哈囉大家好,我是古古
在前幾篇文章中,有分成三個大類,分別去向大家介紹了 Google Cloud 中的五種數據儲存服務,那麼這篇文章就來總結一下這些數據儲存服務的用途
Google Cloud 支援五種數據的儲存服務,而這五種服務,又可以分成三大類,分別是「一般檔案的儲存服務」、「SQL 的儲存服務」以及「NoSQL 的儲存服務」
所有二進制的一般檔案(像是圖片、影片、ppt....等等這些檔案),就都是使用這個分類的服務來儲存
屬於這個分類的服務:Cloud Storage
只要是屬於 SQL 的數據 (Relational databases 關聯式資料庫),就是使用這個分類的服務來儲存數據
屬於這個分類的服務:Cloud SQL、Cloud Spanner
只要是屬於 NoSQL 的數據 (Non-relational databases 非關聯式資料庫),就是使用這個分類的服務來儲存數據
屬於這個分類的服務:Firestore、Cloud Bigtable
在詳細介紹完這五種數據儲存服務之後,我們可以把這五種數據儲存服務總結成下面這一張圖
因此大家後續就可以根據自己的需求,選擇最適合的數據儲存服務了!
補充:上圖在 Analytical workload - SQL 路線中,有突然出現一個系列文沒介紹到的 Big Query,這個是在影片的最後 Google 才有補充提到,如果同時有「SQL 儲存服務」和「分析需求」時,才需要考慮使用 Big Query
也因為他使用情境比較特殊,因此沒有列在常見的五種數據儲存服務中,大家在一般使用的上不需特別考慮他
以下僅是我的個人想法,並非 Google Cloud 官方建議
只要是想要儲存 Blob 這種二進制檔案,那就一定是選擇 Cloud Storage 沒有懸念
除非你們已經有使用過其他雲端服務、或是非常明確知道你就是要使用「分佈式資料庫」的技術,不然一開始會建議從最基本的 Cloud SQL 開始用起,等到業務真的擴大到百萬用戶級別 or 有跨國存取的需求,再來考慮遷移到 Cloud Spanner
跟上面的差不多,除非一開始就已經打定主意想使用「分佈式資料庫」的技術,不然最一開始還是先從基本的 Firestore 用起就好,等到業務量擴大到百萬級別,再考慮使用 Cloud Bigtable 的服務
這篇文章總結了 Google Cloud 中的五種常見的數據儲存服務,並且也補充了要如何選擇合適的數據儲存服務,提供給大家做參考!
那麼從下一篇文章開始,我們就會進入到下一個章節,也就是會來介紹 Google Cloud 中的 API 管理服務,那我們就下一篇文章見啦!