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SqlCatalog table operations should filter on `iceberg_type`

Abierto
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Evaluación

Dificultad
3/5
Tiempo estimado
1-2 días
Aptitud para principiantes
68/100
Tipo de issue
Nueva funcionalidad
Claridad
Bastante claro
Estado de actividad
Tranquilo
Stack tecnológico
python, sql
Área
databases

Línea de trabajo

Comienza en los métodos de operaciones de tablas de SqlCatalog, compara sus predicados con el manejo existente de iceberg_type en list_tables de #3263 y reproduce el problema con la configuración de SQLite y la fila de vista proporcionadas. El trabajo estará terminado cuando load_table, drop_table, rename_table y commit_table dejen de tratar como tablas las filas con iceberg_type VIEW, mientras que las filas TABLE y NULL sigan funcionando.

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

Descripción

Feature Request / Improvement

In #3263, the iceberg_type column was added to the SQLCatalog and filters it in list_tables, but the other table operations (i.e. load_table, drop_table, rename_table, commit_table) don't check it yet. That means a view row written by iceberg java or iceberg-rust can bleed in pythons SQLCatalog table operations.

Java's V1 catalog applies WHERE (iceberg_type = 'TABLE' OR iceberg_type IS NULL) everywhere (JdbcUtil.java#L168). We should do the same.

Probably worth extracting a small helper since the predicate would now appear in ~5+ places.

Repro steps:

catalog = SqlCatalog("test", uri="sqlite:///...", warehouse="...")
catalog.create_namespace("ns")

# bypass and sim java/rust writing a view row
with catalog.engine.connect() as conn:
    conn.execute(text(
        "INSERT INTO iceberg_tables VALUES "
        "('test', 'ns', 'a_view', 's3://fake/m.json', NULL, 'VIEW')"
    ))
    conn.commit()

catalog.drop_table(("ns", "a_view"))  # Silently deletes the view row :/
Lenguaje dominante
Python
Estrellas
1.1k
Forks
589
Merge medio
2 d 2 h
PR fusionados (30 d)
70

Guía de contribución

No hay ninguna guía de contribución indexada para este repositorio

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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