Erste Schritte mit Spanner in Go-Datenbank/SQL


Lernziele

In dieser Anleitung werden Sie durch die folgenden Schritte mit dem Spanner-Datenbank-/SQL-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 derGoogle 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.

Lokale Datenbank-/SQL-Umgebung vorbereiten

  1. Laden Sie Go auf Ihren Entwicklungscomputer herunter und installieren Sie es, falls es noch nicht installiert ist.

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

    git clone https://github.com/googleapis/go-sql-spanner.git
    
  3. Wechseln Sie in das Verzeichnis, das den Spanner-Beispielcode enthält:

    cd go-sql-spanner/snippets
    

Instanz erstellen

Wenn Sie Spanner zum ersten Mal verwenden, müssen Sie eine Instanz erstellen. Dabei handelt es sich um eine Zuordnung 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 nur einem 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 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 dies sehen:

Creating instance...done.

Beispieldateien ansehen

Das Beispiel-Repository enthält ein Beispiel für die Verwendung von Spanner mit database/sql.

Sehen Sie sich die Datei getting_started_guide.go genauer an. Darin wird die Verwendung von Spanner dargestellt. Der Code zeigt, wie eine neue Datenbank erstellt und verwendet wird. In den Daten wird das Beispielschema verwendet, das auf der Seite Schema und Datenmodell dargestellt ist.

Datenbank erstellen

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

Hier sollten Sie dies sehen:

Creating database...done.

Tabellen erstellen

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

import (
	"context"
	"database/sql"
	"fmt"
	"io"

	_ "github.com/googleapis/go-sql-spanner"
)

func CreateTables(ctx context.Context, w io.Writer, databaseName string) error {
	db, err := sql.Open("spanner", databaseName)
	if err != nil {
		return err
	}
	defer db.Close()

	// Create two tables in one batch on Spanner.
	conn, err := db.Conn(ctx)
	defer conn.Close()

	// Start a DDL batch on the connection.
	// This instructs the connection to buffer all DDL statements until the
	// command `run batch` is executed.
	if _, err := conn.ExecContext(ctx, "start batch ddl"); err != nil {
		return err
	}
	if _, err := conn.ExecContext(ctx,
		`CREATE TABLE Singers (
				SingerId   INT64 NOT NULL,
				FirstName  STRING(1024),
				LastName   STRING(1024),
				SingerInfo BYTES(MAX)
			) PRIMARY KEY (SingerId)`); err != nil {
		return err
	}
	if _, err := conn.ExecContext(ctx,
		`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`); err != nil {
		return err
	}
	// `run batch` sends the DDL statements to Spanner and blocks until
	// all statements have finished executing.
	if _, err := conn.ExecContext(ctx, "run batch"); err != nil {
		return err
	}

	fmt.Fprintf(w, "Created Singers & Albums tables in database: [%s]\n", databaseName)
	return nil
}

Führen Sie das Beispiel mit dem folgenden Befehl aus:

go run getting_started_guide.go createtables projects/$GCLOUD_PROJECT/instances/test-instance/databases/example-db

Im nächsten Schritt werden Daten in die Datenbank geschrieben.

Verbindung herstellen

Zum Ausführen von Lese- oder Schreibvorgängen müssen Sie einen sql.DB erstellen. sql.DB enthält einen Verbindungspool, der für die Interaktion mit Spanner verwendet werden kann. Der Datenbankname und andere Verbindungseigenschaften werden im Namen der Datenbank-/SQL-Datenquelle angegeben.

import (
	"context"
	"database/sql"
	"fmt"
	"io"

	_ "github.com/googleapis/go-sql-spanner"
)

func CreateConnection(ctx context.Context, w io.Writer, databaseName string) error {
	// The dataSourceName should start with a fully qualified Spanner database name
	// in the format `projects/my-project/instances/my-instance/databases/my-database`.
	// Additional properties can be added after the database name by
	// adding one or more `;name=value` pairs.

	dsn := fmt.Sprintf("%s;numChannels=8", databaseName)
	db, err := sql.Open("spanner", dsn)
	if err != nil {
		return err
	}
	defer db.Close()

	row := db.QueryRowContext(ctx, "select 'Hello world!' as hello")
	var msg string
	if err := row.Scan(&msg); err != nil {
		return err
	}
	fmt.Fprintf(w, "Greeting from Spanner: %s\n", msg)
	return nil
}

Daten mit DML schreiben

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

Für das Ausführen einer DML-Anweisung verwenden Sie die Funktion ExecContext.

import (
	"context"
	"database/sql"
	"fmt"
	"io"

	_ "github.com/googleapis/go-sql-spanner"
)

func WriteDataWithDml(ctx context.Context, w io.Writer, databaseName string) error {
	db, err := sql.Open("spanner", databaseName)
	if err != nil {
		return err
	}
	defer db.Close()

	// Add 4 rows in one statement.
	// The database/sql driver supports positional query parameters.
	res, err := db.ExecContext(ctx,
		"INSERT INTO Singers (SingerId, FirstName, LastName) "+
			"VALUES (?, ?, ?), (?, ?, ?), "+
			"       (?, ?, ?), (?, ?, ?)",
		12, "Melissa", "Garcia",
		13, "Russel", "Morales",
		14, "Jacqueline", "Long",
		15, "Dylan", "Shaw")
	if err != nil {
		return err
	}
	c, err := res.RowsAffected()
	if err != nil {
		return err
	}
	fmt.Fprintf(w, "%v records inserted\n", c)

	return nil
}

Führen Sie das Beispiel mit dem folgenden Befehl aus:

go run getting_started_guide.go dmlwrite projects/$GCLOUD_PROJECT/instances/test-instance/databases/example-db

Das Ergebnis zeigt Folgendes:

4 records inserted.

Daten mit Mutationen schreiben

Sie können Daten auch mithilfe von Mutationen einfügen.

Eine Mutation ist ein Container für Mutationsvorgänge. Eine Mutation stellt eine Folge von Einfügungs-, Aktualisierungs- und Löschvorgängen dar, die Spanner in kleinstmöglichen Schritten auf verschiedene Zeilen und Tabellen in einer Spanner-Datenbank anwenden kann.

Verwenden Sie Mutation.InsertOrUpdate(), um die Mutation INSERT_OR_UPDATE zu erstellen. Damit wird eine neue Zeile hinzugefügt oder Spaltenwerte aktualisiert, falls die Zeile bereits vorhanden ist. Alternativ können Sie die Methode Mutation.Insert() zum Erstellen der Mutation INSERT verwenden, mit der eine neue Zeile hinzugefügt wird.

Verwenden Sie die Funktion conn.Raw, um einen Verweis auf die zugrunde liegende Spanner-Verbindung abzurufen. Mit der Funktion SpannerConn.Apply werden Mutationen in kleinstmöglichen Schritten auf die Datenbank angewendet.

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

import (
	"context"
	"database/sql"
	"fmt"
	"io"

	"cloud.google.com/go/spanner"
	spannerdriver "github.com/googleapis/go-sql-spanner"
)

func WriteDataWithMutations(ctx context.Context, w io.Writer, databaseName string) error {
	db, err := sql.Open("spanner", databaseName)
	if err != nil {
		return err
	}
	defer db.Close()

	// Get a connection so that we can get access to the Spanner specific
	// connection interface SpannerConn.
	conn, err := db.Conn(ctx)
	if err != nil {
		return err
	}
	defer conn.Close()

	singerColumns := []string{"SingerId", "FirstName", "LastName"}
	albumColumns := []string{"SingerId", "AlbumId", "AlbumTitle"}
	mutations := []*spanner.Mutation{
		spanner.Insert("Singers", singerColumns, []interface{}{int64(1), "Marc", "Richards"}),
		spanner.Insert("Singers", singerColumns, []interface{}{int64(2), "Catalina", "Smith"}),
		spanner.Insert("Singers", singerColumns, []interface{}{int64(3), "Alice", "Trentor"}),
		spanner.Insert("Singers", singerColumns, []interface{}{int64(4), "Lea", "Martin"}),
		spanner.Insert("Singers", singerColumns, []interface{}{int64(5), "David", "Lomond"}),
		spanner.Insert("Albums", albumColumns, []interface{}{int64(1), int64(1), "Total Junk"}),
		spanner.Insert("Albums", albumColumns, []interface{}{int64(1), int64(2), "Go, Go, Go"}),
		spanner.Insert("Albums", albumColumns, []interface{}{int64(2), int64(1), "Green"}),
		spanner.Insert("Albums", albumColumns, []interface{}{int64(2), int64(2), "Forever Hold Your Peace"}),
		spanner.Insert("Albums", albumColumns, []interface{}{int64(2), int64(3), "Terrified"}),
	}
	// Mutations can be written outside an explicit transaction using SpannerConn#Apply.
	if err := conn.Raw(func(driverConn interface{}) error {
		spannerConn, ok := driverConn.(spannerdriver.SpannerConn)
		if !ok {
			return fmt.Errorf("unexpected driver connection %v, expected SpannerConn", driverConn)
		}
		_, err = spannerConn.Apply(ctx, mutations)
		return err
	}); err != nil {
		return err
	}
	fmt.Fprintf(w, "Inserted %v rows\n", len(mutations))

	return nil
}

Führen Sie das folgende Beispiel mit dem Argument write aus:

go run getting_started_guide.go write projects/$GCLOUD_PROJECT/instances/test-instance/databases/example-db

Daten mit SQL abfragen

Spanner unterstützt eine SQL-Oberfläche zum Lesen von Daten, auf die Sie in der Befehlszeile mit der Google Cloud CLI oder programmatisch mit dem Spanner-Datenbank-/SQL-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:

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

Das Ergebnis sollte 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-Datenbank-/SQL-Treiber verwenden

Als Alternative zum Ausführen einer SQL-Anweisung in der Befehlszeile können Sie die gleiche SQL-Anweisung programmgesteuert mithilfe des Spanner-Datenbank-/SQL-Treibers ausführen.

Die folgenden Funktionen und Strukturen werden zum Ausführen einer SQL-Abfrage verwendet:

  • Die Funktion QueryContext im DB-Typ: Mit dieser Funktion können Sie eine SQL-Anweisung ausführen, die Zeilen zurückgibt, z. B. eine Abfrage oder eine DML-Anweisung mit einer THEN RETURN-Klausel.
  • Das Rows-Objekt: Mit diesem Objekt können Sie auf die von einer SQL-Anweisung zurückgegebenen Daten zugreifen.

Im folgenden Beispiel wird die QueryContext-Funktion verwendet:

import (
	"context"
	"database/sql"
	"fmt"
	"io"

	_ "github.com/googleapis/go-sql-spanner"
)

func QueryData(ctx context.Context, w io.Writer, databaseName string) error {
	db, err := sql.Open("spanner", databaseName)
	if err != nil {
		return err
	}
	defer db.Close()

	rows, err := db.QueryContext(ctx,
		`SELECT SingerId, AlbumId, AlbumTitle
		FROM Albums
		ORDER BY SingerId, AlbumId`)
	defer rows.Close()
	if err != nil {
		return err
	}
	for rows.Next() {
		var singerId, albumId int64
		var title string
		err = rows.Scan(&singerId, &albumId, &title)
		if err != nil {
			return err
		}
		fmt.Fprintf(w, "%v %v %v\n", singerId, albumId, title)
	}
	if rows.Err() != nil {
		return rows.Err()
	}
	return rows.Close()
}

Führen Sie das Beispiel mit dem folgenden Befehl aus:

go run getting_started_guide.go query projects/$GCLOUD_PROJECT/instances/test-instance/databases/example-db

Das Ergebnis zeigt Folgendes:

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 in Ihrer Anwendung eine häufig ausgeführte Abfrage vorhanden ist, können Sie die Leistung durch Parameterisierung verbessern. Die resultierende parametrische Abfrage kann zwischengespeichert und wiederverwendet werden, wodurch die Kompilierungskosten reduziert werden. Weitere Informationen finden Sie unter Häufig ausgeführte Abfragen durch Abfrageparameter beschleunigen.

Im Folgenden finden Sie ein Beispiel für die Verwendung eines Parameters in der WHERE-Klausel zum Abfragen von Datensätzen, die einen bestimmten Wert für LastName enthalten.

Der Spanner-Datenbank-/SQL-Treiber unterstützt sowohl Positions- als auch benannte Abfrageparameter. Ein ? in einer SQL-Anweisung gibt einen Positionsabfrageparameter an. Übergeben Sie die Werte der Abfrageparameter als zusätzliche Argumente an die Funktion QueryContext. Beispiel:

import (
	"context"
	"database/sql"
	"fmt"
	"io"

	_ "github.com/googleapis/go-sql-spanner"
)

func QueryDataWithParameter(ctx context.Context, w io.Writer, databaseName string) error {
	db, err := sql.Open("spanner", databaseName)
	if err != nil {
		return err
	}
	defer db.Close()

	rows, err := db.QueryContext(ctx,
		`SELECT SingerId, FirstName, LastName
		FROM Singers
		WHERE LastName = ?`, "Garcia")
	defer rows.Close()
	if err != nil {
		return err
	}
	for rows.Next() {
		var singerId int64
		var firstName, lastName string
		err = rows.Scan(&singerId, &firstName, &lastName)
		if err != nil {
			return err
		}
		fmt.Fprintf(w, "%v %v %v\n", singerId, firstName, lastName)
	}
	if rows.Err() != nil {
		return rows.Err()
	}
	return rows.Close()
}

Führen Sie das Beispiel mit dem folgenden Befehl aus:

go run getting_started_guide.go querywithparameter projects/$GCLOUD_PROJECT/instances/test-instance/databases/example-db

Das Ergebnis zeigt Folgendes:

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 Datenbanken, ohne dass die Traffic-Bereitstellung unterbrochen werden muss. Bei einer Schemaaktualisierung muss die Datenbank nicht offline geschaltet und es müssen keine ganzen Tabellen oder Spalten gesperrt werden. Sie können während der Aktualisierung 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 programmatisch mithilfe des Spanner-Datenbank-/SQL-Treibers hinzufügen.

Über die Befehlszeile

Verwenden Sie den folgenden Befehl ALTER TABLE, um die neue Spalte zur Tabelle hinzuzufügen:

gcloud spanner databases ddl update example-db --instance=test-instance \
    --ddl='ALTER TABLE Albums ADD COLUMN MarketingBudget INT64'

Hier sollten Sie dies sehen:

Schema updating...done.

Spanner-Datenbank-/SQL-Treiber verwenden

Verwenden Sie die Funktion ExecContext, um das Schema zu ändern:

import (
	"context"
	"database/sql"
	"fmt"
	"io"

	_ "github.com/googleapis/go-sql-spanner"
)

func AddColumn(ctx context.Context, w io.Writer, databaseName string) error {
	db, err := sql.Open("spanner", databaseName)
	if err != nil {
		return err
	}
	defer db.Close()

	_, err = db.ExecContext(ctx,
		`ALTER TABLE Albums
			ADD COLUMN MarketingBudget INT64`)
	if err != nil {
		return err
	}

	fmt.Fprint(w, "Added MarketingBudget column\n")
	return nil
}

Führen Sie das Beispiel mit dem folgenden Befehl aus:

go run getting_started_guide.go addcolumn projects/$GCLOUD_PROJECT/instances/test-instance/databases/example-db

Das Ergebnis zeigt Folgendes:

Added MarketingBudget column.

DDL-Batch ausführen

Wir empfehlen, mehrere Schemaänderungen in einem Batch auszuführen. Verwenden Sie die Befehle START BATCH DDL und RUN BATCH, um einen DDL-Batch auszuführen. Im folgenden Beispiel werden zwei Tabellen in einem Batch erstellt:

import (
	"context"
	"database/sql"
	"fmt"
	"io"

	_ "github.com/googleapis/go-sql-spanner"
)

func DdlBatch(ctx context.Context, w io.Writer, databaseName string) error {
	db, err := sql.Open("spanner", databaseName)
	if err != nil {
		return err
	}
	defer db.Close()

	// Executing multiple DDL statements as one batch is
	// more efficient than executing each statement
	// individually.
	conn, err := db.Conn(ctx)
	defer conn.Close()

	if _, err := conn.ExecContext(ctx, "start batch ddl"); err != nil {
		return err
	}
	if _, err := conn.ExecContext(ctx,
		`CREATE TABLE Venues (
			VenueId     INT64 NOT NULL,
			Name        STRING(1024),
			Description JSON,
		) PRIMARY KEY (VenueId)`); err != nil {
		return err
	}
	if _, err := conn.ExecContext(ctx,
		`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)`); err != nil {
		return err
	}
	// `run batch` sends the DDL statements to Spanner and blocks until
	// all statements have finished executing.
	if _, err := conn.ExecContext(ctx, "run batch"); err != nil {
		return err
	}

	fmt.Fprint(w, "Added Venues and Concerts tables\n")
	return nil
}

Führen Sie das Beispiel mit dem folgenden Befehl aus:

go run getting_started_guide.go ddlbatch projects/$GCLOUD_PROJECT/instances/test-instance/databases/example-db

Das Ergebnis zeigt Folgendes:

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

import (
	"context"
	"database/sql"
	"fmt"
	"io"

	"cloud.google.com/go/spanner"
	spannerdriver "github.com/googleapis/go-sql-spanner"
)

func UpdateDataWithMutations(ctx context.Context, w io.Writer, databaseName string) error {
	db, err := sql.Open("spanner", databaseName)
	if err != nil {
		return err
	}
	defer db.Close()

	// Get a connection so that we can get access to the Spanner specific
	// connection interface SpannerConn.
	conn, err := db.Conn(ctx)
	if err != nil {
		return err
	}
	defer conn.Close()

	cols := []string{"SingerId", "AlbumId", "MarketingBudget"}
	mutations := []*spanner.Mutation{
		spanner.Update("Albums", cols, []interface{}{1, 1, 100000}),
		spanner.Update("Albums", cols, []interface{}{2, 2, 500000}),
	}
	if err := conn.Raw(func(driverConn interface{}) error {
		spannerConn, ok := driverConn.(spannerdriver.SpannerConn)
		if !ok {
			return fmt.Errorf("unexpected driver connection %v, "+
				"expected SpannerConn", driverConn)
		}
		_, err = spannerConn.Apply(ctx, mutations)
		return err
	}); err != nil {
		return err
	}
	fmt.Fprintf(w, "Updated %v albums\n", len(mutations))

	return nil
}

Führen Sie das Beispiel mit dem folgenden Befehl aus:

go run getting_started_guide.go update projects/$GCLOUD_PROJECT/instances/test-instance/databases/example-db

Das Ergebnis zeigt Folgendes:

Updated 2 albums

Sie können auch eine SQL-Abfrage ausführen, um die Werte abzurufen, die Sie gerade geschrieben haben.

Im folgenden Beispiel wird die QueryContext-Funktion verwendet, um eine Abfrage auszuführen:

import (
	"context"
	"database/sql"
	"fmt"
	"io"

	_ "github.com/googleapis/go-sql-spanner"
)

func QueryNewColumn(ctx context.Context, w io.Writer, databaseName string) error {
	db, err := sql.Open("spanner", databaseName)
	if err != nil {
		return err
	}
	defer db.Close()

	rows, err := db.QueryContext(ctx,
		`SELECT SingerId, AlbumId, MarketingBudget
		FROM Albums
		ORDER BY SingerId, AlbumId`)
	defer rows.Close()
	if err != nil {
		return err
	}
	for rows.Next() {
		var singerId, albumId int64
		var marketingBudget sql.NullInt64
		err = rows.Scan(&singerId, &albumId, &marketingBudget)
		if err != nil {
			return err
		}
		budget := "NULL"
		if marketingBudget.Valid {
			budget = fmt.Sprintf("%v", marketingBudget.Int64)
		}
		fmt.Fprintf(w, "%v %v %v\n", singerId, albumId, budget)
	}
	if rows.Err() != nil {
		return rows.Err()
	}
	return rows.Close()
}

Führen Sie zum Ausführen dieser Abfrage den folgenden Befehl aus:

go run getting_started_guide.go querymarketingbudget projects/$GCLOUD_PROJECT/instances/test-instance/databases/example-db

Hier sollten Sie dies 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.

Rufen Sie DB.BeginTx auf, um Lese-/Schreibtransaktionen in database/sql auszuführen.

import (
	"context"
	"database/sql"
	"fmt"
	"io"

	_ "github.com/googleapis/go-sql-spanner"
)

func WriteWithTransactionUsingDml(ctx context.Context, w io.Writer, databaseName string) error {
	db, err := sql.Open("spanner", databaseName)
	if err != nil {
		return err
	}
	defer db.Close()

	// Transfer marketing budget from one album to another. We do it in a
	// transaction to ensure that the transfer is atomic.
	tx, err := db.BeginTx(ctx, &sql.TxOptions{})
	if err != nil {
		return err
	}
	// The Spanner database/sql driver supports both positional and named
	// query parameters. This query uses named query parameters.
	const selectSql = "SELECT MarketingBudget " +
		"FROM Albums " +
		"WHERE SingerId = @singerId and AlbumId = @albumId"
	// Get the marketing_budget of singer 2 / album 2.
	row := tx.QueryRowContext(ctx, selectSql,
		sql.Named("singerId", 2), sql.Named("albumId", 2))
	var budget2 int64
	if err := row.Scan(&budget2); err != nil {
		tx.Rollback()
		return err
	}
	const transfer = 20000
	// The transaction will only be committed if this condition still holds
	// at the time of commit. Otherwise, the transaction will be aborted.
	if budget2 >= transfer {
		// Get the marketing_budget of singer 1 / album 1.
		row := tx.QueryRowContext(ctx, selectSql,
			sql.Named("singerId", 1), sql.Named("albumId", 1))
		var budget1 int64
		if err := row.Scan(&budget1); err != nil {
			tx.Rollback()
			return err
		}
		// Transfer part of the marketing budget of Album 2 to Album 1.
		budget1 += transfer
		budget2 -= transfer
		const updateSql = "UPDATE Albums " +
			"SET MarketingBudget = @budget " +
			"WHERE SingerId = @singerId and AlbumId = @albumId"
		// Start a DML batch and execute it as part of the current transaction.
		if _, err := tx.ExecContext(ctx, "start batch dml"); err != nil {
			tx.Rollback()
			return err
		}
		if _, err := tx.ExecContext(ctx, updateSql,
			sql.Named("singerId", 1),
			sql.Named("albumId", 1),
			sql.Named("budget", budget1)); err != nil {
			_, _ = tx.ExecContext(ctx, "abort batch")
			tx.Rollback()
			return err
		}
		if _, err := tx.ExecContext(ctx, updateSql,
			sql.Named("singerId", 2),
			sql.Named("albumId", 2),
			sql.Named("budget", budget2)); err != nil {
			_, _ = tx.ExecContext(ctx, "abort batch")
			tx.Rollback()
			return err
		}
		// `run batch` sends the DML statements to Spanner.
		// The result contains the total affected rows across the entire batch.
		result, err := tx.ExecContext(ctx, "run batch")
		if err != nil {
			tx.Rollback()
			return err
		}
		if affected, err := result.RowsAffected(); err != nil {
			tx.Rollback()
			return err
		} else if affected != 2 {
			// The batch should update 2 rows.
			tx.Rollback()
			return fmt.Errorf("unexpected number of rows affected: %v", affected)
		}
	}
	// Commit the current transaction.
	if err := tx.Commit(); err != nil {
		return err
	}

	fmt.Fprintln(w, "Transferred marketing budget from Album 2 to Album 1")

	return nil
}

Führen Sie das Beispiel mit dem folgenden Befehl aus:

go run getting_started_guide.go writewithtransactionusingdml projects/$GCLOUD_PROJECT/instances/test-instance/databases/example-db

Transaktions- und Anfrage-Tags

Verwenden Sie Transaktions- und Anfrage-Tags, um Probleme mit Transaktionen und Abfragen in Spanner zu beheben. Du kannst der spannerdriver.BeginReadWriteTransaction-Funktion zusätzliche Transaktionsoptionen übergeben.

Verwenden Sie spannerdriver.ExecOptions, um zusätzliche Abfrageoptionen für eine SQL-Anweisung zu übergeben. Beispiel:

import (
	"context"
	"database/sql"
	"fmt"
	"io"

	"cloud.google.com/go/spanner"
	spannerdriver "github.com/googleapis/go-sql-spanner"
)

func Tags(ctx context.Context, w io.Writer, databaseName string) error {
	db, err := sql.Open("spanner", databaseName)
	if err != nil {
		return err
	}
	defer db.Close()

	// Use the spannerdriver.BeginReadWriteTransaction function
	// to specify specific Spanner options, such as transaction tags.
	tx, err := spannerdriver.BeginReadWriteTransaction(ctx, db,
		spannerdriver.ReadWriteTransactionOptions{
			TransactionOptions: spanner.TransactionOptions{
				TransactionTag: "example-tx-tag",
			},
		})
	if err != nil {
		return err
	}

	// Pass in an argument of type spannerdriver.ExecOptions to supply
	// additional options for a statement.
	row := tx.QueryRowContext(ctx, "SELECT MarketingBudget "+
		"FROM Albums "+
		"WHERE SingerId=? and AlbumId=?",
		spannerdriver.ExecOptions{
			QueryOptions: spanner.QueryOptions{RequestTag: "query-marketing-budget"},
		}, 1, 1)
	var budget int64
	if err := row.Scan(&budget); err != nil {
		tx.Rollback()
		return err
	}

	// Reduce the marketing budget by 10% if it is more than 1,000.
	if budget > 1000 {
		budget = int64(float64(budget) - float64(budget)*0.1)
		if _, err := tx.ExecContext(ctx,
			`UPDATE Albums SET MarketingBudget=@budget 
               WHERE SingerId=@singerId AND AlbumId=@albumId`,
			spannerdriver.ExecOptions{
				QueryOptions: spanner.QueryOptions{RequestTag: "reduce-marketing-budget"},
			},
			sql.Named("budget", budget),
			sql.Named("singerId", 1),
			sql.Named("albumId", 1)); err != nil {
			tx.Rollback()
			return err
		}
	}
	// Commit the current transaction.
	if err := tx.Commit(); err != nil {
		return err
	}
	fmt.Fprintln(w, "Reduced marketing budget")

	return nil
}

Führen Sie das Beispiel mit dem folgenden Befehl aus:

go run getting_started_guide.go tags projects/$GCLOUD_PROJECT/instances/test-instance/databases/example-db

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. Setzen Sie das Feld TxOptions.ReadOnly auf true, um eine schreibgeschützte Transaktion auszuführen.

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

import (
	"context"
	"database/sql"
	"fmt"
	"io"

	_ "github.com/googleapis/go-sql-spanner"
)

func ReadOnlyTransaction(ctx context.Context, w io.Writer, databaseName string) error {
	db, err := sql.Open("spanner", databaseName)
	if err != nil {
		return err
	}
	defer db.Close()

	// Start a read-only transaction by supplying additional transaction options.
	tx, err := db.BeginTx(ctx, &sql.TxOptions{ReadOnly: true})

	albumsOrderedById, err := tx.QueryContext(ctx,
		`SELECT SingerId, AlbumId, AlbumTitle
		FROM Albums
		ORDER BY SingerId, AlbumId`)
	defer albumsOrderedById.Close()
	if err != nil {
		return err
	}
	for albumsOrderedById.Next() {
		var singerId, albumId int64
		var title string
		err = albumsOrderedById.Scan(&singerId, &albumId, &title)
		if err != nil {
			return err
		}
		fmt.Fprintf(w, "%v %v %v\n", singerId, albumId, title)
	}

	albumsOrderedTitle, err := tx.QueryContext(ctx,
		`SELECT SingerId, AlbumId, AlbumTitle
		FROM Albums
		ORDER BY AlbumTitle`)
	defer albumsOrderedTitle.Close()
	if err != nil {
		return err
	}
	for albumsOrderedTitle.Next() {
		var singerId, albumId int64
		var title string
		err = albumsOrderedTitle.Scan(&singerId, &albumId, &title)
		if err != nil {
			return err
		}
		fmt.Fprintf(w, "%v %v %v\n", singerId, albumId, title)
	}

	// End the read-only transaction by calling Commit.
	return tx.Commit()
}

Führen Sie das Beispiel mit dem folgenden Befehl aus:

go run getting_started_guide.go readonlytransaction projects/$GCLOUD_PROJECT/instances/test-instance/databases/example-db

Das Ergebnis zeigt Folgendes:

    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 unterteilt eine Abfrage in kleinere Teile oder Partitionen 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 standardmäßige query API, da sie nur für Bulk-Vorgänge wie den Export oder das Scannen der gesamten Datenbank vorgesehen ist.

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

Im folgenden Beispiel wird gezeigt, wie eine partitionierte Abfrage mit Data Boost mit dem database/sql-Treiber ausgeführt wird:

import (
	"context"
	"database/sql"
	"fmt"
	"io"
	"slices"

	"cloud.google.com/go/spanner"
	spannerdriver "github.com/googleapis/go-sql-spanner"
)

func DataBoost(ctx context.Context, w io.Writer, databaseName string) error {
	db, err := sql.Open("spanner", databaseName)
	if err != nil {
		return err
	}
	defer db.Close()

	// Run a partitioned query that uses Data Boost.
	rows, err := db.QueryContext(ctx,
		"SELECT SingerId, FirstName, LastName from Singers",
		spannerdriver.ExecOptions{
			PartitionedQueryOptions: spannerdriver.PartitionedQueryOptions{
				// AutoPartitionQuery instructs the Spanner database/sql driver to
				// automatically partition the query and execute each partition in parallel.
				// The rows are returned as one result set in undefined order.
				AutoPartitionQuery: true,
			},
			QueryOptions: spanner.QueryOptions{
				// Set DataBoostEnabled to true to enable DataBoost.
				// See https://cloud.google.com/spanner/docs/databoost/databoost-overview
				// for more information.
				DataBoostEnabled: true,
			},
		})
	defer rows.Close()
	if err != nil {
		return err
	}
	type Singer struct {
		SingerId  int64
		FirstName string
		LastName  string
	}
	var singers []Singer
	for rows.Next() {
		var singer Singer
		err = rows.Scan(&singer.SingerId, &singer.FirstName, &singer.LastName)
		if err != nil {
			return err
		}
		singers = append(singers, singer)
	}
	// Queries that use the AutoPartition option return rows in undefined order,
	// so we need to sort them in memory to guarantee the output order.
	slices.SortFunc(singers, func(a, b Singer) int {
		return int(a.SingerId - b.SingerId)
	})
	for _, s := range singers {
		fmt.Fprintf(w, "%v %v %v\n", s.SingerId, s.FirstName, s.LastName)
	}

	return nil
}

Führen Sie das Beispiel mit dem folgenden Befehl aus:

go run getting_started_guide.go databoost projects/$GCLOUD_PROJECT/instances/test-instance/databases/example-db

Partitionierte DML

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

  • Regelmäßige und automatische Speicherbereinigungsvorgänge.
  • Backfilling neuer Spalten mit Standardwerten.
import (
	"context"
	"database/sql"
	"fmt"
	"io"

	_ "github.com/googleapis/go-sql-spanner"
)

func PartitionedDml(ctx context.Context, w io.Writer, databaseName string) error {
	db, err := sql.Open("spanner", databaseName)
	if err != nil {
		return err
	}
	defer db.Close()

	conn, err := db.Conn(ctx)
	if err != nil {
		return err
	}
	// Enable Partitioned DML on this connection.
	if _, err := conn.ExecContext(ctx, "SET AUTOCOMMIT_DML_MODE='PARTITIONED_NON_ATOMIC'"); err != nil {
		return fmt.Errorf("failed to change DML mode to Partitioned_Non_Atomic: %v", err)
	}
	// Back-fill a default value for the MarketingBudget column.
	res, err := conn.ExecContext(ctx, "UPDATE Albums SET MarketingBudget=0 WHERE MarketingBudget IS NULL")
	if err != nil {
		return err
	}
	affected, err := res.RowsAffected()
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("failed to get affected rows: %v", err)
	}

	// Partitioned DML returns the minimum number of records that were affected.
	fmt.Fprintf(w, "Updated at least %v albums\n", affected)

	// Closing the connection will return it to the connection pool. The DML mode will automatically be reset to the
	// default TRANSACTIONAL mode when the connection is returned to the pool, so we do not need to change it back
	// manually.
	_ = conn.Close()

	return nil
}

Führen Sie das Beispiel mit dem folgenden Befehl aus:

go run getting_started_guide.go pdml projects/$GCLOUD_PROJECT/instances/test-instance/databases/example-db

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