{"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\/fr\/wiki\/datastore\/","title":{"rendered":"Magasin de donn\u00e9es"},"content":{"rendered":"

Datastore est une base de donn\u00e9es NoSQL hautement \u00e9volutive pour les applications Web et mobiles. Il offre une mise \u00e0 l'\u00e9chelle automatique, des performances \u00e9lev\u00e9es et une facilit\u00e9 de d\u00e9veloppement d'applications. Son API permet un stockage bas\u00e9 sur les objets et la possibilit\u00e9 d'ex\u00e9cuter des requ\u00eates de type SQL. Con\u00e7u pour \u00eatre tr\u00e8s robuste et tol\u00e9rant aux pannes, Datastore garantit un stockage et une r\u00e9cup\u00e9ration fiables des donn\u00e9es.<\/p>\n

L'\u00e9volution et la premi\u00e8re mention du Datastore<\/h2>\n

Le concept de Datastore est n\u00e9 des progr\u00e8s du cloud computing et du besoin croissant de solutions de stockage de donn\u00e9es flexibles, \u00e9volutives et robustes. Les origines de la technologie remontent \u00e0 Bigtable de Google, un syst\u00e8me de stockage de donn\u00e9es compress\u00e9, hautes performances et exclusif pr\u00e9sent\u00e9 dans un article publi\u00e9 par Google en 2006.<\/p>\n

Google Cloud Datastore, plus tard connu sous le nom de Cloud Firestore, est devenu accessible au public dans le cadre de Google Cloud Platform en 2013. Il a \u00e9t\u00e9 con\u00e7u pour fournir une solution de base de donn\u00e9es plus simple et \u00e9volutive pour les applications bas\u00e9es sur le cloud, am\u00e9liorant les concepts fondamentaux de Bigtable.<\/p>\n

Approfondir la banque de donn\u00e9es<\/h2>\n

Datastore est une base de donn\u00e9es NoSQL, ce qui signifie qu'elle ne repose pas sur les sch\u00e9mas de bases de donn\u00e9es relationnelles traditionnelles. Au lieu de cela, il fournit un mod\u00e8le de donn\u00e9es flexible et sans sch\u00e9ma qui vous permet de d\u00e9finir vos propres structures de donn\u00e9es.<\/p>\n

Les donn\u00e9es de Datastore sont stock\u00e9es sous forme d'entit\u00e9s, chacune poss\u00e9dant une cl\u00e9 et un ensemble de propri\u00e9t\u00e9s. La cl\u00e9 est utilis\u00e9e pour identifier l'entit\u00e9, tandis que les propri\u00e9t\u00e9s sont des \u00e9l\u00e9ments de donn\u00e9es associ\u00e9s \u00e0 l'entit\u00e9.<\/p>\n

Datastore prend en charge les transactions ACID et divers types de donn\u00e9es allant des simples entiers et cha\u00eenes aux types de donn\u00e9es complexes comme les listes et les points g\u00e9ographiques. Il prend en charge les requ\u00eates de type SQL, ce qui permet aux d\u00e9veloppeurs familiaris\u00e9s avec SQL de s'adapter plus facilement \u00e0 son utilisation.<\/p>\n

La structure interne du Datastore\u00a0: comment \u00e7a marche<\/h2>\n

Datastore est con\u00e7u autour de trois composants principaux\u00a0: les entit\u00e9s, les propri\u00e9t\u00e9s et les index.<\/p>\n

Entit\u00e9s<\/strong>\u00a0:\u00a0il s'agit des objets de donn\u00e9es de base de Datastore. Chaque entit\u00e9 a un genre qui la classe dans un groupe et une cl\u00e9 qui l'identifie de mani\u00e8re unique.<\/p>\n

Propri\u00e9t\u00e9s<\/strong>: Les entit\u00e9s sont constitu\u00e9es de propri\u00e9t\u00e9s, qui sont des paires cl\u00e9-valeur contenant les donn\u00e9es r\u00e9elles.<\/p>\n

Index<\/strong>\u00a0:\u00a0Datastore utilise des index pour prendre en charge l'interrogation des donn\u00e9es. Les index primaires sont automatiquement cr\u00e9\u00e9s pour chaque propri\u00e9t\u00e9 d'une entit\u00e9 et les index composites sont d\u00e9finis dans un fichier de configuration d'index.<\/p>\n

Datastore utilise une architecture distribu\u00e9e, qui offre une forte coh\u00e9rence pour les requ\u00eates et prend en charge les transactions mondiales, fournissant ainsi une plate-forme robuste pour le d\u00e9veloppement d'applications \u00e9volutives.<\/p>\n

Principales fonctionnalit\u00e9s de la banque de donn\u00e9es<\/h2>\n

Certaines des fonctionnalit\u00e9s cl\u00e9s de Datastore incluent\u00a0:<\/p>\n

    \n
  1. Mise \u00e0 l'\u00e9chelle automatique<\/strong>: Datastore \u00e9volue de mani\u00e8re transparente \u00e0 mesure que la quantit\u00e9 de donn\u00e9es et le nombre d'utilisateurs augmentent.<\/li>\n
  2. La haute disponibilit\u00e9<\/strong>: Gr\u00e2ce \u00e0 l'utilisation d'une architecture distribu\u00e9e et \u00e0 la r\u00e9plication, Datastore offre une haute disponibilit\u00e9 et une durabilit\u00e9.<\/li>\n
  3. Transactions ACIDE<\/strong>: Datastore prend en charge les transactions ACID (Atomicit\u00e9, Coh\u00e9rence, Isolation, Durabilit\u00e9), garantissant l'int\u00e9grit\u00e9 des donn\u00e9es.<\/li>\n
  4. Forte coh\u00e9rence<\/strong>\u00a0: toutes les requ\u00eates dans Datastore sont fortement coh\u00e9rentes, ce qui signifie qu'elles refl\u00e8tent toujours toutes les mises \u00e0 jour apport\u00e9es aux donn\u00e9es avant le d\u00e9marrage de la requ\u00eate.<\/li>\n<\/ol>\n

    Types de banque de donn\u00e9es<\/h2>\n

    La banque de donn\u00e9es peut \u00eatre class\u00e9e en deux types en fonction de l'environnement\u00a0:<\/p>\n\n\n\n\n\n\n
    Taper<\/th>\nDescription<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n
    Banque de donn\u00e9es cloud<\/td>\nUne base de donn\u00e9es de documents NoSQL enti\u00e8rement g\u00e9r\u00e9e et sans serveur, con\u00e7ue pour une mise \u00e0 l'\u00e9chelle automatique, des performances \u00e9lev\u00e9es et une facilit\u00e9 de d\u00e9veloppement d'applications.<\/td>\n<\/tr>\n
    Banque de donn\u00e9es locale<\/td>\nCeci est utilis\u00e9 \u00e0 des fins de d\u00e9veloppement et de test. Il simule le comportement de Cloud Datastore sur une machine locale.<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n

    Utilisation et probl\u00e8mes li\u00e9s \u00e0 la banque de donn\u00e9es<\/h2>\n

    Datastore est largement utilis\u00e9 dans le d\u00e9veloppement d\u2019applications Web et mobiles n\u00e9cessitant une base de donn\u00e9es \u00e9volutive et fiable. Il peut g\u00e9rer un volume \u00e9lev\u00e9 d'op\u00e9rations de lecture et d'\u00e9criture, ce qui le rend id\u00e9al pour le contenu g\u00e9n\u00e9r\u00e9 par les utilisateurs, les jeux, l'analyse en temps r\u00e9el et les applications IoT.<\/p>\n

    Cependant, Datastore pr\u00e9sente certaines limites et d\u00e9fis associ\u00e9s\u00a0:<\/p>\n

      \n
    1. Requ\u00eates complexes<\/strong>: Bien que Datastore prenne en charge les requ\u00eates de type SQL, il ne prend pas en charge les op\u00e9rations JOIN et n'a qu'une prise en charge limit\u00e9e pour les requ\u00eates d'agr\u00e9gation.<\/li>\n
    2. Tarifs<\/strong>: Le co\u00fbt d'utilisation de Datastore peut augmenter rapidement avec la quantit\u00e9 de donn\u00e9es stock\u00e9es et le nombre d'op\u00e9rations de lecture\/\u00e9criture.<\/li>\n<\/ol>\n

      La cl\u00e9 pour surmonter ces d\u00e9fis est de concevoir l\u2019application et le mod\u00e8le de donn\u00e9es pour qu\u2019ils s\u2019alignent sur les forces et les limites de Datastore.<\/p>\n

      Comparaison de la banque de donn\u00e9es avec des technologies similaires<\/h2>\n

      Comparaison du Datastore de Google avec des bases de donn\u00e9es NoSQL similaires\u00a0:<\/p>\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n
      Caract\u00e9ristiques<\/th>\nBanque de donn\u00e9es Google<\/th>\nAmazon DynamoDB<\/th>\nAzure Cosmos DB<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n
      Mise \u00e0 l'\u00e9chelle automatique<\/td>\nOui<\/td>\nOui<\/td>\nOui<\/td>\n<\/tr>\n
      Coh\u00e9rence<\/td>\nFort et \u00e9ventuel<\/td>\nFort et \u00e9ventuel<\/td>\nPlusieurs mod\u00e8les<\/td>\n<\/tr>\n
      Prise en charge des transactions<\/td>\nOui<\/td>\nOui<\/td>\nOui<\/td>\n<\/tr>\n
      Transactions mondiales<\/td>\nOui<\/td>\nNon<\/td>\nOui<\/td>\n<\/tr>\n
      Langage de requ\u00eate de type SQL<\/td>\nOui<\/td>\nOui<\/td>\nOui<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n

      Perspectives futures et technologies li\u00e9es \u00e0 la banque de donn\u00e9es<\/h2>\n

      La demande de bases de donn\u00e9es NoSQL \u00e9volutives et flexibles comme Datastore devrait augmenter \u00e0 mesure que de plus en plus d'entreprises se tournent vers des applications bas\u00e9es sur le cloud. Les technologies telles que l'apprentissage automatique et l'intelligence artificielle qui doivent g\u00e9rer d'\u00e9normes quantit\u00e9s de donn\u00e9es peuvent b\u00e9n\u00e9ficier de l'\u00e9volutivit\u00e9 et des performances de Datastore.<\/p>\n

      De plus, l\u2019\u00e9mergence de l\u2019informatique sans serveur et de l\u2019architecture de microservices stimulera davantage l\u2019utilisation de bases de donn\u00e9es telles que Datastore, con\u00e7ues pour \u00e9voluer et g\u00e9rer de mani\u00e8re transparente de gros volumes de donn\u00e9es.<\/p>\n

      Serveurs proxy et leur association avec Datastore<\/h2>\n

      Les serveurs proxy peuvent \u00eatre utilis\u00e9s pour contr\u00f4ler et g\u00e9rer l'acc\u00e8s \u00e0 une base de donn\u00e9es Datastore. Ils peuvent servir de couche entre les applications clientes et la base de donn\u00e9es, fournissant ainsi des mesures de s\u00e9curit\u00e9 et des fonctionnalit\u00e9s suppl\u00e9mentaires. Par exemple, un serveur proxy peut \u00eatre utilis\u00e9 pour mettre en cache les donn\u00e9es fr\u00e9quemment consult\u00e9es, r\u00e9duisant ainsi la charge sur la base de donn\u00e9es et am\u00e9liorant les temps de r\u00e9ponse.<\/p>\n

      De plus, les serveurs proxy peuvent \u00e9galement \u00eatre utilis\u00e9s pour impl\u00e9menter une limitation de d\u00e9bit, contr\u00f4lant le nombre de requ\u00eates qu'un client peut adresser \u00e0 la base de donn\u00e9es dans un certain laps de temps, prot\u00e9geant ainsi la base de donn\u00e9es d'\u00eatre submerg\u00e9e par un trop grand nombre de requ\u00eates.<\/p>\n

      Liens connexes<\/h2>\n

      Pour plus d'informations sur Datastore, visitez les ressources suivantes\u00a0:<\/p>\n