Mulai menggunakan Spanner di Python

Tujuan

Tutorial ini memandu Anda melakukan langkah-langkah berikut menggunakan library klien Spanner untuk Python:

  • Membuat instance dan database Spanner.
  • Menulis, membaca, dan mengeksekusi kueri SQL pada data dalam {i>database<i}.
  • Perbarui skema database.
  • Memperbarui data menggunakan transaksi baca-tulis.
  • Tambahkan indeks sekunder ke database.
  • Menggunakan indeks untuk membaca dan mengeksekusi kueri SQL pada data.
  • Mengambil data menggunakan transaksi hanya baca.

Biaya

Tutorial ini menggunakan Spanner, yang merupakan komponen Google Cloud yang dapat ditagih. Untuk mengetahui informasi tentang biaya penggunaan Spanner, lihat Harga.

Sebelum memulai

Selesaikan langkah-langkah yang dijelaskan dalam Penyiapan, yang mencakup pembuatan dan penetapan project Google Cloud default, mengaktifkan penagihan, mengaktifkan Cloud Spanner API, dan menyiapkan OAuth 2.0 untuk mendapatkan kredensial autentikasi agar dapat menggunakan Cloud Spanner API.

Secara khusus, pastikan Anda menjalankan gcloud auth application-default login untuk menyiapkan lingkungan pengembangan lokal dengan kredensial autentikasi.

Menyiapkan lingkungan Python lokal Anda

  1. Ikuti petunjuk di bagian Menyiapkan Lingkungan Pengembangan Python.

  2. Clone repositori aplikasi contoh ke komputer lokal Anda:

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

    Atau, Anda dapat mendownload sampel sebagai file ZIP dan mengekstraknya.

  3. Ubah ke direktori yang berisi kode contoh Spanner:

    cd python-spanner/samples/samples

  4. Buat lingkungan Python yang terisolasi, lalu instal dependensi:

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

Membuat instance

Saat pertama kali menggunakan Spanner, Anda harus membuat instance, yang merupakan alokasi resource yang digunakan oleh database Spanner. Saat membuat instance, Anda memilih konfigurasi instance, yang menentukan tempat data disimpan, dan juga jumlah node yang akan digunakan, yang menentukan jumlah penayangan dan resource penyimpanan dalam instance Anda.

Jalankan perintah berikut untuk membuat instance Spanner di region us-central1 dengan 1 node:

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

Perhatikan bahwa tindakan ini akan membuat instance dengan karakteristik berikut:

  • ID Instance test-instance
  • Nama tampilan Test Instance
  • Konfigurasi instance regional-us-central1 (Konfigurasi regional menyimpan data di satu region, sedangkan konfigurasi multi-region mendistribusikan data di beberapa region. Untuk mengetahui informasi lebih lanjut, lihat artikel Tentang instance.)
  • Jumlah node 1 (node_count sesuai dengan jumlah resource penyajian dan penyimpanan yang tersedia untuk database dalam instance. Pelajari lebih lanjut di Node dan unit pemrosesan.)

Anda akan melihat:

Creating instance...done.

Mencari contoh file

Repositori sampel berisi contoh yang menunjukkan cara menggunakan Spanner dengan Python.

Lihat file snippets.py, yang menunjukkan cara menggunakan Spanner. Kode ini menunjukkan cara membuat dan menggunakan database baru. Data menggunakan skema contoh yang ditampilkan di halaman Model data dan skema.

Buat database

Buat database yang disebut example-db dalam instance bernama test-instance dengan menjalankan baris berikut di command line.

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

Anda akan melihat:

Created database example-db on instance test-instance

Kode berikut membuat database dan dua tabel dalam database.

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),
        )
    )

Langkah selanjutnya adalah menulis data ke database Anda.

Membuat klien database

Sebelum dapat melakukan pembacaan atau penulisan, Anda harus membuat Client. Anda dapat menganggap Client sebagai koneksi database: semua interaksi Anda dengan Spanner harus melalui Client. Biasanya Anda membuat Client saat aplikasi dimulai, lalu menggunakan kembali Client tersebut untuk membaca, menulis, dan menjalankan transaksi. Kode berikut menunjukkan cara membuat klien.

# 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)

Baca selengkapnya dalam referensi Client.

Menulis data dengan DML

Anda dapat menyisipkan data menggunakan Data Manipulation Language (DML) dalam transaksi baca-tulis.

Anda menggunakan metode execute_update() untuk mengeksekusi pernyataan 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)

Jalankan contoh menggunakan argumen insert_with_dml.

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

Anda akan melihat:

4 record(s) inserted.

Menulis data dengan mutasi

Anda juga dapat menyisipkan data menggunakan mutasi.

Anda menulis data menggunakan objek Batch. Objek Batch adalah penampung untuk operasi mutasi. Mutasi mewakili urutan penyisipan, pembaruan, dan penghapusan yang diterapkan oleh Spanner secara atomik ke berbagai baris dan tabel di database Spanner.

Metode insert() di class Batch menambahkan satu atau beberapa mutasi insert ke batch. Semua mutasi dalam satu batch diterapkan secara atomik.

Kode ini menunjukkan cara menulis data menggunakan mutasi:

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.")

Jalankan contoh menggunakan argumen insert_data.

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

Anda akan melihat:

Inserted data.

Membuat kueri data menggunakan SQL

Spanner mendukung antarmuka SQL untuk membaca data, yang dapat Anda akses dari command line menggunakan Google Cloud CLI atau secara terprogram menggunakan library klien Spanner untuk Python.

Pada command line

Jalankan pernyataan SQL berikut untuk membaca nilai semua kolom dari tabel Albums:

gcloud spanner databasesexecute-sql example-db --instance=test-instance \ --sql='SELECT SingerId, AlbumId, AlbumTitle FROM Album'

Hasilnya seharusnya:

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

Menggunakan library klien Spanner untuk Python

Selain menjalankan pernyataan SQL di command line, Anda dapat mengeluarkan pernyataan SQL yang sama secara terprogram menggunakan library klien Spanner untuk Python.

Gunakan metode execute_sql() dari objek Snapshot untuk menjalankan kueri SQL. Untuk mendapatkan objek Snapshot, panggil metode snapshot() dari class Database dalam pernyataan with.

Berikut cara mengeluarkan kueri dan mengakses data:

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))

Jalankan contoh menggunakan argumen query_data.

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

Anda akan melihat hasil berikut:

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

Kueri menggunakan parameter SQL

Jika aplikasi Anda memiliki kueri yang sering dijalankan, Anda dapat meningkatkan performanya dengan membuat parameter pada kueri tersebut. Kueri parametrik yang dihasilkan dapat disimpan dalam cache dan digunakan kembali, sehingga mengurangi biaya kompilasi. Untuk informasi selengkapnya, lihat Menggunakan parameter kueri untuk mempercepat kueri yang sering dijalankan.

Berikut adalah contoh penggunaan parameter dalam klausa WHERE untuk mengueri data yang berisi nilai tertentu untuk 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))

Jalankan contoh menggunakan argumen query_data_with_parameter.

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

Anda akan melihat hasil berikut:

SingerId: 12, FirstName: Melissa, LastName: Garcia

Membaca data menggunakan read API

Selain antarmuka SQL Spanner, Spanner juga mendukung antarmuka baca.

Gunakan metode read() dari objek Snapshot untuk membaca baris dari database. Untuk mendapatkan objek Snapshot, panggil metode snapshot() dari class Database dalam pernyataan with. Gunakan objek KeySet untuk menentukan kumpulan kunci dan rentang kunci yang akan dibaca.

Berikut cara membaca data:

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))

Jalankan contoh menggunakan argumen read_data.

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

Anda akan melihat output yang mirip dengan:

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

Memperbarui skema database

Asumsikan Anda perlu menambahkan kolom baru bernama MarketingBudget ke tabel Albums. Untuk menambahkan kolom baru ke tabel yang ada, skema database Anda harus diperbarui. Spanner mendukung pembaruan skema pada database sementara database terus menyalurkan traffic. Pembaruan skema tidak memerlukan pembuatan database secara offline dan pembaruan tersebut tidak mengunci seluruh tabel atau kolom. Anda dapat terus menulis data ke database selama pembaruan skema. Baca selengkapnya tentang update skema yang didukung dan performa perubahan skema di Membuat pembaruan skema.

Menambahkan kolom

Anda dapat menambahkan kolom di command line menggunakan Google Cloud CLI atau secara terprogram menggunakan library klien Spanner untuk Python.

Pada command line

Gunakan perintah ALTER TABLE berikut untuk menambahkan kolom baru ke tabel:

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'

Anda akan melihat:

Schema updating...done.

Menggunakan library klien Spanner untuk Python

Gunakan metode update_ddl() dari class Database untuk mengubah skema:

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.")

Jalankan contoh menggunakan argumen add_column.

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

Anda akan melihat:

Added the MarketingBudget column.

Menulis data ke kolom baru

Kode berikut menulis data ke kolom baru. Fungsi ini menetapkan MarketingBudget ke 100000 untuk baris yang dikunci oleh Albums(1, 1) dan ke 500000 untuk baris yang dikunci oleh 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.")

Jalankan contoh menggunakan argumen update_data.

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

Anda juga dapat menjalankan kueri SQL atau panggilan baca untuk mengambil nilai yang baru saja Anda tulis.

Berikut adalah kode untuk mengeksekusi kueri:

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))

Untuk menjalankan kueri ini, jalankan contoh menggunakan argumen query_data_with_new_column.

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

Anda akan melihat:

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

Memperbarui data

Anda dapat memperbarui data menggunakan DML dalam transaksi baca-tulis.

Anda menggunakan metode execute_update() untuk mengeksekusi pernyataan 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)

Jalankan contoh menggunakan argumen write_with_dml_transaction.

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

Anda akan melihat:

Transferred 200000 from Album2's budget to Album1's

Menggunakan indeks sekunder

Misalkan Anda ingin mengambil semua baris Albums yang memiliki nilai AlbumTitle dalam rentang tertentu. Anda dapat membaca semua nilai dari kolom AlbumTitle menggunakan pernyataan SQL atau panggilan baca, lalu menghapus baris yang tidak memenuhi kriteria, tetapi melakukan pemindaian tabel lengkap ini mahal, terutama untuk tabel dengan banyak baris. Namun, Anda dapat mempercepat pengambilan baris saat melakukan penelusuran berdasarkan kolom kunci non-utama dengan membuat indeks sekunder pada tabel.

Menambahkan indeks sekunder ke tabel yang ada memerlukan update skema. Seperti update skema lainnya, Spanner mendukung penambahan indeks saat database terus menyalurkan traffic. Spanner secara otomatis mengisi ulang indeks dengan data yang ada. Pengisian ulang mungkin memerlukan waktu beberapa menit untuk diselesaikan, tetapi Anda tidak perlu membuat database offline atau menghindari penulisan ke tabel yang diindeks selama proses ini. Untuk mengetahui detail selengkapnya, lihat Menambahkan indeks sekunder.

Setelah Anda menambahkan indeks sekunder, Spanner akan otomatis menggunakannya untuk kueri SQL yang cenderung berjalan lebih cepat dengan indeks tersebut. Jika menggunakan antarmuka baca, Anda harus menentukan indeks yang ingin digunakan.

Menambahkan indeks sekunder

Anda dapat menambahkan indeks di command line menggunakan gcloud CLI atau secara terprogram menggunakan library klien Spanner untuk Python.

Pada command line

Gunakan perintah CREATE INDEX berikut untuk menambahkan indeks ke database:

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

Anda akan melihat:

Schema updating...done.

Menggunakan library klien Spanner untuk Python

Gunakan metode update_ddl() dari class Database untuk menambahkan indeks:

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.")

Jalankan contoh menggunakan argumen add_index.

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

Menambahkan indeks dapat memerlukan waktu beberapa menit. Setelah indeks ditambahkan, Anda akan melihat:

Added the AlbumsByAlbumTitle index.

Membaca menggunakan indeks

Untuk kueri SQL, Spanner secara otomatis menggunakan indeks yang sesuai. Di antarmuka baca, Anda harus menentukan indeks dalam permintaan.

Untuk menggunakan indeks di antarmuka baca, berikan argumen Index ke metode read() dari objek Snapshot. Untuk mendapatkan objek Snapshot, panggil metode snapshot() dari class Database dalam pernyataan 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))

Jalankan contoh menggunakan argumen read_data_with_index.

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

Anda akan melihat:

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

Menambahkan indeks untuk pembacaan khusus indeks

Anda mungkin telah memperhatikan bahwa contoh pembacaan sebelumnya tidak menyertakan pembacaan kolom MarketingBudget. Hal ini karena antarmuka baca Spanner tidak mendukung kemampuan untuk menggabungkan indeks dengan tabel data guna mencari nilai yang tidak disimpan dalam indeks.

Buat definisi alternatif AlbumsByAlbumTitle yang menyimpan salinan MarketingBudget dalam indeks.

Pada command line

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)

Menambahkan indeks dapat memerlukan waktu beberapa menit. Setelah indeks ditambahkan, Anda akan melihat:

Schema updating...done.

Menggunakan library klien Spanner untuk Python

Gunakan metode update_ddl() dari class Database untuk menambahkan indeks dengan klausa 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.")

Jalankan contoh menggunakan argumen add_storing_index.

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

Anda akan melihat:

Added the AlbumsByAlbumTitle2 index.

Sekarang Anda dapat menjalankan operasi baca yang mengambil semua kolom AlbumId, AlbumTitle, dan MarketingBudget dari indeks 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))

Jalankan contoh menggunakan argumen read_data_with_storing_index.

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

Anda akan melihat output yang mirip dengan:

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

Mengambil data menggunakan transaksi hanya baca

Misalnya Anda ingin mengeksekusi lebih dari satu pembacaan pada stempel waktu yang sama. Transaksi hanya baca mengamati awalan yang konsisten dari histori commit transaksi, sehingga aplikasi Anda selalu mendapatkan data yang konsisten. Gunakan objek Snapshot untuk menjalankan transaksi hanya baca. Untuk mendapatkan objek Snapshot, panggil metode snapshot() dari class Database dalam pernyataan with.

Berikut ini cara menjalankan kueri dan melakukan pembacaan dalam transaksi hanya baca yang sama:

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))

Jalankan contoh menggunakan argumen read_only_transaction.

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

Anda akan melihat output yang mirip dengan:

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

Pembersihan

Agar tidak menimbulkan biaya tambahan pada akun Penagihan Cloud Anda untuk resource yang digunakan dalam tutorial ini, hapus database dan hapus instance yang Anda buat.

Menghapus database

Jika instance dihapus, semua database di dalamnya akan dihapus secara otomatis. Langkah ini menunjukkan cara menghapus database tanpa menghapus instance (Anda masih akan dikenai biaya untuk instance tersebut).

Pada command line

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

Menggunakan Konsol Google Cloud

  1. Buka halaman Spanner Instances di konsol Google Cloud.

    Buka halaman Instances

  2. Klik instance.

  3. Klik database yang ingin dihapus.

  4. Di halaman Database details, klik Delete.

  5. Konfirmasi bahwa Anda ingin menghapus database, lalu klik Delete.

Menghapus instance

Jika sebuah instance dihapus, semua database yang dibuat dalam instance tersebut akan otomatis dihapus.

Pada command line

gcloud spanner instances delete test-instance

Menggunakan Konsol Google Cloud

  1. Buka halaman Spanner Instances di konsol Google Cloud.

    Buka halaman Instances

  2. Klik instance Anda.

  3. Klik Delete.

  4. Konfirmasi bahwa Anda ingin menghapus instance, lalu klik Hapus.

Langkah selanjutnya