Google提供两种基于云的数据存储服务Google Cloud Datastore和Firebase(收购后)。 尽pipe提供了典型的使用场景以使开发人员能够在Google云平台提供的各种服务之间进行select,但是没有提及Firebase如何适应当前/未来发展的情况。 任何人都可以对此问题有所了解,并为Google Cloud Datastore vs Firebase提供典型的使用案例?
在我写的一个Python的Google App Engine应用程序中,我有一个存储在数据存储中的实体,我需要检索该实体,并将其复制一份(除了密钥外),然后放回该实体。 我应该怎么做? 特别是,当我这样做的时候,有没有什么需要注意的警告或诀窍,以便得到我期望的那种副本,而不是别的。 埃塔:呃,我试了一下,我碰到了问题。 我想以这样的方式制作我的副本,以便在编写代码时不必知道属性的名称。 我的想法是这样做的: #theThing = a particular entity we pull from the datastore with model Thing copyThing = Thing(user = user) for thingProperty in theThing.properties(): copyThing.__setattr__(thingProperty[0], thingProperty[1]) 这个执行没有任何错误,直到我试图从数据存储中取出copyThing,在这一点上,我发现所有的属性都设置为None(显然,除了用户和键之外)。 所以很明显,这段代码正在做一些事情,因为它将用Nonereplace默认值(所有属性都设置了默认值),但根本不是我想要的。 build议?
我已经遇到了App Engine数据存储的一个有趣的限制。 我正在创build一个处理程序来帮助我们分析一个生产服务器上的一些使用情况数据。 为了执行分析,我需要查询并总结从数据存储中拉出的10,000多个实体。 计算并不难,只是通过使用示例的特定filter的项目的直方图。 我遇到的问题是,我无法从数据存储中快速获取数据,以便在查询截止date之前进行任何处理。 我已经尝试了所有我能想到的将查询分块为并行RPC调用以提高性能,但是根据appstats,我似乎无法获得实际并行执行的查询。 无论我尝试什么方法(见下文),似乎总是会回到顺序的下一个查询的瀑布。 注意:查询和分析代码确实工作,只是运行缓慢,因为我无法从数据存储快速获取数据。 背景 我没有可以分享的现场版本,但是这里是我所说的系统部分的基本模型: class Session(ndb.Model): """ A tracked user session. (customer account (company), version, OS, etc) """ data = ndb.JsonProperty(required = False, indexed = False) class Sample(ndb.Model): name = ndb.StringProperty (required = True, indexed = True) session = ndb.KeyProperty (required = True, kind = Session) timestamp = […]
Google Cloud Bigtable和Google Cloud Datastore / App Engine数据存储之间有什么区别,主要的实用优势和劣势是什么? AFAIK云数据存储build立在Bigtable之上。
似乎Python App Engine的_ah / admin与Google App Engine的Java实现没有任何相同之处。 有没有我可以浏览数据存储的手动方式? 在我的机器上find哪些文件? (我在OS X上使用Eclipse的App Engine插件)。
例如,Google App Engine使用数据存储而不是数据库来存储数据。 有谁有使用数据存储,而不是数据库的任何提示? 看起来我已经训练了自己的思想去思考100%直接映射到表结构的对象关系,现在很难看到任何不同的东西。 我可以理解数据存储的一些好处(例如,性能和分发数据的能力),但是牺牲了一些好的数据库function(例如连接)。 有没有人像BigTable一样使用数据存储有什么好的build议来与他们合作?
我怎样才能从数据存储中获取超过1000条logging,并把所有在一个单一的列表传递给Django?
有谁知道如何删除Google App Engine中的所有数据存储?