Erste Schritte mit Spanner in JDBC

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Lernziele

In dieser Anleitung werden Sie durch die folgenden Schritte mit dem Spanner-JDBC-Treiber geführt:

• Spanner-Instanz und -Datenbank erstellen
• 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 von Google Cloud. Informationen zu den Kosten für die Verwendung von Spanner finden Sie unter Preise.

Hinweise

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.

Hinweis: Wenn Sie die in dieser Anleitung erstellten Ressourcen nicht behalten möchten, können Sie ein neues Google Cloud-Projekt erstellen, anstatt ein vorhandenes Projekt auszuwählen. Nachdem Sie die Anleitung abgeschlossen haben, können Sie das Projekt löschen und alle mit dem Projekt verknüpften Ressourcen entfernen.

Lokale JDBC-Umgebung vorbereiten

1. Installieren Sie Folgendes auf Ihrem Entwicklungscomputer, falls nicht bereits vorhanden:

   • Java 8 JDK (herunterladen).
   • Maven 3 (herunterladen).

2. Klonen Sie das Repository der Beispiel-App auf Ihren lokalen Computer:

   git clone https://github.com/googleapis/java-spanner-jdbc.git
   

3. Wechseln Sie in das Verzeichnis, das den Spanner-Beispielcode enthält:

   cd java-spanner-jdbc/samples/snippets
   

Instanz erstellen

Wenn Sie Spanner zum ersten Mal verwenden, müssen Sie eine Instanz erstellen. Dabei handelt es sich um eine Zuweisung 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 us-central1 mit 1 Knoten zu erstellen:

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 Informationen zu 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 das sehen:

Creating instance...done.

Beispieldateien ansehen

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

Der pom.xml fügt den Spanner-JDBC-Treiber den Abhängigkeiten des Projekts hinzu und konfiguriert das Assembly-Plug-in so, dass eine ausführbare JAR-Datei mit der in dieser Anleitung definierten Java-Klasse erstellt wird.

Erstellen Sie das Beispiel aus dem Verzeichnis samples/snippets:

mvn package -DskipTests

Datenbank erstellen

Erstellen Sie eine Datenbank mit dem Namen example-db in der Instanz test-instance. Führen Sie dazu folgenden Befehl in der Befehlszeile aus:

GoogleSQL

java -jar target/jdbc-snippets/jdbc-samples.jar \
createdatabase test-instance example-db

PostgreSQL

java -jar target/jdbc-snippets/jdbc-samples.jar \
createpgdatabase test-instance example-db

Hier sollten Sie das sehen:

Created database [projects/my-project/instances/test-instance/databases/example-db]

Mit dem folgenden Code werden eine Datenbank und zwei Tabellen in der Datenbank erstellt.

Hinweis: Diese beiden Tabellen werden in den nachfolgenden Codebeispielen verwendet. Wenn Sie diesen Code nicht ausführen, erstellen Sie die Tabellen mit der Google Cloud Console oder der gcloud CLI. Weitere Informationen finden Sie im Beispielschema.

GoogleSQL

static void createDatabase(
    final DatabaseAdminClient dbAdminClient,
    final InstanceName instanceName,
    final String databaseId,
    final Properties properties) throws SQLException {
  // Use the Spanner admin client to create a database.
  CreateDatabaseRequest createDatabaseRequest =
      CreateDatabaseRequest.newBuilder()
          .setCreateStatement("CREATE DATABASE `" + databaseId + "`")
          .setParent(instanceName.toString())
          .build();
  try {
    dbAdminClient.createDatabaseAsync(createDatabaseRequest).get();
  } catch (ExecutionException e) {
    throw SpannerExceptionFactory.asSpannerException(e.getCause());
  } catch (InterruptedException e) {
    throw SpannerExceptionFactory.propagateInterrupt(e);
  }

  // Connect to the database with the JDBC driver and create two test tables.
  String projectId = instanceName.getProject();
  String instanceId = instanceName.getInstance();
  try (Connection connection =
      DriverManager.getConnection(
          String.format(
              "jdbc:cloudspanner:/projects/%s/instances/%s/databases/%s",
              projectId, instanceId, databaseId),
          properties)) {
    try (Statement statement = connection.createStatement()) {
      // Create the tables in one batch.
      statement.addBatch(
          "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)");
      statement.addBatch(
          "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");
      statement.executeBatch();
    }
  }
  System.out.printf(
      "Created database [%s]\n",
      DatabaseName.of(projectId, instanceId, databaseId));
}

PostgreSQL

static void createPostgreSQLDatabase(
    final DatabaseAdminClient dbAdminClient,
    final InstanceName instanceName,
    final String databaseId,
    final Properties properties) throws SQLException {
  // Use the Spanner admin client to create a database.
  CreateDatabaseRequest createDatabaseRequest =
      CreateDatabaseRequest.newBuilder()
          // PostgreSQL database names and other identifiers
          // must be quoted using double quotes.
          .setCreateStatement("create database \"" + databaseId + "\"")
          .setParent(instanceName.toString())
          .setDatabaseDialect(DatabaseDialect.POSTGRESQL)
          .build();
  try {
    dbAdminClient.createDatabaseAsync(createDatabaseRequest).get();
  } catch (ExecutionException e) {
    throw SpannerExceptionFactory.asSpannerException(e.getCause());
  } catch (InterruptedException e) {
    throw SpannerExceptionFactory.propagateInterrupt(e);
  }

  // Connect to the database with the JDBC driver and create two test tables.
  String projectId = instanceName.getProject();
  String instanceId = instanceName.getInstance();
  try (Connection connection =
      DriverManager.getConnection(
          String.format(
              "jdbc:cloudspanner:/projects/%s/instances/%s/databases/%s",
              projectId, instanceId, databaseId),
          properties)) {
    try (Statement statement = connection.createStatement()) {
      // Create the tables in one batch.
      statement.addBatch(
          "create table singers ("
              + "  singer_id   bigint primary key not null,"
              + "  first_name  varchar(1024),"
              + "  last_name   varchar(1024),"
              + "  singer_info bytea,"
              + "  full_name   varchar(2048) generated always as (\n"
              + "      case when first_name is null then last_name\n"
              + "          when last_name  is null then first_name\n"
              + "          else first_name || ' ' || last_name\n"
              + "      end) stored"
              + ")");
      statement.addBatch(
          "create table albums ("
              + "  singer_id     bigint not null,"
              + "  album_id      bigint not null,"
              + "  album_title   varchar,"
              + "  primary key (singer_id, album_id)"
              + ") interleave in parent singers on delete cascade");
      statement.executeBatch();
    }
  }
  System.out.printf(
      "Created database [%s]\n",
      DatabaseName.of(projectId, instanceId, databaseId));
}

Im nächsten Schritt werden Daten in die Datenbank geschrieben.

JDBC-Verbindung erstellen

Zum Ausführen von Lese- oder Schreibvorgängen müssen Sie einen Connection erstellen. Alle Interaktionen mit Spanner müssen einen Connection durchlaufen. Der Datenbankname und andere Attribute werden in der JDBC-Verbindungs-URL und im Satz java.util.Properties angegeben.

GoogleSQL

static void createConnection(
    final String project,
    final String instance,
    final String database,
    final Properties properties) throws SQLException {
  // Connection properties can be specified both with in a Properties object
  // and in the connection URL.
  properties.put("numChannels", "8");
  try (Connection connection =
      DriverManager.getConnection(
          String.format(
              "jdbc:cloudspanner:/projects/%s/instances/%s/databases/%s"
                  + ";minSessions=400;maxSessions=400",
              project, instance, database),
          properties)) {
    try (ResultSet resultSet =
        connection.createStatement().executeQuery("select 'Hello World!'")) {
      while (resultSet.next()) {
        System.out.println(resultSet.getString(1));
      }
    }
  }
}

PostgreSQL

static void createConnection(
    final String project,
    final String instance,
    final String database,
    final Properties properties) throws SQLException {
  // Connection properties can be specified both with in a Properties object
  // and in the connection URL.
  properties.put("numChannels", "8");
  try (Connection connection =
      DriverManager.getConnection(
          String.format(
              "jdbc:cloudspanner:/projects/%s/instances/%s/databases/%s"
                  + ";minSessions=400;maxSessions=400",
              project, instance, database),
          properties)) {
    try (ResultSet resultSet =
        connection.createStatement().executeQuery("select 'Hello World!'")) {
      while (resultSet.next()) {
        System.out.println(resultSet.getString(1));
      }
    }
  }
}

Eine vollständige Liste der unterstützten Attribute finden Sie unter Verbindungs-URL-Attribute.

Da jede Connection Ressourcen verwendet, empfiehlt es sich, Verbindungen entweder zu trennen, wenn sie nicht mehr benötigt werden, oder einen Verbindungspool zu verwenden, um sie in der gesamten Anwendung wiederzuverwenden.

Weitere Informationen finden Sie in der Javadoc-Referenz für Connection.

JDBC-Treiber mit dem Emulator verbinden

Sie können den JDBC-Treiber auf zwei Arten mit dem Spanner-Emulator verbinden:

• Legen Sie die Umgebungsvariable SPANNER_EMULATOR_HOST fest: Dadurch wird der JDBC-Treiber angewiesen, eine Verbindung zum Emulator herzustellen. Die Spanner-Instanz und -Datenbank in der JDBC-Verbindungs-URL müssen bereits im Emulator vorhanden sein.
• Fügen Sie der Verbindungs-URL autoConfigEmulator=true hinzu: Dadurch wird der JDBC-Treiber angewiesen, eine Verbindung zum Emulator herzustellen und die Spanner-Instanz und -Datenbank automatisch in der JDBC-Verbindungs-URL zu erstellen, wenn diese nicht vorhanden sind.

In diesem Beispiel wird gezeigt, wie Sie die autoConfigEmulator=true-Verbindungs-URL-Option verwenden.

GoogleSQL

static void createConnectionWithEmulator(
    final String project,
    final String instance,
    final String database,
    final Properties properties) throws SQLException {
  // Add autoConfigEmulator=true to the connection URL to instruct the JDBC
  // driver to connect to the Spanner emulator on localhost:9010.
  // The Spanner instance and database are automatically created if these
  // don't already exist.
  try (Connection connection =
      DriverManager.getConnection(
          String.format(
              "jdbc:cloudspanner:/projects/%s/instances/%s/databases/%s"
                  + ";autoConfigEmulator=true",
              project, instance, database),
          properties)) {
    try (ResultSet resultSet =
        connection.createStatement().executeQuery("select 'Hello World!'")) {
      while (resultSet.next()) {
        System.out.println(resultSet.getString(1));
      }
    }
  }
}

PostgreSQL

static void createConnectionWithEmulator(
    final String project,
    final String instance,
    final String database,
    final Properties properties) throws SQLException {
  // Add autoConfigEmulator=true to the connection URL to instruct the JDBC
  // driver to connect to the Spanner emulator on localhost:9010.
  // The Spanner instance and database are automatically created if these
  // don't already exist.
  try (Connection connection =
      DriverManager.getConnection(
          String.format(
              "jdbc:cloudspanner:/projects/%s/instances/%s/databases/%s"
                  + ";autoConfigEmulator=true",
              project, instance, database),
          properties)) {
    try (ResultSet resultSet =
        connection.createStatement().executeQuery("select 'Hello World!'")) {
      while (resultSet.next()) {
        System.out.println(resultSet.getString(1));
      }
    }
  }
}

Daten mit DML schreiben

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

Zum Ausführen einer DML-Anweisung verwenden Sie die Methode PreparedStatement.executeUpdate().

GoogleSQL

static void writeDataWithDml(
    final String project,
    final String instance,
    final String database,
    final Properties properties) throws SQLException {
  try (Connection connection =
      DriverManager.getConnection(
          String.format(
              "jdbc:cloudspanner:/projects/%s/instances/%s/databases/%s",
              project, instance, database),
          properties)) {
    // Add 4 rows in one statement.
    // JDBC always uses '?' as a parameter placeholder.
    try (PreparedStatement preparedStatement =
        connection.prepareStatement(
            "INSERT INTO Singers (SingerId, FirstName, LastName) VALUES "
                + "(?, ?, ?), "
                + "(?, ?, ?), "
                + "(?, ?, ?), "
                + "(?, ?, ?)")) {

      final ImmutableList<Singer> singers =
          ImmutableList.of(
              new Singer(/* SingerId = */ 12L, "Melissa", "Garcia"),
              new Singer(/* SingerId = */ 13L, "Russel", "Morales"),
              new Singer(/* SingerId = */ 14L, "Jacqueline", "Long"),
              new Singer(/* SingerId = */ 15L, "Dylan", "Shaw"));

      // Note that JDBC parameters start at index 1.
      int paramIndex = 0;
      for (Singer singer : singers) {
        preparedStatement.setLong(++paramIndex, singer.singerId);
        preparedStatement.setString(++paramIndex, singer.firstName);
        preparedStatement.setString(++paramIndex, singer.lastName);
      }

      int updateCount = preparedStatement.executeUpdate();
      System.out.printf("%d records inserted.\n", updateCount);
    }
  }
}

PostgreSQL

static void writeDataWithDmlPostgreSQL(
    final String project,
    final String instance,
    final String database,
    final Properties properties) throws SQLException {
  try (Connection connection =
      DriverManager.getConnection(
          String.format(
              "jdbc:cloudspanner:/projects/%s/instances/%s/databases/%s",
              project, instance, database),
          properties)) {
    // Add 4 rows in one statement.
    // JDBC always uses '?' as a parameter placeholder.
    try (PreparedStatement preparedStatement =
        connection.prepareStatement(
            "INSERT INTO singers (singer_id, first_name, last_name) VALUES "
                + "(?, ?, ?), "
                + "(?, ?, ?), "
                + "(?, ?, ?), "
                + "(?, ?, ?)")) {

      final ImmutableList<Singer> singers =
          ImmutableList.of(
              new Singer(/* SingerId = */ 12L, "Melissa", "Garcia"),
              new Singer(/* SingerId = */ 13L, "Russel", "Morales"),
              new Singer(/* SingerId = */ 14L, "Jacqueline", "Long"),
              new Singer(/* SingerId = */ 15L, "Dylan", "Shaw"));

      // Note that JDBC parameters start at index 1.
      int paramIndex = 0;
      for (Singer singer : singers) {
        preparedStatement.setLong(++paramIndex, singer.singerId);
        preparedStatement.setString(++paramIndex, singer.firstName);
        preparedStatement.setString(++paramIndex, singer.lastName);
      }

      int updateCount = preparedStatement.executeUpdate();
      System.out.printf("%d records inserted.\n", updateCount);
    }
  }
}

Führen Sie das Beispiel mit diesem Befehl aus:

GoogleSQL

java -jar target/jdbc-snippets/jdbc-samples.jar \
writeusingdml test-instance example-db

PostgreSQL

java -jar target/jdbc-snippets/jdbc-samples.jar \
writeusingdmlpg test-instance example-db

Hier sollten Sie das sehen:

4 records inserted.

Hinweis: Die Commit-Größe ist begrenzt. Weitere Informationen finden Sie unter CRUD-Limit.

Daten mit einem DML-Batch schreiben

Sie verwenden die Methoden PreparedStatement#addBatch() und PreparedStatement#executeBatch(), um mehrere DML-Anweisungen in einem Batch auszuführen.

Tipp: Sie können DML-Batches auch mit dem Befehl START BATCH DML ausführen.

GoogleSQL

static void writeDataWithDmlBatch(
    final String project,
    final String instance,
    final String database,
    final Properties properties) throws SQLException {
  try (Connection connection =
      DriverManager.getConnection(
          String.format(
              "jdbc:cloudspanner:/projects/%s/instances/%s/databases/%s",
              project, instance, database),
          properties)) {
    // Add multiple rows in one DML batch.
    // JDBC always uses '?' as a parameter placeholder.
    try (PreparedStatement preparedStatement =
        connection.prepareStatement(
            "INSERT INTO Singers (SingerId, FirstName, LastName) "
                + "VALUES (?, ?, ?)")) {
      final ImmutableList<Singer> singers =
          ImmutableList.of(
              new Singer(/* SingerId = */ 16L, "Sarah", "Wilson"),
              new Singer(/* SingerId = */ 17L, "Ethan", "Miller"),
              new Singer(/* SingerId = */ 18L, "Maya", "Patel"));

      for (Singer singer : singers) {
        // Note that JDBC parameters start at index 1.
        int paramIndex = 0;
        preparedStatement.setLong(++paramIndex, singer.singerId);
        preparedStatement.setString(++paramIndex, singer.firstName);
        preparedStatement.setString(++paramIndex, singer.lastName);
        preparedStatement.addBatch();
      }

      int[] updateCounts = preparedStatement.executeBatch();
      System.out.printf(
          "%d records inserted.\n",
          Arrays.stream(updateCounts).sum());
    }
  }
}

PostgreSQL

static void writeDataWithDmlBatchPostgreSQL(
    final String project,
    final String instance,
    final String database,
    final Properties properties) throws SQLException {
  try (Connection connection =
      DriverManager.getConnection(
          String.format(
              "jdbc:cloudspanner:/projects/%s/instances/%s/databases/%s",
              project, instance, database),
          properties)) {
    // Add multiple rows in one DML batch.
    // JDBC always uses '?' as a parameter placeholder.
    try (PreparedStatement preparedStatement =
        connection.prepareStatement(
            "INSERT INTO singers (singer_id, first_name, last_name)"
                + " VALUES (?, ?, ?)")) {
      final ImmutableList<Singer> singers =
          ImmutableList.of(
              new Singer(/* SingerId = */ 16L, "Sarah", "Wilson"),
              new Singer(/* SingerId = */ 17L, "Ethan", "Miller"),
              new Singer(/* SingerId = */ 18L, "Maya", "Patel"));

      for (Singer singer : singers) {
        // Note that JDBC parameters start at index 1.
        int paramIndex = 0;
        preparedStatement.setLong(++paramIndex, singer.singerId);
        preparedStatement.setString(++paramIndex, singer.firstName);
        preparedStatement.setString(++paramIndex, singer.lastName);
        preparedStatement.addBatch();
      }

      int[] updateCounts = preparedStatement.executeBatch();
      System.out.printf(
          "%d records inserted.\n",
          Arrays.stream(updateCounts).sum());
    }
  }
}

Führen Sie das Beispiel mit diesem Befehl aus:

GoogleSQL

java -jar target/jdbc-snippets/jdbc-samples.jar \
writeusingdmlbatch test-instance example-db

PostgreSQL

java -jar target/jdbc-snippets/jdbc-samples.jar \
writeusingdmlbatchpg test-instance example-db

Hier sollten Sie das sehen:

3 records inserted.

Daten mit Mutationen schreiben

Sie können Daten auch mithilfe von Mutationen einfügen.

Sie können Daten mit einem Mutation-Objekt schreiben. Ein Mutation-Objekt ist ein Container für Mutationsvorgänge. Ein Mutation stellt eine Folge von Einfügungs-, Aktualisierungs- und Löschvorgängen dar, die Spanner in kleinstmöglichen Schritten auf verschiedene Zeilen und Tabellen in einer Spanner-Datenbank anwendet.

Die Methode newInsertBuilder() in der Klasse Mutation konstruiert eine INSERT-Mutation, die eine neue Zeile in eine Tabelle einfügt. Wenn die Zeile bereits vorhanden ist, kann der Schreibvorgang nicht durchgeführt werden. Alternativ können Sie die Methode newInsertOrUpdateBuilder verwenden, um eine INSERT_OR_UPDATE-Mutation zu erstellen, die Spaltenwerte aktualisiert, wenn die Zeile bereits vorhanden ist.

Die Methode write() in der CloudSpannerJdbcConnection-Schnittstelle schreibt die Mutationen. Alle Mutationen in einem einzelnen Batch werden in kleinstmöglichen Schritten angewendet.

Sie können die CloudSpannerJdbcConnection-Schnittstelle von einer Spanner-JDBC-Connection entpacken.

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

GoogleSQL

/** The list of Singers to insert. */
static final List<Singer> SINGERS =
    Arrays.asList(
        new Singer(1, "Marc", "Richards"),
        new Singer(2, "Catalina", "Smith"),
        new Singer(3, "Alice", "Trentor"),
        new Singer(4, "Lea", "Martin"),
        new Singer(5, "David", "Lomond"));

/** The list of Albums to insert. */
static final List<Album> ALBUMS =
    Arrays.asList(
        new Album(1, 1, "Total Junk"),
        new Album(1, 2, "Go, Go, Go"),
        new Album(2, 1, "Green"),
        new Album(2, 2, "Forever Hold Your Peace"),
        new Album(2, 3, "Terrified"));

static void writeDataWithMutations(
    final String project,
    final String instance,
    final String database,
    final Properties properties) throws SQLException {
  try (Connection connection =
      DriverManager.getConnection(
          String.format(
              "jdbc:cloudspanner:/projects/%s/instances/%s/databases/%s",
              project, instance, database),
          properties)) {
    // Unwrap the CloudSpannerJdbcConnection interface
    // from the java.sql.Connection.
    CloudSpannerJdbcConnection cloudSpannerJdbcConnection =
        connection.unwrap(CloudSpannerJdbcConnection.class);

    List<Mutation> mutations = new ArrayList<>();
    for (Singer singer : SINGERS) {
      mutations.add(
          Mutation.newInsertBuilder("Singers")
              .set("SingerId")
              .to(singer.singerId)
              .set("FirstName")
              .to(singer.firstName)
              .set("LastName")
              .to(singer.lastName)
              .build());
    }
    for (Album album : ALBUMS) {
      mutations.add(
          Mutation.newInsertBuilder("Albums")
              .set("SingerId")
              .to(album.singerId)
              .set("AlbumId")
              .to(album.albumId)
              .set("AlbumTitle")
              .to(album.albumTitle)
              .build());
    }
    // Apply the mutations atomically to Spanner.
    cloudSpannerJdbcConnection.write(mutations);
    System.out.printf("Inserted %d rows.\n", mutations.size());
  }
}

PostgreSQL

/** The list of Singers to insert. */
static final List<Singer> SINGERS =
    Arrays.asList(
        new Singer(1, "Marc", "Richards"),
        new Singer(2, "Catalina", "Smith"),
        new Singer(3, "Alice", "Trentor"),
        new Singer(4, "Lea", "Martin"),
        new Singer(5, "David", "Lomond"));

/** The list of Albums to insert. */
static final List<Album> ALBUMS =
    Arrays.asList(
        new Album(1, 1, "Total Junk"),
        new Album(1, 2, "Go, Go, Go"),
        new Album(2, 1, "Green"),
        new Album(2, 2, "Forever Hold Your Peace"),
        new Album(2, 3, "Terrified"));

static void writeDataWithMutationsPostgreSQL(
    final String project,
    final String instance,
    final String database,
    final Properties properties) throws SQLException {
  try (Connection connection =
      DriverManager.getConnection(
          String.format(
              "jdbc:cloudspanner:/projects/%s/instances/%s/databases/%s",
              project, instance, database),
          properties)) {
    // Unwrap the CloudSpannerJdbcConnection interface
    // from the java.sql.Connection.
    CloudSpannerJdbcConnection cloudSpannerJdbcConnection =
        connection.unwrap(CloudSpannerJdbcConnection.class);

    List<Mutation> mutations = new ArrayList<>();
    for (Singer singer : SINGERS) {
      mutations.add(
          Mutation.newInsertBuilder("singers")
              .set("singer_id")
              .to(singer.singerId)
              .set("first_name")
              .to(singer.firstName)
              .set("last_name")
              .to(singer.lastName)
              .build());
    }
    for (Album album : ALBUMS) {
      mutations.add(
          Mutation.newInsertBuilder("albums")
              .set("singer_id")
              .to(album.singerId)
              .set("album_id")
              .to(album.albumId)
              .set("album_title")
              .to(album.albumTitle)
              .build());
    }
    // Apply the mutations atomically to Spanner.
    cloudSpannerJdbcConnection.write(mutations);
    System.out.printf("Inserted %d rows.\n", mutations.size());
  }
}

Führen Sie das Beispiel mit diesem Befehl aus:

GoogleSQL

java -jar target/jdbc-snippets/jdbc-samples.jar \
write test-instance example-db

PostgreSQL

java -jar target/jdbc-snippets/jdbc-samples.jar \
writepg test-instance example-db

Hier sollten Sie das sehen:

Inserted 10 rows.

Hinweis: Die Commit-Größe ist begrenzt. Weitere Informationen finden Sie unter CRUD-Limit.

Daten mit SQL abfragen

Spanner unterstützt eine SQL-Schnittstelle zum Lesen von Daten, auf die Sie in der Befehlszeile mit der Google Cloud CLI oder programmatisch mit dem Spanner-JDBC-Treiber zugreifen können.

Über die Befehlszeile

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

GoogleSQL

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

PostgreSQL

gcloud spanner databases execute-sql example-db --instance=test-instance \
    --sql='SELECT singer_id, album_id, album_title FROM albums'

Hinweis: Die GoogleSQL-Referenz finden Sie unter Abfragesyntax in GoogleSQL und die PostgreSQL-Referenz unter Lexikalische Struktur und Syntax von PostgreSQL.

Das Ergebnis sollte in etwa 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-JDBC-Treiber verwenden

Als Alternative zum Ausführen einer SQL-Anweisung in der Befehlszeile können Sie die gleiche SQL-Anweisung programmatisch mit dem Spanner-JDBC-Treiber ausführen.

Zum Ausführen der SQL-Abfrage werden die folgenden Methoden und Klassen verwendet:

• Die Methode createStatement() in der Connection-Schnittstelle: Mit dieser Methode können Sie ein neues Anweisungsobjekt zum Ausführen einer SQL-Anweisung erstellen.
• Die Methode executeQuery(String) der Klasse Statement: Verwenden Sie diese Methode, um eine Abfrage für eine Datenbank auszuführen.
• Die Klasse Statement: Mit dieser Klasse können Sie einen SQL-String ausführen.
• Die Klasse ResultSet: Mit dieser Klasse können Sie auf die von einer SQL-Anweisung zurückgegebenen Daten zugreifen.

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

GoogleSQL

static void queryData(
    final String project,
    final String instance,
    final String database,
    final Properties properties) throws SQLException {
  try (Connection connection =
      DriverManager.getConnection(
          String.format(
              "jdbc:cloudspanner:/projects/%s/instances/%s/databases/%s",
              project, instance, database),
          properties)) {
    try (ResultSet resultSet =
        connection
            .createStatement()
            .executeQuery(
                "SELECT SingerId, AlbumId, AlbumTitle "
                + "FROM Albums")) {
      while (resultSet.next()) {
        System.out.printf(
            "%d %d %s\n",
            resultSet.getLong("SingerId"),
            resultSet.getLong("AlbumId"),
            resultSet.getString("AlbumTitle"));
      }
    }
  }
}

PostgreSQL

static void queryDataPostgreSQL(
    final String project,
    final String instance,
    final String database,
    final Properties properties) throws SQLException {
  try (Connection connection =
      DriverManager.getConnection(
          String.format(
              "jdbc:cloudspanner:/projects/%s/instances/%s/databases/%s",
              project, instance, database),
          properties)) {
    try (ResultSet resultSet =
        connection
            .createStatement()
            .executeQuery(
                "SELECT singer_id, album_id, album_title "
                    + "FROM albums")) {
      while (resultSet.next()) {
        System.out.printf(
            "%d %d %s\n",
            resultSet.getLong("singer_id"),
            resultSet.getLong("album_id"),
            resultSet.getString("album_title"));
      }
    }
  }
}

Führen Sie das Beispiel mit diesem Befehl aus:

GoogleSQL

java -jar target/jdbc-snippets/jdbc-samples.jar \
query test-instance example-db

PostgreSQL

java -jar target/jdbc-snippets/jdbc-samples.jar \
querypg test-instance 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 es für Ihre Anwendung eine häufig ausgeführte Abfrage gibt, können Sie die Leistung durch Parametrieren verbessern. Die resultierende parametrische Abfrage kann im Cache gespeichert und wiederverwendet werden, wodurch die Kompilierungskosten reduziert werden. Weitere Informationen finden Sie unter Mit Abfrageparametern häufig ausgeführte Abfragen beschleunigen.

Im folgenden Beispiel wird ein Parameter in der WHERE-Klausel verwendet, um Datensätze abzufragen, die einen bestimmten Wert für LastName enthalten.

Verwenden Sie java.sql.PreparedStatement, um eine Abfrage mit einem Parameter auszuführen.

GoogleSQL

static void queryWithParameter(
    final String project,
    final String instance,
    final String database,
    final Properties properties) throws SQLException {
  try (Connection connection =
      DriverManager.getConnection(
          String.format(
              "jdbc:cloudspanner:/projects/%s/instances/%s/databases/%s",
              project, instance, database),
          properties)) {
    try (PreparedStatement statement =
        connection.prepareStatement(
            "SELECT SingerId, FirstName, LastName "
                + "FROM Singers "
                + "WHERE LastName = ?")) {
      statement.setString(1, "Garcia");
      try (ResultSet resultSet = statement.executeQuery()) {
        while (resultSet.next()) {
          System.out.printf(
              "%d %s %s\n",
              resultSet.getLong("SingerId"),
              resultSet.getString("FirstName"),
              resultSet.getString("LastName"));
        }
      }
    }
  }
}

PostgreSQL

static void queryWithParameterPostgreSQL(
    final String project,
    final String instance,
    final String database,
    final Properties properties) throws SQLException {
  try (Connection connection =
      DriverManager.getConnection(
          String.format(
              "jdbc:cloudspanner:/projects/%s/instances/%s/databases/%s",
              project, instance, database),
          properties)) {
    try (PreparedStatement statement =
        connection.prepareStatement(
            "SELECT singer_id, first_name, last_name "
                + "FROM singers "
                + "WHERE last_name = ?")) {
      statement.setString(1, "Garcia");
      try (ResultSet resultSet = statement.executeQuery()) {
        while (resultSet.next()) {
          System.out.printf(
              "%d %s %s\n",
              resultSet.getLong("singer_id"),
              resultSet.getString("first_name"),
              resultSet.getString("last_name"));
        }
      }
    }
  }
}

Führen Sie das Beispiel mit diesem Befehl aus:

GoogleSQL

java -jar target/jdbc-snippets/jdbc-samples.jar \
querywithparameter test-instance example-db

PostgreSQL

java -jar target/jdbc-snippets/jdbc-samples.jar \
querywithparameterpg test-instance example-db

Sie sollten folgendes Ergebnis sehen:

12 Melissa Garcia

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 eine Datenbank, während die Datenbank weiterhin Traffic bereitstellt. Bei Schemaaktualisierungen muss die Datenbank nicht offline geschaltet werden und es müssen keine ganzen Tabellen oder Spalten gesperrt werden. Sie können während der Schemaaktualisierung weiter Daten in die Datenbank schreiben. Weitere Informationen zu unterstützten Schemaaktualisierungen und zur Leistung während der Schemaänderung finden Sie unter Schemaaktualisierungen vornehmen.

Spalte hinzufügen

Sie können eine Spalte in der Befehlszeile mithilfe der Google Cloud CLI oder programmgesteuert über die Spanner-Clientbibliothek für JDBC 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 marketing_budget BIGINT'

Hier sollten Sie das sehen:

Schema updating...done.

Spanner-JDBC-Treiber verwenden

Verwenden Sie die Methode execute(String) der Klasse java.sql.Statement, um das Schema zu ändern:

GoogleSQL

static void addColumn(
    final String project,
    final String instance,
    final String database,
    final Properties properties) throws SQLException {
  try (Connection connection =
      DriverManager.getConnection(
          String.format(
              "jdbc:cloudspanner:/projects/%s/instances/%s/databases/%s",
              project, instance, database),
          properties)) {
    connection
        .createStatement()
        .execute("ALTER TABLE Albums ADD COLUMN MarketingBudget INT64");
    System.out.println("Added MarketingBudget column");
  }
}

PostgreSQL

static void addColumnPostgreSQL(
    final String project,
    final String instance,
    final String database,
    final Properties properties) throws SQLException {
  try (Connection connection =
      DriverManager.getConnection(
          String.format(
              "jdbc:cloudspanner:/projects/%s/instances/%s/databases/%s",
              project, instance, database),
          properties)) {
    connection
        .createStatement()
        .execute("alter table albums add column marketing_budget bigint");
    System.out.println("Added marketing_budget column");
  }
}

Führen Sie das Beispiel mit diesem Befehl aus:

GoogleSQL

java -jar target/jdbc-snippets/jdbc-samples.jar \
addmarketingbudget test-instance example-db

PostgreSQL

java -jar target/jdbc-snippets/jdbc-samples.jar \
addmarketingbudgetpg test-instance example-db

Hier sollten Sie das sehen:

Added MarketingBudget column.

DDL-Batch ausführen

Es empfiehlt sich, mehrere Schemaänderungen in einem Batch auszuführen. Mit der Methode addBatch(String) von java.sql.Statement können Sie einem Batch mehrere DDL-Anweisungen hinzufügen.

Tipp: Sie können DDL-Batches auch mit dem Befehl START BATCH DDL ausführen.

GoogleSQL

static void ddlBatch(
    final String project,
    final String instance,
    final String database,
    final Properties properties) throws SQLException {
  try (Connection connection =
      DriverManager.getConnection(
          String.format(
              "jdbc:cloudspanner:/projects/%s/instances/%s/databases/%s",
              project, instance, database),
          properties)) {
    try (Statement statement = connection.createStatement()) {
      // Create two new tables in one batch.
      statement.addBatch(
          "CREATE TABLE Venues ("
              + "  VenueId     INT64 NOT NULL,"
              + "  Name        STRING(1024),"
              + "  Description JSON"
              + ") PRIMARY KEY (VenueId)");
      statement.addBatch(
          "CREATE TABLE Concerts ("
              + "  ConcertId INT64 NOT NULL,"
              + "  VenueId   INT64 NOT NULL,"
              + "  SingerId  INT64 NOT NULL,"
              + "  StartTime TIMESTAMP,"
              + "  EndTime   TIMESTAMP,"
              + "  CONSTRAINT Fk_Concerts_Venues FOREIGN KEY"
              + "    (VenueId) REFERENCES Venues (VenueId),"
              + "  CONSTRAINT Fk_Concerts_Singers FOREIGN KEY"
              + "    (SingerId) REFERENCES Singers (SingerId),"
              + ") PRIMARY KEY (ConcertId)");
      statement.executeBatch();
    }
    System.out.println("Added Venues and Concerts tables");
  }
}

PostgreSQL

static void ddlBatchPostgreSQL(
    final String project,
    final String instance,
    final String database,
    final Properties properties) throws SQLException {
  try (Connection connection =
      DriverManager.getConnection(
          String.format(
              "jdbc:cloudspanner:/projects/%s/instances/%s/databases/%s",
              project, instance, database),
          properties)) {
    try (Statement statement = connection.createStatement()) {
      // Create two new tables in one batch.
      statement.addBatch(
          "CREATE TABLE venues ("
              + "  venue_id    bigint not null primary key,"
              + "  name        varchar(1024),"
              + "  description jsonb"
              + ")");
      statement.addBatch(
          "CREATE TABLE concerts ("
              + "  concert_id bigint not null primary key ,"
              + "  venue_id   bigint not null,"
              + "  singer_id  bigint not null,"
              + "  start_time timestamptz,"
              + "  end_time   timestamptz,"
              + "  constraint fk_concerts_venues foreign key"
              + "    (venue_id) references venues (venue_id),"
              + "  constraint fk_concerts_singers foreign key"
              + "    (singer_id) references singers (singer_id)"
              + ")");
      statement.executeBatch();
    }
    System.out.println("Added venues and concerts tables");
  }
}

Führen Sie das Beispiel mit diesem Befehl aus:

GoogleSQL

java -jar target/jdbc-snippets/jdbc-samples.jar \
ddlbatch test-instance example-db

PostgreSQL

java -jar target/jdbc-snippets/jdbc-samples.jar \
ddlbatchpg test-instance example-db

Hier sollten Sie das sehen:

Added Venues and Concerts tables.

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 500000 für den Zeilenschlüssel, der durch Albums(2, 2) angegeben wird.

GoogleSQL

static void updateDataWithMutations(
    final String project,
    final String instance,
    final String database,
    final Properties properties) throws SQLException {
  try (Connection connection =
      DriverManager.getConnection(
          String.format(
              "jdbc:cloudspanner:/projects/%s/instances/%s/databases/%s",
              project, instance, database),
          properties)) {
    // Unwrap the CloudSpannerJdbcConnection interface
    // from the java.sql.Connection.
    CloudSpannerJdbcConnection cloudSpannerJdbcConnection =
        connection.unwrap(CloudSpannerJdbcConnection.class);

    final long marketingBudgetAlbum1 = 100000L;
    final long marketingBudgetAlbum2 = 500000L;
    // Mutation can be used to update/insert/delete a single row in a table.
    // Here we use newUpdateBuilder to create update mutations.
    List<Mutation> mutations =
        Arrays.asList(
            Mutation.newUpdateBuilder("Albums")
                .set("SingerId")
                .to(1)
                .set("AlbumId")
                .to(1)
                .set("MarketingBudget")
                .to(marketingBudgetAlbum1)
                .build(),
            Mutation.newUpdateBuilder("Albums")
                .set("SingerId")
                .to(2)
                .set("AlbumId")
                .to(2)
                .set("MarketingBudget")
                .to(marketingBudgetAlbum2)
                .build());
    // This writes all the mutations to Cloud Spanner atomically.
    cloudSpannerJdbcConnection.write(mutations);
    System.out.println("Updated albums");
  }
}

PostgreSQL

static void updateDataWithMutationsPostgreSQL(
    final String project,
    final String instance,
    final String database,
    final Properties properties) throws SQLException {
  try (Connection connection =
      DriverManager.getConnection(
          String.format(
              "jdbc:cloudspanner:/projects/%s/instances/%s/databases/%s",
              project, instance, database),
          properties)) {
    // Unwrap the CloudSpannerJdbcConnection interface
    // from the java.sql.Connection.
    CloudSpannerJdbcConnection cloudSpannerJdbcConnection =
        connection.unwrap(CloudSpannerJdbcConnection.class);

    final long marketingBudgetAlbum1 = 100000L;
    final long marketingBudgetAlbum2 = 500000L;
    // Mutation can be used to update/insert/delete a single row in a table.
    // Here we use newUpdateBuilder to create update mutations.
    List<Mutation> mutations =
        Arrays.asList(
            Mutation.newUpdateBuilder("albums")
                .set("singer_id")
                .to(1)
                .set("album_id")
                .to(1)
                .set("marketing_budget")
                .to(marketingBudgetAlbum1)
                .build(),
            Mutation.newUpdateBuilder("albums")
                .set("singer_id")
                .to(2)
                .set("album_id")
                .to(2)
                .set("marketing_budget")
                .to(marketingBudgetAlbum2)
                .build());
    // This writes all the mutations to Cloud Spanner atomically.
    cloudSpannerJdbcConnection.write(mutations);
    System.out.println("Updated albums");
  }
}

Führen Sie das Beispiel mit diesem Befehl aus:

GoogleSQL

java -jar target/jdbc-snippets/jdbc-samples.jar \
update test-instance example-db

PostgreSQL

java -jar target/jdbc-snippets/jdbc-samples.jar \
updatepg test-instance example-db

Die Ausgabe sollte in etwa so aussehen:

Updated albums

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

static void queryDataWithNewColumn(
    final String project,
    final String instance,
    final String database,
    final Properties properties) throws SQLException {
  try (Connection connection =
      DriverManager.getConnection(
          String.format(
              "jdbc:cloudspanner:/projects/%s/instances/%s/databases/%s",
              project, instance, database),
          properties)) {
    // Rows without an explicit value for MarketingBudget will have a
    // MarketingBudget equal to null.
    try (ResultSet resultSet =
        connection
            .createStatement()
            .executeQuery(
                "SELECT SingerId, AlbumId, MarketingBudget "
                + "FROM Albums")) {
      while (resultSet.next()) {
        // Use the ResultSet#getObject(String) method to get data
        // of any type from the ResultSet.
        System.out.printf(
            "%s %s %s\n",
            resultSet.getObject("SingerId"),
            resultSet.getObject("AlbumId"),
            resultSet.getObject("MarketingBudget"));
      }
    }
  }
}

PostgreSQL

static void queryDataWithNewColumnPostgreSQL(
    final String project,
    final String instance,
    final String database,
    final Properties properties) throws SQLException {
  try (Connection connection =
      DriverManager.getConnection(
          String.format(
              "jdbc:cloudspanner:/projects/%s/instances/%s/databases/%s",
              project, instance, database),
          properties)) {
    // Rows without an explicit value for marketing_budget will have a
    // marketing_budget equal to null.
    try (ResultSet resultSet =
        connection
            .createStatement()
            .executeQuery(
                "select singer_id, album_id, marketing_budget "
                    + "from albums")) {
      while (resultSet.next()) {
        // Use the ResultSet#getObject(String) method to get data
        // of any type from the ResultSet.
        System.out.printf(
            "%s %s %s\n",
            resultSet.getObject("singer_id"),
            resultSet.getObject("album_id"),
            resultSet.getObject("marketing_budget"));
      }
    }
  }
}

Führen Sie den folgenden Befehl aus, um diese Abfrage auszuführen:

GoogleSQL

java -jar target/jdbc-snippets/jdbc-samples.jar \
querymarketingbudget test-instance example-db

PostgreSQL

java -jar target/jdbc-snippets/jdbc-samples.jar \
querymarketingbudgetpg test-instance example-db

Hier sollten Sie das 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.

Legen Sie AutoCommit=false fest, um Lese-Schreib-Transaktionen in JDBC auszuführen.

GoogleSQL

static void writeWithTransactionUsingDml(
    final String project,
    final String instance,
    final String database,
    final Properties properties) throws SQLException {
  try (Connection connection =
      DriverManager.getConnection(
          String.format(
              "jdbc:cloudspanner:/projects/%s/instances/%s/databases/%s",
              project, instance, database),
          properties)) {
    // Set AutoCommit=false to enable transactions.
    connection.setAutoCommit(false);

    // Transfer marketing budget from one album to another.
    // We do it in a transaction to ensure that the transfer is atomic.
    // There is no need to explicitly start the transaction. The first
    // statement on the connection will start a transaction when
    // AutoCommit=false.
    String selectMarketingBudgetSql =
        "SELECT MarketingBudget "
        + "FROM Albums "
        + "WHERE SingerId = ? AND AlbumId = ?";
    long album2Budget = 0;
    try (PreparedStatement selectMarketingBudgetStatement =
        connection.prepareStatement(selectMarketingBudgetSql)) {
      // Bind the query parameters to SingerId=2 and AlbumId=2.
      selectMarketingBudgetStatement.setLong(1, 2);
      selectMarketingBudgetStatement.setLong(2, 2);
      try (ResultSet resultSet =
          selectMarketingBudgetStatement.executeQuery()) {
        while (resultSet.next()) {
          album2Budget = resultSet.getLong("MarketingBudget");
        }
      }
      // The transaction will only be committed if this condition still holds
      // at the time of commit. Otherwise, the transaction will be aborted.
      final long transfer = 200000;
      if (album2Budget >= transfer) {
        long album1Budget = 0;
        // Re-use the existing PreparedStatement for selecting the
        // MarketingBudget to get the budget for Album 1.
        // Bind the query parameters to SingerId=1 and AlbumId=1.
        selectMarketingBudgetStatement.setLong(1, 1);
        selectMarketingBudgetStatement.setLong(2, 1);
        try (ResultSet resultSet =
            selectMarketingBudgetStatement.executeQuery()) {
          while (resultSet.next()) {
            album1Budget = resultSet.getLong("MarketingBudget");
          }
        }

        // Transfer part of the marketing budget of Album 2 to Album 1.
        album1Budget += transfer;
        album2Budget -= transfer;
        String updateSql =
            "UPDATE Albums "
                + "SET MarketingBudget = ? "
                + "WHERE SingerId = ? and AlbumId = ?";
        try (PreparedStatement updateStatement =
            connection.prepareStatement(updateSql)) {
          // Update Album 1.
          int paramIndex = 0;
          updateStatement.setLong(++paramIndex, album1Budget);
          updateStatement.setLong(++paramIndex, 1);
          updateStatement.setLong(++paramIndex, 1);
          // Create a DML batch by calling addBatch on
          // the current PreparedStatement.
          updateStatement.addBatch();

          // Update Album 2 in the same DML batch.
          paramIndex = 0;
          updateStatement.setLong(++paramIndex, album2Budget);
          updateStatement.setLong(++paramIndex, 2);
          updateStatement.setLong(++paramIndex, 2);
          updateStatement.addBatch();

          // Execute both DML statements in one batch.
          updateStatement.executeBatch();
        }
      }
    }
    // Commit the current transaction.
    connection.commit();
    System.out.println(
        "Transferred marketing budget from Album 2 to Album 1");
  }
}

PostgreSQL

static void writeWithTransactionUsingDmlPostgreSQL(
    final String project,
    final String instance,
    final String database,
    final Properties properties) throws SQLException {
  try (Connection connection =
      DriverManager.getConnection(
          String.format(
              "jdbc:cloudspanner:/projects/%s/instances/%s/databases/%s",
              project, instance, database),
          properties)) {
    // Set AutoCommit=false to enable transactions.
    connection.setAutoCommit(false);

    // Transfer marketing budget from one album to another. We do it in a
    // transaction to ensure that the transfer is atomic. There is no need
    // to explicitly start the transaction. The first statement on the
    // connection will start a transaction when AutoCommit=false.
    String selectMarketingBudgetSql =
        "SELECT marketing_budget "
            + "from albums "
            + "WHERE singer_id = ? and album_id = ?";
    long album2Budget = 0;
    try (PreparedStatement selectMarketingBudgetStatement =
        connection.prepareStatement(selectMarketingBudgetSql)) {
      // Bind the query parameters to SingerId=2 and AlbumId=2.
      selectMarketingBudgetStatement.setLong(1, 2);
      selectMarketingBudgetStatement.setLong(2, 2);
      try (ResultSet resultSet =
          selectMarketingBudgetStatement.executeQuery()) {
        while (resultSet.next()) {
          album2Budget = resultSet.getLong("marketing_budget");
        }
      }
      // The transaction will only be committed if this condition still holds
      // at the time of commit. Otherwise, the transaction will be aborted.
      final long transfer = 200000;
      if (album2Budget >= transfer) {
        long album1Budget = 0;
        // Re-use the existing PreparedStatement for selecting the
        // marketing_budget to get the budget for Album 1.
        // Bind the query parameters to SingerId=1 and AlbumId=1.
        selectMarketingBudgetStatement.setLong(1, 1);
        selectMarketingBudgetStatement.setLong(2, 1);
        try (ResultSet resultSet =
            selectMarketingBudgetStatement.executeQuery()) {
          while (resultSet.next()) {
            album1Budget = resultSet.getLong("marketing_budget");
          }
        }

        // Transfer part of the marketing budget of Album 2 to Album 1.
        album1Budget += transfer;
        album2Budget -= transfer;
        String updateSql =
            "UPDATE albums "
                + "SET marketing_budget = ? "
                + "WHERE singer_id = ? and album_id = ?";
        try (PreparedStatement updateStatement =
            connection.prepareStatement(updateSql)) {
          // Update Album 1.
          int paramIndex = 0;
          updateStatement.setLong(++paramIndex, album1Budget);
          updateStatement.setLong(++paramIndex, 1);
          updateStatement.setLong(++paramIndex, 1);
          // Create a DML batch by calling addBatch
          // on the current PreparedStatement.
          updateStatement.addBatch();

          // Update Album 2 in the same DML batch.
          paramIndex = 0;
          updateStatement.setLong(++paramIndex, album2Budget);
          updateStatement.setLong(++paramIndex, 2);
          updateStatement.setLong(++paramIndex, 2);
          updateStatement.addBatch();

          // Execute both DML statements in one batch.
          updateStatement.executeBatch();
        }
      }
    }
    // Commit the current transaction.
    connection.commit();
    System.out.println(
        "Transferred marketing budget from Album 2 to Album 1");
  }
}

Führen Sie das Beispiel mit diesem Befehl aus:

GoogleSQL

java -jar target/jdbc-snippets/jdbc-samples.jar \
writewithtransactionusingdml test-instance example-db

PostgreSQL

java -jar target/jdbc-snippets/jdbc-samples.jar \
writewithtransactionusingdmlpg test-instance example-db

Transaktions-Tags und Anfrage-Tags

Verwenden Sie Transaktions-Tags und Anfrage-Tags, um Fehler bei Transaktionen und Abfragen in Spanner zu beheben. Sie können Transaktions- und Anfrage-Tags in der JDBC mit den Sitzungsvariablen TRANSACTION_TAG und STATEMENT_TAG festlegen.

GoogleSQL

static void tags(
    final String project,
    final String instance,
    final String database,
    final Properties properties) throws SQLException {
  try (Connection connection =
      DriverManager.getConnection(
          String.format(
              "jdbc:cloudspanner:/projects/%s/instances/%s/databases/%s",
              project, instance, database),
          properties)) {
    // Set AutoCommit=false to enable transactions.
    connection.setAutoCommit(false);
    // Set the TRANSACTION_TAG session variable to set a transaction tag
    // for the current transaction.
    connection
        .createStatement()
        .execute("SET TRANSACTION_TAG='example-tx-tag'");

    // Set the STATEMENT_TAG session variable to set the request tag
    // that should be included with the next SQL statement.
    connection
        .createStatement()
        .execute("SET STATEMENT_TAG='query-marketing-budget'");
    long marketingBudget = 0L;
    long singerId = 1L;
    long albumId = 1L;
    try (PreparedStatement statement = connection.prepareStatement(
        "SELECT MarketingBudget "
        + "FROM Albums "
        + "WHERE SingerId=? AND AlbumId=?")) {
      statement.setLong(1, singerId);
      statement.setLong(2, albumId);
      try (ResultSet albumResultSet = statement.executeQuery()) {
        while (albumResultSet.next()) {
          marketingBudget = albumResultSet.getLong(1);
        }
      }
    }
    // Reduce the marketing budget by 10% if it is more than 1,000.
    final long maxMarketingBudget = 1000L;
    final float reduction = 0.1f;
    if (marketingBudget > maxMarketingBudget) {
      marketingBudget -= (long) (marketingBudget * reduction);
      connection
          .createStatement()
          .execute("SET STATEMENT_TAG='reduce-marketing-budget'");
      try (PreparedStatement statement = connection.prepareStatement(
          "UPDATE Albums SET MarketingBudget=? "
              + "WHERE SingerId=? AND AlbumId=?")) {
        int paramIndex = 0;
        statement.setLong(++paramIndex, marketingBudget);
        statement.setLong(++paramIndex, singerId);
        statement.setLong(++paramIndex, albumId);
        statement.executeUpdate();
      }
    }

    // Commit the current transaction.
    connection.commit();
    System.out.println("Reduced marketing budget");
  }
}

PostgreSQL

static void tagsPostgreSQL(
    final String project,
    final String instance,
    final String database,
    final Properties properties) throws SQLException {
  try (Connection connection =
      DriverManager.getConnection(
          String.format(
              "jdbc:cloudspanner:/projects/%s/instances/%s/databases/%s",
              project, instance, database),
          properties)) {
    // Set AutoCommit=false to enable transactions.
    connection.setAutoCommit(false);
    // Set the TRANSACTION_TAG session variable to set a transaction tag
    // for the current transaction.
    connection
        .createStatement()
        .execute("set spanner.transaction_tag='example-tx-tag'");

    // Set the STATEMENT_TAG session variable to set the request tag
    // that should be included with the next SQL statement.
    connection
        .createStatement()
        .execute("set spanner.statement_tag='query-marketing-budget'");
    long marketingBudget = 0L;
    long singerId = 1L;
    long albumId = 1L;
    try (PreparedStatement statement = connection.prepareStatement(
        "select marketing_budget "
            + "from albums "
            + "where singer_id=? and album_id=?")) {
      statement.setLong(1, singerId);
      statement.setLong(2, albumId);
      try (ResultSet albumResultSet = statement.executeQuery()) {
        while (albumResultSet.next()) {
          marketingBudget = albumResultSet.getLong(1);
        }
      }
    }
    // Reduce the marketing budget by 10% if it is more than 1,000.
    final long maxMarketingBudget = 1000L;
    final float reduction = 0.1f;
    if (marketingBudget > maxMarketingBudget) {
      marketingBudget -= (long) (marketingBudget * reduction);
      connection
          .createStatement()
          .execute("set spanner.statement_tag='reduce-marketing-budget'");
      try (PreparedStatement statement = connection.prepareStatement(
          "update albums set marketing_budget=? "
              + "where singer_id=? AND album_id=?")) {
        int paramIndex = 0;
        statement.setLong(++paramIndex, marketingBudget);
        statement.setLong(++paramIndex, singerId);
        statement.setLong(++paramIndex, albumId);
        statement.executeUpdate();
      }
    }

    // Commit the current transaction.
    connection.commit();
    System.out.println("Reduced marketing budget");
  }
}

Führen Sie das Beispiel mit diesem Befehl aus:

GoogleSQL

java -jar target/jdbc-snippets/jdbc-samples.jar \
tags test-instance example-db

PostgreSQL

java -jar target/jdbc-snippets/jdbc-samples.jar \
tagspg test-instance example-db

Tipp :Eine vollständige Liste der Befehle, mit denen Sie auf Spanner-Features in JDBC zugreifen können, finden Sie unter Befehle zur Sitzungsverwaltung.

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. Legen Sie ReadOnly=true und AutoCommit=false für eine java.sql.Connection fest oder verwenden Sie die SQL-Anweisung SET TRANSACTION READ ONLY, um eine schreibgeschützte Transaktion auszuführen.

Tipp: Der JDBC-Treiber unterstützt mehrere zusätzliche SQL-Anweisungen für die Ausführung bestimmter Transaktions- und Batchtypen sowie für den Zugriff auf bestimmte Spanner-Features. Eine vollständige Liste der unterstützten Anweisungen finden Sie unter Befehle zur JDBC-Sitzungsverwaltung (GoogleSQL) oder Befehle zur JDBC-Sitzungsverwaltung (PostgreSQL).

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

GoogleSQL

static void readOnlyTransaction(
    final String project,
    final String instance,
    final String database,
    final Properties properties) throws SQLException {
  try (Connection connection =
      DriverManager.getConnection(
          String.format(
              "jdbc:cloudspanner:/projects/%s/instances/%s/databases/%s",
              project, instance, database),
          properties)) {
    // Set AutoCommit=false to enable transactions.
    connection.setAutoCommit(false);
    // This SQL statement instructs the JDBC driver to use
    // a read-only transaction.
    connection.createStatement().execute("SET TRANSACTION READ ONLY");

    try (ResultSet resultSet =
        connection
            .createStatement()
            .executeQuery(
                "SELECT SingerId, AlbumId, AlbumTitle "
                    + "FROM Albums "
                    + "ORDER BY SingerId, AlbumId")) {
      while (resultSet.next()) {
        System.out.printf(
            "%d %d %s\n",
            resultSet.getLong("SingerId"),
            resultSet.getLong("AlbumId"),
            resultSet.getString("AlbumTitle"));
      }
    }
    try (ResultSet resultSet =
        connection
            .createStatement()
            .executeQuery(
                "SELECT SingerId, AlbumId, AlbumTitle "
                    + "FROM Albums "
                    + "ORDER BY AlbumTitle")) {
      while (resultSet.next()) {
        System.out.printf(
            "%d %d %s\n",
            resultSet.getLong("SingerId"),
            resultSet.getLong("AlbumId"),
            resultSet.getString("AlbumTitle"));
      }
    }
    // End the read-only transaction by calling commit().
    connection.commit();
  }
}

PostgreSQL

static void readOnlyTransactionPostgreSQL(
    final String project,
    final String instance,
    final String database,
    final Properties properties) throws SQLException {
  try (Connection connection =
      DriverManager.getConnection(
          String.format(
              "jdbc:cloudspanner:/projects/%s/instances/%s/databases/%s",
              project, instance, database),
          properties)) {
    // Set AutoCommit=false to enable transactions.
    connection.setAutoCommit(false);
    // This SQL statement instructs the JDBC driver to use
    // a read-only transaction.
    connection.createStatement().execute("set transaction read only");

    try (ResultSet resultSet =
        connection
            .createStatement()
            .executeQuery(
                "SELECT singer_id, album_id, album_title "
                    + "FROM albums "
                    + "ORDER BY singer_id, album_id")) {
      while (resultSet.next()) {
        System.out.printf(
            "%d %d %s\n",
            resultSet.getLong("singer_id"),
            resultSet.getLong("album_id"),
            resultSet.getString("album_title"));
      }
    }
    try (ResultSet resultSet =
        connection
            .createStatement()
            .executeQuery(
                "SELECT singer_id, album_id, album_title "
                    + "FROM albums "
                    + "ORDER BY album_title")) {
      while (resultSet.next()) {
        System.out.printf(
            "%d %d %s\n",
            resultSet.getLong("singer_id"),
            resultSet.getLong("album_id"),
            resultSet.getString("album_title"));
      }
    }
    // End the read-only transaction by calling commit().
    connection.commit();
  }
}

Führen Sie das Beispiel mit diesem Befehl aus:

GoogleSQL

java -jar target/jdbc-snippets/jdbc-samples.jar \
readonlytransaction test-instance example-db

PostgreSQL

java -jar target/jdbc-snippets/jdbc-samples.jar \
readonlytransactionpg test-instance 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
    2 2 Forever Hold Your Peace
    1 2 Go, Go, Go
    2 1 Green
    2 3 Terrified
    1 1 Total Junk

Partitionierte Abfragen und Data Boost

Die partitionQuery API teilt eine Abfrage in kleinere Teile oder Partitionen auf und verwendet mehrere Maschinen, um die Partitionen parallel abzurufen. Jede Partition wird durch ein Partitionstoken identifiziert. Die PartitionQuery API hat eine höhere Latenz als die Standardabfrage-API, da sie nur für Bulk-Vorgänge wie das Exportieren oder Scannen der gesamten Datenbank vorgesehen ist.

Mit Data Boost können Sie Analyseabfragen und Datenexporte mit nahezu keinen Auswirkungen auf vorhandene Arbeitslasten auf der bereitgestellten Spanner-Instanz ausführen. Data Boost unterstützt nur partitionierte Abfragen.

GoogleSQL

static void dataBoost(
    final String project,
    final String instance,
    final String database,
    final Properties properties) throws SQLException {
  try (Connection connection =
      DriverManager.getConnection(
          String.format(
              "jdbc:cloudspanner:/projects/%s/instances/%s/databases/%s",
              project, instance, database),
          properties)) {
    // This enables Data Boost for all partitioned queries on this connection.
    connection.createStatement().execute("SET DATA_BOOST_ENABLED=TRUE");

    // Run a partitioned query. This query will use Data Boost.
    try (ResultSet resultSet =
        connection
            .createStatement()
            .executeQuery(
                "RUN PARTITIONED QUERY "
                    + "SELECT SingerId, FirstName, LastName "
                    + "FROM Singers")) {
      while (resultSet.next()) {
        System.out.printf(
            "%d %s %s\n",
            resultSet.getLong("SingerId"),
            resultSet.getString("FirstName"),
            resultSet.getString("LastName"));
      }
    }
  }
}

PostgreSQL

static void dataBoostPostgreSQL(
    final String project,
    final String instance,
    final String database,
    final Properties properties) throws SQLException {
  try (Connection connection =
      DriverManager.getConnection(
          String.format(
              "jdbc:cloudspanner:/projects/%s/instances/%s/databases/%s",
              project, instance, database),
          properties)) {
    // This enables Data Boost for all partitioned queries on this connection.
    connection
        .createStatement()
        .execute("set spanner.data_boost_enabled=true");

    // Run a partitioned query. This query will use Data Boost.
    try (ResultSet resultSet =
        connection
            .createStatement()
            .executeQuery(
                "run partitioned query "
                    + "select singer_id, first_name, last_name "
                    + "from singers")) {
      while (resultSet.next()) {
        System.out.printf(
            "%d %s %s\n",
            resultSet.getLong("singer_id"),
            resultSet.getString("first_name"),
            resultSet.getString("last_name"));
      }
    }
  }
}

Führen Sie das Beispiel mit diesem Befehl aus:

GoogleSQL

java -jar target/jdbc-snippets/jdbc-samples.jar \
databoost test-instance example-db

PostgreSQL

java -jar target/jdbc-snippets/jdbc-samples.jar \
databoostpg test-instance example-db

Weitere Informationen zum Ausführen von partitionierten Abfragen und zur Verwendung von Data Boost mit dem JDBC-Treiber finden Sie unter:

• GoogleSQL: Data Boost und partitionierte Abfrageanweisungen
• PostgreSQL: Data Boost und partitionierte Abfrageanweisungen

Partitionierte DML

Die partitionierte Datenbearbeitungssprache (DML) wurde für die folgenden Typen von Bulk-Aktualisierungen und -Löschvorgängen entwickelt:

• Regelmäßige und automatische Speicherbereinigungsvorgänge.

• Backfilling neuer Spalten mit Standardwerten.

GoogleSQL

static void partitionedDml(
    final String project,
    final String instance,
    final String database,
    final Properties properties) throws SQLException {
  try (Connection connection =
      DriverManager.getConnection(
          String.format(
              "jdbc:cloudspanner:/projects/%s/instances/%s/databases/%s",
              project, instance, database),
          properties)) {
    // Enable Partitioned DML on this connection.
    connection
        .createStatement()
        .execute("SET AUTOCOMMIT_DML_MODE='PARTITIONED_NON_ATOMIC'");
    // Back-fill a default value for the MarketingBudget column.
    long lowerBoundUpdateCount =
        connection
            .createStatement()
            .executeUpdate("UPDATE Albums "
                + "SET MarketingBudget=0 "
                + "WHERE MarketingBudget IS NULL");
    System.out.printf("Updated at least %d albums\n", lowerBoundUpdateCount);
  }
}

PostgreSQL

static void partitionedDmlPostgreSQL(
    final String project,
    final String instance,
    final String database,
    final Properties properties) throws SQLException {
  try (Connection connection =
      DriverManager.getConnection(
          String.format(
              "jdbc:cloudspanner:/projects/%s/instances/%s/databases/%s",
              project, instance, database),
          properties)) {
    // Enable Partitioned DML on this connection.
    connection
        .createStatement()
        .execute("set spanner.autocommit_dml_mode='partitioned_non_atomic'");
    // Back-fill a default value for the MarketingBudget column.
    long lowerBoundUpdateCount =
        connection
            .createStatement()
            .executeUpdate("update albums "
                + "set marketing_budget=0 "
                + "where marketing_budget is null");
    System.out.printf("Updated at least %d albums\n", lowerBoundUpdateCount);
  }
}

Führen Sie das Beispiel mit diesem Befehl aus:

GoogleSQL

java -jar target/jdbc-snippets/jdbc-samples.jar \
pdml test-instance example-db

PostgreSQL

java -jar target/jdbc-snippets/jdbc-samples.jar \
pdmlpg test-instance example-db

Weitere Informationen zu AUTOCOMMIT_DML_MODE finden Sie unter:

• GoogleSQL-AUTOCOMMIT_DML_MODE
• PostgreSQL-SPANNER.AUTOCOMMIT_DML_MODE

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

• Spanner mit Spring Data JPA (GoogleSQL-Dialekt) einbinden
• Spanner mit Spring Data JPA (PostgreSQL-Dialekt) einbinden
• Spanner mit Hibernate ORM (GoogleSQL-Dialekt) einbinden
• Spanner mit Hibernate ORM (PostgreSQL-Dialekt) einbinden
• Weitere Informationen zu Befehlen zur JDBC-Sitzungsverwaltung (GoogleSQL)
• Weitere Informationen zu Befehlen zur JDBC-Sitzungsverwaltung (PostgreSQL)

• Mit einer VM-Instanz auf Spanner zugreifen

• Informationen zu Anmeldedaten für die Autorisierung und Authentifizierung finden Sie unter Mit Clientbibliotheken bei Cloud-Diensten authentifizieren.

• Best Practices für das Schemadesign