ArcticDB元数据管理实战指南-优快云博客

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/gitblog_01005/article/details/148917974

ArcticDB元数据管理实战指南

ArcticDB ArcticDB is a high performance, serverless DataFrame database built for the Python Data Science ecosystem. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ar/ArcticDB

元数据概述

在数据管理系统中，元数据是描述数据的数据，它提供了关于数据内容的上下文信息。ArcticDB作为高性能时序数据库，提供了强大的元数据管理能力，允许用户存储任意二进制数据块（binary-blobs）与符号（symbols）和版本（versions）关联。

基础元数据操作

写入与读取元数据

ArcticDB支持在写入数据时附带元数据，元数据可以是任意Python对象。以下是一个基本示例：

import arcticdb as adb

# 初始化ArcticDB连接
ac = adb.Arctic("s3://endpoint:bucket?access=key&secret=secret")
library = "my_library"

# 确保库存在
if library not in ac.list_libraries():
    ac.create_library(library)

lib = ac[library]

# 定义元数据（Python字典）
metadata = {
    "data_source": "NASDAQ",
    "collection_date": "2023-05-15",
    "data_quality": "verified"
}

# 写入数据及元数据
lib.write("stock_data", data=pd.DataFrame(), metadata=metadata)

# 读取验证
assert lib.read("stock_data").metadata == metadata
assert lib.read_metadata("stock_data").metadata == metadata  # 仅读取元数据，不加载实际数据

版本化与元数据继承

需要注意的是，ArcticDB中的新版本不会自动继承旧版本的元数据。每次创建新版本时都需要显式指定元数据：

# 第一次写入带元数据
lib.write("versioned_data", data=df1, metadata={"version": 1})

# 第二次写入不带元数据
lib.write("versioned_data", data=df2)

# 验证
assert lib.read("versioned_data").metadata is None  # 最新版本无元数据
assert lib.read("versioned_data", as_of=0).metadata["version"] == 1  # 指定版本读取

元数据序列化机制

序列化格式

ArcticDB优先使用msgpack进行元数据序列化，支持以下数据类型：

基本msgpack类型（对应Python的列表和字典）
Pandas时间戳（pd.Timestamp）
Python日期时间（datetime.datetime）
Python时间差（datetime.timedelta）

当遇到msgpack不支持的类型时，系统会回退到Python的pickle序列化。但需要注意：

Pickle存在版本兼容性问题，不同Python环境间可能无法正确反序列化
使用pickle时会生成警告日志
可通过设置环境变量ARCTICDB_PickledMetadata_loglevel_str为DEBUG来禁用警告

元数据大小限制

ArcticDB支持最大4GB的元数据存储，这足以满足绝大多数使用场景。

实战案例：供应商时间线追踪

一个典型的元数据应用场景是追踪数据供应商提供的时间信息。假设我们处理三个CSV文件，文件名中包含日期信息：

data-2004-01-01.csv
data-2004-01-02.csv 
data-2004-01-03.csv

我们可以将日期信息存储为元数据：

import glob
import datetime
import bisect

file_names = glob.glob('data-*.csv')  # 获取文件列表

for name in file_names:
    data = pd.read_csv(name)
    date = datetime.datetime.strptime(name[5:-4], '%Y-%m-%d')  # 从文件名解析日期
    
    if not lib.has_symbol("vendor_data"):
        lib.write("vendor_data", data, metadata={"vendor_date": date})
    else:
        lib.append("vendor_data", data, metadata={"vendor_date": date})

基于元数据的时间点查询

我们可以利用元数据中的日期信息进行时间点查询：

# 获取所有版本的元数据
metadata = [
    (v["version"], lib.read_metadata("vendor_data", as_of=v["version"]).metadata["vendor_date"])
    for v in lib.list_versions("vendor_data")
]

# 按日期排序
sorted_meta = sorted(metadata, key=lambda x: x[1])

# 查找2004-01-02之前的最新版本
target_date = datetime.datetime(2004, 1, 2)
idx = bisect.bisect_right([x[1] for x in sorted_meta], target_date)
result = lib.read("vendor_data", as_of=sorted_meta[idx-1][0])