20 Firestore与Datastore概述

在上一篇中，我们介绍了 Cloud SQL，一种用于关系型数据库的服务，而在本篇中，我们将深入探讨 Firestore 和 Datastore，这两种 NoSQL 数据库服务。二者都属于 Google Cloud Platform (GCP) 的数据库服务，但各自有着不同的特点和使用场景。

Firestore 概述

Firestore 是 Google Cloud 提供的下一代 NoSQL 文档数据库，属于 Firebase 平台的一部分。它为开发者提供了强大的实时数据同步功能，使得在移动应用和网页应用中能够轻松处理数据。这对于构建需要快速更新和用户交互的应用尤为重要。

特点

• 实时同步：Firestore 允许应用实时更新数据。例如，如果用户在一个设备上提交了数据，其他联网的设备能立即接收到更新。
• 文档型数据库：数据存储在 文档 中，每个文档都是一个 JSON 对象，文档又以 集合 进行组织，可以让开发者更灵活地处理数据结构。
• 跨平台支持：不仅支持 Web 和移动应用，还支持服务端 SDK，使其在多种平台上都能良好运作。

使用场景案例

假设我们正在开发一个在线购物应用，要管理用户购物车的数据。

const db = firebase.firestore();

// 添加购物车项
db.collection("carts").add({
    userId: "user123",
    items: [
        { productId: "prod001", quantity: 2 },
        { productId: "prod002", quantity: 1 }
    ]
})
.then((docRef) => {
    console.log("购物车项已添加，ID: ", docRef.id);
})
.catch((error) => {
    console.error("添加购物车项出错: ", error);
});

在这个例子中，我们将用户的购物车信息存储在 Firestore 中，每个用户的购物车是一个文档，文档中包含相关的商品信息。

Datastore 概述

Datastore 是谷歌云平台提供的高性能 NoSQL 数据库服务，专为需要高可靠性和可扩展性的后台存储而设计。Datastore 适合中大型应用（如任务管理器、CMS等），并提供了强大的查询功能。

特点

• 强一致性：Datastore 允许全局事务，这意味着在多用户环境中，它能确保数据的强一致性。
• 结构化数据：数据以 实体 为单位存储，可以包含复杂的数据结构。
• 自适应扩展：支持大规模的数据写入与读取，能够应对不断增长的用户量和数据量。

使用场景案例

考虑一个任务管理应用，我们需要存储用户的任务清单。

from google.cloud import datastore

client = datastore.Client()

# 创建新任务
task_key = client.key('Task')
task = datastore.Entity(key=task_key)

task.update({
    'description': '完成项目报告',
    'due_date': '2023-12-01',
    'status': 'pending'
})

client.put(task)
print(f"添加任务: {task.key.id}")

在这个 Python 代码示例中，我们使用 Datastore 来存储任务信息，每一个任务都有一个唯一的键（key），并包含了关于任务的多个属性。

Firestore 与 Datastore 的比较

尽管 Firestore 和 Datastore 都可以处理 NoSQL 数据，但它们的设计理念及使用场景有所不同。

特性	Firestore	Datastore
数据结构	文档（Document）	实体（Entity）
实时功能	支持	不支持
查询	强大的查询与索引功能	支持复杂查询
跨平台支持	强大的移动与Web支持	主要针对后端服务
一致性	最终一致性与强一致性选择	强一致性

选择哪种服务取决于应用的具体需求。如果您的应用需要实时数据同步和响应，Firestore 是更好的选择；而如果您需要处理大量的审核数据和希望支持复杂的查询，则 Datastore 会是更适合的选项。

小结

在这一篇中，我们简单回顾了 Firestore 和 Datastore 的主要特点、使用场景和一些示例代码。了解它们各自的优势和最佳用例后，您能够更好地为您的项目选择合适的数据库解决方案。在下一篇中，我们将讨论 BigQuery 数据分析，这是一个专为大数据分析而设计的强大平台，敬请期待！