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解放IT团队的7种谷歌云数据库服务

将数据移到云数据库是为应用程序优化成本和性能的有效方法。不妨看看谷歌的7种数据库服务,确定哪一种适合自己。

作者:布加迪编译来源:51CTO|2020-04-01 09:50

【51CTO.com快译】 IT团队部署云数据库服务将一些管理和操作任务移交给服务提供商,以便可以专注于实际使用这些数据。云数据库还可以提供可扩展性、故障切换支持和潜在的成本节省。

与竞争对手一样,谷歌提供不同的云数据库选项以满足不同的要求。下面介绍了7种流行的谷歌云数据库服务,看看哪种适合你的工作负载要求。

1.Google Cloud SQL

该托管关系数据库与PostgreSQL和MySQL兼容。谷歌还增添了对SQL Server的支持,以吸引运行Windows工作负载的用户。为确保用户的数据库灵活、高可用性且一致,Cloud SQL使复制、备份、加密和故障切换实现了自动化。

用户可以从Compute Engine、Google Kubernetes Engine、App Engine和BigQuery连接到该服务。该Google Cloud数据库选项的价格(包括按秒计费模式)因实例类型而异。

2.Google Cloud Spanner

虽然Cloud Spanner是一种分布式关系数据库服务,但消除了通常与该数据库类型有关的一致性和可用性方面的一些不足。这是由于,虽然它提供了关系数据库的语义(比如模式、SQL查询和ACID事务),但也含有通常与NoSQL数据库有关的横向扩展功能。该谷歌云数据库选项旨在支持全局联机事务处理,可以扩展到遍布全球区域的数千个节点。

定价基于节点、网络和存储。节点按小时计费,而网络和存储按月计费。存储计费基于Cloud Spanner表及其他二级索引中的平均数据量,而网络成本取决于当月使用的带宽量。

3.Google Cloud Bigtable

该托管列式数据库可以扩展到数十亿行和列,这使用户能够存储数PB的数据。Cloud Bigtable最适合以低延迟存储大量单键数据。用户可以存储不同类型的数据,包括时间序列、营销、财务、物联网和图形等数据。

Cloud Bigtable还与Hadoop等流行的大数据工具集成,并支持开源HBase API。除了为实例类型(生产实例或开发实例)和集群中的节点总数量付费外,Cloud Bigtable用户还要为存储和网络带宽付费。

4.Google Firebase Realtime Database

该托管NoSQL数据库主要用于Web和移动应用程序开发。Google Firebase Realtime Database为用户实时提供JSON格式的数据,然后将数据存储在大型JSON树中。因此,该产品最适合处理简单数据,而不是大量数据或分层数据。

即使应用程序未连接到互联网,也可以通过本地缓存离线维护该Google Cloud数据库选项。一旦应用程序重新连接,Google Firebase Realtime Database会自动更新并同步,这使得应用程序在网络速度较慢或断开连接时可正常运行。

虽然该产品可靠且快速,但仅限于一个区域的可用区。价格方面,有免费的Spark方案(只提供有限的存储和功能)或Blaze方案,后者采用按需付费的模式,按每月使用的GB量收费。

5.Google Cloud Firestore

虽然该数据库是较大的Firebase产品组合的一部分,但它与Firebase Realtime Database不同。Firestore是一种更灵活、更易扩展的NoSQL数据库选项,它适合更复杂的应用程序开发。Firestore还为新的或严苛的工作负载提供了更多的功能特性。

Firestore有离线模式,类似Firebase Realtime Database。然而,它也可以与其他谷歌云服务和开源技术集成,因此设计应用程序时它显得更通用、更灵活。Firestore还提供了原生多区域服务的可靠性,而不仅限于单个区域。该谷歌云数据库选项的计费取决于所执行的读取、写入和删除的总和,以及所耗用的存储和网络带宽总量。

6.Google Cloud Memorystore

与谷歌的其他数据库不同,Memorystore是托管的Redis服务。Redis是一种开源键值数据库,主要用于缓存管理和Web应用程序速度。通过使用Memorystore for Redis,用户可以构建符合Redis协议的应用程序缓存,从而简化了迁移过程。

通过自动化通常繁琐的任务(比如打补丁和故障切换)解放了开发人员。主要功能包括安全、监控、迁移和高可用性等。基于三个部分:服务层、配置容量和区域,按每小时每GB对用户收费。

7.Google BigQuery

虽然该谷歌服务并不是明确的数据库服务,但对于寻求无服务器、可扩展且经济高效的数据仓库的企业而言很有用。BigQuery使用户能够使用类似SQL的语法为其企业认真分析数据,而不必管理服务本身。它提供实时数据和洞察力以预测业务成果。

还有BigQuery的变体,包括用于构建和运行机器学习模型的BigQuery ML、分析复杂数据集的BigQuery BI Engine以及将BigQuery的无服务器架构与地理空间分析相结合的BigQuery GIS。该数据仓库还提供存储和计算分离、自动备份和轻松恢复,以及大数据生态系统集成和另外几项功能。价格分为存储费用(因修改活动而异)和查询费用。用户可选择按需定价模式或固定费率定价模式。

原文标题:7 Google Cloud database options to free up your IT team,作者:Sara Grier

【51CTO译稿,合作站点转载请注明原文译者和出处为51CTO.com】

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【责任编辑:张燕妮 TEL:(010)68476606】

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