Datastore เป็นฐานข้อมูล NoSQL ที่ปรับขนาดได้สูงสำหรับแอปพลิเคชันบนเว็บและมือถือ โดยให้การปรับขนาดอัตโนมัติ ประสิทธิภาพสูง และความง่ายในการพัฒนาแอปพลิเคชัน API ของมันอนุญาตให้มีการจัดเก็บข้อมูลตามวัตถุและความสามารถในการดำเนินการสืบค้นที่คล้ายกับ SQL Datastore ออกแบบมาให้มีความแข็งแกร่งสูงและทนทานต่อข้อผิดพลาด ช่วยให้มั่นใจได้ถึงการจัดเก็บและเรียกค้นข้อมูลที่เชื่อถือได้
วิวัฒนาการและการกล่าวถึงครั้งแรกของ Datastore
แนวคิดของ Datastore เกิดขึ้นจากความก้าวหน้าในการประมวลผลแบบคลาวด์และความต้องการที่เพิ่มขึ้นสำหรับโซลูชันการจัดเก็บข้อมูลที่ยืดหยุ่น ปรับขนาดได้ และแข็งแกร่ง ต้นกำเนิดของเทคโนโลยีนี้ย้อนกลับไปถึง Bigtable ของ Google ซึ่งเป็นระบบจัดเก็บข้อมูลแบบบีบอัด ประสิทธิภาพสูง และเป็นกรรมสิทธิ์ ซึ่งเปิดตัวในรายงานที่ตีพิมพ์โดย Google ในปี 2549
Google Cloud Datastore ซึ่งต่อมารู้จักกันในชื่อ Cloud Firestore เปิดให้บริการสู่สาธารณะโดยเป็นส่วนหนึ่งของแพลตฟอร์ม Google Cloud ในปี 2013 ได้รับการออกแบบมาเพื่อมอบโซลูชันฐานข้อมูลที่ตรงไปตรงมาและปรับขนาดได้มากขึ้นสำหรับแอปพลิเคชันบนคลาวด์ โดยปรับปรุงตามแนวคิดพื้นฐานของ Bigtable
เจาะลึกเข้าไปใน Datastore
Datastore เป็นฐานข้อมูล NoSQL ซึ่งหมายความว่าไม่ต้องอาศัยสคีมาฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์แบบดั้งเดิม แต่กลับมอบโมเดลข้อมูลที่ยืดหยุ่นและไม่มีสคีมา ซึ่งช่วยให้คุณกำหนดโครงสร้างข้อมูลของคุณเองได้
ข้อมูลใน Datastore จะถูกจัดเก็บเป็นเอนทิตี ซึ่งแต่ละรายการมีคีย์และชุดคุณสมบัติ คีย์ถูกใช้เพื่อระบุเอนทิตี ในขณะที่คุณสมบัติเป็นองค์ประกอบข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับเอนทิตี
Datastore รองรับธุรกรรม ACID และข้อมูลประเภทต่างๆ ตั้งแต่จำนวนเต็มและสตริงอย่างง่ายไปจนถึงประเภทข้อมูลที่ซับซ้อน เช่น รายการและจุดทางภูมิศาสตร์ รองรับการสืบค้นที่คล้ายกับ SQL ทำให้นักพัฒนาที่คุ้นเคยกับ SQL ปรับให้เข้ากับการใช้งานได้ง่ายขึ้น
โครงสร้างภายในของ Datastore: มันทำงานอย่างไร
Datastore ได้รับการออกแบบโดยมีองค์ประกอบหลักสามส่วน ได้แก่ เอนทิตี คุณสมบัติ และดัชนี
เอนทิตี: สิ่งเหล่านี้คือออบเจ็กต์ข้อมูลหลักใน Datastore แต่ละเอนทิตีมีประเภทซึ่งจัดประเภทออกเป็นกลุ่มและมีคีย์ซึ่งระบุได้โดยไม่ซ้ำกัน
คุณสมบัติ: เอนทิตีประกอบด้วยคุณสมบัติซึ่งเป็นคู่คีย์-ค่าที่เก็บข้อมูลจริง
ดัชนี: Datastore ใช้ดัชนีเพื่อรองรับการสืบค้นข้อมูล ดัชนีหลักจะถูกสร้างขึ้นโดยอัตโนมัติสำหรับแต่ละคุณสมบัติของเอนทิตี และดัชนีคอมโพสิตจะถูกกำหนดในไฟล์การกำหนดค่าดัชนี
Datastore ใช้สถาปัตยกรรมแบบกระจาย ซึ่งให้ความสอดคล้องสูงสำหรับการสืบค้น และรองรับธุรกรรมทั่วโลก มอบแพลตฟอร์มที่แข็งแกร่งสำหรับการพัฒนาแอปพลิเคชันที่ปรับขนาดได้
คุณสมบัติที่สำคัญของ Datastore
คุณสมบัติหลักบางประการของ Datastore ได้แก่:
- ปรับขนาดอัตโนมัติ: Datastore จะปรับขนาดได้อย่างราบรื่นตามปริมาณข้อมูลและจำนวนผู้ใช้ที่เพิ่มขึ้น
- ความพร้อมใช้งานสูง: ด้วยการใช้สถาปัตยกรรมแบบกระจายและการจำลองข้อมูล Datastore จึงมีความพร้อมใช้งานและความทนทานสูง
- ธุรกรรมกรด: Datastore รองรับธุรกรรม ACID (Atomicity, Consistency, Isolation, Durability) เพื่อให้มั่นใจถึงความสมบูรณ์ของข้อมูล
- ความสม่ำเสมอที่แข็งแกร่ง: การสืบค้นทั้งหมดใน Datastore มีความสอดคล้องกันอย่างมาก ซึ่งหมายความว่าการสืบค้นจะแสดงการอัปเดตทั้งหมดที่ทำกับข้อมูลก่อนที่การสืบค้นจะเริ่มต้นเสมอ
ประเภทของพื้นที่เก็บข้อมูล
Datastore สามารถแบ่งได้เป็น 2 ประเภทตามสภาพแวดล้อม:
| พิมพ์ | คำอธิบาย |
|---|---|
| คลาวด์ดาต้าสโตร์ | ฐานข้อมูลเอกสาร NoSQL ไร้เซิร์ฟเวอร์ที่ได้รับการจัดการเต็มรูปแบบ สร้างขึ้นเพื่อการปรับขนาดอัตโนมัติ ประสิทธิภาพสูง และความง่ายในการพัฒนาแอปพลิเคชัน |
| ที่เก็บข้อมูลท้องถิ่น | ใช้เพื่อวัตถุประสงค์ในการพัฒนาและทดสอบ โดยจำลองพฤติกรรม Cloud Datastore บนเครื่องภายใน |
การใช้งานและปัญหาที่เกี่ยวข้องกับ Datastore
Datastore ถูกนำมาใช้กันอย่างแพร่หลายในการพัฒนาแอปพลิเคชันเว็บและมือถือที่ต้องการฐานข้อมูลที่ปรับขนาดได้และเชื่อถือได้ สามารถรองรับการดำเนินการอ่านและเขียนปริมาณมาก ทำให้เหมาะสำหรับเนื้อหาที่ผู้ใช้สร้างขึ้น การเล่นเกม การวิเคราะห์แบบเรียลไทม์ และแอปพลิเคชัน IoT
อย่างไรก็ตาม Datastore มีข้อจำกัดบางประการและความท้าทายที่เกี่ยวข้อง:
- แบบสอบถามที่ซับซ้อน: แม้ว่า Datastore รองรับการสืบค้นที่คล้ายกับ SQL แต่ก็ขาดการสนับสนุนสำหรับการดำเนินการ JOIN และมีการรองรับที่จำกัดสำหรับการสืบค้นแบบรวมเท่านั้น
- ราคา: ต้นทุนการใช้ Datastore อาจเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็วตามปริมาณข้อมูลที่จัดเก็บและจำนวนการดำเนินการอ่าน/เขียน
กุญแจสำคัญในการเอาชนะความท้าทายเหล่านี้คือการออกแบบแอปพลิเคชันและโมเดลข้อมูลให้สอดคล้องกับจุดแข็งและข้อจำกัดของ Datastore
การเปรียบเทียบ Datastore กับเทคโนโลยีที่คล้ายกัน
การเปรียบเทียบ Datastore ของ Google กับฐานข้อมูล NoSQL ที่คล้ายกัน:
| คุณสมบัติ | Google Datastore | อเมซอน ไดนาโมดีบี | ฐานข้อมูล Azure Cosmos |
|---|---|---|---|
| ปรับขนาดอัตโนมัติ | ใช่ | ใช่ | ใช่ |
| ความสม่ำเสมอ | แข็งแกร่งและในที่สุด | แข็งแกร่งและในที่สุด | หลายรุ่น |
| การสนับสนุนการทำธุรกรรม | ใช่ | ใช่ | ใช่ |
| ธุรกรรมทั่วโลก | ใช่ | เลขที่ | ใช่ |
| ภาษาแบบสอบถามที่คล้ายกับ SQL | ใช่ | ใช่ | ใช่ |
มุมมองในอนาคตและเทคโนโลยีที่เกี่ยวข้องกับ Datastore
ความต้องการฐานข้อมูล NoSQL ที่ปรับขนาดได้และยืดหยุ่น เช่น Datastore คาดว่าจะเพิ่มขึ้นเนื่องจากธุรกิจต่างๆ หันมาใช้แอปพลิเคชันบนระบบคลาวด์มากขึ้น เทคโนโลยี เช่น การเรียนรู้ของเครื่องและปัญญาประดิษฐ์ที่ต้องจัดการข้อมูลจำนวนมหาศาลจะได้รับประโยชน์จากความสามารถในการปรับขนาดและประสิทธิภาพของ Datastore
นอกจากนี้ การเกิดขึ้นของสถาปัตยกรรมการประมวลผลแบบไร้เซิร์ฟเวอร์และไมโครเซอร์วิสจะช่วยผลักดันการใช้ฐานข้อมูล เช่น Datastore ซึ่งได้รับการออกแบบมาเพื่อปรับขนาดและจัดการข้อมูลปริมาณมากได้อย่างราบรื่น
พร็อกซีเซิร์ฟเวอร์และการเชื่อมโยงกับ Datastore
พร็อกซีเซิร์ฟเวอร์สามารถใช้เพื่อควบคุมและจัดการการเข้าถึงฐานข้อมูล Datastore พวกเขาสามารถทำหน้าที่เป็นเลเยอร์ระหว่างแอปพลิเคชันไคลเอนต์และฐานข้อมูล ซึ่งให้มาตรการและฟังก์ชันการรักษาความปลอดภัยเพิ่มเติม ตัวอย่างเช่น สามารถใช้พร็อกซีเซิร์ฟเวอร์เพื่อแคชข้อมูลที่เข้าถึงบ่อย ช่วยลดภาระในฐานข้อมูลและปรับปรุงเวลาตอบสนอง
นอกจากนี้ พร็อกซีเซิร์ฟเวอร์ยังสามารถใช้เพื่อจำกัดอัตรา ควบคุมจำนวนคำขอที่ไคลเอ็นต์สามารถสร้างให้กับฐานข้อมูลในช่วงเวลาที่กำหนด ปกป้องฐานข้อมูลจากการถูกล้นหลามด้วยคำขอมากเกินไป
ลิงก์ที่เกี่ยวข้อง
สำหรับข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับ Datastore โปรดไปที่แหล่งข้อมูลต่อไปนี้:
