{"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\/pt\/wiki\/datastore\/","title":{"rendered":"Banco de dados"},"content":{"rendered":"

Datastore \u00e9 um banco de dados NoSQL altamente escalon\u00e1vel para aplicativos web e m\u00f3veis. Ele fornece escalonamento autom\u00e1tico, alto desempenho e facilidade de desenvolvimento de aplicativos. Sua API permite armazenamento baseado em objetos e a capacidade de executar consultas semelhantes a SQL. Projetado para ser altamente robusto e tolerante a falhas, o Datastore garante armazenamento e recupera\u00e7\u00e3o confi\u00e1veis de dados.<\/p>\n

A evolu\u00e7\u00e3o e a primeira men\u00e7\u00e3o do Datastore<\/h2>\n

O conceito de Datastore surgiu dos avan\u00e7os na computa\u00e7\u00e3o em nuvem e da crescente necessidade de solu\u00e7\u00f5es de armazenamento de dados flex\u00edveis, escal\u00e1veis e robustas. As origens da tecnologia remontam ao Bigtable do Google, um sistema de armazenamento de dados propriet\u00e1rio, compactado e de alto desempenho, apresentado em um artigo publicado pelo Google em 2006.<\/p>\n

O Google Cloud Datastore, mais tarde conhecido como Cloud Firestore, tornou-se dispon\u00edvel publicamente como parte do Google Cloud Platform em 2013. Ele foi projetado para fornecer uma solu\u00e7\u00e3o de banco de dados mais simples e escalon\u00e1vel para aplicativos baseados em nuvem, aprimorando os conceitos b\u00e1sicos do Bigtable.<\/p>\n

Aprofundando-se no Datastore<\/h2>\n

Datastore \u00e9 um banco de dados NoSQL, o que significa que n\u00e3o depende de esquemas de banco de dados relacionais tradicionais. Em vez disso, ele fornece um modelo de dados flex\u00edvel e sem esquema que permite definir suas pr\u00f3prias estruturas de dados.<\/p>\n

Os dados no Datastore s\u00e3o armazenados como entidades, cada uma com uma chave e um conjunto de propriedades. A chave \u00e9 usada para identificar a entidade, enquanto as propriedades s\u00e3o elementos de dados associados \u00e0 entidade.<\/p>\n

O Datastore oferece suporte a transa\u00e7\u00f5es ACID e v\u00e1rios tipos de dados, desde n\u00fameros inteiros e strings simples at\u00e9 tipos de dados complexos, como listas e pontos geogr\u00e1ficos. Ele oferece suporte a consultas semelhantes a SQL, facilitando a adapta\u00e7\u00e3o de desenvolvedores familiarizados com SQL ao seu uso.<\/p>\n

A estrutura interna do armazenamento de dados: como funciona<\/h2>\n

O Datastore foi projetado em torno de tr\u00eas componentes principais: entidades, propriedades e \u00edndices.<\/p>\n

Entidades<\/strong>: esses s\u00e3o os principais objetos de dados no Datastore. Cada entidade possui um tipo, que a classifica em um grupo, e uma chave, que a identifica de forma \u00fanica.<\/p>\n

Propriedades<\/strong>: as entidades s\u00e3o compostas de propriedades, que s\u00e3o pares de valores-chave que cont\u00eam os dados reais.<\/p>\n

\u00cdndices<\/strong>: o Datastore usa \u00edndices para dar suporte \u00e0 consulta de dados. Os \u00edndices prim\u00e1rios s\u00e3o criados automaticamente para cada propriedade de uma entidade e os \u00edndices compostos s\u00e3o definidos em um arquivo de configura\u00e7\u00e3o de \u00edndice.<\/p>\n

O Datastore usa uma arquitetura distribu\u00edda, que fornece forte consist\u00eancia para consultas e oferece suporte a transa\u00e7\u00f5es globais, fornecendo uma plataforma robusta para o desenvolvimento de aplicativos escalon\u00e1veis.<\/p>\n

Principais recursos do armazenamento de dados<\/h2>\n

Alguns dos principais recursos do Datastore incluem:<\/p>\n

    \n
  1. Dimensionamento autom\u00e1tico<\/strong>: o Datastore \u00e9 dimensionado perfeitamente \u00e0 medida que a quantidade de dados e o n\u00famero de usu\u00e1rios aumentam.<\/li>\n
  2. Alta disponibilidade<\/strong>: Com o uso de arquitetura distribu\u00edda e replica\u00e7\u00e3o, o Datastore oferece alta disponibilidade e durabilidade.<\/li>\n
  3. Transa\u00e7\u00f5es ACID<\/strong>: O Datastore suporta transa\u00e7\u00f5es ACID (Atomicidade, Consist\u00eancia, Isolamento, Durabilidade), garantindo a integridade dos dados.<\/li>\n
  4. Consist\u00eancia forte<\/strong>: todas as consultas no Datastore s\u00e3o fortemente consistentes, o que significa que sempre refletem todas as atualiza\u00e7\u00f5es feitas nos dados antes do in\u00edcio da consulta.<\/li>\n<\/ol>\n

    Tipos de armazenamento de dados<\/h2>\n

    O armazenamento de dados pode ser classificado em dois tipos com base no ambiente:<\/p>\n\n\n\n\n\n\n
    Tipo<\/th>\nDescri\u00e7\u00e3o<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n
    Armazenamento de dados em nuvem<\/td>\nUm banco de dados de documentos NoSQL totalmente gerenciado e sem servidor criado para escalonamento autom\u00e1tico, alto desempenho e facilidade de desenvolvimento de aplicativos.<\/td>\n<\/tr>\n
    Armazenamento de dados local<\/td>\nIsso \u00e9 usado para fins de desenvolvimento e teste. Ele simula o comportamento do Cloud Datastore em uma m\u00e1quina local.<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n

    Uso e problemas relacionados ao armazenamento de dados<\/h2>\n

    O Datastore \u00e9 amplamente utilizado no desenvolvimento de aplicativos web e m\u00f3veis que exigem um banco de dados escalon\u00e1vel e confi\u00e1vel. Ele pode lidar com um grande volume de opera\u00e7\u00f5es de leitura e grava\u00e7\u00e3o, tornando-o ideal para conte\u00fado gerado pelo usu\u00e1rio, jogos, an\u00e1lises em tempo real e aplicativos de IoT.<\/p>\n

    No entanto, o Datastore tem certas limita\u00e7\u00f5es e desafios associados:<\/p>\n

      \n
    1. Consultas complexas<\/strong>: embora o Datastore ofere\u00e7a suporte a consultas semelhantes a SQL, ele n\u00e3o oferece suporte para opera\u00e7\u00f5es JOIN e tem suporte limitado apenas para consultas de agrega\u00e7\u00e3o.<\/li>\n
    2. Pre\u00e7os<\/strong>: o custo de uso do Datastore pode aumentar rapidamente com a quantidade de dados armazenados e o n\u00famero de opera\u00e7\u00f5es de leitura\/grava\u00e7\u00e3o.<\/li>\n<\/ol>\n

      A chave para superar esses desafios \u00e9 projetar o aplicativo e o modelo de dados para se alinhar aos pontos fortes e \u00e0s limita\u00e7\u00f5es do Datastore.<\/p>\n

      Compara\u00e7\u00e3o de Datastore com Tecnologias Semelhantes<\/h2>\n

      Comparando o Datastore do Google com bancos de dados NoSQL semelhantes:<\/p>\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n
      Caracter\u00edsticas<\/th>\nArmazenamento de dados do Google<\/th>\nAmazon DynamoDB<\/th>\nBanco de dados do Azure Cosmos<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n
      Dimensionamento autom\u00e1tico<\/td>\nSim<\/td>\nSim<\/td>\nSim<\/td>\n<\/tr>\n
      Consist\u00eancia<\/td>\nForte e eventual<\/td>\nForte e eventual<\/td>\nV\u00e1rios modelos<\/td>\n<\/tr>\n
      Suporte a transa\u00e7\u00f5es<\/td>\nSim<\/td>\nSim<\/td>\nSim<\/td>\n<\/tr>\n
      Transa\u00e7\u00f5es Globais<\/td>\nSim<\/td>\nN\u00e3o<\/td>\nSim<\/td>\n<\/tr>\n
      Linguagem de consulta semelhante a SQL<\/td>\nSim<\/td>\nSim<\/td>\nSim<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n

      Perspectivas Futuras e Tecnologias Relacionadas ao Datastore<\/h2>\n

      Espera-se que a demanda por bancos de dados NoSQL escalon\u00e1veis e flex\u00edveis, como o Datastore, aumente \u00e0 medida que mais empresas migram para aplicativos baseados em nuvem. Tecnologias como Machine Learning e Intelig\u00eancia Artificial que precisam lidar com grandes quantidades de dados podem se beneficiar da escalabilidade e do desempenho do Datastore.<\/p>\n

      Al\u00e9m disso, o surgimento da computa\u00e7\u00e3o sem servidor e da arquitetura de microsservi\u00e7os impulsionar\u00e1 ainda mais o uso de bancos de dados como o Datastore, que s\u00e3o projetados para escalar e lidar perfeitamente com grandes volumes de dados.<\/p>\n

      Servidores proxy e sua associa\u00e7\u00e3o com o Datastore<\/h2>\n

      Os servidores proxy podem ser usados para controlar e gerenciar o acesso a um banco de dados do Datastore. Eles podem servir como uma camada entre os aplicativos clientes e o banco de dados, fornecendo medidas e funcionalidades adicionais de seguran\u00e7a. Por exemplo, um servidor proxy pode ser usado para armazenar em cache dados acessados com frequ\u00eancia, reduzindo a carga no banco de dados e melhorando os tempos de resposta.<\/p>\n

      Al\u00e9m disso, servidores proxy tamb\u00e9m podem ser usados para implementar limita\u00e7\u00e3o de taxa, controlando o n\u00famero de solicita\u00e7\u00f5es que um cliente pode fazer ao banco de dados em um determinado per\u00edodo de tempo, protegendo o banco de dados de ser sobrecarregado por muitas solicita\u00e7\u00f5es.<\/p>\n

      Links Relacionados<\/h2>\n

      Para obter mais informa\u00e7\u00f5es sobre o Datastore, visite os seguintes recursos:<\/p>\n