Introdução ao Spanner em Python

Objetivos

Este tutorial explica os seguintes passos através da biblioteca cliente do Spanner para Python:

  • Crie uma instância e uma base de dados do Spanner.
  • Escrever, ler e executar consultas SQL em dados na base de dados.
  • Atualize o esquema da base de dados.
  • Atualize os dados através de uma transação de leitura/escrita.
  • Adicione um índice secundário à base de dados.
  • Use o índice para ler e executar consultas SQL em dados.
  • Recuperar dados através de uma transação só de leitura.

Custos

Este tutorial usa o Spanner, que é um componente faturável do Google Cloud. Para obter informações sobre o custo de utilização do Spanner, consulte a secção Preços.

Antes de começar

Conclua os passos descritos em Configuração, que abrangem a criação e a definição de um projeto Google Cloud predefinido, a ativação da faturação, a ativação da API Cloud Spanner e a configuração do OAuth 2.0 para obter credenciais de autenticação para usar a API Cloud Spanner.

Em particular, certifique-se de que executa gcloud auth application-default login para configurar o seu ambiente de desenvolvimento local com credenciais de autenticação.

Prepare o seu ambiente Python local

  1. Siga as instruções em Configurar um ambiente de desenvolvimento Python.

  2. Clone o repositório da app de exemplo para a sua máquina local:

    git clone https://github.com/googleapis/python-spanner

    Em alternativa, pode transferir o exemplo como um ficheiro ZIP e extraí-lo.

  3. Altere para o diretório que contém o código de exemplo do Spanner:

    cd python-spanner/samples/samples

  4. Crie um ambiente Python isolado e instale as dependências:

    virtualenv env
source env/bin/activate
pip install -r requirements.txt

Crie uma instância

Quando usa o Spanner pela primeira vez, tem de criar uma instância, que é uma atribuição de recursos usados pelas bases de dados do Spanner. Quando cria uma instância, escolhe uma configuração da instância, que determina onde os seus dados são armazenados, bem como o número de nós a usar, o que determina a quantidade de recursos de publicação e armazenamento na sua instância.

Consulte o artigo Crie uma instância para saber como criar uma instância do Spanner através de qualquer um dos seguintes métodos. Pode dar o nome test-instance à sua instância para a usar com outros tópicos neste documento que façam referência a uma instância com o nome test-instance.

  • A CLI do Google Cloud
  • A Google Cloud consola
  • Uma biblioteca cliente (C++, C#, Go, Java, Node.js, PHP, Python ou Ruby)

Explore ficheiros de exemplo

O repositório de exemplos contém um exemplo que mostra como usar o Spanner com Python.

Consulte o ficheiro snippets.py, que mostra como usar o Spanner. O código mostra como criar e usar uma nova base de dados. Os dados usam o esquema de exemplo apresentado na página Esquema e modelo de dados.

Crie uma base de dados

GoogleSQL 

python snippets.py test-instance --database-id example-db create_database

PostgreSQL 

python pg_snippets.py test-instance --database-id example-db create_database

Deve ver:

Created database example-db on instance test-instance
O código seguinte cria uma base de dados e duas tabelas na base de dados.

GoogleSQL 

def create_database(instance_id, database_id):
    """Creates a database and tables for sample data."""
    from google.cloud.spanner_admin_database_v1.types import spanner_database_admin

    spanner_client = spanner.Client()
    database_admin_api = spanner_client.database_admin_api

    request = spanner_database_admin.CreateDatabaseRequest(
        parent=database_admin_api.instance_path(spanner_client.project, instance_id),
        create_statement=f"CREATE DATABASE `{database_id}`",
        extra_statements=[
            """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""",
        ],
    )

    operation = database_admin_api.create_database(request=request)

    print("Waiting for operation to complete...")
    database = operation.result(OPERATION_TIMEOUT_SECONDS)

    print(
        "Created database {} on instance {}".format(
            database.name,
            database_admin_api.instance_path(spanner_client.project, instance_id),
        )
    )

PostgreSQL 

def create_database(instance_id, database_id):
    """Creates a PostgreSql database and tables for sample data."""

    from google.cloud.spanner_admin_database_v1.types import \
        spanner_database_admin

    spanner_client = spanner.Client()
    database_admin_api = spanner_client.database_admin_api

    request = spanner_database_admin.CreateDatabaseRequest(
        parent=database_admin_api.instance_path(spanner_client.project, instance_id),
        create_statement=f'CREATE DATABASE "{database_id}"',
        database_dialect=DatabaseDialect.POSTGRESQL,
    )

    operation = database_admin_api.create_database(request=request)

    print("Waiting for operation to complete...")
    database = operation.result(OPERATION_TIMEOUT_SECONDS)

    create_table_using_ddl(database.name)
    print("Created database {} on instance {}".format(database_id, instance_id))


def create_table_using_ddl(database_name):
    from google.cloud.spanner_admin_database_v1.types import \
        spanner_database_admin

    spanner_client = spanner.Client()
    request = spanner_database_admin.UpdateDatabaseDdlRequest(
        database=database_name,
        statements=[
            """CREATE TABLE Singers (
  SingerId   bigint NOT NULL,
  FirstName  character varying(1024),
  LastName   character varying(1024),
  SingerInfo bytea,
  FullName   character varying(2048)
    GENERATED ALWAYS AS (FirstName || ' ' || LastName) STORED,
  PRIMARY KEY (SingerId)
  )""",
            """CREATE TABLE Albums (
  SingerId     bigint NOT NULL,
  AlbumId      bigint NOT NULL,
  AlbumTitle   character varying(1024),
  PRIMARY KEY (SingerId, AlbumId)
  ) INTERLEAVE IN PARENT Singers ON DELETE CASCADE""",
        ],
    )
    operation = spanner_client.database_admin_api.update_database_ddl(request)
    operation.result(OPERATION_TIMEOUT_SECONDS)

O passo seguinte é escrever dados na sua base de dados.

Crie um cliente de base de dados

Antes de poder fazer leituras ou escritas, tem de criar um Client. Pode considerar um Client como uma ligação à base de dados: todas as suas interações com o Spanner têm de passar por um Client. Normalmente, cria um Client quando a aplicação é iniciada e, em seguida, reutiliza esse Client para ler, escrever e executar transações. O código seguinte mostra como criar um cliente.

# Imports the Google Cloud Client Library.
from google.cloud import spanner

# Your Cloud Spanner instance ID.
# instance_id = "my-instance-id"
#
# Your Cloud Spanner database ID.
# database_id = "my-database-id"
# Instantiate a client.
spanner_client = spanner.Client()

# Get a Cloud Spanner instance by ID.
instance = spanner_client.instance(instance_id)

# Get a Cloud Spanner database by ID.
database = instance.database(database_id)

# Execute a simple SQL statement.
with database.snapshot() as snapshot:
    results = snapshot.execute_sql("SELECT 1")

    for row in results:
        print(row)

Leia mais na Client referência.

Escreva dados com DML

Pode inserir dados através da linguagem de manipulação de dados (DML) numa transação de leitura/escrita.

Usa o método execute_update() para executar uma declaração DML.

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

def insert_singers(transaction):
    row_ct = transaction.execute_update(
        "INSERT INTO Singers (SingerId, FirstName, LastName) VALUES "
        "(12, 'Melissa', 'Garcia'), "
        "(13, 'Russell', 'Morales'), "
        "(14, 'Jacqueline', 'Long'), "
        "(15, 'Dylan', 'Shaw')"
    )
    print("{} record(s) inserted.".format(row_ct))

database.run_in_transaction(insert_singers)

Execute o exemplo com o argumento insert_with_dml.

python snippets.py test-instance --database-id example-db insert_with_dml

Deve ver:

4 record(s) inserted.

Escreva dados com mutações

Também pode inserir dados através de alterações.

Escreve dados através de um objeto Batch. Um objeto Batch é um contentor para operações de mutação. Uma mutação representa uma sequência de inserções, atualizações e eliminações que o Spanner aplica atomicamente a diferentes linhas e tabelas numa base de dados do Spanner.

O método insert() na classe Batch adiciona uma ou mais mutações de inserção ao lote. Todas as mutações num único lote são aplicadas de forma atómica.

Este código mostra como escrever os dados através de mutações:

def insert_data(instance_id, database_id):
    """Inserts sample data into the given database.

    The database and table must already exist and can be created using
    `create_database`.
    """
    spanner_client = spanner.Client()
    instance = spanner_client.instance(instance_id)
    database = instance.database(database_id)

    with database.batch() as batch:
        batch.insert(
            table="Singers",
            columns=("SingerId", "FirstName", "LastName"),
            values=[
                (1, "Marc", "Richards"),
                (2, "Catalina", "Smith"),
                (3, "Alice", "Trentor"),
                (4, "Lea", "Martin"),
                (5, "David", "Lomond"),
            ],
        )

        batch.insert(
            table="Albums",
            columns=("SingerId", "AlbumId", "AlbumTitle"),
            values=[
                (1, 1, "Total Junk"),
                (1, 2, "Go, Go, Go"),
                (2, 1, "Green"),
                (2, 2, "Forever Hold Your Peace"),
                (2, 3, "Terrified"),
            ],
        )

    print("Inserted data.")

Execute o exemplo com o argumento insert_data.

python snippets.py test-instance --database-id example-db insert_data

Deve ver:

Inserted data.

Consultar dados através de SQL

O Spanner suporta uma interface SQL para ler dados, à qual pode aceder na linha de comandos através da Google Cloud CLI ou programaticamente através da biblioteca cliente do Spanner para Python.

Na linha de comandos

Execute a seguinte declaração SQL para ler os valores de todas as colunas da tabela Albums:

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

O resultado mostra:

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

Use a biblioteca cliente do Spanner para Python

Além de executar uma declaração SQL na linha de comandos, pode emitir a mesma declaração SQL de forma programática através da biblioteca cliente do Spanner para Python.

Use o método execute_sql() de um objeto Snapshot para executar a consulta SQL. Para obter um objeto Snapshot, chame o método snapshot() da classe Database numa declaração with.

Veja como emitir a consulta e aceder aos dados:

def query_data(instance_id, database_id):
    """Queries sample data from the database using SQL."""
    spanner_client = spanner.Client()
    instance = spanner_client.instance(instance_id)
    database = instance.database(database_id)

    with database.snapshot() as snapshot:
        results = snapshot.execute_sql(
            "SELECT SingerId, AlbumId, AlbumTitle FROM Albums"
        )

        for row in results:
            print("SingerId: {}, AlbumId: {}, AlbumTitle: {}".format(*row))

Execute o exemplo com o argumento query_data.

python snippets.py test-instance --database-id example-db query_data

Deverá ver o seguinte resultado:

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

Consultar através de um parâmetro SQL

Se a sua aplicação tiver uma consulta executada com frequência, pode melhorar o respetivo desempenho parametrizando-a. A consulta paramétrica resultante pode ser colocada em cache e reutilizada, o que reduz os custos de compilação. Para mais informações, consulte o artigo Use parâmetros de consulta para acelerar as consultas executadas com frequência.

Segue-se um exemplo da utilização de um parâmetro na cláusula WHERE para consultar registos que contêm um valor específico para LastName.

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

with database.snapshot() as snapshot:
    results = snapshot.execute_sql(
        "SELECT SingerId, FirstName, LastName FROM Singers "
        "WHERE LastName = @lastName",
        params={"lastName": "Garcia"},
        param_types={"lastName": spanner.param_types.STRING},
    )

    for row in results:
        print("SingerId: {}, FirstName: {}, LastName: {}".format(*row))

Execute o exemplo com o argumento query_data_with_parameter.

python snippets.py test-instance --database-id example-db query_data_with_parameter

Deverá ver o seguinte resultado:

SingerId: 12, FirstName: Melissa, LastName: Garcia

Leia dados através da API de leitura

Além da interface SQL do Spanner, o Spanner também suporta uma interface de leitura.

Use o método read() de um objeto Snapshot para ler linhas da base de dados. Para obter um objeto Snapshot, chame o método snapshot() da classe Database numa declaração with. Use um objeto KeySet para definir uma coleção de chaves e intervalos de chaves a ler.

Veja como ler os dados:

def read_data(instance_id, database_id):
    """Reads sample data from the database."""
    spanner_client = spanner.Client()
    instance = spanner_client.instance(instance_id)
    database = instance.database(database_id)

    with database.snapshot() as snapshot:
        keyset = spanner.KeySet(all_=True)
        results = snapshot.read(
            table="Albums", columns=("SingerId", "AlbumId", "AlbumTitle"), keyset=keyset
        )

        for row in results:
            print("SingerId: {}, AlbumId: {}, AlbumTitle: {}".format(*row))

Execute o exemplo com o argumento read_data.

python snippets.py test-instance --database-id example-db read_data

Deverá ver uma saída semelhante à seguinte:

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

Atualize o esquema da base de dados

Suponha que precisa de adicionar uma nova coluna denominada MarketingBudget à tabela Albums. A adição de uma nova coluna a uma tabela existente requer uma atualização ao esquema da base de dados. O Spanner suporta atualizações de esquemas a uma base de dados enquanto a base de dados continua a servir tráfego. As atualizações do esquema não requerem que a base de dados fique offline e não bloqueiam tabelas nem colunas inteiras. Pode continuar a escrever dados na base de dados durante a atualização do esquema. Leia mais acerca das atualizações de esquemas suportadas e do desempenho das alterações de esquemas em Faça atualizações de esquemas.

Adicione uma coluna

Pode adicionar uma coluna na linha de comandos através da Google Cloud CLI ou programaticamente através da biblioteca cliente do Spanner para Python.

Na linha de comandos

Use o seguinte comando ALTER TABLE para adicionar a nova coluna à tabela:

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'

Deve ver:

Schema updating...done.

Use a biblioteca cliente do Spanner para Python

Use o método update_ddl() da classe Database para modificar o esquema:

def add_column(instance_id, database_id):
    """Adds a new column to the Albums table in the example database."""

    from google.cloud.spanner_admin_database_v1.types import spanner_database_admin

    spanner_client = spanner.Client()
    database_admin_api = spanner_client.database_admin_api

    request = spanner_database_admin.UpdateDatabaseDdlRequest(
        database=database_admin_api.database_path(
            spanner_client.project, instance_id, database_id
        ),
        statements=[
            "ALTER TABLE Albums ADD COLUMN MarketingBudget INT64",
        ],
    )

    operation = database_admin_api.update_database_ddl(request)

    print("Waiting for operation to complete...")
    operation.result(OPERATION_TIMEOUT_SECONDS)
    print("Added the MarketingBudget column.")

Execute o exemplo com o argumento add_column.

python snippets.py test-instance --database-id example-db add_column

Deve ver:

Added the MarketingBudget column.

Escreva dados na nova coluna

O código seguinte escreve dados na nova coluna. Define MarketingBudget como 100000 para a linha identificada por Albums(1, 1) e como 500000 para a linha identificada por Albums(2, 2).

def update_data(instance_id, database_id):
    """Updates sample data in the database.

    This updates the `MarketingBudget` column which must be created before
    running this sample. You can add the column by running the `add_column`
    sample or by running this DDL statement against your database:

        ALTER TABLE Albums ADD COLUMN MarketingBudget INT64

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

    with database.batch() as batch:
        batch.update(
            table="Albums",
            columns=("SingerId", "AlbumId", "MarketingBudget"),
            values=[(1, 1, 100000), (2, 2, 500000)],
        )

    print("Updated data.")

Execute o exemplo com o argumento update_data.

python snippets.py test-instance --database-id example-db update_data

Também pode executar uma consulta SQL ou uma chamada de leitura para obter os valores que acabou de escrever.

Aqui está o código para executar a consulta:

def query_data_with_new_column(instance_id, database_id):
    """Queries sample data from the database using SQL.

    This sample uses the `MarketingBudget` column. You can add the column
    by running the `add_column` sample or by running this DDL statement against
    your database:

        ALTER TABLE Albums ADD COLUMN MarketingBudget INT64
    """
    spanner_client = spanner.Client()
    instance = spanner_client.instance(instance_id)
    database = instance.database(database_id)

    with database.snapshot() as snapshot:
        results = snapshot.execute_sql(
            "SELECT SingerId, AlbumId, MarketingBudget FROM Albums"
        )

        for row in results:
            print("SingerId: {}, AlbumId: {}, MarketingBudget: {}".format(*row))

Para executar esta consulta, execute o exemplo com o argumento query_data_with_new_column.

python snippets.py test-instance --database-id example-db query_data_with_new_column

Deve ver:

SingerId: 2, AlbumId: 2, MarketingBudget: 500000
SingerId: 1, AlbumId: 2, MarketingBudget: None
SingerId: 2, AlbumId: 1, MarketingBudget: None
SingerId: 2, AlbumId: 3, MarketingBudget: None
SingerId: 1, AlbumId: 1, MarketingBudget: 100000

Atualize os dados

Pode atualizar dados através de DML numa transação de leitura/escrita.

Usa o método execute_update() para executar uma declaração DML.

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

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

def transfer_budget(transaction):
    # Transfer marketing budget from one album to another. Performed in a
    # single transaction to ensure that the transfer is atomic.
    second_album_result = transaction.execute_sql(
        "SELECT MarketingBudget from Albums " "WHERE SingerId = 2 and AlbumId = 2"
    )
    second_album_row = list(second_album_result)[0]
    second_album_budget = second_album_row[0]

    transfer_amount = 200000

    # 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 second_album_budget >= transfer_amount:
        first_album_result = transaction.execute_sql(
            "SELECT MarketingBudget from Albums "
            "WHERE SingerId = 1 and AlbumId = 1"
        )
        first_album_row = list(first_album_result)[0]
        first_album_budget = first_album_row[0]

        second_album_budget -= transfer_amount
        first_album_budget += transfer_amount

        # Update first album
        transaction.execute_update(
            "UPDATE Albums "
            "SET MarketingBudget = @AlbumBudget "
            "WHERE SingerId = 1 and AlbumId = 1",
            params={"AlbumBudget": first_album_budget},
            param_types={"AlbumBudget": spanner.param_types.INT64},
        )

        # Update second album
        transaction.execute_update(
            "UPDATE Albums "
            "SET MarketingBudget = @AlbumBudget "
            "WHERE SingerId = 2 and AlbumId = 2",
            params={"AlbumBudget": second_album_budget},
            param_types={"AlbumBudget": spanner.param_types.INT64},
        )

        print(
            "Transferred {} from Album2's budget to Album1's".format(
                transfer_amount
            )
        )

database.run_in_transaction(transfer_budget)

Execute o exemplo com o argumento write_with_dml_transaction.

python snippets.py test-instance --database-id example-db write_with_dml_transaction

Deve ver:

Transferred 200000 from Album2's budget to Album1's

Use um índice secundário

Suponhamos que quer obter todas as linhas de Albums que têm valores AlbumTitle num determinado intervalo. Pode ler todos os valores da coluna AlbumTitle através de uma declaração SQL ou de uma chamada de leitura e, em seguida, rejeitar as linhas que não cumprem os critérios, mas esta análise completa da tabela é dispendiosa, especialmente para tabelas com muitas linhas. Em alternativa, pode acelerar a obtenção de linhas quando pesquisa por colunas de chaves não primárias criando um índice secundário na tabela.

A adição de um índice secundário a uma tabela existente requer uma atualização do esquema. Tal como outras atualizações de esquemas, o Spanner suporta a adição de um índice enquanto a base de dados continua a publicar tráfego. O Spanner repreenche automaticamente o índice com os seus dados existentes. Os preenchimentos podem demorar alguns minutos a serem concluídos, mas não tem de colocar a base de dados offline nem evitar escrever na tabela indexada durante este processo. Para mais detalhes, consulte o artigo Adicione um índice secundário.

Depois de adicionar um índice secundário, o Spanner usa-o automaticamente para consultas SQL que provavelmente são executadas mais rapidamente com o índice. Se usar a interface read, tem de especificar o índice que quer usar.

Adicione um índice secundário

Pode adicionar um índice na linha de comandos através da CLI gcloud ou programaticamente através da biblioteca cliente do Spanner para Python.

Na linha de comandos

Use o seguinte comando CREATE INDEX para adicionar um índice à base de dados:

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

Deve ver:

Schema updating...done.

Usar a biblioteca cliente do Spanner para Python

Use o método update_ddl() da classe Database para adicionar um índice:

def add_index(instance_id, database_id):
    """Adds a simple index to the example database."""

    from google.cloud.spanner_admin_database_v1.types import spanner_database_admin

    spanner_client = spanner.Client()
    database_admin_api = spanner_client.database_admin_api

    request = spanner_database_admin.UpdateDatabaseDdlRequest(
        database=database_admin_api.database_path(
            spanner_client.project, instance_id, database_id
        ),
        statements=["CREATE INDEX AlbumsByAlbumTitle ON Albums(AlbumTitle)"],
    )

    operation = database_admin_api.update_database_ddl(request)

    print("Waiting for operation to complete...")
    operation.result(OPERATION_TIMEOUT_SECONDS)

    print("Added the AlbumsByAlbumTitle index.")

Execute o exemplo com o argumento add_index.

python snippets.py test-instance --database-id example-db add_index

A adição de um índice pode demorar alguns minutos. Depois de adicionar o índice, deve ver o seguinte:

Added the AlbumsByAlbumTitle index.

Leia através do índice

Para consultas SQL, o Spanner usa automaticamente um índice adequado. Na interface de leitura, tem de especificar o índice no seu pedido.

Para usar o índice na interface de leitura, forneça um argumento Index ao método read() de um objeto Snapshot. Para obter um objeto Snapshot, chame o método snapshot() da classe Database numa declaração with.

def read_data_with_index(instance_id, database_id):
    """Reads sample data from the database using an index.

    The index must exist before running this sample. You can add the index
    by running the `add_index` sample or by running this DDL statement against
    your database:

        CREATE INDEX AlbumsByAlbumTitle ON Albums(AlbumTitle)

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

    with database.snapshot() as snapshot:
        keyset = spanner.KeySet(all_=True)
        results = snapshot.read(
            table="Albums",
            columns=("AlbumId", "AlbumTitle"),
            keyset=keyset,
            index="AlbumsByAlbumTitle",
        )

        for row in results:
            print("AlbumId: {}, AlbumTitle: {}".format(*row))

Execute o exemplo com o argumento read_data_with_index.

python snippets.py test-instance --database-id example-db read_data_with_index

Deve ver:

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

Adicione um índice para leituras apenas de índice

Pode ter reparado que o exemplo de leitura anterior não inclui a leitura da coluna MarketingBudget. Isto deve-se ao facto de a interface de leitura do Spanner não suportar a capacidade de associar um índice a uma tabela de dados para procurar valores que não estão armazenados no índice.

Crie uma definição alternativa de AlbumsByAlbumTitle que armazene uma cópia de MarketingBudget no índice.

Na linha de comandos

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)

A adição de um índice pode demorar alguns minutos. Depois de adicionar o índice, deve ver o seguinte:

Schema updating...done.

Usar a biblioteca cliente do Spanner para Python

Use o método update_ddl() da classe Database para adicionar um índice com uma cláusula STORING:

def add_storing_index(instance_id, database_id):
    """Adds an storing index to the example database."""

    from google.cloud.spanner_admin_database_v1.types import spanner_database_admin

    spanner_client = spanner.Client()
    database_admin_api = spanner_client.database_admin_api

    request = spanner_database_admin.UpdateDatabaseDdlRequest(
        database=database_admin_api.database_path(
            spanner_client.project, instance_id, database_id
        ),
        statements=[
            "CREATE INDEX AlbumsByAlbumTitle2 ON Albums(AlbumTitle)"
            "STORING (MarketingBudget)"
        ],
    )

    operation = database_admin_api.update_database_ddl(request)

    print("Waiting for operation to complete...")
    operation.result(OPERATION_TIMEOUT_SECONDS)

    print("Added the AlbumsByAlbumTitle2 index.")

Execute o exemplo com o argumento add_storing_index.

python snippets.py test-instance --database-id example-db add_storing_index

Deve ver:

Added the AlbumsByAlbumTitle2 index.

Agora, pode executar uma leitura que obtenha todas as colunas AlbumId, AlbumTitle e MarketingBudget do índice AlbumsByAlbumTitle2:

def read_data_with_storing_index(instance_id, database_id):
    """Reads sample data from the database using an index with a storing
    clause.

    The index must exist before running this sample. You can add the index
    by running the `add_scoring_index` sample or by running this DDL statement
    against your database:

        CREATE INDEX AlbumsByAlbumTitle2 ON Albums(AlbumTitle)
        STORING (MarketingBudget)

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

    with database.snapshot() as snapshot:
        keyset = spanner.KeySet(all_=True)
        results = snapshot.read(
            table="Albums",
            columns=("AlbumId", "AlbumTitle", "MarketingBudget"),
            keyset=keyset,
            index="AlbumsByAlbumTitle2",
        )

        for row in results:
            print("AlbumId: {}, AlbumTitle: {}, " "MarketingBudget: {}".format(*row))

Execute o exemplo com o argumento read_data_with_storing_index.

python snippets.py test-instance --database-id example-db read_data_with_storing_index

Deverá ver uma saída semelhante à seguinte:

AlbumId: 2, AlbumTitle: Forever Hold Your Peace, MarketingBudget: 300000
AlbumId: 2, AlbumTitle: Go, Go, Go, MarketingBudget: None
AlbumId: 1, AlbumTitle: Green, MarketingBudget: None
AlbumId: 3, AlbumTitle: Terrified, MarketingBudget: None
AlbumId: 1, AlbumTitle: Total Junk, MarketingBudget: 300000

Obtenha dados através de transações só de leitura

Suponhamos que quer executar mais do que uma leitura na mesma data/hora. As transações de leitura exclusiva observam um prefixo consistente do histórico de confirmações de transações, pelo que a sua aplicação recebe sempre dados consistentes. Use um objeto Snapshot para executar transações de leitura. Para obter um objeto Snapshot, chame o método snapshot() da classe Database numa declaração with.

O exemplo seguinte mostra como executar uma consulta e fazer uma leitura na mesma transação só de leitura:

def read_only_transaction(instance_id, database_id):
    """Reads data inside of a read-only transaction.

    Within the read-only transaction, or "snapshot", the application sees
    consistent view of the database at a particular timestamp.
    """
    spanner_client = spanner.Client()
    instance = spanner_client.instance(instance_id)
    database = instance.database(database_id)

    with database.snapshot(multi_use=True) as snapshot:
        # Read using SQL.
        results = snapshot.execute_sql(
            "SELECT SingerId, AlbumId, AlbumTitle FROM Albums"
        )

        print("Results from first read:")
        for row in results:
            print("SingerId: {}, AlbumId: {}, AlbumTitle: {}".format(*row))

        # Perform another read using the `read` method. Even if the data
        # is updated in-between the reads, the snapshot ensures that both
        # return the same data.
        keyset = spanner.KeySet(all_=True)
        results = snapshot.read(
            table="Albums", columns=("SingerId", "AlbumId", "AlbumTitle"), keyset=keyset
        )

        print("Results from second read:")
        for row in results:
            print("SingerId: {}, AlbumId: {}, AlbumTitle: {}".format(*row))

Execute o exemplo com o argumento read_only_transaction.

python snippets.py test-instance --database-id example-db read_only_transaction

Deverá ver uma saída semelhante à seguinte:

Results from first read:
SingerId: 2, AlbumId: 2, AlbumTitle: Forever Hold Your Peace
SingerId: 1, AlbumId: 2, AlbumTitle: Go, Go, Go
SingerId: 2, AlbumId: 1, AlbumTitle: Green
SingerId: 2, AlbumId: 3, AlbumTitle: Terrified
SingerId: 1, AlbumId: 1, AlbumTitle: Total Junk
Results from second read:
SingerId: 1, AlbumId: 1, AlbumTitle: Total Junk
SingerId: 1, AlbumId: 2, AlbumTitle: Go, Go, Go
SingerId: 2, AlbumId: 1, AlbumTitle: Green
SingerId: 2, AlbumId: 2, AlbumTitle: Forever Hold Your Peace
SingerId: 2, AlbumId: 3, AlbumTitle: Terrified

Limpeza

Para evitar incorrer em cobranças adicionais na sua conta do Cloud Billing pelos recursos usados neste tutorial, elimine a base de dados e a instância que criou.

Elimine a base de dados

Se eliminar uma instância, todas as bases de dados na mesma são eliminadas automaticamente. Este passo mostra como eliminar uma base de dados sem eliminar uma instância (continua a incorrer em custos pela instância).

Na linha de comandos

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

Usar a Google Cloud consola

  1. Aceda à página Instâncias do Spanner na Google Cloud consola.

    Aceda à página Instâncias

  2. Clique na instância.

  3. Clique na base de dados que quer eliminar.

  4. Na página Detalhes da base de dados, clique em Eliminar.

  5. Confirme que quer eliminar a base de dados e clique em Eliminar.

Elimine a instância

A eliminação de uma instância elimina automaticamente todas as bases de dados criadas nessa instância.

Na linha de comandos

gcloud spanner instances delete test-instance

Usar a Google Cloud consola

  1. Aceda à página Instâncias do Spanner na Google Cloud consola.

    Aceda à página Instâncias

  2. Clique na instância.

  3. Clique em Eliminar.

  4. Confirme que quer eliminar a instância e clique em Eliminar.

O que se segue?