Datastore は、Web およびモバイル アプリケーション向けの拡張性の高い NoSQL データベースです。自動スケーリング、高いパフォーマンス、およびアプリケーション開発の容易さを提供します。その API により、オブジェクトベースのストレージと SQL のようなクエリを実行する機能が可能になります。 Datastore は、堅牢性と耐障害性が非常に高いように設計されており、信頼性の高いデータの保存と取得を保証します。
データストアの進化と初の言及
データストアの概念は、クラウド コンピューティングの進歩と、柔軟でスケーラブルで堅牢なデータ ストレージ ソリューションに対するニーズの高まりから生まれました。このテクノロジーの起源は、2006 年に Google が発表した論文で紹介された、圧縮された高性能の独自のデータ ストレージ システムである Google の Bigtable に遡ります。
Google Cloud Datastore (後に Cloud Firestore として知られる) は、2013 年に Google Cloud Platform の一部として一般公開されました。これは、Bigtable の基本的な概念を改良し、クラウドベースのアプリケーションに、より簡単でスケーラブルなデータベース ソリューションを提供するように設計されました。
データストアをさらに深く掘り下げる
データストアは NoSQL データベースです。つまり、従来のリレーショナル データベース スキーマに依存しません。代わりに、独自のデータ構造を定義できる柔軟なスキーマレス データ モデルを提供します。
データストア内のデータはエンティティとして保存され、各エンティティにはキーと一連のプロパティがあります。キーはエンティティを識別するために使用され、プロパティはエンティティに関連付けられたデータ要素です。
データストアは、ACID トランザクションと、単純な整数や文字列からリストや地理的ポイントなどの複雑なデータ型に至るまで、さまざまな種類のデータをサポートします。 SQL に似たクエリをサポートしているため、SQL に精通している開発者は SQL の使用に容易に適応できます。
データストアの内部構造: その仕組み
データストアは、エンティティ、プロパティ、インデックスという 3 つの主要コンポーネントを中心に設計されています。
エンティティ: これらは、Datastore のコア データ オブジェクトです。各エンティティには、エンティティをグループに分類する種類と、エンティティを一意に識別するキーがあります。
プロパティ: エンティティは、実際のデータを保持するキーと値のペアであるプロパティで構成されます。
インデックス: データストアはインデックスを使用してデータのクエリをサポートします。プライマリ インデックスはエンティティのプロパティごとに自動的に作成され、複合インデックスはインデックス構成ファイルで定義されます。
データストアは分散アーキテクチャを使用しており、クエリに強力な一貫性を提供し、グローバル トランザクションをサポートし、スケーラブルなアプリケーションを開発するための堅牢なプラットフォームを提供します。
データストアの主な機能
データストアの主な機能には次のようなものがあります。
- 自動スケーリング: データストアは、データ量とユーザー数の増加に応じてシームレスに拡張します。
- 高可用性: 分散アーキテクチャとレプリケーションの使用により、データストアは高可用性と耐久性を提供します。
- ACIDトランザクション: データストアは ACID (原子性、整合性、分離性、耐久性) トランザクションをサポートし、データの整合性を保証します。
- 強い一貫性: データストア内のすべてのクエリは強い一貫性を持っています。つまり、クエリの開始前にデータに対して行われたすべての更新が常に反映されます。
データストアの種類
データストアは環境に基づいて 2 つのタイプに分類できます。
| タイプ | 説明 |
|---|---|
| クラウドデータストア | 自動スケーリング、高パフォーマンス、アプリケーション開発の容易さのために構築された、フルマネージドのサーバーレス NoSQL ドキュメント データベース。 |
| ローカル データストア | これは開発とテストの目的で使用されます。ローカル マシン上で Cloud Datastore の動作をシミュレートします。 |
データストアの使用法と問題点
データストアは、スケーラブルで信頼性の高いデータベースを必要とする Web アプリケーションやモバイル アプリケーションの開発に広く使用されています。大量の読み取りおよび書き込み操作を処理できるため、ユーザー作成コンテンツ、ゲーム、リアルタイム分析、IoT アプリケーションに最適です。
ただし、Datastore には特定の制限とそれに伴う課題があります。
- 複雑なクエリ: Datastore は SQL のようなクエリをサポートしていますが、JOIN 操作はサポートされておらず、集計クエリも限定的にサポートされています。
- 価格設定: データストアの使用コストは、保存されるデータの量と読み取り/書き込み操作の数に応じて急速に増加する可能性があります。
これらの課題を克服する鍵は、データストアの強みと限界に合わせてアプリケーションとデータ モデルを設計することです。
データストアと類似テクノロジーの比較
Google のデータストアと同様の NoSQL データベースを比較します。
| 特徴 | Google データストア | Amazon DynamoDB | Azure Cosmos DB |
|---|---|---|---|
| オートスケーリング | はい | はい | はい |
| 一貫性 | 強力かつ最終的な | 強力かつ最終的な | 複数のモデル |
| トランザクションサポート | はい | はい | はい |
| グローバルトランザクション | はい | いいえ | はい |
| SQL に似たクエリ言語 | はい | はい | はい |
データストアに関する将来展望と技術
より多くの企業がクラウドベースのアプリケーションに移行するにつれて、Datastore のようなスケーラブルで柔軟な NoSQL データベースに対する需要が増加すると予想されます。大量のデータを処理する必要がある機械学習や人工知能などのテクノロジーは、データストアのスケーラビリティとパフォーマンスの恩恵を受けることができます。
さらに、サーバーレス コンピューティングとマイクロサービス アーキテクチャの出現により、大量のデータをシームレスに拡張して処理できるように設計されたデータストアなどのデータベースの使用がさらに促進されるでしょう。
プロキシ サーバーとそのデータストアとの関連付け
プロキシ サーバーを使用して、データストア データベースへのアクセスを制御および管理できます。これらは、クライアント アプリケーションとデータベースの間の層として機能し、追加のセキュリティ対策と機能を提供します。たとえば、プロキシ サーバーを使用すると、頻繁にアクセスされるデータをキャッシュし、データベースの負荷を軽減し、応答時間を短縮できます。
さらに、プロキシ サーバーを使用してレート制限を実装し、クライアントが特定の時間枠内にデータベースに対して実行できるリクエストの数を制御し、リクエストが多すぎることでデータベースが圧倒されるのを防ぐこともできます。
関連リンク
データストアの詳細については、次のリソースを参照してください。
