{"id":476751,"date":"2023-08-09T07:35:16","date_gmt":"2023-08-09T07:35:16","guid":{"rendered":""},"modified":"2023-09-05T11:13:21","modified_gmt":"2023-09-05T11:13:21","slug":"datastore","status":"publish","type":"wiki","link":"https:\/\/oneproxy.pro\/de\/wiki\/datastore\/","title":{"rendered":"Datenspeicher"},"content":{"rendered":"

Datastore ist eine hochgradig skalierbare NoSQL-Datenbank f\u00fcr Web- und Mobilanwendungen. Sie bietet automatische Skalierung, hohe Leistung und einfache Anwendungsentwicklung. Die API erm\u00f6glicht objektbasierte Speicherung und die Ausf\u00fchrung SQL-\u00e4hnlicher Abfragen. Datastore ist \u00e4u\u00dferst robust und fehlertolerant und gew\u00e4hrleistet eine zuverl\u00e4ssige Datenspeicherung und -abfrage.<\/p>\n

Die Entwicklung und erste Erw\u00e4hnung von Datastore<\/h2>\n

Das Konzept von Datastore entstand aus den Fortschritten im Cloud-Computing und dem gestiegenen Bedarf an flexiblen, skalierbaren und robusten Datenspeicherl\u00f6sungen. Die Urspr\u00fcnge der Technologie gehen auf Googles Bigtable zur\u00fcck, ein komprimiertes, leistungsstarkes und propriet\u00e4res Datenspeichersystem, das in einem 2006 von Google ver\u00f6ffentlichten Dokument vorgestellt wurde.<\/p>\n

Google Cloud Datastore, sp\u00e4ter bekannt als Cloud Firestore, wurde 2013 als Teil der Google Cloud Platform \u00f6ffentlich verf\u00fcgbar. Es wurde entwickelt, um eine einfachere und skalierbarere Datenbankl\u00f6sung f\u00fcr Cloud-basierte Anwendungen bereitzustellen und die grundlegenden Konzepte von Bigtable zu verbessern.<\/p>\n

Tiefer in den Datenspeicher eintauchen<\/h2>\n

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 k\u00f6nnen.<\/p>\n

Daten im Datastore werden als Entit\u00e4ten gespeichert, von denen jede einen Schl\u00fcssel und eine Reihe von Eigenschaften hat. Der Schl\u00fcssel wird zur Identifizierung der Entit\u00e4t verwendet, w\u00e4hrend Eigenschaften mit der Entit\u00e4t verkn\u00fcpfte Datenelemente sind.<\/p>\n

Datastore unterst\u00fctzt ACID-Transaktionen und verschiedene Datentypen, von einfachen Ganzzahlen und Zeichenfolgen bis hin zu komplexen Datentypen wie Listen und geografischen Punkten. Es unterst\u00fctzt SQL-\u00e4hnliche Abfragen, sodass Entwickler, die mit SQL vertraut sind, sich leichter an die Verwendung anpassen k\u00f6nnen.<\/p>\n

Die interne Struktur des Datenspeichers: So funktioniert es<\/h2>\n

Der Datenspeicher basiert auf drei Hauptkomponenten: Entit\u00e4ten, Eigenschaften und Indizes.<\/p>\n

Entit\u00e4ten<\/strong>: Dies sind die Kerndatenobjekte im Datastore. Jede Entit\u00e4t hat eine Art, die sie in eine Gruppe einordnet, und einen Schl\u00fcssel, der sie eindeutig identifiziert.<\/p>\n

Eigenschaften<\/strong>: Entit\u00e4ten bestehen aus Eigenschaften, bei denen es sich um Schl\u00fcssel-Wert-Paare handelt, die die eigentlichen Daten enthalten.<\/p>\n

Indizes<\/strong>: Datastore verwendet Indizes, um die Abfrage von Daten zu unterst\u00fctzen. Prim\u00e4re Indizes werden automatisch f\u00fcr jede Eigenschaft einer Entit\u00e4t erstellt und zusammengesetzte Indizes werden in einer Indexkonfigurationsdatei definiert.<\/p>\n

Datastore verwendet eine verteilte Architektur, die eine starke Konsistenz f\u00fcr Abfragen bietet und globale Transaktionen unterst\u00fctzt, wodurch eine robuste Plattform f\u00fcr die Entwicklung skalierbarer Anwendungen bereitgestellt wird.<\/p>\n

Hauptfunktionen von Datastore<\/h2>\n

Zu den wichtigsten Funktionen von Datastore geh\u00f6ren:<\/p>\n

    \n
  1. Automatische Skalierung<\/strong>: Der Datenspeicher skaliert nahtlos, wenn die Datenmenge und die Anzahl der Benutzer zunehmen.<\/li>\n
  2. Hohe Verf\u00fcgbarkeit<\/strong>: Durch die Verwendung einer verteilten Architektur und Replikation bietet Datastore hohe Verf\u00fcgbarkeit und Haltbarkeit.<\/li>\n
  3. ACID-Transaktionen<\/strong>: Datastore unterst\u00fctzt ACID-Transaktionen (Atomicity, Consistency, Isolation, Durability) und gew\u00e4hrleistet so die Datenintegrit\u00e4t.<\/li>\n
  4. Starke Konsistenz<\/strong>: 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.<\/li>\n<\/ol>\n

    Arten von Datenspeichern<\/h2>\n

    Datenspeicher k\u00f6nnen je nach Umgebung in zwei Typen eingeteilt werden:<\/p>\n\n\n\n\n\n\n
    Typ<\/th>\nBeschreibung<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n
    Cloud-Datenspeicher<\/td>\nEine vollst\u00e4ndig verwaltete, serverlose NoSQL-Dokumentendatenbank f\u00fcr automatische Skalierung, hohe Leistung und einfache Anwendungsentwicklung.<\/td>\n<\/tr>\n
    Lokaler Datenspeicher<\/td>\nDies wird f\u00fcr Entwicklungs- und Testzwecke verwendet. Es simuliert das Cloud Datastore-Verhalten auf einem lokalen Computer.<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n

    Nutzung und Probleme im Zusammenhang mit dem Datenspeicher<\/h2>\n

    Datastore wird h\u00e4ufig bei der Entwicklung von Web- und Mobilanwendungen verwendet, die eine skalierbare und zuverl\u00e4ssige Datenbank erfordern. Es kann ein hohes Volumen an Lese- und Schreibvorg\u00e4ngen verarbeiten und ist daher ideal f\u00fcr benutzergenerierte Inhalte, Spiele, Echtzeitanalysen und IoT-Anwendungen.<\/p>\n

    Allerdings weist Datastore bestimmte Einschr\u00e4nkungen und damit verbundene Herausforderungen auf:<\/p>\n

      \n
    1. Komplexe Abfragen<\/strong>: Datastore unterst\u00fctzt zwar SQL-\u00e4hnliche Abfragen, jedoch keine JOIN-Operationen und nur eingeschr\u00e4nkte Unterst\u00fctzung f\u00fcr Aggregationsabfragen.<\/li>\n
    2. Preisgestaltung<\/strong>: Die Kosten f\u00fcr die Verwendung von Datastore k\u00f6nnen mit der Menge der gespeicherten Daten und der Anzahl der Lese-\/Schreibvorg\u00e4nge schnell steigen.<\/li>\n<\/ol>\n

      Der Schl\u00fcssel zur Bew\u00e4ltigung dieser Herausforderungen liegt darin, die Anwendung und das Datenmodell so zu gestalten, dass sie den St\u00e4rken und Grenzen von Datastore entsprechen.<\/p>\n

      Vergleich von Datastore mit \u00e4hnlichen Technologien<\/h2>\n

      Vergleich des Google Datastore mit \u00e4hnlichen NoSQL-Datenbanken:<\/p>\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n
      Merkmale<\/th>\nGoogle Datastore<\/th>\nAmazon DynamoDB<\/th>\nAzure Cosmos DB<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n
      Automatische Skalierung<\/td>\nJa<\/td>\nJa<\/td>\nJa<\/td>\n<\/tr>\n
      Konsistenz<\/td>\nStark und endg\u00fcltig<\/td>\nStark und endg\u00fcltig<\/td>\nMehrere Modelle<\/td>\n<\/tr>\n
      Transaktionsunterst\u00fctzung<\/td>\nJa<\/td>\nJa<\/td>\nJa<\/td>\n<\/tr>\n
      Globale Transaktionen<\/td>\nJa<\/td>\nNEIN<\/td>\nJa<\/td>\n<\/tr>\n
      SQL-\u00e4hnliche Abfragesprache<\/td>\nJa<\/td>\nJa<\/td>\nJa<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n

      Zukunftsperspektiven und Technologien rund um Datastore<\/h2>\n

      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 k\u00fcnstliche Intelligenz, die riesige Datenmengen verarbeiten m\u00fcssen, k\u00f6nnen von der Skalierbarkeit und Leistung von Datastore profitieren.<\/p>\n

      Dar\u00fcber hinaus wird die Entstehung von Serverless Computing und Microservices-Architekturen den Einsatz von Datenbanken wie Datastore weiter vorantreiben, die f\u00fcr die nahtlose Skalierung und Verarbeitung gro\u00dfer Datenmengen konzipiert sind.<\/p>\n

      Proxy-Server und ihre Verbindung zum Datenspeicher<\/h2>\n

      Proxyserver k\u00f6nnen verwendet werden, um den Zugriff auf eine Datastore-Datenbank zu steuern und zu verwalten. Sie k\u00f6nnen als Schicht zwischen den Client-Anwendungen und der Datenbank dienen und zus\u00e4tzliche Sicherheitsma\u00dfnahmen und Funktionen bereitstellen. Beispielsweise kann ein Proxyserver verwendet werden, um h\u00e4ufig abgerufene Daten zwischenzuspeichern, wodurch die Belastung der Datenbank verringert und die Antwortzeiten verbessert werden.<\/p>\n

      Dar\u00fcber hinaus k\u00f6nnen 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 \u00fcberlastet wird.<\/p>\n

      verwandte Links<\/h2>\n

      Weitere Informationen zu Datastore finden Sie in den folgenden Ressourcen:<\/p>\n