

Utilizza il metodo execute_partitioned_dml() per eseguire un'istruzione DML partizionata.

# instance_id = "your-spanner-instance"
# database_id = "your-spanner-db-id"

spanner_client = spanner.Client()
instance = spanner_client.instance(instance_id)
database = instance.database(database_id)

row_ct = database.execute_partitioned_dml(
    "UPDATE Albums SET MarketingBudget = 100000 WHERE SingerId > 1"
)

print("{} records updated.".format(row_ct))

Ruby

Utilizza il metodo execute_partitioned_update() per eseguire un'istruzione DML partizionata.

# project_id  = "Your Google Cloud project ID"
# instance_id = "Your Spanner instance ID"
# database_id = "Your Spanner database ID"

require "google/cloud/spanner"

spanner = Google::Cloud::Spanner.new project: project_id
client  = spanner.client instance_id, database_id

row_count = client.execute_partition_update(
  "UPDATE Albums SET MarketingBudget = 100000 WHERE SingerId > 1"
)

puts "#{row_count} records updated."

Il seguente esempio di codice elimina le righe dalla tabella Singers in base al SingerId.

C++

void DmlPartitionedDelete(google::cloud::spanner::Client client) {
  namespace spanner = ::google::cloud::spanner;
  auto result = client.ExecutePartitionedDml(
      spanner::SqlStatement("DELETE FROM Singers WHERE SingerId > 10"));
  if (!result) throw std::move(result).status();
  std::cout << "Deleted at least " << result->row_count_lower_bound
            << " row(s) [spanner_dml_partitioned_delete]\n";
}

C#


using Google.Cloud.Spanner.Data;
using System;
using System.Threading.Tasks;

public class DeleteUsingPartitionedDmlCoreAsyncSample
{
    public async Task<long> DeleteUsingPartitionedDmlCoreAsync(string projectId, string instanceId, string databaseId)
    {
        string connectionString = $"Data Source=projects/{projectId}/instances/{instanceId}/databases/{databaseId}";

        using var connection = new SpannerConnection(connectionString);
        await connection.OpenAsync();

        using var cmd = connection.CreateDmlCommand("DELETE FROM Singers WHERE SingerId > 10");
        long rowCount = await cmd.ExecutePartitionedUpdateAsync();

        Console.WriteLine($"{rowCount} row(s) deleted...");
        return rowCount;
    }
}

Vai


import (
	"context"
	"fmt"
	"io"

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

func deleteUsingPartitionedDML(w io.Writer, db string) error {
	ctx := context.Background()
	client, err := spanner.NewClient(ctx, db)
	if err != nil {
		return err
	}
	defer client.Close()

	stmt := spanner.Statement{SQL: "DELETE FROM Singers WHERE SingerId > 10"}
	rowCount, err := client.PartitionedUpdate(ctx, stmt)
	if err != nil {
		return err

	}
	fmt.Fprintf(w, "%d record(s) deleted.", rowCount)
	return nil
}

Java

static void deleteUsingPartitionedDml(DatabaseClient dbClient) {
  String sql = "DELETE FROM Singers WHERE SingerId > 10";
  long rowCount = dbClient.executePartitionedUpdate(Statement.of(sql));
  System.out.printf("%d records deleted.\n", rowCount);
}

Node.js

// Imports the Google Cloud client library
const {Spanner} = require('@google-cloud/spanner');

/**
 * TODO(developer): Uncomment the following lines before running the sample.
 */
// const projectId = 'my-project-id';
// const instanceId = 'my-instance';
// const databaseId = 'my-database';

// Creates a client
const spanner = new Spanner({
  projectId: projectId,
});

// Gets a reference to a Cloud Spanner instance and database
const instance = spanner.instance(instanceId);
const database = instance.database(databaseId);

try {
  const [rowCount] = await database.runPartitionedUpdate({
    sql: 'DELETE FROM Singers WHERE SingerId > 10',
  });
  console.log(`Successfully deleted ${rowCount} records.`);
} catch (err) {
  console.error('ERROR:', err);
} finally {
  // Close the database when finished.
  database.close();
}

PHP

use Google\Cloud\Spanner\SpannerClient;

/**
 * Delete sample data in the database by partition with a DML statement.
 *
 * This updates the `MarketingBudget` column which must be created before
 * running this sample. You can add the column by running the `add_column`
 * sample or by running this DDL statement against your database:
 *
 *     ALTER TABLE Albums ADD COLUMN MarketingBudget INT64
 *
 * Example:
 * ```
 * update_data($instanceId, $databaseId);
 * ```
 *
 * @param string $instanceId The Spanner instance ID.
 * @param string $databaseId The Spanner database ID.
 */
function delete_data_with_partitioned_dml(string $instanceId, string $databaseId): void
{
    $spanner = new SpannerClient();
    $instance = $spanner->instance($instanceId);
    $database = $instance->database($databaseId);

    $rowCount = $database->executePartitionedUpdate(
        'DELETE FROM Singers WHERE SingerId > 10'
    );

    printf('Deleted %d row(s).' . PHP_EOL, $rowCount);
}

Python

# instance_id = "your-spanner-instance"
# database_id = "your-spanner-db-id"
spanner_client = spanner.Client()
instance = spanner_client.instance(instance_id)
database = instance.database(database_id)

row_ct = database.execute_partitioned_dml("DELETE FROM Singers WHERE SingerId > 10")

print("{} record(s) deleted.".format(row_ct))

Ruby

# project_id  = "Your Google Cloud project ID"
# instance_id = "Your Spanner instance ID"
# database_id = "Your Spanner database ID"

require "google/cloud/spanner"

spanner = Google::Cloud::Spanner.new project: project_id
client  = spanner.client instance_id, database_id

row_count = client.execute_partition_update(
  "DELETE FROM Singers WHERE SingerId > 10"
)

puts "#{row_count} records deleted."

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