数据存储

Datastore 是一个适用于 Web 和移动应用程序的高度可扩展的 NoSQL 数据库。它提供自动扩展、高性能和易于应用程序开发。其 API 允许基于对象的存储和执行类似 SQL 查询的能力。 Datastore 的设计具有高度稳健性和容错性，可确保可靠的数据存储和检索。

数据存储的演变和首次提及

数据存储的概念源于云计算的进步以及对灵活、可扩展和强大的数据存储解决方案日益增长的需求。该技术的起源可以追溯到 Google 的 Bigtable，这是 Google 在 2006 年发表的一篇论文中介绍的一种压缩、高性能、专有的数据存储系统。

Google Cloud Datastore（后来称为 Cloud Firestore）于 2013 年作为 Google Cloud Platform 的一部分公开发布。它旨在为基于云的应用程序提供更简单且可扩展的数据库解决方案，从而改进了 Bigtable 的基本概念。

深入研究数据存储

Datastore 是一个 NoSQL 数据库，这意味着它不依赖于传统的关系数据库模式。相反，它提供了一个灵活的、无模式的数据模型，让您可以定义自己的数据结构。

Datastore 中的数据作为实体存储，每个实体都有一个键和一组属性。键用于标识实体，而属性是与实体关联的数据元素。

数据存储支持 ACID 事务和各种类型的数据，从简单的整数和字符串到复杂的数据类型（如列表和地理点）。它支持类似SQL的查询，使熟悉SQL的开发人员更容易适应其使用。

数据存储的内部结构：它是如何工作的

数据存储围绕三个主要组件设计：实体、属性和索引。

实体：这些是 Datastore 中的核心数据对象。每个实体都有一个种类（将其分为一个组）和一个唯一标识它的键（key）。

特性：实体由属性组成，属性是保存实际数据的键值对。

索引：Datastore使用索引来支持数据的查询。主索引是为实体的每个属性自动创建的，复合索引是在索引配置文件中定义的。

Datastore采用分布式架构，为查询提供强一致性，并支持全局事务，为开发可扩展的应用程序提供了强大的平台。

数据存储的主要特点

数据存储的一些主要功能包括：

1. 自动缩放：数据存储可随着数据量和用户数量的增加而无缝扩展。
2. 高可用性：通过使用分布式架构和复制，Datastore 提供高可用性和持久性。
3. 酸性事务：Datastore支持ACID（Atomicity、Consistency、Isolation、Durability）事务，保证数据完整性。
4. 一致性强：数据存储区中的所有查询都是高度一致的，这意味着它们始终反映查询开始之前对数据所做的所有更新。

数据存储类型

根据环境不同，数据存储可以分为两种类型：

与数据存储相关的使用和问题

数据存储广泛用于开发需要可扩展且可靠的数据库的 Web 和移动应用程序。它可以处理大量读写操作，非常适合用户生成的内容、游戏、实时分析和物联网应用程序。

然而，数据存储有一定的局限性和相关的挑战：

1. 复杂查询：虽然Datastore支持类似SQL的查询，但它缺乏对JOIN操作的支持，并且仅对聚合查询提供有限的支持。
2. 价钱：使用数据存储的成本会随着存储的数据量和读/写操作的数量而快速增长。

克服这些挑战的关键是设计应用程序和数据模型，以适应数据存储的优势和局限性。

数据存储与类似技术的比较

将 Google 的 Datastore 与类似的 NoSQL 数据库进行比较：

与数据存储相关的未来前景和技术

随着越来越多的企业转向基于云的应用程序，对可扩展且灵活的 NoSQL 数据库（例如 Datastore）的需求预计将会增加。机器学习和人工智能等需要处理大量数据的技术可以从数据存储的可扩展性和性能中受益。

此外，无服务器计算和微服务架构的出现将进一步推动 Datastore 等数据库的使用，这些数据库旨在无缝扩展和处理大量数据。

代理服务器及其与数据存储的关联

代理服务器可用于控制和管理对数据存储数据库的访问。它们可以充当客户端应用程序和数据库之间的层，提供额外的安全措施和功能。例如，代理服务器可用于缓存经常访问的数据，从而减少数据库的负载并缩短响应时间。

此外，代理服务器还可以用来实现速率限制，控制客户端在一定时间内向数据库发出的请求数量，防止数据库被过多的请求淹没。

相关链接

有关数据存储的更多信息，请访问以下资源：

• Google Cloud 数据存储文档
• Google Cloud 数据存储：Qwiklabs
• 数据存储模式：Google Cloud Platform