Databend 的系统表位于 query/storage 目录下，当然，如果因为一些特殊的构建原因无法放在这个位置的话，也可以考虑临时放到 service/databases/system 这个目录（不推荐）。
系统表的定义主要关注两个内容：一个是表的信息，会包含表名、Schema 这些；另一个就是表中数据的生成/获取。刚好可以对应到 SyncSystemTable 和 AsyncSystemTable 这两个 Trait 中的 get_table_info 和 get_full_data 。到底是同步还是异步，取决于在获取数据时，是否涉及到异步函数的调用。
实现
本文将会以 credits 表的实现为例，介绍 Databend 系统表的实现，代码位于 https://github.com/datafuselabs/databend/blob/main/src/query/storages/system/src/credits_table.rs 。credits 会返回 Databend 所用到的上游依赖的信息，包括名字、版本和许可三个字段。
首先，需要参考其他系统表的实现，去定义表对应的结构，只需要保有表信息的字段就可以了。
pub struct CreditsTable {
table_info: TableInfo,
}
接下来是为 CreditsTable 表实现 create 方法，对应的函数签名如下：
pub fn create(table_id: u64) -> Arc<dyn Table>
传入的 table_id 会在创建表时由 sys_db_meta.next_table_id() 生成。
schema 用于描述表的结构，需要使用 TableSchemaRefExt 和 TableField 来创建，字段名字和类型取决于表中的数据。
let schema = TableSchemaRefExt::create(vec![
TableField::new("name", TableDataType::String),
TableField::new("version", TableDataType::String),
TableField::new("license", TableDataType::String),
]);
对于字符串类数据，可以使用 TableDataType::String ，其他基础类型也类似。但如果你需要允许字段中存在空值，比如字段是可以为空的 64 位无符号整数，则可以使用 TableDataType::Nullable(Box::new(TableDataType::Number(NumberDataType::UInt64))) 的方式，TableDataType::Nullable 表示允许空值，TableDataType::Number(NumberDataType::UInt64) 表征类型是 64 位无符号整数。
接下来就是定义表的信息，基本上只需要依葫芦画瓢，把描述、表名、元数据填上就好。
let table_info = TableInfo {
desc: "'system'.'credits'".to_string(),
name: "credits".to_string(),
ident: TableIdent::new(table_id, 0),
meta: TableMeta {
schema,
engine: "SystemCredits".to_string(),
..Default::default()
},
..Default::default()
};
SyncOneBlockSystemTable::create(CreditsTable { table_info })
对于同步类型的表往往使用 SyncOneBlockSystemTable 创建，异步类型的则使用 AsyncOneBlockSystemTable 。
接下来，则是实现 SyncSystemTable ，SyncSystemTable 除了需要定义 NAME 之外，还需要实现 4 个函数 get_table_info 、get_full_data、get_partitions 和 truncate，由于后两个有默认实现，大多数时候不需要考虑实现自己的。（AsyncSystemTable 类似，只是没有 truncate ）
NAME 的值遵循 system.<name> 的格式。
const NAME: &'static str = "system.credits";
get_table_info 只需要返回结构体中的表信息。
fn get_table_info(&self) -> &TableInfo {
&self.table_info
}
get_full_data 是相对重要的部分，因为每个表的逻辑都不太一样，credits 的三个字段基本类似，就只举 license 字段为例。
let licenses: Vec<Vec<u8>> = env!("DATABEND_CREDITS_LICENSES")
.split_terminator(',')
.map(|x| x.trim().as_bytes().to_vec())
.collect();
license 字段的信息是从名为 DATABEND_CREDITS_LICENSES 的环境变量（参见 common-building）获取的，每条数据都用 , 进行分隔。
字符串类型的列最后是从 Vec<Vec<u8>> 转化过来，其中字符串需要转化为 Vec<u8> ，所以在迭代的时候使用 .as_bytes().to_vec() 做了处理。
在获取所有数据后，就可以按 DataBlock 的形式返回表中的数据。非空类型，使用 from_data ，可空类型使用 from_opt_data 。
Ok(DataBlock::new_from_columns(vec![
StringType::from_data(names),
StringType::from_data(versions),
StringType::from_data(licenses),
]))
最后，要想将其集成到 Databend 中，还需要编辑 src/query/service/src/databases/system/system_database.rs，将其注册到 SystemDatabase 中 。
impl SystemDatabase {
pub fn create(sys_db_meta: &mut InMemoryMetas, config: &Config) -> Self {
...
CreditsTable::create(sys_db_meta.next_table_id()),
...
}
}
测试
系统表的相关测试位于 src/query/service/tests/it/storages/system.rs 。
对于内容不会经常动态变化的表，可以使用 Golden File 测试，其运行逻辑是将对应的表写入指定的文件中，然后对比每次测试时文件内容是否发生变化。
#[tokio::test(flavor = "multi_thread")]
async fn test_columns_table() -> Result<()> {
let (_guard, ctx) = crate::tests::create_query_context().await?;
let mut mint = Mint::new("tests/it/storages/testdata");
let file = &mut mint.new_goldenfile("columns_table.txt").unwrap();
let table = ColumnsTable::create(1);
run_table_tests(file, ctx, table).await?;
Ok(())
}
对于内容可能会变化的表，目前缺乏充分的测试手段?？梢匝≡癫馐云渲心Ｊ较喽怨潭ǖ牟糠郑热缧泻土械氖?；也可以验证输出中是否包含特定的内容。
#[tokio::test(flavor = "multi_thread")]
async fn test_metrics_table() -> Result<()> {
...
let result = stream.try_collect::<Vec<_>>().await?;
let block = &result[0];
assert_eq!(block.num_columns(), 4);
assert!(block.num_rows() >= 1);
let output = pretty_format_blocks(result.as_slice())?;
assert!(output.contains("test_test_metrics_table_count"));
#[cfg(feature = "enable_histogram")]
assert!(output.contains("test_test_metrics_table_histogram"));
Ok(())
}
关于 Databend
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