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datalake_fdw: merge-on-read and DML

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Evaluación

Dificultad
5/5
Tiempo estimado
Más de una semana
Aptitud para principiantes
35/100
Tipo de issue
Nueva funcionalidad
Claridad
Bastante claro
Estado de actividad
Activo
Stack tecnológico
c, postgresql, spark
Área
databases

Línea de trabajo

Start with parent issue #2008 and the prerequisite work C and D, then trace WrapPositionDeleteFilter on the hidden row-ordinal column and C's writer. Done means cross-system deletes are visible, UPDATE/DELETE counts and rollback behavior are correct, concurrent commits do not lose updates, and scans remain within the tracked memory budget.

Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.

Descripción

datalake

Part of #2008. Letters (A, B0–B7, C, D, E) are the PRs listed there; this is E.

Scope
  • Merge-on-read: WrapPositionDeleteFilter implemented on the hidden row-ordinal column; position deletes applied while scanning, equality deletes after.
  • DELETE and UPDATE: rows identified by (file, position) through the scan, written as position delete files; UPDATE is delete plus insert through C's writer; one snapshot per statement.
  • A commit that loses the race is retried or fails with a serialization error, never silently dropped.
  • VACUUM stays the current no-op; compaction and snapshot expiry are a follow-up issue.
Out of scope

Copy-on-write, partition evolution, branches and tags (#1683 §2.3).

Depends on

C, D.

Acceptance
  • Deletes made in Cloudberry are seen by Spark and the reverse.
  • UPDATE/DELETE counts match; a rolled-back statement changes nothing visible.
  • Two concurrent transactions on one table: one commits, the other fails or retries; no lost update.
  • A scan over many small delete files stays within the tracked memory budget.
Lenguaje dominante
C
Estrellas
1.4k
Forks
248
Merge medio
4 d 10 h
PR fusionados (30 d)
40

Guía de contribución

Abrir la guía de contribución

Primeros pasos

  1. Lee el issue completo y luego la guía de contribución del proyecto.
  2. Comenta en el issue que vas a ocuparte — evita que dos personas hagan lo mismo.
  3. Haz un fork del repositorio y trabaja en una rama.
  4. Abre un pull request que haga referencia al número del issue.

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