DB4AI-Snapshots数据版本管理

DB4AI-Snapshots是DB4AI模块用于管理数据集版本的功能。通过DB4ai-Snapshots组件,开发者可以简单、快速地进行特征筛选、类型转换等数据预处理操作,同时还可以像git一样对训练数据集进行版本控制。数据表快照创建成功后可以像视图一样进行使用,但是一经发布后,数据表快照便固化为不可变的静态数据,如需修改该数据表快照的内容,需要创建一个版本号不同的新数据表快照。

DB4AI-Snapshots的生命周期

DB4AI-Snapshots的状态包括published、archived以及purged。其中,published可以用于标记该DB4AI-Snapshots已经发布,可以进行使用。archived表示当前 DB4AI-Snapshots 处于“存档期”,一般不进行新模型的训练,而是利用旧数据对新的模型进行验证。purged则是该DB4AI-Snapshots 已经被删除的状态,在数据库系统中无法再检索到。

需要注意的是快照管理功能是为了给用户提供统一的训练数据,不同团队成员可以使用给定的训练数据来重新训练机器学习模型,方便用户间协同。为此私有用户三权分立状态(enableSeparationOfDuty=ON)等涉及不支持用户数据转写等情况将不支持Snapshot特性。

用户可以通过“CREATE SNAPSHOT”语句创建数据表快照,创建好的快照默认即为published状态。可以采用两种模式创建数据表快照,即为MSS以及CSS模式,它们可以通过GUC参数db4ai_snapshot_mode进行配置。对于MSS模式,它是采用物化算法进行实现的,存储了原始数据集的数据实体;CSS则是基于相对计算算法实现的,存储的是数据的增量信息。数据表快照的元信息存储在DB4AI的系统目录中。可以通过db4ai.snapshot 系统表查看到。

可以通过“ARCHIVE SNAPSHOT”语句将某一个数据表快照标记为archived状态,可以通过“PUBLISH SNAPSHOT”语句将其再度标记为published状态。标记数据表快照的状态,是为了帮助数据科学家进行团队合作使用的。

当一个数据表快照已经丧失存在价值时,可以通过“PURGE SNAPSHOT”语句删除它,以便永久删除其数据并恢复存储空间。

DB4AI-Snapshots使用指导

  1. 创建表以及插入表数据。

    数据库内存在已有的数据表,可根据该已有的数据表创建对应的数据表快照。为了后续演示,在此处新建一个名为 t1 的数据表,并向其中插入测试数据。

    1. create table t1 (id int, name varchar);
    2. insert into t1 values (1, 'zhangsan');
    3. insert into t1 values (2, 'lisi');
    4. insert into t1 values (3, 'wangwu');
    5. insert into t1 values (4, 'lisa');
    6. insert into t1 values (5, 'jack');

    通过SQL语句,查询搭配数据表内容。

    1. SELECT * FROM t1;
    2. id | name
    3. ----+----------
    4. 1 | zhangsan
    5. 2 | lisi
    6. 3 | wangwu
    7. 4 | lisa
    8. 5 | jack
    9. (5 rows)
  2. 使用DB4AI-Snapshots。

    • 创建DB4AI-Snapshots

      • 示例1:CREATE SNAPSHOT…AS

        示例如下,其中,默认版本分隔符为 “@”, 默认子版本分割符为 “.”,该分割符可以分别通过GUC参数db4ai_snapshot_version_delimiter以及db4ai_snapshot_version_separator进行设置。

        1. create snapshot s1@1.0 comment is 'first version' as select * from t1;
        2. schema | name
        3. --------+--------
        4. public | s1@1.0
        5. (1 row)

        上述结果提示已经创建了数据表 s1的快照,版本号为 1.0。创建好后的数据表快照可以像使用一般视图一样进行查询,但不支持通过“INSERT INTO”语句进行更新。例如下面几种语句都可以查询到数据表快照s1的对应版本1.0的内容:

        1. SELECT * FROM s1@1.0;
        2. SELECT * FROM public.s1@1.0;
        3. SELECT * FROM public . s1 @ 1.0;
        4. id | name
        5. ----+----------
        6. 1 | zhangsan
        7. 2 | lisi
        8. 3 | wangwu
        9. 4 | lisa
        10. 5 | jack
        11. (5 rows)

        可以通过下列SQL语句修改数据表t1的内容:

        1. UPDATE t1 SET name = 'tom' where id = 4;
        2. insert into t1 values (6, 'john');
        3. insert into t1 values (7, 'tim');

        再检索数据表t1的内容时,发现虽然数据表t1的内容已经发生变化,但是数据表快照 s1@1.0 版本的查询结果并未发生变化。由于数据表t1的数据已经发生了改变,如果将当前数据表的内容作为版本2.0,则可创建快照s1@2.0,创建的SQL语句如下:

        1. create snapshot s1@2.0 as select * from t1;

        通过上述例子,我们可以发现,数据表快照可以固化数据表的内容,避免中途对数据的改动造成机器学习模型训练时的不稳定,同时可以避免多用户同时访问、修改同一个表时造成的锁冲突。

      • 示例2:CREATE SNAPSHOT…FROM

        SQL语句可以对一个已经创建好的数据表快照进行继承,利用在此基础上进行的数据修改产生一个新的数据表快照。例如:

        1. create snapshot s1@3.0 from @1.0 comment is 'inherits from @1.0' using (INSERT VALUES(6, 'john'), (7, 'tim'); DELETE WHERE id = 1);
        2. schema | name
        3. --------+--------
        4. public | s1@3.0
        5. (1 row)

        其中,“@”为数据表快照的版本分隔符,from子句后加上已存在的数据表快照,用法为“@”+版本号,USING关键字后加入可选的几个操作关键字(INSERT …/UPDATE …/DELETE …/ALTER …),其中 “INSERT INTO”以及“DELETE FROM”语句中的“INTO”、“FROM”等与数据表快照名字相关联的子句可以省略,具体可以参考AI特性函数

        示例中,基于前述s1@1.0快照,插入2条数据,删除1条新的数据,新生成的快照s1@3.0,检索该s1@3.0:

        1. SELECT * FROM s1@3.0;
        2. id | name
        3. ----+----------
        4. 1 | zhangsan
        5. 2 | lisi
        6. 3 | wangwu
        7. 4 | lisa
        8. 5 | jack
        9. 6 | john
        10. 7 | tim
        11. (7 rows)
    • 删除数据表快照SNAPSHOT

      1. purge snapshot s1@3.0;
      2. schema | name
      3. --------+--------
      4. public | s1@3.0
      5. (1 row)

      此时,已经无法再从s1@3.0 中检索到数据了,同时该数据表快照在db4ai.snapshot视图中的记录也会被清除。删除该版本的数据表快照不会影响其他版本的数据表快照。

    • 从数据表快照中采样

      示例:从snapshot s1中抽取数据,使用0.5抽样率。

      1. sample snapshot s1@2.0 stratify by name as nick at ratio .5;
      2. schema | name
      3. --------+------------
      4. public | s1nick@2.0
      5. (1 row)

      可以利用该功能创建训练集与测试集,例如:

      1. SAMPLE SNAPSHOT s1@2.0 STRATIFY BY name AS _test AT RATIO .2, AS _train AT RATIO .8 COMMENT IS 'training';
      2. schema | name
      3. --------+----------------
      4. public | s1_test@2.0
      5. public | s1_train@2.0
      6. (2 rows)
    • 发布数据表快照

      采用下述SQL语句将数据表快照 s1@2.0 标记为published 状态:

      1. publish snapshot s1@2.0;
      2. schema | name
      3. --------+--------
      4. public | s1@2.0
      5. (1 row)
    • 存档数据表快照

      采用下述语句可以将数据表快照标记为 archived 状态:

      1. archive snapshot s1@2.0;
      2. schema | name
      3. --------+--------
      4. public | s1@2.0
      5. (1 row)

      可以通过db4ai-snapshots提供的视图查看当前数据表快照的状态以及其他信息:

      1. select * from db4ai.snapshot;
      2. id | parent_id | matrix_id | root_id | schema | name | owner | commands | comment | published | archived | created | row_count
      3. ----+-----------+-----------+---------+--------+------------+--------+------------------------------------------+---------+-----------+----------+----------------------------+-----------
      4. 1 | | | 1 | public | s1@2.0 | omm | {"select *","from t1 where id > 3",NULL} | | t | f | 2021-04-17 09:24:11.139868 | 2
      5. 2 | 1 | | 1 | public | s1nick@2.0 | omm | {"SAMPLE nick .5 {name}"} | | f | f | 2021-04-17 10:02:31.73923 | 0
  3. 异常场景

    • 数据表或db4ai-snapshots不存在时。

      1. purge snapshot s1nick@2.0;
      2. publish snapshot s1nick@2.0;
      3. ---------
      4. ERROR: snapshot public."s1nick@2.0" does not exist
      5. CONTEXT: PL/pgSQL function db4ai.publish_snapshot(name,name) line 11 at assignment
      6. archive snapshot s1nick@2.0;
      7. ----------
      8. ERROR: snapshot public."s1nick@2.0" does not exist
      9. CONTEXT: PL/pgSQL function db4ai.archive_snapshot(name,name) line 11 at assignment
    • 删除snapshot时,有依赖该快照的其他snapshot,需先确保删除对本快照所依赖的其他快照。

      1. purge snapshot s1@1.0;
      2. ERROR: cannot purge root snapshot 'public."s1@1.0"' having dependent db4ai-snapshots
      3. HINT: purge all dependent db4ai-snapshots first
      4. CONTEXT: referenced column: purge_snapshot_internal
      5. SQL statement "SELECT db4ai.purge_snapshot_internal(i_schema, i_name)"
      6. PL/pgSQL function db4ai.purge_snapshot(name,name) line 62 at PERFORM
  4. 相关GUC参数

    • db4ai_snapshot_mode:

      Snapshot有2种模式:MSS(物化模式,存储数据实体)和CSS(计算模式,存储增量信息)。Snapshot可在MSS和CSS之间切换快照模式,默认是MSS模式。

    • db4ai_snapshot_version_delimiter:

      该参数为数据表快照版本分隔符。“@”为数据表快照的默认版本分隔符。

    • db4ai_snapshot_version_separator:

      该参数为数据表快照子版本分隔符。“.”为数据表快照的默认版本分隔符。

  5. DB4AI Schema下的数据表快照详情db4ai.snapshot。

    1. openGauss=# \d db4ai.snapshot
    2. Table "db4ai.snapshot"
    3. Column | Type | Modifiers
    4. -----------+-----------------------------+---------------------------
    5. id | bigint |
    6. parent_id | bigint |
    7. matrix_id | bigint |
    8. root_id | bigint |
    9. schema | name | not null
    10. name | name | not null
    11. owner | name | not null
    12. commands | text[] | not null
    13. comment | text |
    14. published | boolean | not null default false
    15. archived | boolean | not null default false
    16. created | timestamp without time zone | default pg_systimestamp()
    17. row_count | bigint | not null
    18. Indexes:
    19. "snapshot_pkey" PRIMARY KEY, btree (schema, name) TABLESPACE pg_default
    20. "snapshot_id_key" UNIQUE CONSTRAINT, btree (id) TABLESPACE pg_default