datalake_fdw: merge-on-read and DML

オープン

#2,020 2026年9月16日に作成コメント 0 件リアクション 0 件担当者 0 名 GitHub で見る

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評価

難易度: 5/5
見積もり時間: 1週間以上
初心者へのやさしさ: 35/100

issue の種類: 機能追加
明瞭さ: おおむね明確
活発さ: 活発
技術スタック: c, postgresql, spark
領域: databases

調査の方向性

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.

索引モデルが issue の本文から書いたものです。

説明

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.

主要言語: C
スター: 1.4k
フォーク: 248
平均マージ: 4日 10時間
マージ済み PR（30日）: 40

コントリビューションガイド

コントリビューションガイドを開く

はじめの一歩

issue を最後まで読み、次にプロジェクトのコントリビューションガイドを読みます。
着手することを issue にコメントします — 二人が同じ作業をするのを防げます。
リポジトリをフォークし、ブランチを切って変更します。
issue 番号を参照したプルリクエストを送ります。

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