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Schreibvorgänge

Auf dieser Seite werden die Arten von Schreibanfragen aufgeführt, die Sie an Bigtable senden können. Außerdem wird beschrieben, wann Sie sie verwenden sollten und wann nicht. Informationen zum Aggregieren von Daten in einer Zelle beim Schreiben finden Sie unter Werte beim Schreiben aggregieren.

Mit der Bigtable Data API und den Clientbibliotheken können Sie Daten programmatisch in Ihre Tabellen schreiben. Bigtable sendet für jeden Schreibvorgang eine Antwort oder Bestätigung zurück.

Jede Clientbibliothek bietet die Möglichkeit, die folgenden Schreibanfragetypen zu senden:

Einfache Schreibvorgänge
Erhöhungen und Ergänzungen
Bedingte Schreibvorgänge
Batchschreibvorgänge

Bigtable-Clientbibliotheken haben eine integrierte intelligente Wiederholungsfunktion für einfache Schreibvorgänge und Batchschreibvorgänge. Sie kommen also problemlos mit vorübergehenden Ausfällen zurecht. Wenn Ihre Anwendung beispielsweise versucht, Daten zu schreiben, und ein vorübergehender Ausfall oder ein Netzwerkproblem auftritt, wird der Versuch automatisch wiederholt, bis der Schreibvorgang durchgeführt wurde oder das Zeitlimit für Anfragen erreicht ist. Diese Resilienz funktioniert sowohl bei Instanzen mit einem einzelnen Cluster als auch bei replizierten Instanzen mit Single-Cluster-Routing oder Multi-Cluster-Routing.

Für Batch- und Streaming-Schreibvorgänge können Sie den Bigtable Beam-Connector verwenden. Weitere Informationen finden Sie unter Batch-Schreibvorgänge.

Weitere Informationen zu Limits für Schreibanfragen finden Sie unter Kontingente und Limits.

Beispiele für Cloud Bigtable-Clientbibliotheken für die auf dieser Seite beschriebenen Schreibanfragen finden Sie unter Schreibbeispiele.

Schreibvorgangstypen und ihre Verwendung

Alle Schreibanfragen umfassen die folgenden grundlegenden Komponenten:

Den Namen der Tabelle, in die Daten geschrieben werden sollen.
Eine App-Profil-ID, die Bigtable mitteilt, wie der Traffic weitergeleitet werden soll.
Eine oder mehrere Mutationen. Eine Mutation besteht aus den folgenden Elementen:
- Name der Spaltenfamilie
- Spaltenqualifizierer
- Zeitstempel
- Wert, den Sie in die Datenbank schreiben.

Der Zeitstempel einer Mutation hat einen Standardwert für das aktuelle Datum und die aktuelle Uhrzeit, gemessen als seit der Unix-Epoche 00:00:00 UTC am 1. Januar 1970 vergangene Zeit.

Ein Zeitstempel, den Sie an Bigtable senden, muss ein Mikrosekundenwert mit höchstens Millisekundenpräzision sein. Ein Zeitstempel mit einer Genauigkeit bis auf Mikrosekunden wie 3023483279876543 wird abgelehnt. In diesem Beispiel ist der zulässige Zeitstempelwert 3023483279876000.

Alle Mutationen in einer einzelnen Schreibanfrage haben denselben Zeitstempel, sofern Sie ihn nicht überschreiben. Sie können den Zeitstempel aller Mutationen in einer Schreibanfrage auf denselben oder unterschiedliche Werte festlegen.

Einfache Schreibvorgänge

Sie können eine einzelne Zeile in Bigtable mit einer MutateRow-Anfrage schreiben, die den Tabellennamen, die ID des zu verwendenden Anwendungsprofils, einen Zeilenschlüssel und bis zu 100.000 Mutationen für diese Zeile enthält. Ein einzeiliger Schreibvorgang ist atomar. Verwenden Sie diesen Schreibvorgangstyp, wenn Sie mehrere Mutationen an einer einzelnen Zeile vornehmen.

Codebeispiele zum Senden einfacher Schreibanfragen finden Sie unter Einfache Schreibanfragen ausführen.

Wann einfache Schreibvorgänge nicht verwendet werden sollen

Für die folgenden Anwendungsfälle sind einfache Schreibvorgänge nicht die beste Möglichkeit, um Daten zu schreiben:

Sie schreiben einen Datenbatch mit zusammenhängenden Zeilenschlüsseln. In diesem Fall sollten Sie Batch-Schreibvorgänge anstelle von aufeinanderfolgenden einfachen Schreibvorgängen verwenden, da ein zusammenhängender Batch in einem einzigen Backend-Aufruf angewendet werden kann.
Sie möchten einen hohen Durchsatz (Zeilen pro Sekunde oder Byte pro Sekunde) und benötigen keine niedrige Latenz. In diesem Fall sind Batchschreibvorgänge schneller.

Inkrementelle Aktualisierungen

Mit Bigtable können Sie Zellen mit dem Datentyp aggregate erstellen. Aggregatzellen sind optimiert, wenn Sie die Werte in vorhandenen Tabellenzellen ändern und Zellwerte beim Schreiben der Daten aggregieren möchten. Folgende Arten der Aggregation sind verfügbar:

Summe: Einen Zähler erhöhen oder eine laufende Summe beibehalten.
Minimum: Sie senden eine Ganzzahl an eine Zelle und Bigtable behält den niedrigeren der beiden Werte bei.
Maximum: Sie senden eine Ganzzahl an eine Zelle und Bigtable behält den höheren der beiden Werte bei.
HyperLogLog (HLL): Senden Sie einen Wert, der einer probabilistischen Menge aller Werte hinzugefügt wird, die der Zelle hinzugefügt wurden.

Anfragen zum Aktualisieren von aggregierten Zellen werden mit einer MutateRow-Anfrage und einem Mutationstyp von entweder AddToCell oder MergeToCell oder einem der Löschmutationstypen gesendet.

Anhängen

Wenn Sie Daten an einen vorhandenen Wert anhängen möchten, können Sie eine ReadModifyWriteRow-Anfrage verwenden. Diese Anfrage enthält den Tabellennamen, die ID des App-Profils, das verwendet werden soll, einen Zeilenschlüssel und eine Reihe von Regeln, die beim Schreiben der Daten verwendet werden sollen. Jede Regel enthält den Namen der Spaltenfamilie, den Spaltenqualifizierer und entweder einen anzuhängenden Wert oder einen Betrag, um den der Wert erhöht werden soll.

Regeln werden der Reihe nach angewendet. Wenn Ihre Anfrage beispielsweise eine Anfrage zum Anhängen des Werts für eine Spalte enthält, die den Wert some mit dem String thing enthält, und eine spätere Regel in derselben Anfrage body an dieselbe Spalte anhängt, wird der Wert zweimal in einem einzigen atomaren Schreibvorgang geändert. Der resultierende Wert ist somethingbody. Die spätere Regel überschreibt nicht die frühere Regel.

Sie können eine Ganzzahl auch mit einem ReadModifyWriteRow-Aufruf erhöhen. Wir empfehlen jedoch, stattdessen aggregierte Zellen und AddToCell oder MergeToCell zu verwenden. Ein Wert kann nur mit ReadModifyWrite inkrementiert werden, wenn er als 64‑Bit-Big-Endian-Ganzzahl mit Vorzeichen codiert ist. In Bigtable wird eine Erhöhung eines leeren oder nicht vorhandenen Werts so behandelt, als wäre der Wert null.

ReadModifyWriteRow-Anfragen sind atomar. Sie werden nicht wiederholt, wenn sie aus irgendeinem Grund fehlschlagen.

Wann sollte `ReadModifyWriteRow` nicht verwendet werden?

Senden Sie in den folgenden Situationen keine ReadModifyWriteRow-Anfragen:

Ihr Anwendungsfall kann durch Senden einer MutateRow-Anfrage mit einer AddToCell-Mutation bearbeitet werden. Weitere Informationen finden Sie unter Werte beim Schreiben aggregieren.
Sie verwenden ein Anwendungsprofil mit Multi-Cluster-Routing.
Sie verwenden mehrere Single-Cluster-App-Profile und senden Schreibvorgänge, die mit Daten in Konflikt stehen können, die in derselben Zeile und Spalte in anderen Clustern in der Instanz geschrieben wurden. Beim Single-Cluster-Routing wird eine Schreibanfrage an einen einzelnen Cluster gesendet und dann repliziert.
Sie nutzen die intelligente Wiederholungsfunktion, die von den Clientbibliotheken bereitgestellt wird. Eine ReadModifyWriteRow-Anfrage kann nicht noch einmal gesendet werden.
Sie schreiben große Datenmengen und die Schreibvorgänge müssen schnell abgeschlossen werden. Eine Anfrage, die eine Zeile liest und dann ändert, ist langsamer als eine einfache Schreibanfrage. Daher ist diese Art des Schreibens oft nicht der beste Ansatz für die Skalierung.

Wenn Sie beispielsweise etwas zählen möchten, das in die Millionen geht, z. B. Seitenaufrufe, sollten Sie MutateRow mit einer AddToCell-Mutation verwenden, um die Zählungen zur Schreibzeit zu aktualisieren.

Bedingte Schreibvorgänge

Wenn Sie eine Zeile auf eine Bedingung prüfen und dann je nach Ergebnis Daten in diese Zeile schreiben möchten, senden Sie eine CheckAndMutateRow-Anfrage. Dieser Anfragetyp umfasst einen Zeilenschlüssel und einen Zeilenfilter. Ein Zeilenfilter besteht aus einer Reihe von Regeln, mit denen Sie den Wert vorhandener Daten prüfen. Danach werden Mutationen nur dann bestimmten Spalten in der Zeile zugewiesen, wenn bestimmte Bedingungen erfüllt sind, die vom Filter überprüft wurden. Das Überprüfen und anschließende Schreiben wird als einzelne atomare Aktion abgeschlossen.

Ein Filterantrag muss eine oder beide der folgenden Arten von Mutationen enthalten:

"Wahre" Mutationen oder die Mutationen, die angewendet werden müssen, wenn der Filter einen Wert zurückgibt
"Falsche" Mutationen, die angewendet werden, wenn der Filter keine Ergebnisse liefert

Sie können bis zu 100.000 Mutationen jedes Typs (wahr und falsch) in einem einzigen Schreibvorgang bereitstellen und Sie müssen mindestens einen davon senden. Bigtable sendet eine Antwort, wenn alle Mutationen abgeschlossen sind.

Da bei einem bedingten Schreibvorgang die Zeile gelesen wird, um den Filter auszuwerten, muss der Aufrufer sowohl die Berechtigungen bigtable.tables.readRows als auch bigtable.tables.mutateRows für die Tabelle (oder die entsprechenden Berechtigungen bigtable.authorizedViews.readRows und bigtable.authorizedViews.mutateRows für eine autorisierte Ansicht) haben. Weitere Informationen finden Sie unter Zugriffssteuerung.

Codebeispiele zum Senden von bedingten Schreibvorgängen finden Sie unter Wert bedingt schreiben.

Wann bedingte Schreibvorgänge nicht verwendet werden sollen

Für den folgenden Anwendungsfall können Sie keine bedingten Schreibvorgänge verwenden:

Sie verwenden ein Anwendungsprofil mit Multi-Cluster-Routing.
Sie verwenden mehrere Single-Cluster-App-Profile und senden Schreibvorgänge, die mit Daten in Konflikt stehen können, die in derselben Zeile und Spalte in anderen Clustern in der Instanz geschrieben wurden. Beim Single-Cluster-Routing wird eine Schreibanfrage an einen einzelnen Cluster gesendet und anschließend repliziert.
Sie schreiben große Datenmengen und müssen die Schreibvorgänge schnell beenden. Ähnlich wie bei ReadModifyWriteRow müssen bei bedingten Schreibanfragen Zeilen gelesen werden, bevor sie geändert werden. Daher sind CheckAndModifyRow-Anfragen langsamer als einfache Schreibanfragen. Daher ist diese Art des Schreibens oft nicht der beste Ansatz für die Skalierung.

Batchschreibvorgänge

Mit einer MutateRows-Anfrage können Sie mit einem Aufruf mehr als eine Zeile schreiben. MutateRows-Anfragen enthalten einen Satz von bis zu 100.000 Einträgen, die jeweils atomar angewendet werden. Jeder Eintrag besteht aus einem Zeilenschlüssel und mindestens einer Mutation, die auf die Zeile angewendet werden soll. Eine Batchschreibanfrage kann bis zu 100.000 Mutationen enthalten, die auf alle Einträge verteilt sind. Ein Batchschreibvorgang könnte beispielsweise eine der folgenden Varianten enthalten:

100.000 Einträge mit 1 Mutation in jedem Eintrag
1 Eintrag mit 100.000 Mutationen
1.000 Einträge mit jeweils 100 Mutationen

Jeder Eintrag in einer MutateRows-Anfrage ist atomar, die Anfrage insgesamt jedoch nicht. Bei Bedarf wiederholt Bigtable alle Einträge im Batch, die nicht erfolgreich sind, bis alle Schreibvorgänge erfolgreich sind oder das Zeitlimit für Anfragen erreicht ist. Dann wird eine Antwort zurückgegeben, die jeden Schreibvorgang im Stapel identifiziert und angibt, ob der Schreibvorgang erfolgreich war oder nicht.

Codebeispiele zum Senden von Batchschreibvorgängen finden Sie unter Batchschreibvorgänge ausführen.

Wann keine Batchschreibvorgänge verwendet werden sollen

Sie schreiben Bulk-Daten in Zeilen, die nicht nahe beieinander liegen. In Bigtable werden Daten lexikografisch nach Zeilenschlüssel gespeichert, dem binären Äquivalent der alphabetischen Reihenfolge. Aus diesem Grund werden unterschiedliche Zeilenschlüssel in einer Anfrage von Bigtable nacheinander und nicht parallel verarbeitet. Sowohl der Durchsatz als auch die Latenz werden hoch sein. Verwenden Sie MutateRows, wenn die Zeilenschlüssel ähnlich sind und Bigtable Zeilen schreibt, die nahe beieinander liegen, um diese hohe Latenz zu vermeiden. Verwenden Sie MutateRow oder einfache Schreibvorgänge für Zeilen, die nicht nah beieinander liegen.
Sie fordern mehrere Mutationen in derselben Zeile an. In diesem Fall ist die Leistung besser, wenn Sie alle Mutationen in einer einzelnen einfachen Schreibanfrage ausführen. Dies liegt daran, dass bei einem einfachen Schreibvorgang alle Änderungen in einer einzigen atomaren Aktion durchgeführt werden, während beim Batchschreibvorgang Mutationen in dieselbe Zeile serialisiert werden, was Latenz verursacht.

Ablaufsteuerung für Batchschreibvorgänge

Wenn Sie Ihre Batch-Schreibvorgänge (einschließlich Löschvorgänge) mit einer der folgenden Methoden senden, können Sie die Batch-Schreibvorgangs-Ablaufsteuerung in Ihrem Code aktivieren.

Wenn die Flusssteuerung für Batchschreibvorgänge für einen Dataflow-Job aktiviert ist, führt Bigtable automatisch die folgenden Schritte aus :

Traffic wird begrenzt, um eine Überlastung des Bigtable-Clusters zu vermeiden.
Sorgt dafür, dass der Cluster ausreichend ausgelastet ist, um das Bigtable-Autoscaling (falls aktiviert) auszulösen, sodass bei Bedarf automatisch weitere Knoten zum Cluster hinzugefügt werden.

Diese kombinierten Aktionen verhindern eine Clusterüberlastung und Jobfehler. Sie müssen Ihren Cluster nicht manuell skalieren, bevor Sie den Batch-Schreibvorgang ausführen. Wenn die Flusssteuerung aktiviert ist, erfolgt die Clusterskalierung während des Dataflow-Jobs und nicht davor. Daher kann es länger dauern, bis der Job abgeschlossen ist, als wenn Sie Ihren Cluster manuell skalieren.

Sie müssen ein Anwendungsprofil verwenden, das für Single-Cluster-Routing konfiguriert ist. Das Aktivieren von Bigtable-Autoscaling für den Zielcluster ist nicht erforderlich, aber mit Autoscaling können Sie die Batchschreibflusssteuerung optimal nutzen. Sie können Dataflow-Autoscaling genauso wie bei jedem anderen Job verwenden.

Weitere Informationen zum Bigtable-Autoscaling finden Sie unter Autoscaling. Informationen zu Richtlinien für das Routing von Anwendungsprofilen finden Sie unter Anwendungsprofile – Übersicht.

Codebeispiele finden Sie unter Batchschreibvorgänge aktivieren.

Daten in eine autorisierte Ansicht schreiben

Wenn Sie Daten in eine autorisierte Ansicht schreiben möchten, müssen Sie eine der folgenden Optionen verwenden:

gcloud-CLI
Bigtable-Client für Java

Die anderen Bigtable-Clientbibliotheken unterstützen den Zugriff auf autorisierte Ansichten noch nicht.

Wenn Sie Daten in eine autorisierte Ansicht schreiben, geben Sie zusätzlich zur Tabellen-ID die ID der autorisierten Ansicht an.

Alle Schreibvorgänge in eine autorisierte Ansicht werden direkt auf die zugrunde liegende Tabelle angewendet.

Einschränkungen bei der Definition autorisierter Ansichten

In einer autorisierten Ansicht sind die Zeilen oder Spalten, in die Sie Daten schreiben können, durch die Definition der autorisierten Ansicht eingeschränkt. Das bedeutet, dass Sie nur in Zeilen und Spalten schreiben können, die denselben Kriterien entsprechen, die für die autorisierte Ansicht festgelegt sind.

Wenn die autorisierte Ansicht beispielsweise durch das Zeilenschlüsselpräfix examplepetstore1 definiert wird, können Sie keine Daten mit dem Zeilenschlüssel examplepetstore2 schreiben. Der Anfang des Zeilenschlüsselwerts muss den gesamten String examplepetstore1 enthalten.

Wenn die autorisierte Ansicht durch das Spaltenqualifizierpräfix order-phone definiert wird, können Sie Daten mit dem Spaltenqualifizierer order-phone123 schreiben, aber nicht mit dem Spaltenqualifizierer order-tablet.

In Ihrer Schreibanfrage dürfen auch keine Daten referenziert werden, die außerhalb der autorisierten Ansicht liegen, z. B. wenn Sie in einer bedingten Schreibanfrage nach einem Wert suchen.

Für jede Anfrage, die Daten außerhalb der autorisierten Ansicht schreibt oder darauf verweist, wird die Fehlermeldung PERMISSION_DENIED zurückgegeben.

Replikation

Wenn ein Cluster einer replizierten Instanz einen Schreibvorgang empfängt, wird dieser sofort in die anderen Cluster in der Instanz repliziert.

Atomarität

Jede MutateRows-Anfrage, die Sie an eine replizierte Instanz senden, wird als einzelne atomare Aktion für den Cluster übernommen, an den die Anfrage weitergeleitet wird. Wenn der Schreibvorgang in die anderen Cluster in der Instanz repliziert wird, empfangen diese Cluster den Schreibvorgang ebenfalls als atomaren Vorgang. Cluster erhalten keine Teilmutationen. Eine Mutation wird entweder atomar für alle Zellen, die sie ändert, ausgeführt oder sie schlägt fehl.

Konsistenz

Wie lange es dauert, bis die von Ihnen geschriebenen Daten für Lesevorgänge zur Verfügung stehen, hängt von mehreren Faktoren ab, einschließlich der Anzahl der Cluster in Ihrer Instanz und des Routing-Typs, den Ihr App-Profil verwendet.

Bei einer Single-Cluster-Instanz können die Daten sofort gelesen werden. Wenn eine Instanz jedoch mehr als einen Cluster hat, d. h. die Replikation verwendet, ist Bigtable eventuell konsistent. Sie können die Read-Your-Writes-Konsistenz erreichen, indem Sie Anfragen an denselben Cluster weiterleiten.

Sie können ein Konsistenztoken erstellen und verwenden und CheckConsistency im Modus StandardReadRemoteWrites aufrufen, nachdem Sie Schreibanfragen gesendet haben. Mit dem Token wird die Konsistenz der Replikation geprüft. Im Allgemeinen erstellen Sie ein Konsistenztoken entweder nach dem Senden einer Reihe von Schreibvorgängen oder nach einem bestimmten Intervall, z. B. einer Stunde. Anschließend können Sie das Token an einen anderen Prozess übergeben, z. B. an ein Modul, das eine Leseanfrage stellt. Das Modul verwendet das Token, um zu prüfen, ob alle Daten repliziert wurden, bevor es versucht, Daten zu lesen.

Wenn Sie ein Token direkt nach dem Erstellen verwenden, kann es einige Minuten dauern, bis die Konsistenz bei der ersten Verwendung überprüft wurde. Diese Verzögerung liegt daran, dass jeder Cluster jeden anderen Cluster überprüft, um sicherzustellen, dass keine Daten mehr eingehen. Nach der erstmaligen Verwendung oder wenn Sie einige Minuten auf die erstmalige Verwendung des Tokens warten, ist das Token bei jeder Verwendung sofort erfolgreich.

Konfliktlösung

Jeder Zellenwert in einer Bigtable-Tabelle wird durch das Vierertupel (Zeilenschlüssel, Spaltenfamilie, Spaltenqualifizierer, Zeitstempel) eindeutig identifiziert. Weitere Informationen zu diesen Kennzeichnungen finden Sie unter Bigtable-Speichermodell. In dem seltenen Fall, dass zwei Schreibvorgänge mit demselben identischen Vierertupel an zwei verschiedene Cluster gesendet werden, löst Bigtable den Konflikt automatisch mithilfe eines internen Algorithmus des Typs last write wins auf Grundlage der serverseitigen Zeit auf. Die Bigtable-Implementierung "Last write Wins" (Zeitpunkte des letzten Schreibvorgangs) ist deterministisch. Wenn die Replikation aufholt, haben alle Cluster denselben Wert für das Vierertupel.