Spanner数据库操作 #

Spanner数据库层次结构
├── Instance (实例)
│   ├── 计算资源配置
│   ├── 节点数量
│   └── 区域配置
│
├── Database (数据库)
│   ├── Schema定义
│   ├── 表和索引
│   └── 数据存储
│
└── Table (表)
    ├── 主键定义
    ├── 列定义
    └── 约束条件

步骤:
1. 导航到Spanner页面
2. 选择实例
3. 点击"创建数据库"
4. 输入数据库名称
5. 选择数据库方言
   - Google标准SQL
   - PostgreSQL
6. (可选)定义Schema
7. 点击"创建"

# 创建数据库(Google标准SQL)
gcloud spanner databases create my-database \
    --instance=my-instance

# 创建数据库(PostgreSQL)
gcloud spanner databases create my-pg-database \
    --instance=my-instance \
    --database-dialect=POSTGRESQL

# 创建数据库并定义Schema
gcloud spanner databases create my-database \
    --instance=my-instance \
    --ddl="CREATE TABLE users (user_id INT64 NOT NULL, name STRING(100)) PRIMARY KEY (user_id)"

-- Google标准SQL
CREATE DATABASE my_database;

-- 创建数据库时设置选项
CREATE DATABASE my_database
    OPTIONS (
        database_dialect = 'GOOGLE_STANDARD_SQL'
    );

// Java
import com.google.cloud.spanner.Spanner;
import com.google.cloud.spanner.Instance;
import com.google.cloud.spanner.Database;

Instance instance = spanner.getInstanceAdminClient().getInstance(instanceId);
Operation<Database, CreateDatabaseMetadata> op = instance.createDatabase(
    databaseId,
    Arrays.asList(
        "CREATE TABLE users (" +
        "  user_id INT64 NOT NULL," +
        "  name STRING(100) NOT NULL" +
        ") PRIMARY KEY (user_id)"
    )
);
Database database = op.waitFor().getResult();

# Python
from google.cloud import spanner

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

operation = database.create()
operation.result()  # 等待完成

// Go
import (
    "context"
    "cloud.google.com/go/spanner/admin/database/apiv1"
)

func createDatabase(ctx context.Context, instanceID, databaseID string) error {
    adminClient, _ := database.NewDatabaseAdminClient(ctx)
    defer adminClient.Close()
    
    op, _ := adminClient.CreateDatabase(ctx, &databasepb.CreateDatabaseRequest{
        Parent:          fmt.Sprintf("projects/%s/instances/%s", projectID, instanceID),
        CreateStatement: fmt.Sprintf("CREATE DATABASE `%s`", databaseID),
    })
    
    _, err := op.Wait(ctx)
    return err
}

# 使用gcloud CLI
gcloud spanner databases list --instance=my-instance

输出示例:
DATABASE_ID      STATE
my-database      READY
my-pg-database   READY

# 使用gcloud CLI
gcloud spanner databases describe my-database \
    --instance=my-instance

输出示例:
name: projects/my-project/instances/my-instance/databases/my-database
state: READY
createTime: '2024-03-27T10:00:00.000000000Z'
databaseDialect: GOOGLE_STANDARD_SQL

# 使用gcloud CLI
gcloud spanner databases ddl describe my-database \
    --instance=my-instance

-- 输出示例
CREATE TABLE users (
  user_id INT64 NOT NULL,
  name STRING(100) NOT NULL,
) PRIMARY KEY (user_id);

-- 查看数据库信息(通过系统表)
SELECT * FROM INFORMATION_SCHEMA.DATABASES;

-- 查看所有表
SELECT table_name
FROM INFORMATION_SCHEMA.TABLES
WHERE table_schema = '';

-- 查看表结构
SELECT column_name, data_type, is_nullable
FROM INFORMATION_SCHEMA.COLUMNS
WHERE table_name = 'users';

# 使用gcloud CLI添加表
gcloud spanner databases ddl update my-database \
    --instance=my-instance \
    --ddl="CREATE TABLE orders (
        order_id INT64 NOT NULL,
        user_id INT64 NOT NULL,
        amount FLOAT64
    ) PRIMARY KEY (order_id)"

# 添加多个DDL语句
gcloud spanner databases ddl update my-database \
    --instance=my-instance \
    --ddl="CREATE TABLE products (
        product_id INT64 NOT NULL,
        name STRING(100)
    ) PRIMARY KEY (product_id)" \
    --ddl="CREATE INDEX idx_products_name ON products(name)"

-- 添加列
ALTER TABLE users ADD COLUMN email STRING(100);

-- 删除列
ALTER TABLE users DROP COLUMN email;

-- 添加索引
CREATE INDEX idx_users_email ON users(email);

-- 删除索引
DROP INDEX idx_users_email;

-- 创建交错表
CREATE TABLE orders (
    user_id INT64 NOT NULL,
    order_id INT64 NOT NULL,
    amount FLOAT64
) PRIMARY KEY (user_id, order_id),
  INTERLEAVE IN PARENT users ON DELETE CASCADE;

// Java批量更新
import com.google.cloud.spanner.DatabaseAdminClient;
import com.google.spanner.admin.database.v1.UpdateDatabaseDdlRequest;

List<String> statements = Arrays.asList(
    "CREATE TABLE products (product_id INT64 NOT NULL, name STRING(100)) PRIMARY KEY (product_id)",
    "CREATE TABLE order_items (order_id INT64 NOT NULL, product_id INT64 NOT NULL, quantity INT64) PRIMARY KEY (order_id, product_id)"
);

Operation<Void, UpdateDatabaseDdlMetadata> operation = 
    adminClient.updateDatabaseDdl(instanceId, databaseId, statements, null);
operation.waitFor();

步骤:
1. 导航到Spanner页面
2. 选择实例
3. 选择要删除的数据库
4. 点击"删除"
5. 输入数据库名称确认
6. 点击"删除"

# 删除数据库
gcloud spanner databases delete my-database \
    --instance=my-instance

// Java
DatabaseAdminClient adminClient = spanner.getDatabaseAdminClient();
adminClient.dropDatabase(instanceId, databaseId);

# Python
database = instance.database(database_id)
database.drop()

// Go
adminClient.DropDatabase(ctx, &databasepb.DropDatabaseRequest{
    Database: fmt.Sprintf("projects/%s/instances/%s/databases/%s", projectID, instanceID, databaseID),
})

删除数据库前注意:
├── 数据无法恢复(除非有备份)
├── 删除操作不可逆
├── 确保没有应用正在使用
└── 考虑先创建备份

# 创建备份
gcloud spanner backups create my-backup \
    --instance=my-instance \
    --database=my-database \
    --retention-period=7d \
    --expiration-date=2024-04-03T00:00:00Z

# 列出备份
gcloud spanner backups list --instance=my-instance

# 查看备份详情
gcloud spanner backups describe my-backup \
    --instance=my-instance

# 从备份恢复数据库
gcloud spanner databases restore my-restored-db \
    --instance=my-instance \
    --source-backup=my-backup

# 删除备份
gcloud spanner backups delete my-backup \
    --instance=my-instance

# 创建数据库副本(在同一实例内)
gcloud spanner databases create my-database-copy \
    --instance=my-instance \
    --ddl="$(gcloud spanner databases ddl describe my-database --instance=my-instance)"

跨实例复制方式:
├── 导出数据到Cloud Storage
├── 使用Dataflow导入
├── 使用客户端库复制
└── 使用变更流同步

-- 查看Schema版本历史
SELECT * FROM INFORMATION_SCHEMA.TABLES_OPTIONS;

-- 使用时间戳查询历史数据
SELECT * FROM users
FOR SYSTEM_TIME AS OF TIMESTAMP '2024-03-27T10:00:00Z';

-- 使用时间范围查询
SELECT * FROM users
FOR SYSTEM_TIME BETWEEN 
    TIMESTAMP '2024-03-27T09:00:00Z' AND 
    TIMESTAMP '2024-03-27T10:00:00Z';

-- 查看表大小
SELECT 
    table_name,
    row_count,
    size_bytes
FROM INFORMATION_SCHEMA.TABLE_STATS;

-- 查看列统计
SELECT 
    table_name,
    column_name,
    total_rows,
    distinct_rows
FROM INFORMATION_SCHEMA.COLUMN_STATS;

-- 查看索引统计
SELECT 
    table_name,
    index_name,
    row_count,
    size_bytes
FROM INFORMATION_SCHEMA.INDEX_STATS;

-- 查看查询统计
SELECT 
    text,
    execution_count,
    avg_latency_seconds,
    avg_rows
FROM INFORMATION_SCHEMA.QUERY_STATS_TOP_HOUR
ORDER BY avg_latency_seconds DESC
LIMIT 10;

# 授予数据库用户权限
gcloud spanner databases add-iam-policy-binding my-database \
    --instance=my-instance \
    --member="user:user@example.com" \
    --role="roles/spanner.databaseUser"

# 授予数据库管理员权限
gcloud spanner databases add-iam-policy-binding my-database \
    --instance=my-instance \
    --member="user:admin@example.com" \
    --role="roles/spanner.databaseAdmin"

-- 创建角色
CREATE ROLE read_only;

-- 授予表权限
GRANT SELECT ON TABLE users TO ROLE read_only;

-- 授予角色给用户
GRANT ROLE read_only TO USER 'reader@example.com';

数据库名称规范:
├── 使用小写字母
├── 使用下划线分隔单词
├── 长度2-30字符
├── 以字母开头
└── 避免保留字

示例:
├── ✅ my_database
├── ✅ ecommerce_prod
├── ❌ MyDatabase
├── ❌ my-database
└── ❌ 1database

Schema设计原则:
├── 先设计后创建
├── 合理选择主键
├── 使用交错表优化关联
├── 避免热点主键
└── 合理设置索引

环境隔离建议:
├── 开发环境: 使用模拟器或独立实例
├── 测试环境: 独立实例，小节点配置
├── 预发布环境: 与生产相同配置
└── 生产环境: 多节点，多区域(如需要)

1. 合理命名
   └── 遵循命名规范，便于管理

2. 定期备份
   └── 设置自动备份策略

3. 权限管理
   └── 遵循最小权限原则

4. 监控告警
   └── 配置关键指标监控

5. Schema版本控制
   └── 使用版本控制管理DDL变更