Datastore یک پایگاه داده NoSQL بسیار مقیاس پذیر برای برنامه های کاربردی وب و موبایل است. مقیاس بندی خودکار، عملکرد بالا و سهولت توسعه برنامه را فراهم می کند. API آن امکان ذخیره سازی مبتنی بر شی و توانایی اجرای پرس و جوهای SQL مانند را فراهم می کند. Datastore که به گونه ای طراحی شده است که بسیار قوی و مقاوم در برابر خطا باشد، ذخیره و بازیابی اطلاعات قابل اعتماد را تضمین می کند.
تکامل و اولین ذکر Datastore
مفهوم Datastore از پیشرفت‌های محاسبات ابری و افزایش نیاز به راه‌حل‌های ذخیره‌سازی داده‌های انعطاف‌پذیر، مقیاس‌پذیر و قوی پدید آمد. ریشه های این فناوری به Bigtable گوگل باز می گردد، یک سیستم ذخیره سازی داده های فشرده، با کارایی بالا و اختصاصی که در مقاله ای توسط گوگل در سال 2006 منتشر شد.
Google Cloud Datastore که بعداً به عنوان Cloud Firestore شناخته شد، در سال 2013 به عنوان بخشی از Google Cloud Platform در دسترس عموم قرار گرفت. این برنامه برای ارائه راه حل پایگاه داده ساده تر و مقیاس پذیرتر برای برنامه های کاربردی مبتنی بر ابر طراحی شده است که مفاهیم اساسی Bigtable را بهبود می بخشد.
کاوش عمیق تر در Datastore
Datastore یک پایگاه داده NoSQL است، به این معنی که بر طرحواره های پایگاه داده رابطه ای سنتی متکی نیست. در عوض، یک مدل داده انعطاف‌پذیر و بدون طرحواره ارائه می‌کند که به شما امکان می‌دهد ساختار داده‌های خود را تعریف کنید.
داده ها در Datastore به صورت موجودیت هایی ذخیره می شوند که هر کدام دارای یک کلید و مجموعه ای از ویژگی ها هستند. کلید برای شناسایی موجودیت استفاده می شود، در حالی که ویژگی ها عناصر داده مرتبط با موجودیت هستند.
Datastore از تراکنش های ACID و انواع مختلف داده ها از اعداد صحیح ساده و رشته ها گرفته تا انواع داده های پیچیده مانند لیست ها و نقاط جغرافیایی پشتیبانی می کند. از پرس‌و‌جوهای SQL مانند پشتیبانی می‌کند و توسعه‌دهندگان آشنا با SQL را آسان‌تر می‌کند تا با استفاده از آن سازگار شوند.
ساختار داخلی Datastore: چگونه کار می کند
Datastore حول سه جزء اصلی طراحی شده است: موجودیت ها، ویژگی ها و شاخص ها.
موجودیت ها: اینها اشیاء داده اصلی در Datastore هستند. هر موجودیت دارای یک نوع است که آن را به یک گروه طبقه بندی می کند و یک کلید که به طور منحصر به فرد آن را شناسایی می کند.
خواص: موجودیت ها از ویژگی ها تشکیل شده اند که جفت های کلید-مقدار هستند که داده های واقعی را نگه می دارند.
شاخص ها: Datastore از ایندکس ها برای پشتیبانی از پرس و جوی داده ها استفاده می کند. شاخص های اولیه به طور خودکار برای هر ویژگی یک موجودیت ایجاد می شوند و نمایه های ترکیبی در یک فایل پیکربندی شاخص تعریف می شوند.
Datastore از یک معماری توزیع شده استفاده می کند که سازگاری قوی برای پرس و جوها فراهم می کند و از تراکنش های جهانی پشتیبانی می کند و بستری قوی برای توسعه برنامه های کاربردی مقیاس پذیر فراهم می کند.
ویژگی های کلیدی Datastore
برخی از ویژگی های کلیدی Datastore عبارتند از:
- مقیاس بندی خودکار: با افزایش حجم داده ها و تعداد کاربران، Datastore یکپارچه مقیاس می شود.
- در دسترس بودن بالا: با استفاده از معماری توزیع شده و تکرار، Datastore دسترسی و دوام بالایی را فراهم می کند.
- معاملات اسید: Datastore از تراکنش های ACID (Atomicity, Consistency, Isolation, Durability) پشتیبانی می کند و یکپارچگی داده ها را تضمین می کند.
- قوام قوی: همه پرس و جوها در Datastore به شدت سازگار هستند، به این معنی که آنها همیشه همه به روز رسانی های انجام شده در داده ها را قبل از شروع پرس و جو منعکس می کنند.
انواع دیتا استور
Datastore را می توان بر اساس محیط به دو نوع طبقه بندی کرد:
| تایپ کنید | شرح |
|---|---|
| Cloud Datastore | پایگاه داده اسناد NoSQL بدون سرور و کاملاً مدیریت شده که برای مقیاس بندی خودکار، کارایی بالا و سهولت توسعه برنامه ساخته شده است. |
| فروشگاه داده محلی | این برای اهداف توسعه و آزمایش استفاده می شود. این رفتار Cloud Datastore را در یک ماشین محلی شبیه سازی می کند. |
استفاده و مشکلات مربوط به Datastore
Datastore به طور گسترده در توسعه برنامه های تحت وب و تلفن همراه که نیاز به یک پایگاه داده مقیاس پذیر و قابل اعتماد دارند استفاده می شود. این می تواند حجم بالایی از عملیات خواندن و نوشتن را انجام دهد و آن را برای محتوای تولید شده توسط کاربر، بازی، تجزیه و تحلیل بلادرنگ و برنامه های IoT ایده آل می کند.
با این حال، Datastore دارای محدودیت‌ها و چالش‌های مرتبط است:
- پرس و جوهای پیچیده: در حالی که Datastore از پرس و جوهای SQL مانند پشتیبانی می کند، از عملیات JOIN پشتیبانی نمی کند و فقط پشتیبانی محدودی از جستارهای تجمع دارد.
- قیمت گذاری: هزینه استفاده از Datastore می تواند به سرعت با مقدار داده های ذخیره شده و تعداد عملیات خواندن/نوشتن افزایش یابد.
کلید غلبه بر این چالش ها، طراحی اپلیکیشن و مدل داده به گونه ای است که با نقاط قوت و محدودیت های Datastore هماهنگ باشد.
مقایسه Datastore با فناوری های مشابه
مقایسه Datastore گوگل با پایگاه داده های مشابه NoSQL:
| امکانات | Google Datastore | آمازون DynamoDB | Azure Cosmos DB |
|---|---|---|---|
| مقیاس بندی خودکار | آره | آره | آره |
| ثبات | قوی و احتمالی | قوی و احتمالی | چند مدل |
| پشتیبانی تراکنش | آره | آره | آره |
| معاملات جهانی | آره | خیر | آره |
| زبان پرس و جو مانند SQL | آره | آره | آره |
چشم اندازهای آینده و فناوری های مرتبط با Datastore
انتظار می رود تقاضا برای پایگاه های داده مقیاس پذیر و انعطاف پذیر NoSQL مانند Datastore با حرکت بیشتر مشاغل به سمت برنامه های کاربردی مبتنی بر ابر افزایش یابد. فن آوری هایی مانند یادگیری ماشین و هوش مصنوعی که نیاز به مدیریت حجم عظیمی از داده ها دارند، می توانند از مقیاس پذیری و عملکرد Datastore بهره مند شوند.
علاوه بر این، ظهور محاسبات بدون سرور و معماری میکروسرویس‌ها، استفاده از پایگاه‌های اطلاعاتی مانند Datastore را که برای مقیاس‌بندی و مدیریت حجم بالایی از داده‌ها طراحی شده‌اند، بیشتر خواهد کرد.
سرورهای پروکسی و ارتباط آنها با Datastore
از سرورهای پروکسی می توان برای کنترل و مدیریت دسترسی به پایگاه داده Datastore استفاده کرد. آنها می توانند به عنوان یک لایه بین برنامه های کاربردی مشتری و پایگاه داده عمل کنند و اقدامات امنیتی و عملکرد بیشتری را ارائه دهند. به عنوان مثال، یک سرور پراکسی می‌تواند برای کش کردن داده‌هایی که اغلب به آنها دسترسی پیدا می‌کند، کاهش بار روی پایگاه داده و بهبود زمان پاسخ استفاده شود.
علاوه بر این، از سرورهای پروکسی نیز می توان برای اجرای محدود کردن نرخ، کنترل تعداد درخواست هایی که یک کلاینت می تواند به پایگاه داده در یک بازه زمانی خاص انجام دهد، استفاده کرد، و از پایگاه داده در برابر درخواست های زیاد محافظت می کند.
لینک های مربوطه
برای اطلاعات بیشتر در مورد Datastore، به منابع زیر مراجعه کنید:
