标签：F1 Google absent write only Schema 变更 delete
Schema
Schema 是数据库的组织结构，包含 Schema 对象，可以是表、列、数据类型、视图、存储过程、关系、主键、外键等，反映了数据库对象和其相互之间的关系。从 Schema 可以直接定义一个数据库。
Schema 变更
由于所有的 F1 服务器共用一个 KV 存储引擎，但上百台服务器的 Schema 变更却无法在同一时间点进行变更，Schema 的异步变更可能会带来严重的数据错乱。
Schema 变更算法
算法思路
- 规定时间点，在这个时间点之前所有服务器要完成变更操作，如果超时没有完成的话则认为服务器下线停止工作。服务器需要按照规定的时间间隔（短于变更时长）到 KV 存储引擎中查看特殊的键值对来判断自己是否需要改变。
- 设计中间状态，使两两中间状态可兼容，整个变更过程转化为演化过程。
Schema 状态
两个非中间状态：absent、public
两个中间状态：delete-only、write-only
- absent 表示对象完全不存在
- public 表示对象正常工作，可读可写
- delete-only 的 table、column、index 的 k-v 值无法被事务读取，并且
- table 和 column 仅能被 delete 操作修改。
- index 仅能被 delete 和 update 操作修改。其中 update 操作能删除相关 index 的 k-v 对但不能创建新的。
- write-only 的 column、index 的 k-v 值能被 insert、delete、update 操作修改，但无法被用户事务读取。
- write-only 的约束对所有新的 insert、delete、update 操作有效，但不保证对所有现存数据有效。
Schema 变更算法细节
添加 Schema 状态转换过程：
- 删除元素的状态过程与添加相反，并且 db reorg 发生在 absent 之前。
- db reorg （数据重组）指在 Schema 最后确认变更之前的一系列操作，保证在 public 或 absent 之前所有旧数据的元素相关整合处理完成。
状态变更流程（以新建索引为例）
- 从 absent 到 delete-only 的状态转换，对于absent来说由于索引不存在，添加删除元素相关数据都不会导致索引数据出现变化，对于 delete-only 状态来说只能删除元素相关的数据，但之前并没有元素产生的索引数据没得可删，所以对于两种状态的节点来说都不会发生数据的异常。
- 从 delete-only 到 write-only 的状态转换，
标签：F1,Google,absent,write,only,Schema,变更,delete 来源： https://blog.csdn.net/qq_41763749/article/details/120995588
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