Datastore هي قاعدة بيانات NoSQL قابلة للتطوير بدرجة كبيرة لتطبيقات الويب والهاتف المحمول. فهو يوفر القياس التلقائي والأداء العالي وسهولة تطوير التطبيقات. تسمح واجهة برمجة التطبيقات (API) الخاصة به بالتخزين المستند إلى الكائنات والقدرة على تنفيذ استعلامات تشبه SQL. تم تصميم Datastore ليكون قويًا للغاية ومتسامحًا مع الأخطاء، ويضمن تخزين البيانات واسترجاعها بشكل موثوق.
التطور والذكر الأول لمخزن البيانات
نشأ مفهوم Datastore من التقدم في الحوسبة السحابية والحاجة المتزايدة إلى حلول تخزين بيانات مرنة وقابلة للتطوير وقوية. تعود أصول هذه التقنية إلى Bigtable من Google، وهو نظام تخزين بيانات مضغوط وعالي الأداء ومملوك تم تقديمه في ورقة بحثية نشرتها Google في عام 2006.
أصبح Google Cloud Datastore، المعروف لاحقًا باسم Cloud Firestore، متاحًا للجمهور كجزء من Google Cloud Platform في عام 2013. وقد تم تصميمه لتوفير حل قاعدة بيانات أكثر وضوحًا وقابلية للتطوير للتطبيقات المستندة إلى السحابة، وتحسين المفاهيم الأساسية لـ Bigtable.
التعمق في مخزن البيانات
Datastore هي قاعدة بيانات NoSQL، مما يعني أنها لا تعتمد على مخططات قواعد البيانات العلائقية التقليدية. وبدلاً من ذلك، فهو يوفر نموذج بيانات مرنًا بدون مخططات، مما يتيح لك تحديد هياكل البيانات الخاصة بك.
يتم تخزين البيانات في Datastore ككيانات، ولكل منها مفتاح ومجموعة من الخصائص. يتم استخدام المفتاح لتحديد الكيان، في حين أن الخصائص هي عناصر بيانات مرتبطة بالكيان.
يدعم Datastore معاملات ACID وأنواع مختلفة من البيانات تتراوح من الأعداد الصحيحة والسلاسل البسيطة إلى أنواع البيانات المعقدة مثل القوائم والنقاط الجغرافية. وهو يدعم الاستعلامات المشابهة لـ SQL، مما يسهل على المطورين المطلعين على SQL التكيف مع استخدامه.
الهيكل الداخلي لمخزن البيانات: كيف يعمل
تم تصميم مخزن البيانات حول ثلاثة مكونات رئيسية: الكيانات والخصائص والفهارس.
جهات: هذه هي كائنات البيانات الأساسية في Datastore. كل كيان لديه نوع يصنفه في مجموعة، ومفتاح يحدده بشكل فريد.
ملكيات: تتكون الكيانات من خصائص، وهي عبارة عن أزواج قيمة مفتاحية تحتوي على البيانات الفعلية.
الفهارس: يستخدم مخزن البيانات الفهارس لدعم الاستعلام عن البيانات. يتم إنشاء الفهارس الأساسية تلقائيًا لكل خاصية للكيان، ويتم تعريف الفهارس المركبة في ملف تكوين الفهرس.
يستخدم Datastore بنية موزعة، توفر اتساقًا قويًا للاستعلامات، وتدعم المعاملات العالمية، مما يوفر نظامًا أساسيًا قويًا لتطوير التطبيقات القابلة للتطوير.
الميزات الرئيسية لمخزن البيانات
تتضمن بعض الميزات الرئيسية لبرنامج Datastore ما يلي:
- التحجيم التلقائي: يتوسع مخزن البيانات بسلاسة مع زيادة كمية البيانات وعدد المستخدمين.
- توافر عالية: من خلال استخدام البنية الموزعة والنسخ المتماثل، يوفر Datastore توافرًا عاليًا ومتانة.
- معاملات ACID: يدعم مخزن البيانات معاملات ACID (الذرية، والاتساق، والعزل، والمتانة)، مما يضمن سلامة البيانات.
- اتساق قوي: جميع الاستعلامات في Datastore متسقة بشدة، مما يعني أنها تعكس دائمًا جميع التحديثات التي تم إجراؤها على البيانات قبل بدء الاستعلام.
أنواع مخزن البيانات
يمكن تصنيف مخزن البيانات إلى نوعين بناءً على البيئة:
| يكتب | وصف |
|---|---|
| مخزن البيانات السحابية | قاعدة بيانات مستندات NoSQL مُدارة بالكامل، بدون خادم، مصممة للقياس التلقائي والأداء العالي وسهولة تطوير التطبيقات. |
| مخزن البيانات المحلي | يتم استخدام هذا لأغراض التطوير والاختبار. إنه يحاكي سلوك Cloud Datastore على جهاز محلي. |
الاستخدام والمشاكل المتعلقة بمخزن البيانات
يُستخدم مخزن البيانات على نطاق واسع في تطوير تطبيقات الويب والهاتف المحمول التي تتطلب قاعدة بيانات قابلة للتطوير وموثوقة. يمكنه التعامل مع عدد كبير من عمليات القراءة والكتابة، مما يجعله مثاليًا للمحتوى الذي ينشئه المستخدم والألعاب والتحليلات في الوقت الفعلي وتطبيقات إنترنت الأشياء.
ومع ذلك، لدى Datastore بعض القيود والتحديات المرتبطة بها:
- الاستعلامات المعقدة: على الرغم من أن Datastore يدعم الاستعلامات المشابهة لـ SQL، إلا أنه يفتقر إلى دعم عمليات JOIN ولديه دعم محدود فقط لاستعلامات التجميع.
- التسعير: تكلفة استخدام Datastore يمكن أن تنمو بسرعة مع كمية البيانات المخزنة وعدد عمليات القراءة/الكتابة.
إن مفتاح التغلب على هذه التحديات هو تصميم نموذج التطبيق والبيانات لتتوافق مع نقاط القوة والقيود في Datastore.
مقارنة مخزن البيانات مع تقنيات مماثلة
مقارنة مخزن بيانات Google مع قواعد بيانات NoSQL المماثلة:
| سمات | مخزن بيانات جوجل | أمازون دينامو دي بي | أزور كوزموس دي بي |
|---|---|---|---|
| التحجيم التلقائي | نعم | نعم | نعم |
| تناسق | قوي ونهائي | قوي ونهائي | نماذج متعددة |
| دعم المعاملات | نعم | نعم | نعم |
| المعاملات العالمية | نعم | لا | نعم |
| لغة الاستعلام الشبيهة بـ SQL | نعم | نعم | نعم |
الرؤى المستقبلية والتقنيات المتعلقة بمخزن البيانات
من المتوقع أن يزداد الطلب على قواعد بيانات NoSQL المرنة والقابلة للتطوير مثل Datastore مع انتقال المزيد من الشركات إلى التطبيقات المستندة إلى السحابة. يمكن أن تستفيد تقنيات مثل التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي التي تحتاج إلى التعامل مع كميات هائلة من البيانات من قابلية التوسع والأداء في Datastore.
علاوة على ذلك، فإن ظهور الحوسبة بدون خادم وهندسة الخدمات الصغيرة سيزيد من استخدام قواعد البيانات مثل Datastore، والتي تم تصميمها لتوسيع نطاق كميات كبيرة من البيانات والتعامل معها بسلاسة.
الخوادم الوكيلة وارتباطها بمخزن البيانات
يمكن استخدام الخوادم الوكيلة للتحكم وإدارة الوصول إلى قاعدة بيانات مخزن البيانات. ويمكن أن تكون بمثابة طبقة بين تطبيقات العميل وقاعدة البيانات، مما يوفر إجراءات ووظائف أمنية إضافية. على سبيل المثال، يمكن استخدام الخادم الوكيل للتخزين المؤقت للبيانات التي يتم الوصول إليها بشكل متكرر، مما يقلل الحمل على قاعدة البيانات ويحسن أوقات الاستجابة.
علاوة على ذلك، يمكن أيضًا استخدام الخوادم الوكيلة لتنفيذ تحديد المعدل، والتحكم في عدد الطلبات التي يمكن للعميل تقديمها إلى قاعدة البيانات في إطار زمني معين، وحماية قاعدة البيانات من الإرهاق بسبب عدد كبير جدًا من الطلبات.
روابط ذات علاقة
لمزيد من المعلومات حول Datastore، قم بزيارة الموارد التالية:
