Миграции схемы данных YDB с помощью Liquibase

Введение

Liquibase – это библиотека с открытым исходным кодом для отслеживания, управления и применения изменений схемы базы данных. Она расширяется диалектами для различных систем управления базами данных (СУБД), включая YDB.

Диалект - это основная сущность в фреймворке Liquibase, которая помогает формировать SQL запросы к базе данных, учитывая специфику той или иной СУБД.

Возможности диалекта YDB

Основной функциональностью Liquibase является абстрактное описание схемы базы данных в .xml, .json или .yaml форматах. Что обеспечивает переносимость при смене одной СУБД на другую.

В диалекте поддержаны основные конструкции стандарта описания миграций (changeset).

Создание таблицы

Changeset createTable отвечает за создание таблицы. Описание типов из SQL стандарта сопоставляется с примитивными типами YDB. К примеру тип bigint будет конвертирован в Int64.

Примечание

Вы также можете явно указать имя исходного типа, например Int32, Json, JsonDocument, Bytes или Interval. Однако в этом случае схема не будет переносимой.

Таблица сравнения описаний типов Liquibase с типами YDB:

Liquibase типы	YDB тип
`boolean`, `java.sql.Types.BOOLEAN`, `java.lang.Boolean`, `bit`, `bool`	`Bool`
`blob`, `longblob`, `longvarbinary`, `String`, `java.sql.Types.BLOB`, `java.sql.Types.LONGBLOB`, `java.sql.Types.LONGVARBINARY`, `java.sql.Types.VARBINARY`,`java.sql.Types.BINARY`, `varbinary`, `binary`, `image`, `tinyblob`, `mediumblob`, `long binary`, `long varbinary`	`Bytes` (синоним `String`)
`java.sql.Types.DATE`, `smalldatetime`, `date`	`Date`
`decimal`, `java.sql.Types.DECIMAL`, `java.math.BigDecimal`	`Decimal(22,9)`
`double`, `java.sql.Types.DOUBLE`, `java.lang.Double`	`Double`
`float`, `java.sql.Types.FLOAT`, `java.lang.Float`, `real`, `java.sql.Types.REAL`	`Float`
`int`, `integer`, `java.sql.Types.INTEGER`, `java.lang.Integer`, `int4`, `int32`	`Int32`
`bigint`, `java.sql.Types.BIGINT`, `java.math.BigInteger`, `java.lang.Long`, `integer8`, `bigserial`, `long`	`Int64`
`java.sql.Types.SMALLINT`, `int2`, `smallserial`, `smallint`	`Int16`
`java.sql.Types.TINYINT`, `tinyint`	`Int8`
`char`, `java.sql.Types.CHAR`, `bpchar`, `character`, `nchar`, `java.sql.Types.NCHAR`, `nchar2`, `text`, `varchar`, `java.sql.Types.VARCHAR`, `java.lang.String`, `varchar2`, `character varying`, `nvarchar`, `java.sql.Types.NVARCHAR`, `nvarchar2`, `national`, `clob`, `longvarchar`, `longtext`, `java.sql.Types.LONGVARCHAR`, `java.sql.Types.CLOB`, `nclob`, `longnvarchar`, `ntext`, `java.sql.Types.LONGNVARCHAR`, `java.sql.Types.NCLOB`, `tinytext`, `mediumtext`, `long varchar`, `long nvarchar`	`Text` (синоним `Utf8`)
`timestamp`, `java.sql.Types.TIMESTAMP`, `java.sql.Timestamp`	`Timestamp`
`datetime`, `time`, `java.sql.Types.TIME`, `java.sql.Time`	`Datetime`

Важно

В YDB тип данных Timestamp хранит дату с точностью до микросекунд, в то время как java.sql.Timestamp или java.time.Instant хранят временную метку с точностью до наносекунд. Обратите на это внимание при работе с этим типом данных.

Имена типов не чувствительны к регистру.

dropTable - удаление таблицы. Пример: <dropTable tableName="episodes"/>

Изменение структуры таблицы

addColumn - добавление колонки. Пример:

xml

json

yaml

<addColumn tableName="seasons">
    <column name="is_deleted" type="bool"/>
</addColumn>

"changes": [
    {
      "addColumn": {
        "tableName": "seasons",
        "columns": [
          {
            "column": {
              "name": "is_deleted",
              "type": "bool"
            }
          }
        ]
      }
    }
  ]

changes:
- addColumn:
    tableName: seasons
    columns:
    - column:
        name: is_deleted
        type: bool

createIndex - создание вторичного индекса. Пример:

xml

json

yaml

<createIndex tableName="episodes" indexName="episodes_index" unique="false">
    <column name="title"/>
</createIndex>

"changes": [
    {
      "createIndex": {
        "tableName": "episodes",
        "indexName": "episodes_index",
        "unique": "false",
        "columns": {
          "column": {
            "name": "title"
          }
        }
      }
    }

changes:
- createIndex:
    tableName: episodes
    indexName: episodes_index
    unique: false
    columns:
    - column:
        name: title

Важно

YDB не поддерживает уникальный вторичный индекс.

Примечание

Создание асинхронных индексов нужно делать через нативные SQL миграции.

dropIndex - удаление вторичного индекса. Пример:

xml

json

yaml

<dropIndex tableName="series" indexName="series_index"/>

"changes": [
  {
    "dropIndex": {
      "tableName": "series",
      "indexName": "series_index"
    }
  }
]

changes:
- dropIndex:
    tableName: series
    indexName: series_index

Ввод данных в таблицу

loadData, loadUpdateData - загрузка данных из CSV файла. loadUpdateData загружает данные командой UPSERT INTO.

insert - changeset, который осуществляет единичный insert в таблицу командой INSERT INTO. Например:

xml

json

yaml

<insert tableName="episodes">
    <column name="series_id" valueNumeric="1"/>
    <column name="season_id" valueNumeric="1"/>
    <column name="episode_id" valueNumeric="1"/>
    <column name="title" value="Yesterday's Jam"/>
    <column name="air_date" valueDate="2023-04-03T08:46:23.456"/>
</insert>

"changes": [
  {
    "insert": {
      "tableName": "episodes",
      "columns": [
        {
          "column": {
            "name": "series_id",
            "valueNumeric": "1"
          }
        },
        {
          "column": {
            "name": "season_id",
            "valueNumeric": "1"
          }
        },
        {
          "column": {
            "name": "episode_id",
            "valueNumeric": "1"
          }
        },
        {
          "column": {
            "name": "title",
            "value": "Yesterday's Jam"
          }
        },
        {
          "column": {
            "name": "air_date",
            "valueDate": "2023-04-03T08:46:23.456"
          }
        }
      ]
    }
  }
]

changes:
- insert:
    tableName: episodes
    columns:
      - column:
          name: series_id
          valueNumeric: 1
      - column:
          name: season_id
          valueNumeric: 1
      - column:
          name: episode_id
          valueNumeric: 1
      - column:
          name: title
          value: Yesterday's Jam
      - column:
          name: air_date
          valueDate: 2023-04-03T08:46:23.456

Вы также можете указать любое значение в поле value. Данные из поля value в наборе изменений insert или CSV файлов будут автоматически преобразованы в требуемые типы с учетом строгой типизации в YDB.

Таблица форматирования типов для загрузки в таблицу:

YDB тип	Формат описания
`Bool`	`true` или `false`
`Int8`, `Int16`, `Int32`, `Int64`	Целочисленное число
`Uint8`, `Uint16`, `Uint32`, `Uint64`	Целое число без знака
`Text`, `Bytes`, `Json`, `JsonDocument`	Строковое описание
`Float`, `Double`, `Decimal(22, 9)`	Вещественное число
`Interval`	ISO-8601, соответствует классу `java.time.Duration` в Java.
`Date`	Шаблон `YYYY-MM-DD` календарной даты из стандарта ISO-8601
`Datetime`	Шаблон `YYYY-MM-DDThh:mm:ss`, timezone будет установлена `UTC`
`Timestamp`	Временная метка из стандарта ISO-8601 соответствует классу `java.time.Instant` в Java, timezone будет установлена `UTC` (точность в микросекундах - ограничение типа данных `Timestamp` в YDB)

Пример CSV файла:

id,bool,bigint,smallint,tinyint,float,double,decimal,uint8,uint16,uint32,uint64,text,binary,json,jsondocument,date,datetime,timestamp,interval
2,true,123123,13000,112,1.123,1.123123,1.123123,12,13,14,15,kurdyukov-kir,binary,{"asd": "asd"},{"asd": "asd"},2014-04-06,2023-09-16T12:30,2023-07-31T17:00:00.00Z,PT10S

Важно

Чтобы понять, какие SQL-конструкции может выполнять YDB и какие существуют ограничения на типы данных, ознакомьтесь с документацией по языку запросов YQL.

Совет

Важно отметить, что кастомные инструкции YQL могут быть применены с помощью нативных SQL-запросов.

Как воспользоваться?

Есть два способа:

Программно из Java / Kotlin приложения

Liquibase CLI

Как воспользоваться из Java / Kotlin подробно описано в README проекта. Также есть пример приложения Spring Boot, использующего его.

Для начала нужно установить саму утилиту liquibase любым из рекомендуемых способов. Затем нужно подложить актуальные .jar архивы YDB JDBC драйвера и Liquibase диалекта YDB в папку internal/lib.

# $(which liquibase)
cd ./internal/lib/

# you may need to sudo
# set actual versions of .jar files
curl -L -o ydb-jdbc-driver.jar https://repo.maven.apache.org/maven2/tech/ydb/jdbc/ydb-jdbc-driver-shaded/2.0.7/ydb-jdbc-driver-shaded-2.0.7.jar
curl -L -o liquibase-ydb-dialect.jar https://repo.maven.apache.org/maven2/tech/ydb/dialects/liquibase-ydb-dialect/1.0.0/liquibase-ydb-dialect-1.0.0.jar

Более подробное описание в разделе manual library management в документации Liquibase.

Теперь утилиту командной строки liquibase можно использовать с YDB.

Сценарии использования liquibase

Инициализация liquibase на пустой YDB

Основной командой является liquibase update, которая применяет миграции, если текущая схема YDB отстает от пользовательского описания.

Далее в примерах предполагается, использование следующего файла настроек liquibase.properties:

changelog-file=changelogs.xml
url=jdbc:ydb:grpc://localhost:2136/local

Применим к пустой базе данных следующий changeset:

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<databaseChangeLog
        xmlns="http://www.liquibase.org/xml/ns/dbchangelog"
        xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
        xsi:schemaLocation="http://www.liquibase.org/xml/ns/dbchangelog
                      http://www.liquibase.org/xml/ns/dbchangelog/dbchangelog-3.8.xsd">

    <changeSet id="episodes" author="kurdyukov-kir">
        <comment>Table episodes.</comment>

        <createTable tableName="episodes">
            <column name="series_id" type="bigint">
                <constraints primaryKey="true"/>
            </column>
            <column name="season_id" type="bigint">
                <constraints primaryKey="true"/>
            </column>
            <column name="episode_id" type="bigint">
                <constraints primaryKey="true"/>
            </column>

            <column name="title" type="text"/>
            <column name="air_date" type="timestamp"/>
        </createTable>
        <rollback>
            <dropTable tableName="episodes"/>
        </rollback>
    </changeSet>
    <changeSet id="index_episodes_title" author="kurdyukov-kir">
        <createIndex tableName="episodes" indexName="index_episodes_title" unique="false">
            <column name="title"/>
        </createIndex>
    </changeSet>
</databaseChangeLog>

После исполнения команды liquibase update, liquibase напечатает следующий лог:

UPDATE SUMMARY
Run:                          2
Previously run:               0
Filtered out:                 0
-------------------------------
Total change sets:            2

Liquibase: Update has been successful. Rows affected: 2
Liquibase command 'update' was executed successfully.

После применения миграций схемы данных выглядит следующим образом:

_assets/liquibase-step-1.png

Можно увидеть, что Liquibase создал две служебные таблицы DATABASECHANGELOG - лог миграций, DATABASECHANGELOGLOCK - таблица для взятия распределенной блокировки.

Содержимое таблицы DATABASECHANGELOG:

AUTHOR	COMMENTS	CONTEXTS	DATEEXECUTED	DEPLOYMENT_ID	DESCRIPTION	EXECTYPE	FILENAME	ID	LABELS	LIQUIBASE	MD5SUM	ORDEREXECUTED	TAG
kurdyukov-kir	Table episodes.		12:53:27	1544007500	createTable tableName=episodes	EXECUTED	migration/episodes.xml	episodes		4.25.1	9:4067056a5ab61db09b379a93625870ca	1
kurdyukov-kir	""		12:53:28	1544007500	createIndex indexName=index_episodes_title, tableName=episodes	EXECUTED	migration/episodes.xml	index_episodes_title		4.25.1	9:49b8b0b22d18c7fd90a3d6b2c561455d	2

Эволюция схемы базы данных

Допустим нам нужно создать YDB топик и выключить параметр AUTO_PARTITIONING_BY_SIZE таблицы. Это можно сделать нативным SQL скриптом:

--liquibase formatted sql

--changeset kurdyukov-kir:create-a-topic
CREATE TOPIC `my_topic` (
    CONSUMER my_consumer
) WITH (
     retention_period = Interval('P1D')
);

--changeset kurdyukov-kir:auto-partitioning-disabled
ALTER TABLE episodes SET (AUTO_PARTITIONING_BY_SIZE = DISABLED);

Также добавим новую колонку is_deleted и удалим индекс index_episodes_title:


<changeSet id="alter-episodes" author="kurdyukov-kir">
    <comment>Alter table episodes.</comment>

    <dropIndex tableName="episodes" indexName="index_episodes_title"/>

    <addColumn tableName="episodes">
        <column name="is_deleted" type="bool"/>
    </addColumn>
</changeSet>
<include file="/migration/sql/yql.sql" relativeToChangelogFile="true"/>

После исполнения liquibase update схема базы успешно обновится.

UPDATE SUMMARY
Run:                          3
Previously run:               2
Filtered out:                 0
-------------------------------
Total change sets:            5

Liquibase: Update has been successful. Rows affected: 3
Liquibase command 'update' was executed successfully.

Результатом будет удаление индекса, добавление колонки is_deleted, выключение параметра AUTO_PARTITIONING_BY_SIZE, а также создание топика:

_assets/liquibase-step-2.png

Инициализация liquibase в проекте с непустой схемой данных

Предположим, что я имею существующий проект с текущей схемой базы данных:

_assets/liquibase-step-3.png

Чтобы начать использовать liquibase, требуется выполнить:

liquibase generate-changelog --changelog-file=changelog.xml

Содержимое сгенерированного changelog.xml:

<changeSet author="kurdyukov-kir (generated)" id="1711556283305-1">
    <createTable tableName="all_types_table">
        <column name="id" type="INT32">
            <constraints nullable="false" primaryKey="true"/>
        </column>
        <column name="bool_column" type="BOOL"/>
        <column name="bigint_column" type="INT64"/>
        <column name="smallint_column" type="INT16"/>
        <column name="tinyint_column" type="INT8"/>
        <column name="float_column" type="FLOAT"/>
        <column name="double_column" type="DOUBLE"/>
        <column name="decimal_column" type="DECIMAL(22, 9)"/>
        <column name="uint8_column" type="UINT8"/>
        <column name="uint16_column" type="UINT16"/>
        <column name="unit32_column" type="UINT32"/>
        <column name="unit64_column" type="UINT64"/>
        <column name="text_column" type="TEXT"/>
        <column name="binary_column" type="BYTES"/>
        <column name="json_column" type="JSON"/>
        <column name="jsondocument_column" type="JSONDOCUMENT"/>
        <column name="date_column" type="DATE"/>
        <column name="datetime_column" type="DATETIME"/>
        <column name="timestamp_column" type="TIMESTAMP"/>
        <column name="interval_column" type="INTERVAL"/>
    </createTable>
</changeSet>
<changeSet author="kurdyukov-kir (generated)" id="1711556283305-2">
    <createTable tableName="episodes">
        <column name="series_id" type="INT64">
            <constraints nullable="false" primaryKey="true"/>
        </column>
        <column name="season_id" type="INT64">
            <constraints nullable="false" primaryKey="true"/>
        </column>
        <column name="episode_id" type="INT64">
            <constraints nullable="false" primaryKey="true"/>
        </column>
        <column name="title" type="TEXT"/>
        <column name="air_date" type="DATE"/>
    </createTable>
</changeSet>
<changeSet author="kurdyukov-kir (generated)" id="1711556283305-3">
    <createIndex indexName="title_index" tableName="episodes">
        <column name="title"/>
    </createIndex>
</changeSet>

Затем нужно синхронизировать сгенерированный changelog.xml файл, делается это командой:

liquibase changelog-sync --changelog-file=dbchangelog.xml

Результатом будет синхронизация liquibase в вашем проекте:

_assets/liquibase-step-4.png

Подключение к YDB

В вышеуказанных примерах мы использовали Docker контейнер, для которого не требовалось дополнительных параметров для аутентификации.

Существуют различные варианты настройки аутентификации через параметр URL:

Docker контейнер (anonymous authentication):
jdbc:ydb:grpc://localhost:2136/local
Self-hosted кластер:
jdbc:ydb:grpcs://<host>:2135/Root/testdb?secureConnectionCertificate=file:~/myca.cer
Подключение с использованием токена:
jdbc:ydb:grpcs://<host>:2135/path/to/database?token=file:~/my_token
Подключение с использованием сервисного аккаунта:
jdbc:ydb:grpcs://<host>:2135/path/to/database?saFile=file:~/sa_key.json

Если ваш кластер настроен с использованием логина и пароля, процесс аутентификации происходит через параметры Liquibase.

За дополнительной информацией о различных настройках аутентификации обратитесь к соответствующему разделу.

Миграции схемы данных YDB с помощью Liquibase

Введение

Возможности диалекта YDB

Создание таблицы

Изменение структуры таблицы

Ввод данных в таблицу

Как воспользоваться?

Сценарии использования liquibase

Инициализация liquibase на пустой YDB

Эволюция схемы базы данных

Инициализация liquibase в проекте с непустой схемой данных

Подключение к YDB

Была ли статья полезна?