TcaplusDB小知识之TcaplusDB表定义

数据库以表为载体存储数据,不同的表往往表示不同的实体。作为国产自研键值型nosql数据库,TcaplusDB支持2种类型的表:protobuf(Protocol Buffers)表和TDR(Tencent Data Representation)表。

Protobuf是Google开发的一种描述性语言,对结构化数据进行序列化,同时强调简单性和性能; TDR是由腾讯开发的跨平台数据表示语言,结合了XML,二进制和ORM(对象关系映射)的优势,在腾讯游戏数据的序列化场景中广泛使用。本文将简单介绍如何定义这两种表。

Protobuf表

以下是protobuf表game_players.proto的示例,您可以将文件上传到腾讯云控制台并创建该表。

syntax = "proto3";         // 指定protobuf语言版本,proto3.

// 导入TcaplusDB公共定义服务  
import "tcaplusservice.optionv1.proto"; 

message game_players {  // 定义TcaplusDB表,包含message类型

// 基于选择项tcaplusservice.tcaplus_primary_key创建主键字段
// TcaplusDB单个表最多能指定4个主键字段
    option(tcaplusservice.tcaplus_primary_key) = "player_id, player_name, player_email";

    // 基于选择项tcaplusservice.tcaplus_index创建主键索引
    option(tcaplusservice.tcaplus_index) = "index_1(player_id, player_name)";
    option(tcaplusservice.tcaplus_index) = "index_2(player_id, player_email)";

    // TcaplusDB支持的数值类型:
    // int32, int64, uint32, uint64, sint32, sint64, bool, fixed64, sfixed64, double, fixed32, sfixed32, float, string, bytes
    // 嵌套类型: message

    // 主键字段
    int64 player_id = 1;  
    string player_name = 2;
    string player_email = 3;
	
    // 普通(非主键) 字段
    int32 game_server_id = 4;
    repeated string login_timestamp = 5;
    repeated string logout_timestamp = 6;
    bool is_online = 7;
	
    payment pay = 8; 
}

message payment { 
    
int64 pay_id = 1;
uint64 amount = 2;
int64 method = 3;

}

TDR表

TDR支持通用(generic)表和列表(list)表。 generic表是以表的形式表示元素属性的表,例如学生,雇主,游戏玩家表。 list表是一系列记录,例如游戏排行榜,游戏中的邮件(通常是最近的100封邮件)。

推荐在一个XML文件中创建两种不同类型的表。

  • 元素metalib是xml文件的根元素。另外,您可以使用union创建嵌套类型:
  • 包含属性primarykey的struct元素定义一个表;否则,它只是一个普通的结构体。
  • 每次修改表结构时,版本属性值需要相应地加1,初始版本始终为1。
  • primarykey属性指定主键字段;对于generic表,您最多可以指定8个主键字段,对于list表,则可以指定7个。
  • splittablekey属性等效于分片键(shard key),TcaplusDB表被拆分存储到多个存储节点。 splittablekey必须是主键字段之一,一个好的splittablekey应该具有高度分散性,这意味着值的范围很广,建议选用字符串类型。
  • desc属性包含当前元素的描述。
  • entry元素定义一个字段。支持的值类型包括int32,string,char,int64,double,short等。
  • index元素定义一个索引,该索引必须包含splittablekey。由于可以使用主键查询表,因此索引不应与主键属性相同。 样例:users_mails.xml
<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes" ?>

<metalib name="tcaplus_tb" tagsetversion="1" version="1">

  <!-- generic_table `users`, store the user' information -->
  <!-- an user may has many roles -->
  <struct name="users" version="1" primarykey="user_id,username,role_id" splittablekey="user_id" desc="user table">
    <entry name="user_id" type="uint64" desc="user id"/>
    <entry name="username" type="string" size="64" desc="login username"/>
    <entry name="role_id" type="int32" desc="a user can have multiple roles"/>

    <entry name="level" type="int32" defaultvalue="1" desc="role's level"/>
    <entry name="role_name" type="string" size="1024" desc="role's name"/>
    <entry name="last_login_time" type="string" size="64" defaultvalue="" desc="user login timestamp"/>
    <entry name="last_logout_time" type="string" size="64" defaultvalue="" desc="user logout timestamp"/>

    <index name="index1" column="user_id"/>
  </struct>

  <!-- list_table `mails`, store the role's mails -->
  <struct name="mails" version="1" primarykey="user_id,role_id" desc="mail table">
    <entry name="user_id" type="uint64" desc="user id"/>
    <entry name="role_id" type="int32" desc="a user may has many roles"/>

    <entry name="text" type="string" size="2048" desc="mail text"/>
    <entry name="send_time" type="string" size="64" defaultvalue="" desc="timestamp of the mail sent"/>
    <entry name="read_time" type="string" size="64" defaultvalue="" desc="timestamp of the mall read"/>
  </struct>

</metalib>
  • union元素包含原始类型的集合,例如整数和字符串,可以将Union也可以作为自定义类型来引用;
  • Macro标签用于定义常量。
<macro name="DB_MAX_USER_MSG_LEN" value="301" desc="Max length of the message that user can define"/>
 <union name="DBPlayerMsg" version="1" desc="DB Player message">
   <entry name="SysMsgID"     type="uint8"         desc="Message ID" />
   <entry name="UsrMsg"       type="string"        size="DB_MAX_USER_MSG_LEN"   desc="player created message" />
 </union>

TcaplusDB是腾讯出品的分布式NoSQL数据库,存储和调度的代码完全自研。具备缓存+落地融合架构、PB级存储、毫秒级时延、无损水平扩展和复杂数据结构等特性。同时具备丰富的生态、便捷的迁移、极低的运维成本和五个九高可用等特点。客户覆盖游戏、互联网、政务、金融、制造和物联网等领域。

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