スキーマ進化のサポート

スキーマの進化とは、新しい要件やデータモデルの出現に伴い、データベースの構造を時とともに修正していくプロセスである。 これは、新しいデータ要素や既存のデータ要素の変更に対応するために、テーブルのスキーマを変更することを含む。

Db2は、データの整合性と一貫性を維持しながら、テーブルの変更に対応するために、ローカルDb2テーブルのスキーマ進化の変更を広範にサポートしています。 Datalakeテーブルのスキーマ進化のサポートは、データが外部に保存され、Db2が所有していないことを考えると、より複雑で問題が多い。

スキーマの進化は、特に大規模なデータベースや複雑なデータベースでは困難な場合があるので、そのような変更は慎重に扱うことをお勧めする。 スキーマ進化の課題には、次のようなものがある：
  1. データの損失：スキーマの変更は、注意深く管理されなければ、データの損失やデータへのアクセスエラーを引き起こす可能性がある。
  2. 互換性の問題：スキーマの変更は、既存のアプリケーションとの互換性の問題を引き起こす可能性があります。
  3. パフォーマンスの問題：スキーマを変更すると、テーブルへの読み書きのパフォーマンスに影響を与える可能性がある。
  4. データの不整合：スキーマの変更は、注意深く管理されなければデータの不整合を引き起こし、不正確なデータや不完全なデータにつながる可能性がある。
外部で管理されているDatalakeテーブルの場合、スキーマ進化の変更はかなり制限されている。 以下の変更のみが許される：
  • 情報制約の追加／削除／変更
    • ユニーク制約
      • ユニークなカラム
      • 主 キー
    • 参照（外部キー）制約
    • Check constraint (チェック制約)
  • ほとんどの列のオプションを設定する
    • 列の制約
    • コラムコメント
  • カラムにNOT NULL/NULLを設定する
  • RCACの有効化／無効化

外部管理テーブルの詳細については、用語解説を参照のこと。

アイスバーグ・テーブルの場合、数値データ型で許可されるサポートされているデータ型の変更は、データ型のサイズ拡張をサポートするもののみです。 例えば、INTEGERとして定義された列をBIGINTに変更するなどです。 CHARとVARCHARについては、alterを使用してカラムのサイズを変更することができます。 これらは、 Hive Datalakeテーブルに対する唯一の推奨されるデータタイプの変更ですが、 Hive がサポートする変更はすべて許可されます。 テーブルのカラムを変更してカラムに新しいデータタイプを指定した場合、新しいタイプの長さが元のデータタイプの長さよりも短い場合、テーブルのデータ値が切り捨てられた形式で返される可能性があります。 Datalakeテーブルに対するスキーマの変更に関する詳細は、ALTER DATALAKE TABLEステートメントを参照してください。