Erste Schritte mit Spanner in Go


Lernziele

In dieser Anleitung werden Sie durch die folgenden Schritte mit Spanner geführt Clientbibliothek für Go:

  • Erstellen Sie eine Spanner-Instanz und -Datenbank.
  • SQL-Abfragen für Daten in der Datenbank schreiben, lesen und ausführen
  • Datenbankschema aktualisieren
  • Daten mit einer Lese-Schreib-Transaktion aktualisieren
  • Sekundären Index für die Datenbank hinzufügen
  • Mit dem Index Daten lesen und SQL-Abfragen ausführen
  • Daten über eine schreibgeschützte Transaktion abrufen

Kosten

In dieser Anleitung wird Spanner verwendet, eine kostenpflichtige Komponente des Google Cloud Informationen zu den Kosten für die Verwendung von Spanner finden Sie unter Preise.

Hinweis

Führen Sie die unter Einrichten beschriebenen Schritte aus, die das Erstellen und Festlegen eines standardmäßigen Google Cloud-Projekts, das Aktivieren der Rechnungsstellung, das Aktivieren der Cloud Spanner API und das Einrichten von OAuth 2.0 umfassen, um Anmeldedaten für die Authentifizierung für die Verwendung der Cloud Spanner API zu erhalten.

Sie müssen insbesondere gcloud auth application-default login ausführen, um die lokale Entwicklungsumgebung mit Anmeldedaten für die Authentifizierung einzurichten.

Lokale Go-Umgebung vorbereiten

  1. Installieren Sie Go per Download auf Ihrem Entwicklungscomputer, falls es noch nicht installiert ist.

  2. Konfigurieren Sie die Umgebungsvariable GOPATH wie unter Installation testen beschrieben, falls sie noch nicht konfiguriert ist.

  3. Laden Sie die Beispiele auf Ihren Computer herunter.

    git clone https://github.com/GoogleCloudPlatform/golang-samples $GOPATH/src/github.com/GoogleCloudPlatform/golang-samples
    
  4. Wechseln Sie in das Verzeichnis, das den Spanner-Beispielcode enthält:

    cd $GOPATH/src/github.com/GoogleCloudPlatform/golang-samples/spanner/spanner_snippets
    
  5. Legen Sie die Umgebungsvariable GCLOUD_PROJECT auf Ihre Google Cloud-Projekt-ID fest.

    export GCLOUD_PROJECT=[MY_PROJECT_ID]
    

Instanz erstellen

Wenn Sie Spanner zum ersten Mal verwenden, müssen Sie eine Instanz erstellen. Dabei handelt es sich um eine Zuordnung von Ressourcen, die von Spanner-Datenbanken verwendet werden. Wenn Sie eine Instanz erstellen, müssen Sie eine Instanzkonfiguration auswählen. Abhängig davon werden der Speicherort Ihrer Daten sowie die Anzahl der zu verwendenden Knoten festgelegt. Anhand der Knotenanzahl wird dann die Menge der Bereitstellungs- und Speicherressourcen in Ihrer Instanz festgelegt.

Führen Sie den folgenden Befehl aus, um eine Spanner-Instanz in der Region zu erstellen us-central1 mit 1 Knoten:

gcloud spanner instances create test-instance --config=regional-us-central1 \
    --description="Test Instance" --nodes=1

Dadurch wird eine Instanz mit diesen Properties erstellt:

  • Instanz-ID test-instance
  • Anzeigename Test Instance
  • Instanzkonfiguration regional-us-central1 – Bei regionalen Konfigurationen werden Daten in nur einer Region gespeichert, während sie bei multiregionalen Konfigurationen auf mehrere Regionen verteilt werden. Weitere Informationen finden Sie unter Instanzen.)
  • Knotenanzahl 1 – node_count entspricht der Anzahl der Bereitstellungs- und Speicherressourcen in der Instanz, die für Datenbanken zur Verfügung stehen. Weitere Informationen finden Sie unter Knoten und Verarbeitungseinheiten.

Hier sollten Sie dies sehen:

Creating instance...done.

Beispieldateien ansehen

Das Beispiel-Repository enthält ein Beispiel für die Verwendung von Spanner mit Go.

Sehen Sie sich die Datei snippet.go an. Darin ist die Verwendung Spanner. Der Code zeigt, wie eine neue Datenbank erstellt und verwendet wird. In den Daten wird das Beispielschema verwendet, das auf der Seite Schema und Datenmodell dargestellt ist.

Datenbank erstellen

Erstellen Sie eine Datenbank mit dem Namen example-db in der Instanz test-instance, indem Sie und führen den folgenden Befehl in der Befehlszeile aus.

GoogleSQL

go run snippet.go createdatabase projects/$GCLOUD_PROJECT/instances/test-instance/databases/example-db

PostgreSQL

go run snippet.go pgcreatedatabase projects/$GCLOUD_PROJECT/instances/test-instance/databases/example-db

Hier sollten Sie dies sehen:

Created database [example-db]
Mit dem folgenden Code werden eine Datenbank und zwei Tabellen in der Datenbank erstellt.

GoogleSQL

import (
	"context"
	"fmt"
	"io"
	"regexp"

	database "cloud.google.com/go/spanner/admin/database/apiv1"
	adminpb "cloud.google.com/go/spanner/admin/database/apiv1/databasepb"
)

func createDatabase(ctx context.Context, w io.Writer, db string) error {
	matches := regexp.MustCompile("^(.*)/databases/(.*)$").FindStringSubmatch(db)
	if matches == nil || len(matches) != 3 {
		return fmt.Errorf("Invalid database id %s", db)
	}

	adminClient, err := database.NewDatabaseAdminClient(ctx)
	if err != nil {
		return err
	}
	defer adminClient.Close()

	op, err := adminClient.CreateDatabase(ctx, &adminpb.CreateDatabaseRequest{
		Parent:          matches[1],
		CreateStatement: "CREATE DATABASE `" + matches[2] + "`",
		ExtraStatements: []string{
			`CREATE TABLE Singers (
				SingerId   INT64 NOT NULL,
				FirstName  STRING(1024),
				LastName   STRING(1024),
				SingerInfo BYTES(MAX),
				FullName   STRING(2048) AS (
					ARRAY_TO_STRING([FirstName, LastName], " ")
				) STORED
			) PRIMARY KEY (SingerId)`,
			`CREATE TABLE Albums (
				SingerId     INT64 NOT NULL,
				AlbumId      INT64 NOT NULL,
				AlbumTitle   STRING(MAX)
			) PRIMARY KEY (SingerId, AlbumId),
			INTERLEAVE IN PARENT Singers ON DELETE CASCADE`,
		},
	})
	if err != nil {
		return err
	}
	if _, err := op.Wait(ctx); err != nil {
		return err
	}
	fmt.Fprintf(w, "Created database [%s]\n", db)
	return nil
}

PostgreSQL

import (
	"context"
	"fmt"
	"io"
	"regexp"

	database "cloud.google.com/go/spanner/admin/database/apiv1"
	adminpb "cloud.google.com/go/spanner/admin/database/apiv1/databasepb"
)

// pgCreateDatabase shows how to create a Spanner database that uses the
// PostgreSQL dialect.
func pgCreateDatabase(ctx context.Context, w io.Writer, db string) error {
	// db := "projects/my-project/instances/my-instance/databases/my-database"
	matches := regexp.MustCompile("^(.*)/databases/(.*)$").FindStringSubmatch(db)
	if matches == nil || len(matches) != 3 {
		return fmt.Errorf("invalid database id %v", db)
	}

	adminClient, err := database.NewDatabaseAdminClient(ctx)
	if err != nil {
		return err
	}
	defer adminClient.Close()

	// Databases with PostgreSQL dialect do not support extra DDL statements in the `CreateDatabase` call.
	req := &adminpb.CreateDatabaseRequest{
		Parent:          matches[1],
		DatabaseDialect: adminpb.DatabaseDialect_POSTGRESQL,
		// Note that PostgreSQL uses double quotes for quoting identifiers. This also
		// includes database names in the CREATE DATABASE statement.
		CreateStatement: `CREATE DATABASE "` + matches[2] + `"`,
	}
	opCreate, err := adminClient.CreateDatabase(ctx, req)
	if err != nil {
		return err
	}
	if _, err := opCreate.Wait(ctx); err != nil {
		return err
	}
	updateReq := &adminpb.UpdateDatabaseDdlRequest{
		Database: db,
		Statements: []string{
			`CREATE TABLE Singers (
				SingerId   bigint NOT NULL PRIMARY KEY,
				FirstName  varchar(1024),
				LastName   varchar(1024),
				SingerInfo bytea
			)`,
			`CREATE TABLE Albums (
				AlbumId      bigint NOT NULL,
				SingerId     bigint NOT NULL REFERENCES Singers (SingerId),
				AlbumTitle   text,
                PRIMARY KEY(SingerId, AlbumId)
			)`,
			`CREATE TABLE Venues (
				VenueId  bigint NOT NULL PRIMARY KEY,
				Name     varchar(1024) NOT NULL
			)`,
		},
	}
	opUpdate, err := adminClient.UpdateDatabaseDdl(ctx, updateReq)
	if err != nil {
		return err
	}
	if err := opUpdate.Wait(ctx); err != nil {
		return err
	}
	fmt.Fprintf(w, "Created Spanner PostgreSQL database [%v]\n", db)
	return nil
}

Im nächsten Schritt werden Daten in die Datenbank geschrieben.

Datenbankclient erstellen

Bevor Sie Lese- oder Schreibvorgänge ausführen können, müssen Sie eine Client erstellen:


import (
	"context"
	"io"

	"cloud.google.com/go/spanner"
	database "cloud.google.com/go/spanner/admin/database/apiv1"
)

func createClients(w io.Writer, db string) error {
	ctx := context.Background()

	adminClient, err := database.NewDatabaseAdminClient(ctx)
	if err != nil {
		return err
	}
	defer adminClient.Close()

	dataClient, err := spanner.NewClient(ctx, db)
	if err != nil {
		return err
	}
	defer dataClient.Close()

	_ = adminClient
	_ = dataClient

	return nil
}

Sie können sich einen Client wie eine Datenbankverbindung vorstellen: Alle Interaktionen mit Spanner müssen über einen Client ausgeführt werden. In der Regel erstellen Sie Client beim Start Ihrer Anwendung. Anschließend verwenden Sie Client zum Lesen, Schreiben und Ausführen von Transaktionen. Jeder Client verwendet Ressourcen in Spanner.

Wenn Sie mehrere Clients in derselben Anwendung erstellen, sollten Sie Client.Close() aufrufen, um die Ressourcen des Clients, einschließlich der Netzwerkverbindungen, zu bereinigen, sobald dies nicht mehr benötigt wird.

Weitere Informationen finden Sie in der Referenz zu Client.

Der Code im vorherigen Beispiel zeigt auch, wie ein DatabaseAdminClient, mit dem eine Datenbank erstellt wird.

Daten mit DML schreiben

Sie können Daten mit der Datenbearbeitungssprache (Data Manipulation Language, DML) in eine Lese-Schreib-Transaktion einfügen.

Für das Ausführen einer DML-Anweisung verwenden Sie die Methode Update().

GoogleSQL


import (
	"context"
	"fmt"
	"io"

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

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

	_, err = client.ReadWriteTransaction(ctx, func(ctx context.Context, txn *spanner.ReadWriteTransaction) error {
		stmt := spanner.Statement{
			SQL: `INSERT Singers (SingerId, FirstName, LastName) VALUES
				(12, 'Melissa', 'Garcia'),
				(13, 'Russell', 'Morales'),
				(14, 'Jacqueline', 'Long'),
				(15, 'Dylan', 'Shaw')`,
		}
		rowCount, err := txn.Update(ctx, stmt)
		if err != nil {
			return err
		}
		fmt.Fprintf(w, "%d record(s) inserted.\n", rowCount)
		return err
	})
	return err
}

PostgreSQL


import (
	"context"
	"fmt"
	"io"

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

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

	_, err = client.ReadWriteTransaction(ctx, func(ctx context.Context, txn *spanner.ReadWriteTransaction) error {
		stmt := spanner.Statement{
			SQL: `INSERT INTO Singers (SingerId, FirstName, LastName) VALUES
				(12, 'Melissa', 'Garcia'),
				(13, 'Russell', 'Morales'),
				(14, 'Jacqueline', 'Long'),
				(15, 'Dylan', 'Shaw')`,
		}
		rowCount, err := txn.Update(ctx, stmt)
		if err != nil {
			return err
		}
		fmt.Fprintf(w, "%d record(s) inserted.\n", rowCount)
		return err
	})
	return err
}

Führen Sie das Beispiel mit dem Argument dmlwrite für Google SQL und dem Argument pgdmlwrite für PostgreSQL aus:

GoogleSQL

go run snippet.go dmlwrite projects/$GCLOUD_PROJECT/instances/test-instance/databases/example-db

PostgreSQL

go run snippet.go pgdmlwrite projects/$GCLOUD_PROJECT/instances/test-instance/databases/example-db

Hier sollten Sie dies sehen:

4 record(s) inserted.

Daten mit Mutationen schreiben

Sie können Daten auch mithilfe von Mutationen einfügen.

Eine Mutation ist ein Container für Mutationsvorgänge. Eine Mutation stellt eine Folge von Einfügungs-, Aktualisierungs- und Löschvorgängen dar, die Spanner in kleinstmöglichen Schritten auf verschiedene Zeilen und Tabellen in einer Spanner-Datenbank anwenden kann.

Verwenden Sie Mutation.InsertOrUpdate(), um die Mutation INSERT_OR_UPDATE zu erstellen. Damit wird eine neue Zeile hinzugefügt oder Spaltenwerte aktualisiert, falls die Zeile bereits vorhanden ist. Alternativ können Sie die Methode Mutation.Insert() zum Erstellen der Mutation INSERT verwenden, mit der eine neue Zeile hinzugefügt wird.

Durch Client.Apply() werden Mutationen in kleinstmöglichen Schritten auf eine Datenbank angewendet.

Dieser Code zeigt, wie die Daten mithilfe von Mutationen geschrieben werden:


import (
	"context"
	"io"

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

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

	singerColumns := []string{"SingerId", "FirstName", "LastName"}
	albumColumns := []string{"SingerId", "AlbumId", "AlbumTitle"}
	m := []*spanner.Mutation{
		spanner.InsertOrUpdate("Singers", singerColumns, []interface{}{1, "Marc", "Richards"}),
		spanner.InsertOrUpdate("Singers", singerColumns, []interface{}{2, "Catalina", "Smith"}),
		spanner.InsertOrUpdate("Singers", singerColumns, []interface{}{3, "Alice", "Trentor"}),
		spanner.InsertOrUpdate("Singers", singerColumns, []interface{}{4, "Lea", "Martin"}),
		spanner.InsertOrUpdate("Singers", singerColumns, []interface{}{5, "David", "Lomond"}),
		spanner.InsertOrUpdate("Albums", albumColumns, []interface{}{1, 1, "Total Junk"}),
		spanner.InsertOrUpdate("Albums", albumColumns, []interface{}{1, 2, "Go, Go, Go"}),
		spanner.InsertOrUpdate("Albums", albumColumns, []interface{}{2, 1, "Green"}),
		spanner.InsertOrUpdate("Albums", albumColumns, []interface{}{2, 2, "Forever Hold Your Peace"}),
		spanner.InsertOrUpdate("Albums", albumColumns, []interface{}{2, 3, "Terrified"}),
	}
	_, err = client.Apply(ctx, m)
	return err
}

Führen Sie das Beispiel mit dem Argument write aus:

go run snippet.go write projects/$GCLOUD_PROJECT/instances/test-instance/databases/example-db

Der Befehl sollte erfolgreich ausgeführt werden.

Daten mit SQL abfragen

Spanner unterstützt eine SQL-Oberfläche zum Lesen von Daten, auf die Sie in der Befehlszeile mit der Google Cloud CLI oder programmatisch mit der Spanner-Clientbibliothek für Go zugreifen können.

Über die Befehlszeile

Führen Sie die folgende SQL-Anweisung aus, damit Sie die Werte aller Spalten aus der Tabelle Albums lesen können:

gcloud spanner databases execute-sql example-db --instance=test-instance \
    --sql='SELECT SingerId, AlbumId, AlbumTitle FROM Albums'

Das Ergebnis sollte so aussehen:

SingerId AlbumId AlbumTitle
1        1       Total Junk
1        2       Go, Go, Go
2        1       Green
2        2       Forever Hold Your Peace
2        3       Terrified

Spanner-Clientbibliothek für Go verwenden

Als Alternative zum Ausführen einer SQL-Anweisung in der Befehlszeile können Sie die gleiche SQL-Anweisung programmgesteuert mit der Spanner-Clientbibliothek für Go ausführen.

Diese Methoden und Typen werden zum Ausführen der SQL-Abfrage verwendet:

  • Client.Single(): Verwenden Sie dies, um den Wert einer oder mehrerer Spalten aus einer oder mehreren Zeilen in einem Spanner-Tabelle. Client.Single gibt eine Transaktion des Typs ReadOnlyTransaction zurück, die zum Ausführen einer Lese- oder SQL-Anweisung verwendet wird.
  • ReadOnlyTransaction.Query(): Verwenden Sie diese Methode, um eine Abfrage für eine Datenbank auszuführen.
  • Typ Statement: Mit dieser Option können Sie einen SQL-String erstellen.
  • Typ Row: Hiermit können Sie auf die von einer SQL-Anweisung oder einem Leseaufruf zurückgegebenen Daten.

So geben Sie die Abfrage aus und greifen auf die Daten zu:


import (
	"context"
	"fmt"
	"io"

	"cloud.google.com/go/spanner"
	"google.golang.org/api/iterator"
)

func query(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: `SELECT SingerId, AlbumId, AlbumTitle FROM Albums`}
	iter := client.Single().Query(ctx, stmt)
	defer iter.Stop()
	for {
		row, err := iter.Next()
		if err == iterator.Done {
			return nil
		}
		if err != nil {
			return err
		}
		var singerID, albumID int64
		var albumTitle string
		if err := row.Columns(&singerID, &albumID, &albumTitle); err != nil {
			return err
		}
		fmt.Fprintf(w, "%d %d %s\n", singerID, albumID, albumTitle)
	}
}

Führen Sie das Beispiel mit dem Argument query aus.

go run snippet.go query projects/$GCLOUD_PROJECT/instances/test-instance/databases/example-db

Sie sollten folgendes Ergebnis sehen:

1 1 Total Junk
1 2 Go, Go, Go
2 1 Green
2 2 Forever Hold Your Peace
2 3 Terrified

Abfrage mit einem SQL-Parameter

Wenn in Ihrer Anwendung eine häufig ausgeführte Abfrage vorhanden ist, können Sie die Leistung durch Parameterisierung verbessern. Die resultierende parametrische Abfrage kann im Cache gespeichert und wiederverwendet werden, was reduziert die Kompilierungskosten. Weitere Informationen finden Sie unter Mit Abfrageparametern häufig ausgeführte Abfragen beschleunigen

Im Folgenden finden Sie ein Beispiel für die Verwendung eines Parameters in der WHERE-Klausel zum Abfragen von Datensätzen, die einen bestimmten Wert für LastName enthalten.

GoogleSQL


import (
	"context"
	"fmt"
	"io"

	"cloud.google.com/go/spanner"
	"google.golang.org/api/iterator"
)

func queryWithParameter(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: `SELECT SingerId, FirstName, LastName FROM Singers
			WHERE LastName = @lastName`,
		Params: map[string]interface{}{
			"lastName": "Garcia",
		},
	}
	iter := client.Single().Query(ctx, stmt)
	defer iter.Stop()
	for {
		row, err := iter.Next()
		if err == iterator.Done {
			return nil
		}
		if err != nil {
			return err
		}
		var singerID int64
		var firstName, lastName string
		if err := row.Columns(&singerID, &firstName, &lastName); err != nil {
			return err
		}
		fmt.Fprintf(w, "%d %s %s\n", singerID, firstName, lastName)
	}
}

PostgreSQL


import (
	"context"
	"fmt"
	"io"

	"cloud.google.com/go/spanner"
	"google.golang.org/api/iterator"
)

// pgQueryParameter shows how to execute a query with parameters on a Spanner
// PostgreSQL database. The PostgreSQL dialect uses positional parameters, as
// opposed to the named parameters of Cloud Spanner.
func pgQueryParameter(w io.Writer, db string) error {
	// db := "projects/my-project/instances/my-instance/databases/my-database"
	ctx := context.Background()
	client, err := spanner.NewClient(ctx, db)
	if err != nil {
		return err
	}
	defer client.Close()

	stmt := spanner.Statement{
		SQL: `SELECT SingerId, FirstName, LastName FROM Singers
			WHERE LastName = $1`,
		Params: map[string]interface{}{
			"p1": "Garcia",
		},
	}
	type Singers struct {
		SingerID            int64
		FirstName, LastName string
	}
	iter := client.Single().Query(ctx, stmt)
	defer iter.Stop()
	for {
		row, err := iter.Next()
		if err == iterator.Done {
			return nil
		}
		if err != nil {
			return err
		}
		var val Singers
		if err := row.ToStruct(&val); err != nil {
			return err
		}
		fmt.Fprintf(w, "%d %s %s\n", val.SingerID, val.FirstName, val.LastName)
	}
}

Führen Sie das Beispiel mit dem Argument querywithparameter für Google SQL und dem Argument pgqueryparameter für PostgreSQL aus.

GoogleSQL

go run snippet.go querywithparameter projects/$GCLOUD_PROJECT/instances/test-instance/databases/example-db

PostgreSQL

go run snippet.go pgqueryparameter projects/$GCLOUD_PROJECT/instances/test-instance/databases/example-db

Die Ausgabe sollte etwa so aussehen:

12 Melissa Garcia

Daten mit der Lese-API auslesen

Neben der SQL-Schnittstelle von Spanner unterstützt Spanner auch eine Read-Interface.

Verwenden Sie ReadOnlyTransaction.Read(), um Zeilen aus der Datenbank zu lesen. Nutzen Sie KeySet, um eine Sammlung der zu lesenden Schlüssel und Schlüsselbereiche zu definieren.

So lesen Sie die Daten aus:


import (
	"context"
	"fmt"
	"io"

	"cloud.google.com/go/spanner"
	"google.golang.org/api/iterator"
)

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

	iter := client.Single().Read(ctx, "Albums", spanner.AllKeys(),
		[]string{"SingerId", "AlbumId", "AlbumTitle"})
	defer iter.Stop()
	for {
		row, err := iter.Next()
		if err == iterator.Done {
			return nil
		}
		if err != nil {
			return err
		}
		var singerID, albumID int64
		var albumTitle string
		if err := row.Columns(&singerID, &albumID, &albumTitle); err != nil {
			return err
		}
		fmt.Fprintf(w, "%d %d %s\n", singerID, albumID, albumTitle)
	}
}

Führen Sie das Beispiel mit dem Argument read aus.

go run snippet.go read projects/$GCLOUD_PROJECT/instances/test-instance/databases/example-db

Die Ausgabe sollte etwa so aussehen:

1 1 Total Junk
1 2 Go, Go, Go
2 1 Green
2 2 Forever Hold Your Peace
2 3 Terrified

Datenbankschema aktualisieren

Beispiel: Sie müssen eine neue Spalte namens MarketingBudget zur Tabelle Albums hinzufügen. Damit einer vorhandenen Tabelle eine neue Spalte hinzugefügt werden kann, muss das Datenbankschema aktualisiert werden. Spanner unterstützt Schemaaktualisierungen für Datenbanken, ohne dass die Traffic-Bereitstellung unterbrochen werden muss. Schemaaktualisierungen erfordern keine die Datenbank offline sind und nicht ganze Tabellen oder Spalten sperren; können Sie fortfahren Daten während der Schemaaktualisierung in die Datenbank schreiben. Weitere Informationen zu unterstützten Schemaaktualisierungen und Schemaänderungsleistung in Schemaaktualisierungen vornehmen

Spalte hinzufügen

Sie können eine Spalte in der Befehlszeile mithilfe der Google Cloud CLI oder programmatisch mithilfe der Spanner-Clientbibliothek für Go hinzufügen.

Über die Befehlszeile

Verwenden Sie den folgenden Befehl ALTER TABLE, um die neue Spalte zur Tabelle hinzuzufügen:

GoogleSQL

gcloud spanner databases ddl update example-db --instance=test-instance \
    --ddl='ALTER TABLE Albums ADD COLUMN MarketingBudget INT64'

PostgreSQL

gcloud spanner databases ddl update example-db --instance=test-instance \
    --ddl='ALTER TABLE Albums ADD COLUMN MarketingBudget BIGINT'

Hier sollten Sie dies sehen:

Schema updating...done.

Spanner-Clientbibliothek für Go verwenden

Verwenden Sie DatabaseAdminClient.UpdateDatabaseDdl(), um das Schema zu ändern:

GoogleSQL


import (
	"context"
	"fmt"
	"io"

	database "cloud.google.com/go/spanner/admin/database/apiv1"
	adminpb "cloud.google.com/go/spanner/admin/database/apiv1/databasepb"
)

func addNewColumn(ctx context.Context, w io.Writer, db string) error {
	adminClient, err := database.NewDatabaseAdminClient(ctx)
	if err != nil {
		return err
	}
	defer adminClient.Close()

	op, err := adminClient.UpdateDatabaseDdl(ctx, &adminpb.UpdateDatabaseDdlRequest{
		Database: db,
		Statements: []string{
			"ALTER TABLE Albums ADD COLUMN MarketingBudget INT64",
		},
	})
	if err != nil {
		return err
	}
	if err := op.Wait(ctx); err != nil {
		return err
	}
	fmt.Fprintf(w, "Added MarketingBudget column\n")
	return nil
}

PostgreSQL


import (
	"context"
	"fmt"
	"io"

	database "cloud.google.com/go/spanner/admin/database/apiv1"
	adminpb "cloud.google.com/go/spanner/admin/database/apiv1/databasepb"
)

func pgAddNewColumn(ctx context.Context, w io.Writer, db string) error {
	adminClient, err := database.NewDatabaseAdminClient(ctx)
	if err != nil {
		return err
	}
	defer adminClient.Close()

	op, err := adminClient.UpdateDatabaseDdl(ctx, &adminpb.UpdateDatabaseDdlRequest{
		Database: db,
		Statements: []string{
			"ALTER TABLE Albums ADD COLUMN MarketingBudget bigint",
		},
	})
	if err != nil {
		return err
	}
	if err := op.Wait(ctx); err != nil {
		return err
	}
	fmt.Fprintf(w, "Added MarketingBudget column\n")
	return nil
}

Führen Sie das Beispiel mit dem Argument addnewcolumn für Google SQL und dem Argument pgaddnewcolumn für PostgreSQL aus.

GoogleSQL

go run snippet.go addnewcolumn projects/$GCLOUD_PROJECT/instances/test-instance/databases/example-db

PostgreSQL

go run snippet.go pgaddnewcolumn projects/$GCLOUD_PROJECT/instances/test-instance/databases/example-db

Hier sollten Sie dies sehen:

Added MarketingBudget column.

Daten in die neue Spalte schreiben

Mit dem folgenden Code werden Daten in die neue Spalte geschrieben. Er legt für MarketingBudget den Wert 100000 für den Zeilenschlüssel fest, der durch Albums(1, 1) angegeben wird, und er legt 500000 für den Zeilenschlüssel fest, der durch Albums(2, 2) angegeben wird.

import (
	"context"
	"io"

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

func update(w io.Writer, db string) error {
	ctx := context.Background()

	client, err := spanner.NewClient(ctx, db)
	if err != nil {
		return err
	}
	defer client.Close()

	cols := []string{"SingerId", "AlbumId", "MarketingBudget"}
	_, err = client.Apply(ctx, []*spanner.Mutation{
		spanner.Update("Albums", cols, []interface{}{1, 1, 100000}),
		spanner.Update("Albums", cols, []interface{}{2, 2, 500000}),
	})
	return err
}

Führen Sie das Beispiel mit dem Argument update aus.

go run snippet.go update projects/$GCLOUD_PROJECT/instances/test-instance/databases/example-db

Sie können auch eine SQL-Abfrage oder einen Leseaufruf ausführen, um die Werte abzurufen, die Sie gerade geschrieben haben.

Mit diesem Code können Sie die Abfrage ausführen:

GoogleSQL


import (
	"context"
	"fmt"
	"io"
	"strconv"

	"cloud.google.com/go/spanner"
	"google.golang.org/api/iterator"
)

func queryNewColumn(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: `SELECT SingerId, AlbumId, MarketingBudget FROM Albums`}
	iter := client.Single().Query(ctx, stmt)
	defer iter.Stop()
	for {
		row, err := iter.Next()
		if err == iterator.Done {
			return nil
		}
		if err != nil {
			return err
		}
		var singerID, albumID int64
		var marketingBudget spanner.NullInt64
		if err := row.ColumnByName("SingerId", &singerID); err != nil {
			return err
		}
		if err := row.ColumnByName("AlbumId", &albumID); err != nil {
			return err
		}
		if err := row.ColumnByName("MarketingBudget", &marketingBudget); err != nil {
			return err
		}
		budget := "NULL"
		if marketingBudget.Valid {
			budget = strconv.FormatInt(marketingBudget.Int64, 10)
		}
		fmt.Fprintf(w, "%d %d %s\n", singerID, albumID, budget)
	}
}

PostgreSQL


import (
	"context"
	"fmt"
	"io"
	"strconv"

	"cloud.google.com/go/spanner"
	"google.golang.org/api/iterator"
)

func pgQueryNewColumn(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: `SELECT SingerId, AlbumId, MarketingBudget FROM Albums`}
	iter := client.Single().Query(ctx, stmt)
	defer iter.Stop()
	for {
		row, err := iter.Next()
		if err == iterator.Done {
			return nil
		}
		if err != nil {
			return err
		}
		var singerID, albumID int64
		var marketingBudget spanner.NullInt64
		if err := row.ColumnByName("singerid", &singerID); err != nil {
			return err
		}
		if err := row.ColumnByName("albumid", &albumID); err != nil {
			return err
		}
		if err := row.ColumnByName("marketingbudget", &marketingBudget); err != nil {
			return err
		}
		budget := "NULL"
		if marketingBudget.Valid {
			budget = strconv.FormatInt(marketingBudget.Int64, 10)
		}
		fmt.Fprintf(w, "%d %d %s\n", singerID, albumID, budget)
	}
}

Führen Sie das Beispiel mit dem Argument querynewcolumn für Google SQL und dem Argument pgquerynewcolumn für PostgreSQL aus, um diese Abfrage durchzuführen.

GoogleSQL

go run snippet.go querynewcolumn projects/$GCLOUD_PROJECT/instances/test-instance/databases/example-db

PostgreSQL

go run snippet.go pgquerynewcolumn projects/$GCLOUD_PROJECT/instances/test-instance/databases/example-db

Hier sollten Sie dies sehen:

1 1 100000
1 2 NULL
2 1 NULL
2 2 500000
2 3 NULL

Daten aktualisieren

Sie können Daten mit DML in einer Lese-Schreib-Transaktion aktualisieren.

Für das Ausführen einer DML-Anweisung verwenden Sie die Methode Update().

GoogleSQL


import (
	"context"
	"fmt"
	"io"

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

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

	_, err = client.ReadWriteTransaction(ctx, func(ctx context.Context, txn *spanner.ReadWriteTransaction) error {
		// getBudget returns the budget for a record with a given albumId and singerId.
		getBudget := func(albumID, singerID int64) (int64, error) {
			key := spanner.Key{albumID, singerID}
			row, err := txn.ReadRow(ctx, "Albums", key, []string{"MarketingBudget"})
			if err != nil {
				return 0, err
			}
			var budget int64
			if err := row.Column(0, &budget); err != nil {
				return 0, err
			}
			return budget, nil
		}
		// updateBudget updates the budget for a record with a given albumId and singerId.
		updateBudget := func(singerID, albumID, albumBudget int64) error {
			stmt := spanner.Statement{
				SQL: `UPDATE Albums
					SET MarketingBudget = @AlbumBudget
					WHERE SingerId = @SingerId and AlbumId = @AlbumId`,
				Params: map[string]interface{}{
					"SingerId":    singerID,
					"AlbumId":     albumID,
					"AlbumBudget": albumBudget,
				},
			}
			_, err := txn.Update(ctx, stmt)
			return err
		}

		// Transfer the marketing budget from one album to another. By keeping the actions
		// in a single transaction, it ensures the movement is atomic.
		const transferAmt = 200000
		album2Budget, err := getBudget(2, 2)
		if err != nil {
			return err
		}
		// The transaction will only be committed if this condition still holds at the time
		// of commit. Otherwise it will be aborted and the callable will be rerun by the
		// client library.
		if album2Budget >= transferAmt {
			album1Budget, err := getBudget(1, 1)
			if err != nil {
				return err
			}
			if err = updateBudget(1, 1, album1Budget+transferAmt); err != nil {
				return err
			}
			if err = updateBudget(2, 2, album2Budget-transferAmt); err != nil {
				return err
			}
			fmt.Fprintf(w, "Moved %d from Album2's MarketingBudget to Album1's.", transferAmt)
		}
		return nil
	})
	return err
}

PostgreSQL


import (
	"context"
	"fmt"
	"io"

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

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

	_, err = client.ReadWriteTransaction(ctx, func(ctx context.Context, txn *spanner.ReadWriteTransaction) error {
		// getBudget returns the budget for a record with a given albumId and singerId.
		getBudget := func(albumID, singerID int64) (int64, error) {
			key := spanner.Key{albumID, singerID}
			row, err := txn.ReadRow(ctx, "Albums", key, []string{"MarketingBudget"})
			if err != nil {
				return 0, fmt.Errorf("error reading marketing budget for album_id=%v,singer_id=%v: %w",
					albumID, singerID, err)
			}
			var budget int64
			if err := row.Column(0, &budget); err != nil {
				return 0, fmt.Errorf("error decoding marketing budget for album_id=%v,singer_id=%v: %w",
					albumID, singerID, err)
			}
			return budget, nil
		}
		// updateBudget updates the budget for a record with a given albumId and singerId.
		updateBudget := func(singerID, albumID, albumBudget int64) error {
			stmt := spanner.Statement{
				SQL: `UPDATE Albums
					SET MarketingBudget = $1
					WHERE SingerId = $2 and AlbumId = $3`,
				Params: map[string]interface{}{
					"p1": albumBudget,
					"p2": singerID,
					"p3": albumID,
				},
			}
			_, err := txn.Update(ctx, stmt)
			return err
		}

		// Transfer the marketing budget from one album to another. By keeping the actions
		// in a single transaction, it ensures the movement is atomic.
		const transferAmt = 200000
		album2Budget, err := getBudget(2, 2)
		if err != nil {
			return err
		}
		// The transaction will only be committed if this condition still holds at the time
		// of commit. Otherwise it will be aborted and the callable will be rerun by the
		// client library.
		if album2Budget >= transferAmt {
			album1Budget, err := getBudget(1, 1)
			if err != nil {
				return err
			}
			if err = updateBudget(1, 1, album1Budget+transferAmt); err != nil {
				return err
			}
			if err = updateBudget(2, 2, album2Budget-transferAmt); err != nil {
				return err
			}
			fmt.Fprintf(w, "Moved %d from Album2's MarketingBudget to Album1's.", transferAmt)
		}
		return nil
	})
	return err
}

Führen Sie das Beispiel mit dem Argument dmlwritetxn aus.

go run snippet.go dmlwritetxn projects/$GCLOUD_PROJECT/instances/test-instance/databases/example-db

Hier sollten Sie dies sehen:

Moved 200000 from Album2's MarketingBudget to Album1's.

Sekundären Index verwenden

Beispiel: Sie möchten alle Zeilen aus Albums abrufen, deren Wert für AlbumTitle in einem bestimmten Bereich liegen. Sie könnten dazu alle Werte aus der Spalte AlbumTitle mit einer SQL-Anweisung oder einem Leseaufruf lesen und dann die Zeilen verwerfen, die die Kriterien nicht erfüllen. Dieser vollständige Tabellenscan wäre jedoch sehr kostspielig, insbesondere bei Tabellen mit vielen Zeilen. Stattdessen können Sie einen sekundären Index für die Tabelle erstellen und damit das Abrufen von Zeilen beim Suchen über Spalten mit nicht primärem Schlüssel beschleunigen.

Damit ein sekundärer Index einer vorhandenen Tabelle hinzugefügt werden kann, muss das Schema aktualisiert werden. Gefällt mir andere Schemaaktualisierungen unterstützt, unterstützt Spanner das Hinzufügen eines Index, während der die Datenverkehrsdatenbank weiterhin Traffic bereitstellt. Spanner führt automatisch einen Backfill für die mit Ihren vorhandenen Daten zu indexieren. Backfills können einige Minuten dauern. Sie müssen aber die Datenbank nicht offline schalten und können während des Vorgangs weiter in die indexierten Tabellen schreiben. Weitere Informationen finden Sie unter Sekundären Index hinzufügen.

Nachdem Sie einen sekundären Index hinzugefügt haben, verwendet Spanner ihn automatisch für SQL-Abfragen, die mit dem Index wahrscheinlich schneller ausgeführt werden. Wenn Sie die Leseschnittstelle verwenden, müssen Sie den Index angeben, den Sie nutzen möchten.

Sekundären Index hinzufügen

Sie können einen Index in der Befehlszeile mithilfe der gcloud CLI oder programmatisch mithilfe der Spanner-Clientbibliothek für Go hinzufügen.

Über die Befehlszeile

Verwenden Sie den folgenden Befehl CREATE INDEX, um der Datenbank einen Index hinzuzufügen:

gcloud spanner databases ddl update example-db --instance=test-instance \
    --ddl='CREATE INDEX AlbumsByAlbumTitle ON Albums(AlbumTitle)'

Hier sollten Sie dies sehen:

Schema updating...done.

Spanner-Clientbibliothek für Go verwenden

Verwenden Sie UpdateDatabaseDdl(), um einen Index hinzuzufügen:


import (
	"context"
	"fmt"
	"io"

	database "cloud.google.com/go/spanner/admin/database/apiv1"
	adminpb "cloud.google.com/go/spanner/admin/database/apiv1/databasepb"
)

func addIndex(ctx context.Context, w io.Writer, db string) error {
	adminClient, err := database.NewDatabaseAdminClient(ctx)
	if err != nil {
		return err
	}
	defer adminClient.Close()

	op, err := adminClient.UpdateDatabaseDdl(ctx, &adminpb.UpdateDatabaseDdlRequest{
		Database: db,
		Statements: []string{
			"CREATE INDEX AlbumsByAlbumTitle ON Albums(AlbumTitle)",
		},
	})
	if err != nil {
		return err
	}
	if err := op.Wait(ctx); err != nil {
		return err
	}
	fmt.Fprintf(w, "Added index\n")
	return nil
}

Das Hinzufügen eines Index kann einige Minuten dauern. Nachdem der Index hinzugefügt wurde, sollten Sie das sehen:

Added index

Mit dem Index auslesen

Für SQL-Abfragen verwendet Spanner automatisch einen geeigneten Index. In der Leseschnittstelle müssen Sie den Index in Ihrer Anfrage angeben.

Für die Verwendung des Index in der Leseschnittstelle nutzen Sie ReadOnlyTransaction.ReadUsingIndex(). Dieser Vorgang dient zum Lesen von null oder mehr Zeilen aus einer Datenbank mithilfe eines Index.

Mit dem folgenden Code werden alle Spalten AlbumId und AlbumTitle aus dem Index AlbumsByAlbumTitle abgerufen.


import (
	"context"
	"fmt"
	"io"

	"cloud.google.com/go/spanner"
	"google.golang.org/api/iterator"
)

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

	iter := client.Single().ReadUsingIndex(ctx, "Albums", "AlbumsByAlbumTitle", spanner.AllKeys(),
		[]string{"AlbumId", "AlbumTitle"})
	defer iter.Stop()
	for {
		row, err := iter.Next()
		if err == iterator.Done {
			return nil
		}
		if err != nil {
			return err
		}
		var albumID int64
		var albumTitle string
		if err := row.Columns(&albumID, &albumTitle); err != nil {
			return err
		}
		fmt.Fprintf(w, "%d %s\n", albumID, albumTitle)
	}
}

Führen Sie das Beispiel mit dem Argument readindex aus.

go run snippet.go readindex projects/$GCLOUD_PROJECT/instances/test-instance/databases/example-db

Hier sollten Sie dies sehen:

2 Forever Hold Your Peace
2 Go, Go, Go
1 Green
3 Terrified
1 Total Junk

Index für reine Index-Lesevorgänge hinzufügen

Vielleicht haben Sie bemerkt, dass im vorherigen Lesebeispiel keine Lesematerialien der Spalte MarketingBudget. Das liegt daran, dass die Leseschnittstelle von Spanner unterstützt nicht die Möglichkeit, einen Index mit einer Datentabelle zu verknüpfen, um Werte nachzuschlagen die nicht im Index gespeichert sind.

Erstellen Sie eine alternative Definition von AlbumsByAlbumTitle, die eine Kopie von MarketingBudget im Index speichert.

Über die Befehlszeile

GoogleSQL

gcloud spanner databases ddl update example-db --instance=test-instance \
    --ddl='CREATE INDEX AlbumsByAlbumTitle2 ON Albums(AlbumTitle) STORING (MarketingBudget)

PostgreSQL

gcloud spanner databases ddl update example-db --instance=test-instance \
    --ddl='CREATE INDEX AlbumsByAlbumTitle2 ON Albums(AlbumTitle) INCLUDE (MarketingBudget)

Das Hinzufügen eines Index kann einige Minuten dauern. Nachdem der Index hinzugefügt wurde, sollte Folgendes angezeigt werden:

Schema updating...done.

Spanner-Clientbibliothek für Go verwenden

Verwenden Sie UpdateDatabaseDdl(), um einen Index mit einer STORING-Klausel für GoogleSQL und einer INCLUDE-Klausel für PostgreSQL hinzuzufügen:

GoogleSQL


import (
	"context"
	"fmt"
	"io"

	database "cloud.google.com/go/spanner/admin/database/apiv1"
	adminpb "cloud.google.com/go/spanner/admin/database/apiv1/databasepb"
)

func addStoringIndex(ctx context.Context, w io.Writer, db string) error {
	adminClient, err := database.NewDatabaseAdminClient(ctx)
	if err != nil {
		return err
	}
	defer adminClient.Close()

	op, err := adminClient.UpdateDatabaseDdl(ctx, &adminpb.UpdateDatabaseDdlRequest{
		Database: db,
		Statements: []string{
			"CREATE INDEX AlbumsByAlbumTitle2 ON Albums(AlbumTitle) STORING (MarketingBudget)",
		},
	})
	if err != nil {
		return err
	}
	if err := op.Wait(ctx); err != nil {
		return err
	}
	fmt.Fprintf(w, "Added storing index\n")
	return nil
}

PostgreSQL


import (
	"context"
	"fmt"
	"io"

	database "cloud.google.com/go/spanner/admin/database/apiv1"
	adminpb "cloud.google.com/go/spanner/admin/database/apiv1/databasepb"
)

// pgAddStoringIndex shows how to create 'STORING' indexes on a Spanner
// PostgreSQL database. The PostgreSQL dialect uses INCLUDE keyword, as
// opposed to the STORING keyword of Cloud Spanner.
func pgAddStoringIndex(ctx context.Context, w io.Writer, db string) error {
	// db := "projects/my-project/instances/my-instance/databases/my-database"
	adminClient, err := database.NewDatabaseAdminClient(ctx)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("failed to initialize spanner database admin client: %w", err)
	}
	defer adminClient.Close()

	op, err := adminClient.UpdateDatabaseDdl(ctx, &adminpb.UpdateDatabaseDdlRequest{
		Database: db,
		Statements: []string{
			"CREATE INDEX AlbumsByAlbumTitle2 ON Albums(AlbumTitle) INCLUDE (MarketingBudget)",
		},
	})
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("failed to execute spanner database DDL request: %w", err)
	}
	if err := op.Wait(ctx); err != nil {
		return fmt.Errorf("failed to complete spanner database DDL request: %w", err)
	}
	fmt.Fprintf(w, "Added storing index\n")
	return nil
}

Führen Sie das Beispiel mit dem Argument addstoringindex aus.

GoogleSQL

go run snippet.go addstoringindex projects/$GCLOUD_PROJECT/instances/test-instance/databases/example-db

PostgreSQL

go run snippet.go pgaddstoringindex projects/$GCLOUD_PROJECT/instances/test-instance/databases/example-db

Das Hinzufügen eines Index kann einige Minuten dauern. Nachdem der Index hinzugefügt wurde, sollten Sie das sehen:

Added storing index

Sie können jetzt einen Lesevorgang ausführen, der die Spalten AlbumId, AlbumTitle und MarketingBudget aus dem Index AlbumsByAlbumTitle2 abruft:


import (
	"context"
	"fmt"
	"io"
	"strconv"

	"cloud.google.com/go/spanner"
	"google.golang.org/api/iterator"
)

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

	iter := client.Single().ReadUsingIndex(ctx, "Albums", "AlbumsByAlbumTitle2", spanner.AllKeys(),
		[]string{"AlbumId", "AlbumTitle", "MarketingBudget"})
	defer iter.Stop()
	for {
		row, err := iter.Next()
		if err == iterator.Done {
			return nil
		}
		if err != nil {
			return err
		}
		var albumID int64
		var marketingBudget spanner.NullInt64
		var albumTitle string
		if err := row.Columns(&albumID, &albumTitle, &marketingBudget); err != nil {
			return err
		}
		budget := "NULL"
		if marketingBudget.Valid {
			budget = strconv.FormatInt(marketingBudget.Int64, 10)
		}
		fmt.Fprintf(w, "%d %s %s\n", albumID, albumTitle, budget)
	}
}

Führen Sie das Beispiel mit dem Argument readstoringindex aus.

go run snippet.go readstoringindex projects/$GCLOUD_PROJECT/instances/test-instance/databases/example-db

Die Ausgabe sollte etwa so aussehen:

2 Forever Hold Your Peace 300000
2 Go, Go, Go NULL
1 Green NULL
3 Terrified NULL
1 Total Junk 300000

Daten mit schreibgeschützten Transaktionen abrufen

Angenommen, Sie möchten mehr als einen Lesevorgang mit demselben Zeitstempel ausführen. Bei schreibgeschützten Transaktionen wird ein gleichbleibendes Präfix des Commit-Verlaufs der Transaktionen beibehalten, damit die Anwendung immer konsistente Daten erhält. Nutzen Sie den Typ ReadOnlyTransaction, um schreibgeschützte Transaktionen auszuführen. Mit Client.ReadOnlyTransaction() können Sie eine ReadOnlyTransaction abrufen.

So werden eine Abfrage und ein Lesevorgang in derselben schreibgeschützten Transaktion ausgeführt:


import (
	"context"
	"fmt"
	"io"

	"cloud.google.com/go/spanner"
	"google.golang.org/api/iterator"
)

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

	ro := client.ReadOnlyTransaction()
	defer ro.Close()
	stmt := spanner.Statement{SQL: `SELECT SingerId, AlbumId, AlbumTitle FROM Albums`}
	iter := ro.Query(ctx, stmt)
	defer iter.Stop()
	for {
		row, err := iter.Next()
		if err == iterator.Done {
			break
		}
		if err != nil {
			return err
		}
		var singerID int64
		var albumID int64
		var albumTitle string
		if err := row.Columns(&singerID, &albumID, &albumTitle); err != nil {
			return err
		}
		fmt.Fprintf(w, "%d %d %s\n", singerID, albumID, albumTitle)
	}

	iter = ro.Read(ctx, "Albums", spanner.AllKeys(), []string{"SingerId", "AlbumId", "AlbumTitle"})
	defer iter.Stop()
	for {
		row, err := iter.Next()
		if err == iterator.Done {
			return nil
		}
		if err != nil {
			return err
		}
		var singerID int64
		var albumID int64
		var albumTitle string
		if err := row.Columns(&singerID, &albumID, &albumTitle); err != nil {
			return err
		}
		fmt.Fprintf(w, "%d %d %s\n", singerID, albumID, albumTitle)
	}
}

Führen Sie das Beispiel mit dem Argument readonlytransaction aus.

go run snippet.go readonlytransaction projects/$GCLOUD_PROJECT/instances/test-instance/databases/example-db

Die Ausgabe sollte etwa so aussehen:

2 2 Forever Hold Your Peace
1 2 Go, Go, Go
2 1 Green
2 3 Terrified
1 1 Total Junk
1 1 Total Junk
1 2 Go, Go, Go
2 1 Green
2 2 Forever Hold Your Peace
2 3 Terrified

Bereinigen

Löschen Sie die Datenbank und die erstellte Instanz, um zu vermeiden, dass Ihrem Cloud-Rechnungskonto die in dieser Anleitung verwendeten Ressourcen in Rechnung gestellt werden.

Datenbank löschen

Wenn Sie eine Instanz löschen, werden alle darin enthaltenen Datenbanken automatisch gelöscht. In diesem Schritt wird gezeigt, wie eine Datenbank gelöscht wird, ohne eine Instanz zu löschen (dabei fallen weiterhin Gebühren für die Instanz an).

Über die Befehlszeile

gcloud spanner databases delete example-db --instance=test-instance

Google Cloud Console verwenden

  1. Rufen Sie in der Google Cloud Console die Seite Spanner-Instanzen auf.

    Zur Seite "VM-Instanzen"

  2. Klicken Sie auf die Instanz.

  3. Klicken Sie auf die Datenbank, die Sie löschen möchten.

  4. Klicken Sie auf der Seite Datenbankdetails auf Löschen.

  5. Bestätigen Sie, dass die Datenbank gelöscht werden soll, und klicken Sie auf Löschen.

Instanz löschen

Beim Löschen einer Instanz werden alle Datenbanken, die in der Instanz erstellt wurden, automatisch gelöscht.

Über die Befehlszeile

gcloud spanner instances delete test-instance

Google Cloud Console verwenden

  1. Rufen Sie in der Google Cloud Console die Seite Spanner-Instanzen auf.

    Zur Seite "VM-Instanzen"

  2. Klicken Sie auf die Instanz.

  3. Klicken Sie auf Löschen.

  4. Bestätigen Sie, dass die Instanz gelöscht werden soll, und klicken Sie auf Löschen.

Nächste Schritte