Datastore — це високомасштабована база даних NoSQL для веб- і мобільних додатків. Він забезпечує автоматичне масштабування, високу продуктивність і легкість розробки програм. Його API дозволяє об’єктно-орієнтоване зберігання та можливість виконувати SQL-подібні запити. Створений як надійний і відмовостійкий, Datastore забезпечує надійне зберігання та пошук даних.
Еволюція та перша згадка про Datastore
Концепція Datastore виникла в результаті прогресу хмарних обчислень і збільшення потреби в гнучких, масштабованих і надійних рішеннях для зберігання даних. Витоки цієї технології сягають Google Bigtable, стисненої, високопродуктивної та приватної системи зберігання даних, представленої в статті, опублікованій Google у 2006 році.
Google Cloud Datastore, пізніше відомий як Cloud Firestore, став загальнодоступним як частина Google Cloud Platform у 2013 році. Він був розроблений, щоб забезпечити більш просте та масштабоване рішення бази даних для хмарних додатків, удосконалюючи базові концепції Bigtable.
Заглиблення в Datastore
Datastore — це база даних NoSQL, тобто вона не покладається на традиційні схеми реляційної бази даних. Натомість він надає гнучку модель даних без схем, яка дозволяє визначати власні структури даних.
Дані в Datastore зберігаються як сутності, кожна з яких має ключ і набір властивостей. Ключ використовується для ідентифікації сутності, а властивості — це елементи даних, пов’язані з сутністю.
Datastore підтримує транзакції ACID і різні типи даних, починаючи від простих цілих чисел і рядків і закінчуючи складними типами даних, такими як списки та географічні точки. Він підтримує SQL-подібні запити, що полегшує розробникам, знайомим із SQL, адаптацію до його використання.
Внутрішня структура сховища даних: як це працює
Сховище даних розроблено навколо трьох основних компонентів: сутності, властивості та індекси.
Сутності: це основні об’єкти даних у Datastore. Кожна сутність має тип, який класифікує її в групу, і ключ, який унікально її ідентифікує.
Властивості: Сутності складаються з властивостей, які є парами ключ-значення, які містять фактичні дані.
Індекси: Datastore використовує індекси для підтримки запитів даних. Первинні індекси автоматично створюються для кожної властивості сутності, а складені індекси визначаються у файлі конфігурації індексу.
Datastore використовує розподілену архітектуру, яка забезпечує надійну узгодженість для запитів і підтримує глобальні транзакції, забезпечуючи надійну платформу для розробки масштабованих програм.
Основні характеристики Datastore
Деякі з ключових функцій Datastore включають:
- Автоматичне масштабування: Сховище даних плавно масштабується зі збільшенням обсягу даних і кількості користувачів.
- Висока доступність: Завдяки використанню розподіленої архітектури та реплікації Datastore забезпечує високу доступність і довговічність.
- Транзакції ACID: Datastore підтримує транзакції ACID (Atomicity, Consistency, Isolation, Durability), забезпечуючи цілісність даних.
- Сильна консистенція: усі запити в сховищі даних є дуже узгодженими, тобто вони завжди відображають усі оновлення, внесені до даних перед початком запиту.
Типи сховища даних
Сховище даних можна класифікувати на два типи залежно від середовища:
| Тип | опис |
|---|---|
| Хмарне сховище даних | Повністю керована безсерверна база даних документів NoSQL, створена для автоматичного масштабування, високої продуктивності та простоти розробки програм. |
| Місцеве сховище даних | Це використовується для розробки та тестування. Він імітує поведінку Cloud Datastore на локальній машині. |
Використання та проблеми, пов’язані зі сховищем даних
Datastore широко використовується при розробці веб- і мобільних програм, які потребують масштабованої та надійної бази даних. Він може обробляти великий обсяг операцій читання та запису, що робить його ідеальним для контенту, створеного користувачами, ігор, аналітики в реальному часі та програм IoT.
Однак Datastore має певні обмеження та пов’язані з цим проблеми:
- Складні запити: Хоча Datastore підтримує SQL-подібні запити, він не підтримує операції JOIN і має лише обмежену підтримку для запитів агрегації.
- Ціноутворення: Вартість використання Datastore може швидко зростати разом із обсягом збережених даних і кількістю операцій читання/запису.
Ключ до подолання цих проблем полягає в тому, щоб розробити програму та модель даних відповідно до сильних сторін і обмежень Datastore.
Порівняння сховища даних із подібними технологіями
Порівняння Datastore Google із подібними базами даних NoSQL:
| особливості | Google Datastore | Amazon DynamoDB | База даних Azure Cosmos |
|---|---|---|---|
| Автоматичне масштабування | Так | Так | Так |
| Послідовність | Сильний і можливий | Сильний і можливий | Кілька моделей |
| Підтримка транзакцій | Так | Так | Так |
| Глобальні транзакції | Так | Немає | Так |
| SQL-подібна мова запитів | Так | Так | Так |
Майбутні перспективи та технології, пов’язані зі сховищем даних
Очікується, що попит на масштабовані та гнучкі бази даних NoSQL, такі як Datastore, зросте, оскільки все більше компаній переходять на хмарні програми. Такі технології, як машинне навчання та штучний інтелект, яким потрібно обробляти величезні обсяги даних, можуть отримати переваги від масштабованості та продуктивності Datastore.
Крім того, поява безсерверних обчислень і архітектури мікросервісів ще більше стимулюватиме використання баз даних, таких як Datastore, які розроблені для плавного масштабування та обробки великих обсягів даних.
Проксі-сервери та їх асоціація зі сховищем даних
Проксі-сервери можна використовувати для контролю та керування доступом до бази даних Datastore. Вони можуть служити прошарком між клієнтськими програмами та базою даних, забезпечуючи додаткові заходи безпеки та функціональність. Наприклад, проксі-сервер можна використовувати для кешування даних, до яких часто звертаються, зменшуючи навантаження на базу даних і покращуючи час відповіді.
Крім того, проксі-сервери також можна використовувати для реалізації обмеження швидкості, контролюючи кількість запитів, які клієнт може зробити до бази даних за певний проміжок часу, захищаючи базу даних від перевантаження занадто великою кількістю запитів.
Пов'язані посилання
Щоб отримати додаткові відомості про Datastore, відвідайте такі ресурси:
