schema 一詞起源于希臘語中的 form 或 figure，但具體應該如何定義 schema 取決于應用環境的上下文。schema 有不同的類型，其含義與數據科學、教育、營銷和 SEO 以及心理學等領域密切相關。

在維基百科中將 schema 解釋為，圖式，在心理學中主要描述一種思維或行為類型，用來組織資訊的類別，以及資訊之間的關系。它也可以被描述為先入為主思想的心理結構，表示世界某些觀點的框架，或是用于組織和感知新資訊的系統。

但在計算機中的 schema 其實與這個解釋很接近了，從很多地方都可以看到schema這個名詞，例如 database，openldap，programing language 等的。這里可以簡單的把 _schema_理解為元數據集合（metadata component），主要包含元素及屬性的聲明，與其他數據結構組成。

數據庫中的 schema

在數據庫中，schema就像一個骨架結構，代表整個數據庫的邏輯視圖。它設計了應用于特定數據庫中數據的所有約束。當在數據建模時，就會產生一個 schema。在談到關系數據庫]和面向對象數據庫時經常使用 schema。有時也指將結構或文本的描述。

數據庫中 schema 描述數據的形狀以及它與其他模型、表和庫之間的關系。在這種情況下，數據庫條目是 schema 的一個實例，包含 schema 中描述的所有屬性。

數據庫 schema 通常分為兩類：定義數據文件實際存儲方式的物理數據庫 schema 和邏輯數據庫 schema，它描述了應用于存儲數據的所有邏輯約束，包括完整性、表和視圖。常見包括

• 星型模式（star schema）
• 雪花模式（snowflake schema）
• 事實星座模型（fact constellation schema 或 galaxy schema）

星型模式是類似于一個簡單的數據倉庫圖，包括一對多的事實表和維度表。它使用非規范化數據。

雪花模式是更為復雜的一種流行的數據庫模式，在該模式下，維度表是規范化的，可以節省存儲空間并最大限度地減少數據冗余。

事實星座模式遠比星型模式和雪花模式復雜得多。它擁有多個共享多個維度表的事實表。

Kubernetes 中的 schema

通過上面的闡述，大概上可以明白 schema 究竟是什么東西了，在 Kubernetes 中也有 schema 的概念，通過對 kubernetes 中資源（GVK）的規范定義、相互關系間的映射等，schema 即 k8s 資源對象元數據。

而 kubernetes 中資源對象即GroupVersionKind這些被定義在staging/src/k8s.io/api/type.go 中，即平時所操作的 yaml 文件，例如

apiVersion:apps/v1
kind:Deployment
metadata:
name:ngx
namespace:default
spec:
selector:
matchLabels:
app:ngx
template:
metadata:
labels:
app:nginx
spec:
containers:
-name:ngx-schema
image:nginx
ports:
-containerPort:80

而對應的的即為 TypeMeta、ObjectMeta和DeploymentSpec，TypeMeta為kind與apiserver，ObjectMeta為Name、NamespaceCreationTimestamp 等段。

DeploymentSpec則對應了 yaml 中的 spec。

而整個 yaml 組成了 一個 k8s 的資源對象。

typeDeploymentstruct{
metav1.TypeMeta`json:",inline"`
//Standardobjectmetadata.
//+optional
metav1.ObjectMeta`json:"metadata,omitempty"protobuf:"bytes,1,opt,name=metadata"`

//SpecificationofthedesiredbehavioroftheDeployment.
//+optional
SpecDeploymentSpec`json:"spec,omitempty"protobuf:"bytes,2,opt,name=spec"`

//MostrecentlyobservedstatusoftheDeployment.
//+optional
StatusDeploymentStatus`json:"status,omitempty"protobuf:"bytes,3,opt,name=status"`
}

register.go則是將對應的資源類型注冊到 schema 中的類

var(
//TODO:moveSchemeBuilderwithzz_generated.deepcopy.gotok8s.io/api.
//localSchemeBuilderandAddToSchemewillstayink8s.io/kubernetes.
SchemeBuilder=runtime.NewSchemeBuilder(addKnownTypes)
localSchemeBuilder=&SchemeBuilder
AddToScheme=localSchemeBuilder.AddToScheme
)

//Addsthelistofknowntypestothegivenscheme.
funcaddKnownTypes(scheme*runtime.Scheme)error{
scheme.AddKnownTypes(SchemeGroupVersion,
&Deployment{},
&DeploymentList{},
&StatefulSet{},
&StatefulSetList{},
&DaemonSet{},
&DaemonSetList{},
&ReplicaSet{},
&ReplicaSetList{},
&ControllerRevision{},
&ControllerRevisionList{},
)
metav1.AddToGroupVersion(scheme,SchemeGroupVersion)
returnnil
}

而apimachinery包則是 schema 的實現，通過看其內容可以發現，kubernetes 中 schema 就是GVK的屬性約束 與GVR之間的映射。

通過示例了解 schema

例如在apps/v1/deployment這個資源，在代碼中表示k8s.io/api/apps/v1/types.go，如果需要對其資源進行擴展那么需要怎么做？如，建立一個StateDeplyment資源

typeDeploymentstruct{
metav1.TypeMeta`json:",inline"`
//Standardobjectmetadata.
//+optional
metav1.ObjectMeta`json:"metadata,omitempty"protobuf:"bytes,1,opt,name=metadata"`

如上述代碼所示，Deployment 中的metav1.TypeMeta和metav1.ObjectMeta

那么我們復制一個 Deployment 為 StateDeployment，注意，因為 Deployment 的兩個屬性，metav1.TypeMeta和metav1.ObjectMeta分別實現了不同的方法，如圖所示

所以在實現方法時，需要實現DeepCopyinfo，DeepCopy和繼承接口Object的DeepCopyObject方法

//DeepCopyIntoisanautogenerateddeepcopyfunction,copyingthereceiver,writingintoout.inmustbenon-nil.
func(in*StateDeployment)DeepCopyInto(out*StateDeployment){
*out=*in
out.TypeMeta=in.TypeMeta
in.ObjectMeta.DeepCopyInto(&out.ObjectMeta)
in.Spec.DeepCopyInto(&out.Spec)
in.Status.DeepCopyInto(&out.Status)
return
}

//DeepCopyisanautogenerateddeepcopyfunction,copyingthereceiver,creatinganewStateDeployment.
func(in*StateDeployment)DeepCopy()*StateDeployment{
ifin==nil{
returnnil
}
out:=new(StateDeployment)
in.DeepCopyInto(out)
returnout
}

//DeepCopyObjectisanautogenerateddeepcopyfunction,copyingthereceiver,creatinganewruntime.Object.
func(in*StateDeployment)DeepCopyObject()runtime.Object{
ifc:=in.DeepCopy();c!=nil{
returnc
}
returnnil
}

那么擴展一個資源的整個流為：

• 資源類型在：k8s.io/api/{Group}/types.go
• 資料類型的實現接口k8s.io/apimachinery/pkg/runtime/interfaces.go.Object
• 其中是基于Deployment的類型，metav1.TypeMeta和metav1.ObjectMeta
• metav1.TypeMeta實現了GetObjectKind()；metav1.ObjectMeta實現了 DeepCopyinfo=()，DeepCopy()，還需要實現DeepCopyObject()
• 最后注冊資源到 schema 中k8s.io/api/apps/v1/register.go