Datastore ialah pangkalan data NoSQL yang sangat berskala untuk aplikasi web dan mudah alih. Ia menyediakan penskalaan automatik, prestasi tinggi dan kemudahan pembangunan aplikasi. APInya membenarkan storan berasaskan objek dan keupayaan untuk melaksanakan pertanyaan seperti SQL. Direka bentuk untuk menjadi sangat teguh dan tahan terhadap kesalahan, Datastore memastikan penyimpanan dan pengambilan data yang boleh dipercayai.
Evolusi dan Sebutan Pertama Datastore
Konsep Datastore muncul daripada kemajuan dalam pengkomputeran awan dan peningkatan keperluan untuk penyelesaian penyimpanan data yang fleksibel, berskala dan teguh. Asal usul teknologi ini kembali kepada Bigtable Google, sistem storan data mampat, berprestasi tinggi dan proprietari yang diperkenalkan dalam kertas kerja yang diterbitkan oleh Google pada tahun 2006.
Google Cloud Datastore, yang kemudiannya dikenali sebagai Cloud Firestore, tersedia secara umum sebagai sebahagian daripada Google Cloud Platform pada tahun 2013. Ia direka bentuk untuk menyediakan penyelesaian pangkalan data yang lebih mudah dan berskala untuk aplikasi berasaskan awan, menambah baik konsep asas Bigtable.
Mendalami Datastore
Datastore ialah pangkalan data NoSQL, bermakna ia tidak bergantung pada skema pangkalan data hubungan tradisional. Sebaliknya, ia menyediakan model data yang fleksibel dan tanpa skema yang membolehkan anda menentukan struktur data anda sendiri.
Data dalam Datastore disimpan sebagai entiti, setiap satunya mempunyai kunci dan satu set sifat. Kunci digunakan untuk mengenal pasti entiti, manakala sifat ialah elemen data yang dikaitkan dengan entiti.
Datastore menyokong transaksi ACID dan pelbagai jenis data daripada integer dan rentetan ringkas kepada jenis data yang kompleks seperti senarai dan titik geografi. Ia menyokong pertanyaan seperti SQL, menjadikannya lebih mudah bagi pembangun yang biasa dengan SQL untuk menyesuaikan diri dengan penggunaannya.
Struktur Dalaman Datastore: Cara Ia Berfungsi
Datastore direka bentuk sekitar tiga komponen utama: entiti, sifat dan indeks.
Entiti: Ini ialah objek data teras dalam Datastore. Setiap entiti mempunyai jenis, yang mengelaskannya ke dalam kumpulan, dan kunci, yang mengenal pastinya secara unik.
Hartanah: Entiti terdiri daripada sifat, yang merupakan pasangan nilai kunci yang memegang data sebenar.
Indeks: Datastore menggunakan indeks untuk menyokong pertanyaan data. Indeks utama dicipta secara automatik untuk setiap sifat entiti, dan indeks komposit ditakrifkan dalam fail konfigurasi indeks.
Datastore menggunakan seni bina teragih, yang menyediakan ketekalan yang kukuh untuk pertanyaan, dan menyokong urus niaga global, menyediakan platform yang teguh untuk membangunkan aplikasi berskala.
Ciri Utama Datastore
Beberapa ciri utama Datastore termasuk:
- Penskalaan automatik: Datastore berskala dengan lancar apabila jumlah data dan bilangan pengguna meningkat.
- Ketersediaan tinggi: Dengan penggunaan seni bina dan replikasi yang diedarkan, Datastore menyediakan ketersediaan dan ketahanan yang tinggi.
- Urus niaga ACID: Datastore menyokong transaksi ACID (Atomicity, Consistency, Isolation, Durability), memastikan integriti data.
- Konsistensi yang kuat: Semua pertanyaan dalam Datastore sangat konsisten, bermakna ia sentiasa mencerminkan semua kemas kini yang dibuat pada data sebelum pertanyaan bermula.
Jenis-jenis Datastore
Datastore boleh dikelaskan kepada dua jenis berdasarkan persekitaran:
| taip | Penerangan |
|---|---|
| Cloud Datastore | Pangkalan data dokumen NoSQL yang diurus sepenuhnya, tanpa pelayan, dibina untuk penskalaan automatik, prestasi tinggi dan kemudahan pembangunan aplikasi. |
| Simpanan Data Setempat | Ini digunakan untuk tujuan pembangunan dan ujian. Ia meniru gelagat Cloud Datastore pada mesin tempatan. |
Penggunaan dan Masalah Berkaitan dengan Datastore
Datastore digunakan secara meluas dalam membangunkan aplikasi web dan mudah alih yang memerlukan pangkalan data berskala dan boleh dipercayai. Ia boleh mengendalikan jumlah operasi baca dan tulis yang tinggi, menjadikannya sesuai untuk kandungan yang dijana pengguna, permainan, analitik masa nyata dan aplikasi IoT.
Walau bagaimanapun, Datastore mempunyai had tertentu dan cabaran yang berkaitan:
- Pertanyaan Kompleks: Walaupun Datastore menyokong pertanyaan seperti SQL, ia tidak mempunyai sokongan untuk operasi JOIN dan hanya mempunyai sokongan terhad untuk pertanyaan pengagregatan.
- penentuan harga: Kos penggunaan Datastore boleh meningkat dengan cepat dengan jumlah data yang disimpan dan bilangan operasi baca/tulis.
Kunci untuk mengatasi cabaran ini adalah untuk mereka bentuk aplikasi dan model data agar sejajar dengan kekuatan dan batasan Datastore.
Perbandingan Datastore dengan Teknologi Serupa
Membandingkan Datastore Google dengan pangkalan data NoSQL yang serupa:
| ciri-ciri | Google Datastore | Amazon DynamoDB | Azure Cosmos DB |
|---|---|---|---|
| Penskalaan Auto | ya | ya | ya |
| Konsisten | Kuat & Akhirnya | Kuat & Akhirnya | Pelbagai Model |
| Sokongan Transaksi | ya | ya | ya |
| Transaksi Global | ya | Tidak | ya |
| Bahasa Pertanyaan Seperti SQL | ya | ya | ya |
Perspektif dan Teknologi Masa Depan Berkaitan dengan Datastore
Permintaan untuk pangkalan data NoSQL berskala dan fleksibel seperti Datastore dijangka meningkat apabila lebih banyak perniagaan beralih ke aplikasi berasaskan awan. Teknologi seperti Pembelajaran Mesin dan Kepintaran Buatan yang perlu mengendalikan sejumlah besar data boleh mendapat manfaat daripada skalabiliti dan prestasi Datastore.
Selain itu, kemunculan pengkomputeran tanpa pelayan dan seni bina perkhidmatan mikro akan memacu lagi penggunaan pangkalan data seperti Datastore, yang direka bentuk untuk menskala dan mengendalikan volum data yang tinggi dengan lancar.
Pelayan Proksi dan Persatuannya dengan Datastore
Pelayan proksi boleh digunakan untuk mengawal dan mengurus akses kepada pangkalan data Datastore. Ia boleh berfungsi sebagai lapisan antara aplikasi klien dan pangkalan data, menyediakan langkah keselamatan dan fungsi tambahan. Sebagai contoh, pelayan proksi boleh digunakan untuk cache data yang kerap diakses, mengurangkan beban pada pangkalan data dan meningkatkan masa tindak balas.
Selain itu, pelayan proksi juga boleh digunakan untuk melaksanakan pengehadan kadar, mengawal bilangan permintaan yang boleh dibuat oleh pelanggan kepada pangkalan data dalam jangka masa tertentu, melindungi pangkalan data daripada dibelenggu oleh terlalu banyak permintaan.
Pautan Berkaitan
Untuk mendapatkan maklumat lanjut tentang Datastore, lawati sumber berikut:
