Datastore — это масштабируемая база данных NoSQL для веб-приложений и мобильных приложений. Он обеспечивает автоматическое масштабирование, высокую производительность и простоту разработки приложений. Его API позволяет использовать объектное хранилище и выполнять SQL-запросы. Datastore отличается высокой надежностью и отказоустойчивостью и обеспечивает надежное хранение и извлечение данных.
Эволюция и первое упоминание о хранилище данных
Концепция хранилища данных возникла в результате достижений в области облачных вычислений и возросшей потребности в гибких, масштабируемых и надежных решениях для хранения данных. Истоки этой технологии восходят к Bigtable от Google — сжатой, высокопроизводительной и собственной системе хранения данных, представленной в статье, опубликованной Google в 2006 году.
Google Cloud Datastore, позже известный как Cloud Firestore, стал общедоступным как часть Google Cloud Platform в 2013 году. Он был разработан, чтобы предоставить более простое и масштабируемое решение для работы с базами данных для облачных приложений, улучшая основополагающие концепции Bigtable.
Углубляемся в хранилище данных
Datastore — это база данных NoSQL, то есть она не опирается на традиционные схемы реляционных баз данных. Вместо этого он предоставляет гибкую модель данных без схемы, которая позволяет вам определять собственные структуры данных.
Данные в Datastore хранятся в виде сущностей, каждая из которых имеет ключ и набор свойств. Ключ используется для идентификации объекта, а свойства — это элементы данных, связанные с объектом.
Хранилище данных поддерживает транзакции ACID и различные типы данных: от простых целых чисел и строк до сложных типов данных, таких как списки и географические точки. Он поддерживает SQL-подобные запросы, что облегчает разработчикам, знакомым с SQL, адаптацию к его использованию.
Внутренняя структура хранилища данных: как она работает
Хранилище данных спроектировано на основе трех основных компонентов: сущностей, свойств и индексов.
Сущности: это основные объекты данных в хранилище данных. У каждой сущности есть вид, который классифицирует ее в группу, и ключ, который однозначно идентифицирует ее.
Характеристики: сущности состоят из свойств, которые представляют собой пары ключ-значение, содержащие фактические данные.
Индексы: хранилище данных использует индексы для поддержки запросов к данным. Первичные индексы автоматически создаются для каждого свойства сущности, а составные индексы определяются в файле конфигурации индекса.
Datastore использует распределенную архитектуру, которая обеспечивает строгую согласованность запросов и поддерживает глобальные транзакции, обеспечивая надежную платформу для разработки масштабируемых приложений.
Ключевые особенности хранилища данных
Некоторые из ключевых функций Datastore включают в себя:
- Автоматическое масштабирование: хранилище данных плавно масштабируется по мере увеличения объема данных и числа пользователей.
- Высокая доступность: Благодаря использованию распределенной архитектуры и репликации Datastore обеспечивает высокую доступность и надежность.
- ACID-транзакции: хранилище данных поддерживает транзакции ACID (атомарность, согласованность, изоляция, долговечность), обеспечивая целостность данных.
- Сильная консистенция: все запросы в хранилище данных строго согласованы, то есть они всегда отражают все обновления данных, внесенные в данные до начала запроса.
Типы хранилищ данных
Хранилища данных можно разделить на два типа в зависимости от среды:
| Тип | Описание |
|---|---|
| Облачное хранилище данных | Полностью управляемая бессерверная база данных документов NoSQL, созданная для автоматического масштабирования, высокой производительности и простоты разработки приложений. |
| Локальное хранилище данных | Это используется в целях разработки и тестирования. Он имитирует поведение Cloud Datastore на локальном компьютере. |
Использование и проблемы, связанные с хранилищем данных
Datastore широко используется при разработке веб- и мобильных приложений, которым требуется масштабируемая и надежная база данных. Он может обрабатывать большой объем операций чтения и записи, что делает его идеальным для пользовательского контента, игр, аналитики в реальном времени и приложений IoT.
Однако Datastore имеет определенные ограничения и связанные с ними проблемы:
- Сложные запросы: Хотя хранилище данных поддерживает SQL-подобные запросы, в нем отсутствует поддержка операций JOIN и имеется лишь ограниченная поддержка запросов агрегирования.
- Цены: Стоимость использования Datastore может быстро расти в зависимости от объема хранимых данных и количества операций чтения/записи.
Ключом к преодолению этих проблем является разработка приложения и модели данных, соответствующих сильным сторонам и ограничениям Datastore.
Сравнение хранилища данных с аналогичными технологиями
Сравнение хранилища данных Google с аналогичными базами данных NoSQL:
| Функции | хранилище данных Google | Амазон ДинамоБД | Azure Космос БД |
|---|---|---|---|
| Автоматическое масштабирование | Да | Да | Да |
| Последовательность | Сильный и возможный | Сильный и возможный | Несколько моделей |
| Поддержка транзакций | Да | Да | Да |
| Глобальные транзакции | Да | Нет | Да |
| SQL-подобный язык запросов | Да | Да | Да |
Будущие перспективы и технологии, связанные с хранилищем данных
Ожидается, что спрос на масштабируемые и гибкие базы данных NoSQL, такие как Datastore, будет расти по мере того, как все больше предприятий переходят на облачные приложения. Такие технологии, как машинное обучение и искусственный интеллект, которым необходимо обрабатывать огромные объемы данных, могут выиграть от масштабируемости и производительности Datastore.
Более того, появление бессерверных вычислений и архитектуры микросервисов будет способствовать дальнейшему использованию таких баз данных, как Datastore, которые предназначены для беспрепятственного масштабирования и обработки больших объемов данных.
Прокси-серверы и их связь с хранилищем данных
Прокси-серверы можно использовать для контроля и управления доступом к базе данных хранилища данных. Они могут служить прослойкой между клиентскими приложениями и базой данных, обеспечивая дополнительные меры безопасности и функциональность. Например, прокси-сервер можно использовать для кэширования часто используемых данных, что снижает нагрузку на базу данных и сокращает время отклика.
Более того, прокси-серверы также можно использовать для реализации ограничения скорости, контролируя количество запросов, которые клиент может сделать к базе данных за определенный период времени, защищая базу данных от перегрузки слишком большим количеством запросов.
Ссылки по теме
Для получения дополнительной информации о Datastore посетите следующие ресурсы:
