スキーマの更新

Cloud Spanner を使用すると、ダウンタイムなしでスキーマの更新を行うことができます。いくつかの方法で既存のデータベースのスキーマを更新できます。

Cloud Console を使用する
gcloud コマンドラインツールを使用する
クライアントライブラリの使用
projects.instances.databases.updateDdl（REST API）を使用する
UpdateDatabaseDdl（RPC API）を使用する

サポートされているスキーマの更新

Cloud Spanner は、既存のデータベースに対する次のスキーマ更新をサポートしています。

新しいテーブルを作成する。新しいテーブルの列は NOT NULL にできます。
テーブルを削除する（そのテーブル内で他のテーブルがインターリーブされておらず、セカンダリインデックスがない場合）。
任意のテーブルに非キー列を追加する。新しい非キー列は NOT NULL にできません。
非キー列に NOT NULL を追加する（ARRAY 列を除く）。
非キー列から NOT NULL を削除する。
任意のテーブルから非キー列を削除する（セカンダリインデックスで使用されていない場合）。
STRING 列を BYTES 列に、または BYTES 列を STRING 列に変更する。
STRING 型または BYTES 型の長さ制限を増やす、または減らす（MAX への変更を含む）（1 つまたは複数の子テーブルによって継承されている主キー列ではない場合のみ）。
値列と主キー列の commit タイムスタンプを有効または無効にする。
セカンダリインデックスを追加または削除する。

スキーマ更新のパフォーマンス

Cloud Spanner のスキーマの更新には、ダウンタイムは必要ありません。DDL 文のバッチを Cloud Spanner データベースに対して発行した場合、Cloud Spanner が更新を長時間実行オペレーションとして適用する間も、中断なくデータベースでの書き込みと読み取りを続けることができます。

DDL 文の実行に要する時間は、更新で既存のデータの検証が必要か、データのバックフィルが必要かによって異なります。たとえば、NOT NULL アノテーションを既存の列に追加する場合、Cloud Spanner は列にすべての値を読み取って、列に NULL 値が含まれていないことを確認する必要があります。検証が必要なデータが多い場合、この手順には長い時間がかかる可能性があります。もう 1 つの例は、データベースにインデックスを追加する場合です。Cloud Spanner が既存のデータを使用してインデックスをバックフィルします。このプロセスは、インデックスの定義と対応するベーステーブルのサイズに応じて時間がかかることがあります。ただし、テーブルに新しい列を追加する場合は、検証が必要な既存のデータがないため、Cloud Spanner はより迅速に更新できます。

まとめると、Cloud Spanner による既存のデータの検証が不要なスキーマ更新は、数分で行うことができます。検証が必要なスキーマ更新にかかる時間は、検証が必要な既存のデータの量に応じて長くなりますが、データの検証は本番環境トラフィックよりも低い優先度でバックグラウンドで行われます。データの検証が必要なスキーマ更新の詳細については後述します。

データの検証が必要なスキーマ更新

スキーマ更新に伴い、既存のデータが新しい制約を満たすことの検証を要求されることがあります。スキーマ更新によってデータの検証が要求されると、Cloud Spanner は影響を受けるスキーマエンティティに対する競合するスキーマ更新を禁止し、バックグラウンドでデータを検証します。検証に成功すると、スキーマ更新は成功します。検証が成功しなかった場合、スキーマ更新は成功しません。検証オペレーションは、長時間実行オペレーションとして実行されます。これらのオペレーションのステータスを確認して、オペレーションが成功したか失敗したかを判断できます。

たとえば、スキーマで Songwriters テーブルを定義したとします。

CREATE TABLE Songwriters (
  Id         INT64 NOT NULL,
  FirstName  STRING(1024),
  LastName   STRING(1024),
  Nickname   STRING(MAX),
  OpaqueData BYTES(MAX),
) PRIMARY KEY (Id);

次のようなスキーマ更新は許可されますが、検証が必要であり、既存データの量によっては完了するのに時間がかかる場合があります。

NOT NULL アノテーションを非キー列に追加する。次に例を示します。
```
ALTER TABLE Songwriters ALTER COLUMN Nickname STRING(MAX) NOT NULL;
```

列の長さを短くする。次に例を示します。

ALTER TABLE Songwriters ALTER COLUMN FirstName STRING(10);

BYTES を STRING に変更する。例:

ALTER TABLE Songwriters ALTER COLUMN OpaqueData STRING(MAX);

既存の TIMESTAMP 列で commit タイムスタンプを有効にする。次に例を示します。
```
ALTER TABLE Albums ALTER COLUMN LastUpdateTime SET OPTIONS (allow_commit_timestamp = true);
```

基になっているデータが新しい制約を満たさない場合、これらのスキーマ更新は失敗します。たとえば、上の ALTER TABLE Songwriters ALTER COLUMN Nickname STRING(MAX) NOT NULL 文は、Nickname 列のいずれかの値が NULL の場合、既存のデータが新しい定義の NOT NULL 制約を満たさないため、失敗します。

データの検証には、数分で済むこともあれば、何時間もかかる場合もあります。データ検証に要する時間は以下のことに依存します。

データセットのサイズ
インスタンスのノードの数
インスタンスの負荷

スキーマ更新によっては、スキーマ更新が完了する前にデータベースに対するリクエストの動作が変わる場合があります。たとえば、NOT NULL を列に追加する場合、Cloud Spanner はほとんど瞬時に、列に NULL を使用する新しいリクエストの書き込みの拒否を開始します。新しいスキーマ更新のデータ検証が最終的に失敗する場合、古いスキーマでは受け付けられていた場合でも、書き込みがブロックされる期間が発生する可能性があります。

projects.instances.databases.operations.cancel メソッドまたは gcloud spanner operations を使用すると、実行時間の長いデータ検証オペレーションをキャンセルできます。

バッチ内の文の実行順序

gcloud ツール、REST API、RPC API を使用する場合は、1 つ以上の CREATE、ALTER、DROP 文のバッチを発行できます。

Cloud Spanner では、同じバッチの文を順番に適用し、最初のエラーで停止します。ある文の適用でエラーが発生した場合、その文はロールバックされます。バッチ内の以前に適用された文の結果はロールバックされません。

Cloud Spanner によってさまざまなバッチの文が組み合わされて並べ替えられることがあるため、データベースに適用される 1 つのアトミック変更の中に、複数のバッチの文が混在する可能性があります。それぞれのアトミック変更内で、さまざまなバッチの文が任意の順序で出現します。たとえば、あるバッチの文に ALTER TABLE MyTable ALTER COLUMN MyColumn STRING(50) が含まれ、別のバッチの文には ALTER TABLE MyTable ALTER COLUMN MyColumn STRING(20) が含まれている場合、Cloud Spanner によって列がこのいずれかの状態になりますが、どちらの状態になるかは指定できません。

スキーマの更新中に作成されたスキーマのバージョン

Cloud Spanner ではスキーマのバージョニングが使用されるため、大規模なデータベースへのスキーマの更新中にダウンタイムが発生しません。Cloud Spanner では、スキーマの更新処理中の読み取りをサポートするために、古いスキーマバージョンを維持します。その後、Cloud Spanner によって、スキーマの更新を処理するために、1 つ以上の新しいバージョンのスキーマが作成されます。各バージョンには、上記のように、1 回のアトミック変更での文のコレクションの結果が含まれます。

スキーマのバージョンは、必ずしも DDL 文のバッチまたは個々の DDL 文とで、1 対 1 で対応しているとは限りません。インターリーブされていないインデックス作成やデータ検証が必要な文など、一部の個々の DDL 文では、複数のスキーマバージョンが発生します。また、いくつかの DDL 文は、1 つのバージョンでまとめてバッチ処理できます。古いスキーマバージョンは、サーバーとストレージのリソースを大幅に消費する可能性があり、期限切れになるまで（古いバーションのデータの読み込みを提供する必要がなくなるまで）保持されます。

次の表は、Cloud Spanner でスキーマを更新するのにかかる時間を示しています。

スキーマのオペレーション	推定時間
`CREATE TABLE`	数分
`CREATE INDEX`	数分から数時間（ベーステーブルがインデックスの前に作成される場合）。数分（文がベーステーブルの `CREATE TABLE` 文と同時に実行される場合）。
`DROP TABLE`	数分
`DROP INDEX`	数分
`ALTER TABLE ... ADD COLUMN`	分
`ALTER TABLE ... ALTER COLUMN`	数分（バックグラウンド検証が必要な場合）。数分（バックグラウンド検証が不要な場合）。
`ALTER TABLE ... DROP COLUMN`	数分

スキーマの更新に関するベストプラクティス

以下のセクションでは、スキーマを更新するためのベストプラクティスについて説明します。

スキーマ更新を発行する前の手順

スキーマの更新を発行する前に:

変更しているデータベース内の既存のすべてのデータが、スキーマ更新が課している制約を満たしていることを確認します。一部のタイプのスキーマ更新の成功は、現在のスキーマだけでなく、データベース内のデータに依存するため、テストデータベースのスキーマ更新が成功しても、本番環境データベースのスキーマ更新が成功するとは限りません。いくつかの一般的な例を以下に示します。
- 既存の列に NOT NULL アノテーションを追加する場合、列に既存の NULL 値が含まれないことを確認します。
- STRING 型または BYTES 型の列に許可されている長さを短くする場合、その列の既存のすべての値が必要な長さの制約を満たしていることを確認します。
スキーマ更新を行っている列、テーブル、インデックスに書き込む場合は、書き込む値が新しい制約を満たすようにします。
列、テーブル、インデックスを削除する場合には、それが作成中または読み取り中でないことを確認してください。

スキーマ更新の頻度を制限する

短期間にスキーマ更新を何度も実行すると、Cloud Spanner はキューに格納されたスキーマ更新の処理を throttle する可能性があります。これは、Cloud Spanner がスキーマバージョンを保存する容量が制限されるためです。保持期間中に古いスキーマバージョンが多すぎる場合、スキーマの更新がスロットルされる可能性があります。スキーマ変更の最大レートは、多くの要素によって決まります。そのうちの 1 つはデータベース内の列の合計数です。たとえば、2,000 列（INFORMATION_SCHEMA.COLUMNS の約 2,000 行）のデータベースは、最大で 1,500 の単純なスキーマ変更（スキーマ変更に複数のバージョンが必要な場合はそれ以下）を保持期間内に実行できます。進行中のスキーマ更新の状態を確認するには、gcloud spanner operations list コマンドを使用して、DATABASE_UPDATE_DDL タイプのオペレーションでフィルタします。進行中のスキーマ更新をキャンセルするには、gcloud spanner operations cancel コマンドを使用して、オペレーション ID を指定します。

DDL 文をバッチ処理できない場合は、単一のデータベースのスキーマに対して多数の個別のスキーマ更新を保持期間内に行うことは避けてください。Cloud Spanner で新しいバージョンが作成される前に古いバージョンのスキーマを削除できるように、より長い期間でスキーマの更新を行います。

一部のリレーショナルデータベース管理システムには、本番環境のデプロイのたびに、データベースに対する長い一連のアップグレードとダウングレードのスキーマ更新を行うソフトウェアパッケージがあります。これらのタイプのプロセスは、Cloud Spanner では推奨されません。
Cloud Spanner は、主キーを使用してマルチテナンシーソリューション用にデータを分割するように最適化されています。お客様ごとに個別のテーブルを使用するマルチテナンシーソリューションでは、スキーマ更新オペレーションのバックログが大きくなり、完了に時間がかかる可能性があります。
検証またはインデックスのバックフィルを必要とするスキーマ更新では、より多くのサーバーリソースが使用されます。これは、文ごとに複数のバージョンのスキーマが内部的に作成されるためです。

大規模なスキーマ更新のオプション

テーブルを作成してそのテーブル上に多数のインデックスを作成する最適な方法は、すべてを同時に作成することです。テーブルとそのインデックスは、データベースの作成時に、または DDL 文の単一の大規模なバッチで作成できます。検証またはバックフィルを必要とする文が 10 個以下であれば、1 つのリクエストで数千個の DDL 文をバッチ処理できます。

テーブルとそのインデックスを DDL 文の単一の大規模なバッチで作成できない場合は、新しいインデックスを 1 日あたり 3 個まで追加してみてください。

API リクエストの完了の待機

projects.instances.databases.updateDdl（REST API）リクエストまたは UpdateDatabaseDdl（RPC API）リクエストを行う場合は、それぞれ projects.instances.databases.operations.get（REST API）または GetOperation（RPC API）を使用して、新しいリクエストを開始する前に各リクエストの完了を待機します。各リクエストが完了するまで待機すると、アプリケーションがスキーマ更新の進行状況を追跡できます。また、保留中のスキーマ更新のバックログが管理可能なサイズに保持されます。

一括読み込み

テーブルを作成した後にテーブルにデータを一括して読み込む場合は、通常、データの読み込み後にインデックスを作成する方が効率的です。複数のインデックスを追加する場合は、大規模なスキーマ更新のオプションで説明しているように、初期スキーマのすべてのテーブルとインデックスを使用してデータベースを作成するほうが効率的な場合があります。