什么是schema
schema一词起源于希腊语中的form或figure，但具体应该如何定义schema取决于应用环境的上下文。schema有不同的类型，其含义与数据科学、教育、营销和SEO以及心理学等领域密切相关。
在维基百科中将schema解释为，图式，在心里学中主要描述一种思维或行为类型，用来组织资讯的类别，以及资讯之间的关系。它也可以被描述为先入为主思想的心理结构，表示世界某些观点的框架，或是用于组织和感知新资讯的系统。
但在计算机中的schema其实与这个解释很接近了，从很多地方都可以看到 schema 这个名词，例如 database，openldap，programing language等的。这里可以简单的吧schema 理解为 元数据集合 （metadata component），主要包含元素及属性的声明，与其他数据结构组成。
数据库中的schema
在数据库中，schema 就像一个骨架结构，代表整个数据库的逻辑视图。它设计了应用于特定数据库中数据的所有约束。当在数据建模时，就会产生一个schema。在谈到关系数据库]和面向对象数据库时经常使用schema。有时也指将结构或文本的描述。
数据库中schema描述数据的形状以及它与其他模型、表和库之间的关系。在这种情况下，数据库条目是schema的一个实例，包含schema中描述的所有属性。
数据库schema通常分为两类：定义数据文件实际存储方式的**物理数据库schema ；和逻辑数据库schema **，它描述了应用于存储数据的所有逻辑约束，包括完整性、表和视图。常见包括
- 星型模式（star schema）
- 雪花模式（snowflake schema）
- 事实星座模型（fact constellation schema 或 galaxy schema）
星型模式是类似于一个简单的数据仓库图，包括一对多的事实表和维度表。它使用非规范化数据。
雪花模式是更为复杂的一种流行的数据库模式，在该模式下，维度表是规范化的，可以节省存储空间并最大限度地减少数据冗余。
事实星座模式远比星型模式和雪花模式复杂得多。它拥有多个共享多个维度表的事实表。
Kubernetes中的schema
通过上面的阐述，大概上可以明白 schema究竟是什么东西了，在Kubernetes中也有schema的概念，通过对kubernetes中资源（GVK）的规范定义、相互关系间的映射等，schema即k8s资源对象元数据。
而kubernetes中资源对象即 Group Version Kind 这些被定义在 staging/src/k8s.io/api/type.go中，即平时所操作的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 
而对应的的即为TypeMeta 、ObjectMeta 和 DeploymentSpec,
TypeMeta 为 kind 与 apiserver
ObjectMeta 为 Name 、Namespace CreationTimestamp等段。
DeploymentSpec 则对应了 yaml 中的 spec。
而整个yaml组成了 一个 k8s的资源对象。
type Deployment struct { metav1.TypeMeta `json:",inline"` // Standard object metadata. // +optional metav1.ObjectMeta `json:"metadata,omitempty" protobuf:"bytes,1,opt,name=metadata"` // Specification of the desired behavior of the Deployment. // +optional Spec DeploymentSpec `json:"spec,omitempty" protobuf:"bytes,2,opt,name=spec"` // Most recently observed status of the Deployment. // +optional Status DeploymentStatus `json:"status,omitempty" protobuf:"bytes,3,opt,name=status"` } register.go 则是将对应的资源类型注册到schema中的类
var ( // TODO: move SchemeBuilder with zz_generated.deepcopy.go to k8s.io/api. // localSchemeBuilder and AddToScheme will stay in k8s.io/kubernetes. SchemeBuilder = runtime.NewSchemeBuilder(addKnownTypes) localSchemeBuilder = &SchemeBuilder AddToScheme = localSchemeBuilder.AddToScheme ) // Adds the list of known types to the given scheme. func addKnownTypes(scheme *runtime.Scheme) error { scheme.AddKnownTypes(SchemeGroupVersion, &Deployment{}, &DeploymentList{}, &StatefulSet{}, &StatefulSetList{}, &DaemonSet{}, &DaemonSetList{}, &ReplicaSet{}, &ReplicaSetList{}, &ControllerRevision{}, &ControllerRevisionList{}, ) metav1.AddToGroupVersion(scheme, SchemeGroupVersion) return nil } 而 apimachinery 包则是 schema的实现，通过看其内容可以发下，kubernetes中 schema就是 GVK 的属性约束 与 GVR 之间的映射。
通过示例了解schema
例如在 apps/v1/deployment 这个资源，在代码中表示 k8s.io/api/apps/v1/types.go ，如果需要对其资源进行扩展那么需要怎么做？如，建立一个 StateDeplyment 资源
type Deployment struct { metav1.TypeMeta `json:",inline"` // Standard object metadata. // +optional metav1.ObjectMeta `json:"metadata,omitempty" protobuf:"bytes,1,opt,name=metadata"` 如上述代码所示，Deployment 中的 metav1.TypeMeta 和 metav1.ObjectMeta
那么我们复制一个 Deployment 为 StateDeployment，注意，因为 Deployment的两个属性， metav1.TypeMeta 和 metav1.ObjectMeta 分别实现了不同的方法，如图所示
所以在实现方法时，需要实现 DeepCopyinfo ， DeepCopy 和继承接口 Object 的 DeepCopyObject 方法
// DeepCopyInto is an autogenerated deepcopy function, copying the receiver, writing into out. in must be non-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 } // DeepCopy is an autogenerated deepcopy function, copying the receiver, creating a new StateDeployment. func (in *StateDeployment) DeepCopy() *StateDeployment { if in == nil { return nil } out := new(StateDeployment) in.DeepCopyInto(out) return out } // DeepCopyObject is an autogenerated deepcopy function, copying the receiver, creating a new runtime.Object. func (in *StateDeployment) DeepCopyObject() runtime.Object { if c := in.DeepCopy(); c != nil { return c } return nil } 那么扩展一个资源的整个流为：
- 资源类型在：
k8s.io/api/{Group}/types.go - 资料类型的实现接口
k8s.io/apimachinery/pkg/runtime/interfaces.go.Object - 其中是基于
Deployment的类型，metav1.TypeMeta和metav1.ObjectMeta metav1.TypeMeta实现了GetObjectKind()；metav1.ObjectMeta实现了DeepCopyinfo=()，DeepCopy()，还需要实现DeepCopyObject()- 最后注册资源到schema中
k8s.io/api/apps/v1/register.go
