Base de datos google
base de datos relacional
Las bases de datos son la columna vertebral de Internet y sus aplicaciones. Si alguna vez has utilizado una aplicación nativa o web, ya has utilizado una base de datos. Pero, ¿qué es exactamente una base de datos? Una base de datos puede definirse como cualquier conjunto de datos organizados. Hay muchas herramientas y sistemas diferentes que gestionan bases de datos que requieren instalación, configuración y mantenimiento => proporcionan mecanismos de consulta simples o sofisticados para estos datos.
Supongamos que gestionas un pequeño negocio y llevas un registro de todos tus clientes y sus compras. Cuando un cliente compra algo, usted añade un nuevo registro a la base de datos que dice qué cliente compró qué producto, junto con el coste total. Esta operación se llama “Crear”, y significa que está importando nuevos datos a su base de datos.
Las anteriores, comúnmente conocidas como operaciones CRUD, son las acciones principales que alguien puede realizar en una base de datos, y cualquier herramienta debe ser capaz de manejar estas operaciones para ser considerada como tal. Para resumir las funciones:
aplicación de base de datos de google
Construye aplicaciones sin servidor Realtime Database incluye SDKs para móviles y web para que puedas construir aplicaciones sin necesidad de servidores. También puedes ejecutar código backend que responda a los eventos desencadenados por tu base de datos utilizando Cloud Functions para Firebase.
Optimizado para el uso sin conexión Cuando tus usuarios se desconectan, los SDK de la base de datos en tiempo real utilizan la caché local del dispositivo para servir y almacenar los cambios. Cuando el dispositivo se conecta, los datos locales se sincronizan automáticamente.
Fuerte seguridad basada en el usuario La base de datos en tiempo real se integra con Firebase Authentication para proporcionar una autenticación sencilla e intuitiva a los desarrolladores. Puede utilizar nuestro modelo de seguridad declarativo para permitir el acceso basado en la identidad del usuario o con coincidencia de patrones en sus datos.
columna-o dbms
Los despliegues híbridos son útiles cuando tienes aplicaciones en la nube que necesitan acceder a bases de datos locales o viceversa. Por ejemplo, si realiza análisis de marketing en las instalaciones y necesita acceder a las bases de datos de clientes alojadas en la nube.
BigQuery es un almacén de datos totalmente gestionado y sin servidor. Puede utilizarlo para realizar análisis de datos a través de SQL y consultar datos en streaming. Este servicio incluye un servicio de transferencia de datos integrado para ayudarle a migrar datos desde recursos locales, incluido Teradata.
Cloud SQLCloud SQL es una buena opción cuando se necesitan capacidades de bases de datos relacionales pero no se necesita una capacidad de almacenamiento superior a 10TB ni más de 4000 conexiones simultáneas. También es necesario tener experiencia en la gestión local.
Cloud SpannerCloud Spanner es una buena opción cuando planea utilizar grandes cantidades de datos (más de 10TB) y necesita consistencia transaccional. También es bueno si desea utilizar la fragmentación para obtener un mayor rendimiento y accesibilidad.
Si necesita almacenar datos no estructurados en documentos JSON, Cloud Datastore es la opción recomendada. En cambio, si necesita almacenar datos estructurados, en cuyo caso se recomienda Cloud Spanner.
base de datos de objetos
Las tablas se dividen en múltiples tableros – los segmentos de la tabla se dividen en ciertas claves de fila para que cada tablero tenga un tamaño de unos cientos de megabytes o unos pocos gigabytes. Una bigtable es algo así como un grupo de trabajadores de mapreduce en el sentido de que miles o cientos de miles de fragmentos de tablas pueden ser servidos por cientos o miles de servidores BigTable. Cuando el tamaño de la tabla amenaza con crecer más allá de un límite especificado, las tabletas pueden comprimirse utilizando el algoritmo BMDiff[12][13] y el algoritmo de compresión Zippy[14] conocido públicamente y de código abierto como Snappy,[15] que es una variación menos óptima en cuanto a espacio de LZ77 pero más eficiente en términos de tiempo de computación. Las ubicaciones en el GFS de las tabletas se registran como entradas de la base de datos en múltiples tabletas especiales, que se denominan tabletas “META1”. Las pastillas META1 se encuentran consultando la única pastilla “META0”, que suele residir en un servidor propio, ya que los clientes suelen preguntarle por la ubicación de la pastilla “META1”, que a su vez tiene la respuesta a la pregunta de dónde se encuentran los datos reales. Al igual que el servidor maestro de GFS, el servidor META0 no suele ser un cuello de botella, ya que el tiempo de procesamiento y el ancho de banda necesarios para descubrir y transmitir las ubicaciones de META1 son mínimos y los clientes almacenan agresivamente en caché las ubicaciones para minimizar las consultas.
