Datastore ist eine hochgradig skalierbare NoSQL-Datenbank für Web- und Mobilanwendungen. Sie bietet automatische Skalierung, hohe Leistung und einfache Anwendungsentwicklung. Die API ermöglicht objektbasierte Speicherung und die Ausführung SQL-ähnlicher Abfragen. Datastore ist äußerst robust und fehlertolerant und gewährleistet eine zuverlässige Datenspeicherung und -abfrage.
Die Entwicklung und erste Erwähnung von Datastore
Das Konzept von Datastore entstand aus den Fortschritten im Cloud-Computing und dem gestiegenen Bedarf an flexiblen, skalierbaren und robusten Datenspeicherlösungen. Die Ursprünge der Technologie gehen auf Googles Bigtable zurück, ein komprimiertes, leistungsstarkes und proprietäres Datenspeichersystem, das in einem 2006 von Google veröffentlichten Dokument vorgestellt wurde.
Google Cloud Datastore, später bekannt als Cloud Firestore, wurde 2013 als Teil der Google Cloud Platform öffentlich verfügbar. Es wurde entwickelt, um eine einfachere und skalierbarere Datenbanklösung für Cloud-basierte Anwendungen bereitzustellen und die grundlegenden Konzepte von Bigtable zu verbessern.
Tiefer in den Datenspeicher eintauchen
Datastore ist eine NoSQL-Datenbank, d. h. sie basiert nicht auf traditionellen relationalen Datenbankschemata. Stattdessen bietet sie ein flexibles, schemaloses Datenmodell, mit dem Sie Ihre eigenen Datenstrukturen definieren können.
Daten im Datastore werden als Entitäten gespeichert, von denen jede einen Schlüssel und eine Reihe von Eigenschaften hat. Der Schlüssel wird zur Identifizierung der Entität verwendet, während Eigenschaften mit der Entität verknüpfte Datenelemente sind.
Datastore unterstützt ACID-Transaktionen und verschiedene Datentypen, von einfachen Ganzzahlen und Zeichenfolgen bis hin zu komplexen Datentypen wie Listen und geografischen Punkten. Es unterstützt SQL-ähnliche Abfragen, sodass Entwickler, die mit SQL vertraut sind, sich leichter an die Verwendung anpassen können.
Die interne Struktur des Datenspeichers: So funktioniert es
Der Datenspeicher basiert auf drei Hauptkomponenten: Entitäten, Eigenschaften und Indizes.
Entitäten: Dies sind die Kerndatenobjekte im Datastore. Jede Entität hat eine Art, die sie in eine Gruppe einordnet, und einen Schlüssel, der sie eindeutig identifiziert.
Eigenschaften: Entitäten bestehen aus Eigenschaften, bei denen es sich um Schlüssel-Wert-Paare handelt, die die eigentlichen Daten enthalten.
Indizes: Datastore verwendet Indizes, um die Abfrage von Daten zu unterstützen. Primäre Indizes werden automatisch für jede Eigenschaft einer Entität erstellt und zusammengesetzte Indizes werden in einer Indexkonfigurationsdatei definiert.
Datastore verwendet eine verteilte Architektur, die eine starke Konsistenz für Abfragen bietet und globale Transaktionen unterstützt, wodurch eine robuste Plattform für die Entwicklung skalierbarer Anwendungen bereitgestellt wird.
Hauptfunktionen von Datastore
Zu den wichtigsten Funktionen von Datastore gehören:
- Automatische Skalierung: Der Datenspeicher skaliert nahtlos, wenn die Datenmenge und die Anzahl der Benutzer zunehmen.
- Hohe Verfügbarkeit: Durch die Verwendung einer verteilten Architektur und Replikation bietet Datastore hohe Verfügbarkeit und Haltbarkeit.
- ACID-Transaktionen: Datastore unterstützt ACID-Transaktionen (Atomicity, Consistency, Isolation, Durability) und gewährleistet so die Datenintegrität.
- Starke Konsistenz: Alle Abfragen im Datenspeicher sind streng konsistent, d. h. sie spiegeln immer alle Aktualisierungen wider, die vor Beginn der Abfrage an den Daten vorgenommen wurden.
Arten von Datenspeichern
Datenspeicher können je nach Umgebung in zwei Typen eingeteilt werden:
| Typ | Beschreibung |
|---|---|
| Cloud-Datenspeicher | Eine vollständig verwaltete, serverlose NoSQL-Dokumentendatenbank für automatische Skalierung, hohe Leistung und einfache Anwendungsentwicklung. |
| Lokaler Datenspeicher | Dies wird für Entwicklungs- und Testzwecke verwendet. Es simuliert das Cloud Datastore-Verhalten auf einem lokalen Computer. |
Nutzung und Probleme im Zusammenhang mit dem Datenspeicher
Datastore wird häufig bei der Entwicklung von Web- und Mobilanwendungen verwendet, die eine skalierbare und zuverlässige Datenbank erfordern. Es kann ein hohes Volumen an Lese- und Schreibvorgängen verarbeiten und ist daher ideal für benutzergenerierte Inhalte, Spiele, Echtzeitanalysen und IoT-Anwendungen.
Allerdings weist Datastore bestimmte Einschränkungen und damit verbundene Herausforderungen auf:
- Komplexe Abfragen: Datastore unterstützt zwar SQL-ähnliche Abfragen, jedoch keine JOIN-Operationen und nur eingeschränkte Unterstützung für Aggregationsabfragen.
- Preisgestaltung: Die Kosten für die Verwendung von Datastore können mit der Menge der gespeicherten Daten und der Anzahl der Lese-/Schreibvorgänge schnell steigen.
Der Schlüssel zur Bewältigung dieser Herausforderungen liegt darin, die Anwendung und das Datenmodell so zu gestalten, dass sie den Stärken und Grenzen von Datastore entsprechen.
Vergleich von Datastore mit ähnlichen Technologien
Vergleich des Google Datastore mit ähnlichen NoSQL-Datenbanken:
| Merkmale | Google Datastore | Amazon DynamoDB | Azure Cosmos DB |
|---|---|---|---|
| Automatische Skalierung | Ja | Ja | Ja |
| Konsistenz | Stark und endgültig | Stark und endgültig | Mehrere Modelle |
| Transaktionsunterstützung | Ja | Ja | Ja |
| Globale Transaktionen | Ja | NEIN | Ja |
| SQL-ähnliche Abfragesprache | Ja | Ja | Ja |
Zukunftsperspektiven und Technologien rund um Datastore
Die Nachfrage nach skalierbaren und flexiblen NoSQL-Datenbanken wie Datastore wird voraussichtlich steigen, da immer mehr Unternehmen auf Cloud-basierte Anwendungen umsteigen. Technologien wie maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz, die riesige Datenmengen verarbeiten müssen, können von der Skalierbarkeit und Leistung von Datastore profitieren.
Darüber hinaus wird die Entstehung von Serverless Computing und Microservices-Architekturen den Einsatz von Datenbanken wie Datastore weiter vorantreiben, die für die nahtlose Skalierung und Verarbeitung großer Datenmengen konzipiert sind.
Proxy-Server und ihre Verbindung zum Datenspeicher
Proxyserver können verwendet werden, um den Zugriff auf eine Datastore-Datenbank zu steuern und zu verwalten. Sie können als Schicht zwischen den Client-Anwendungen und der Datenbank dienen und zusätzliche Sicherheitsmaßnahmen und Funktionen bereitstellen. Beispielsweise kann ein Proxyserver verwendet werden, um häufig abgerufene Daten zwischenzuspeichern, wodurch die Belastung der Datenbank verringert und die Antwortzeiten verbessert werden.
Darüber hinaus können Proxyserver auch zur Implementierung einer Ratenbegrenzung verwendet werden. Dabei wird die Anzahl der Anfragen gesteuert, die ein Client in einem bestimmten Zeitraum an die Datenbank stellen kann. Auf diese Weise wird verhindert, dass die Datenbank durch zu viele Anfragen überlastet wird.
verwandte Links
Weitere Informationen zu Datastore finden Sie in den folgenden Ressourcen:
