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數(shù)據(jù)庫中的schema

馬哥Linux運維 ? 來源:馬哥Linux運維 ? 作者:馬哥Linux運維 ? 2022-06-07 09:17 ? 次閱讀

schema 一詞起源于希臘語中的 formfigure,但具體應該如何定義 schema 取決于應用環(huán)境的上下文。schema 有不同的類型,其含義與數(shù)據(jù)科學、教育、營銷和 SEO 以及心理學等領域密切相關。

在維基百科中將 schema 解釋為,圖式,在心理學中主要描述一種思維或行為類型,用來組織資訊的類別,以及資訊之間的關系。它也可以被描述為先入為主思想的心理結構,表示世界某些觀點的框架,或是用于組織和感知新資訊的系統(tǒng)。

但在計算機中的 schema 其實與這個解釋很接近了,從很多地方都可以看到schema這個名詞,例如 database,openldap,programing language 等的。這里可以簡單的把 _schema_理解為元數(shù)據(jù)集合(metadata component),主要包含元素及屬性的聲明,與其他數(shù)據(jù)結構組成。

數(shù)據(jù)庫中的 schema

在數(shù)據(jù)庫中,schema就像一個骨架結構,代表整個數(shù)據(jù)庫的邏輯視圖。它設計了應用于特定數(shù)據(jù)庫中數(shù)據(jù)的所有約束。當在數(shù)據(jù)建模時,就會產生一個 schema。在談到關系數(shù)據(jù)庫]和面向對象數(shù)據(jù)庫時經常使用 schema。有時也指將結構或文本的描述。

數(shù)據(jù)庫中 schema 描述數(shù)據(jù)的形狀以及它與其他模型、表和庫之間的關系。在這種情況下,數(shù)據(jù)庫條目是 schema 的一個實例,包含 schema 中描述的所有屬性。

數(shù)據(jù)庫 schema 通常分為兩類:定義數(shù)據(jù)文件實際存儲方式的物理數(shù)據(jù)庫 schema 邏輯數(shù)據(jù)庫 schema,它描述了應用于存儲數(shù)據(jù)的所有邏輯約束,包括完整性、表和視圖。常見包括

  • 星型模式(star schema)
  • 雪花模式(snowflake schema)
  • 事實星座模型(fact constellation schema 或 galaxy schema)

星型模式是類似于一個簡單的數(shù)據(jù)倉庫圖,包括一對多的事實表和維度表。它使用非規(guī)范化數(shù)據(jù)。

ac8f944a-e59d-11ec-ba43-dac502259ad0.png

雪花模式是更為復雜的一種流行的數(shù)據(jù)庫模式,在該模式下,維度表是規(guī)范化的,可以節(jié)省存儲空間并最大限度地減少數(shù)據(jù)冗余。

事實星座模式遠比星型模式和雪花模式復雜得多。它擁有多個共享多個維度表的事實表。

acc2ca7c-e59d-11ec-ba43-dac502259ad0.png

Kubernetes 中的 schema

通過上面的闡述,大概上可以明白 schema 究竟是什么東西了,在 Kubernetes 中也有 schema 的概念,通過對 kubernetes 中資源(GVK)的規(guī)范定義、相互關系間的映射等,schema 即 k8s 資源對象元數(shù)據(jù)。

而 kubernetes 中資源對象即GroupVersionKind這些被定義在staging/src/k8s.io/api/type.go 中,即平時所操作的 yaml 文件,例如

apiVersion:apps/v1
kind:Deployment
metadata:
name:ngx
namespace:default
spec:
selector:
matchLabels:
app:ngx
template:
metadata:
labels:
app:nginx
spec:
containers:
-name:ngx-schema
image:nginx
ports:
-containerPort:80
ad338618-e59d-11ec-ba43-dac502259ad0.png

而對應的的即為 TypeMetaObjectMetaDeploymentSpecTypeMetakindapiserverObjectMetaNameNamespaceCreationTimestamp 等段。

DeploymentSpec則對應了 yaml 中的 spec。

而整個 yaml 組成了 一個 k8s 的資源對象。

typeDeploymentstruct{
metav1.TypeMeta`json:",inline"`
//Standardobjectmetadata.
//+optional
metav1.ObjectMeta`json:"metadata,omitempty"protobuf:"bytes,1,opt,name=metadata"`

//SpecificationofthedesiredbehavioroftheDeployment.
//+optional
SpecDeploymentSpec`json:"spec,omitempty"protobuf:"bytes,2,opt,name=spec"`

//MostrecentlyobservedstatusoftheDeployment.
//+optional
StatusDeploymentStatus`json:"status,omitempty"protobuf:"bytes,3,opt,name=status"`
}

register.go則是將對應的資源類型注冊到 schema 中的類

var(
//TODO:moveSchemeBuilderwithzz_generated.deepcopy.gotok8s.io/api.
//localSchemeBuilderandAddToSchemewillstayink8s.io/kubernetes.
SchemeBuilder=runtime.NewSchemeBuilder(addKnownTypes)
localSchemeBuilder=&SchemeBuilder
AddToScheme=localSchemeBuilder.AddToScheme
)

//Addsthelistofknowntypestothegivenscheme.
funcaddKnownTypes(scheme*runtime.Scheme)error{
scheme.AddKnownTypes(SchemeGroupVersion,
&Deployment{},
&DeploymentList{},
&StatefulSet{},
&StatefulSetList{},
&DaemonSet{},
&DaemonSetList{},
&ReplicaSet{},
&ReplicaSetList{},
&ControllerRevision{},
&ControllerRevisionList{},
)
metav1.AddToGroupVersion(scheme,SchemeGroupVersion)
returnnil
}

apimachinery包則是 schema 的實現(xiàn),通過看其內容可以發(fā)現(xiàn),kubernetes 中 schema 就是GVK的屬性約束 與GVR之間的映射。

通過示例了解 schema

例如在apps/v1/deployment這個資源,在代碼中表示k8s.io/api/apps/v1/types.go,如果需要對其資源進行擴展那么需要怎么做?如,建立一個StateDeplyment資源

typeDeploymentstruct{
metav1.TypeMeta`json:",inline"`
//Standardobjectmetadata.
//+optional
metav1.ObjectMeta`json:"metadata,omitempty"protobuf:"bytes,1,opt,name=metadata"`

如上述代碼所示,Deployment 中的metav1.TypeMetametav1.ObjectMeta

ad810abe-e59d-11ec-ba43-dac502259ad0.png

那么我們復制一個 Deployment 為 StateDeployment,注意,因為 Deployment 的兩個屬性,metav1.TypeMetametav1.ObjectMeta分別實現(xiàn)了不同的方法,如圖所示

adc895a0-e59d-11ec-ba43-dac502259ad0.png

所以在實現(xiàn)方法時,需要實現(xiàn)DeepCopyinfoDeepCopy和繼承接口ObjectDeepCopyObject方法

//DeepCopyIntoisanautogenerateddeepcopyfunction,copyingthereceiver,writingintoout.inmustbenon-nil.
func(in*StateDeployment)DeepCopyInto(out*StateDeployment){
*out=*in
out.TypeMeta=in.TypeMeta
in.ObjectMeta.DeepCopyInto(&out.ObjectMeta)
in.Spec.DeepCopyInto(&out.Spec)
in.Status.DeepCopyInto(&out.Status)
return
}

//DeepCopyisanautogenerateddeepcopyfunction,copyingthereceiver,creatinganewStateDeployment.
func(in*StateDeployment)DeepCopy()*StateDeployment{
ifin==nil{
returnnil
}
out:=new(StateDeployment)
in.DeepCopyInto(out)
returnout
}

//DeepCopyObjectisanautogenerateddeepcopyfunction,copyingthereceiver,creatinganewruntime.Object.
func(in*StateDeployment)DeepCopyObject()runtime.Object{
ifc:=in.DeepCopy();c!=nil{
returnc
}
returnnil
}

那么擴展一個資源的整個流為:

  • 資源類型在:k8s.io/api/{Group}/types.go
  • 資料類型的實現(xiàn)接口k8s.io/apimachinery/pkg/runtime/interfaces.go.Object
  • 其中是基于Deployment的類型,metav1.TypeMetametav1.ObjectMeta
  • metav1.TypeMeta實現(xiàn)了GetObjectKind()metav1.ObjectMeta實現(xiàn)了 DeepCopyinfo=()DeepCopy(),還需要實現(xiàn)DeepCopyObject()
  • 最后注冊資源到 schema 中k8s.io/api/apps/v1/register.go

審核編輯 :李倩


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原文標題:理解 Kubernetes 的 API Schema

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