Google 致力于为黑人社区推动种族平等。查看具体举措

একটি ডাটাবেস চয়ন করুন: ক্লাউড ফায়ার স্টোর বা রিয়েলটাইম ডেটাবেস

ফায়ারবেস দুটি ক্লাউড-ভিত্তিক, ক্লায়েন্ট-অ্যাক্সেসযোগ্য ডাটাবেস সমাধানগুলি সরবরাহ করে যা রিয়েলটাইম ডেটা সিঙ্কিং সমর্থন করে:

  • ক্লাউড ফায়ারস্টোরটি মোবাইল অ্যাপ্লিকেশন বিকাশের জন্য ফায়ারবেসের নতুন ডেটাবেস। এটি নতুন, আরও স্বজ্ঞাত ডেটা মডেল সহ রিয়েলটাইম ডেটাবেসটির সাফল্যের উপর ভিত্তি করে। ক্লাউড ফায়ার স্টোরে রিয়েলটাইম ডেটাবেসগুলির চেয়ে আরও সমৃদ্ধ, দ্রুত প্রশ্ন এবং স্কেলগুলিও বৈশিষ্ট্যযুক্ত।

  • রিয়েলটাইম ডাটাবেস ফায়ারবেসের মূল ডাটাবেস original এটি মোবাইল অ্যাপ্লিকেশনের জন্য একটি দক্ষ, স্বল্প-অলসতা সমাধান যা রিয়েলটাইমের ক্লায়েন্ট জুড়ে সিঙ্ক হওয়া রাজ্যগুলির প্রয়োজন।

ফায়ারবেস কোন ডাটাবেসের প্রস্তাব দেয়?

আপনার ডাটাবেস সমাধানের পছন্দটি অনেকগুলি বিষয়ের উপর নির্ভর করবে, তবে এটি নির্দিষ্ট বৈশিষ্ট্যগুলির ক্ষেত্রে, কোন ডেটাবেসটি আপনার পক্ষে সঠিক তা নিয়ে আমরা সুপারিশ করতে পারি।

উভয় সমাধান প্রস্তাব:

  • ক্লায়েন্ট-প্রথম এসডিকে, মোতায়েন ও রক্ষণাবেক্ষণের জন্য কোনও সার্ভার নেই
  • রিয়েলটাইম আপডেট
  • বিনামূল্যে স্তর, তারপরে আপনি যা ব্যবহার করেন তার জন্য অর্থ প্রদান করুন

মূল বিবেচনা

উভয় ডাটাবেসের ক্ষেত্রে সাধারণ মূল বৈশিষ্ট্যগুলি ছাড়াই, নীচে তালিকাভুক্ত সমস্ত বিবেচনাগুলি কীভাবে আপনার অ্যাপ্লিকেশনগুলির সাফল্যে প্রভাব ফেলবে তা চিন্তা করুন।

ডাটাবেসের ভূমিকা
আমার অ্যাপ্লিকেশনটির জন্য একটি ডাটাবেস ব্যবহার করে ...
প্রাথমিক জিজ্ঞাসা সহ প্রাথমিকভাবে ডেটা সিঙ্ক্রোনাইজ করা।
আপনার যদি উন্নত অনুসন্ধান, বাছাই এবং লেনদেনের প্রয়োজন না হয় তবে আমরা রিয়েলটাইম ডেটাবেসটির পরামর্শ দিই।
উন্নত অনুসন্ধান, বাছাই এবং লেনদেন।
আপনার যদি আপনার ডেটার সাথে জটিল ইন্টারঅ্যাকশন প্রয়োজন হয়, উদাহরণস্বরূপ ইকমার্স অ্যাপ্লিকেশনগুলিতে, আমরা ক্লাউড ফায়ারস্টোরের প্রস্তাব দিই।
ডেটাতে অপারেশন
আমার অ্যাপ্লিকেশনটির ডাটাবেসের ব্যবহার দেখে মনে হচ্ছে ...
কয়েক জিবি বা কম ডেটা যা ঘন ঘন পরিবর্তিত হয়।
যদি আপনার অ্যাপ্লিকেশন কোনও ডিজিটাল হোয়াইটবোর্ড অ্যাপের মতো ক্ষুদ্রতর আপডেটের স্ট্রিম প্রেরণ করে থাকে তবে আমরা রিয়েলটাইম ডেটাবেসকে সুপারিশ করি।
টিবিএসে কয়েকশো জিবি ডেটা যা এটি পরিবর্তিত হওয়ার চেয়ে অনেক বেশি সময় পঠিত হয়।
খুব বড় ডেটা সেটগুলির জন্য এবং যখন ব্যাচের ক্রিয়াকলাপ ঘন ঘন প্রয়োজন হয় তখন আমরা ক্লাউড ফায়ারস্টোরের প্রস্তাব দিই।
তথ্য মডেল
আমি আমার ডেটা হিসাবে কাঠামো করতে পছন্দ করি ...
একটি সাধারণ জেএসএন গাছ।
জেএসওএন আনস্ট্রাকচার্ড ডেটার জন্য আমরা রিয়েলটাইম ডেটাবেসকে সুপারিশ করি।
দলিলগুলি সংগ্রহের মধ্যে সংগঠিত।
কাঠামোগত দস্তাবেজ এবং সংগ্রহের জন্য, আমরা ক্লাউড ফায়ারস্টোরের প্রস্তাব দিই।
উপস্থিতি
আমার প্রাপ্যতার প্রয়োজনীয়তা হ'ল ...
99.999% এর অত্যন্ত উচ্চ আপটাইম গ্যারান্টি।
যদি প্রাপ্যতা সর্বাধিক গুরুত্ব পায় তবে উদাহরণস্বরূপ ইকমার্স অ্যাপ্লিকেশনগুলিতে আমরা ক্লাউড ফায়ারস্টোরের প্রস্তাব দিই।
কমপক্ষে 99.95% আপটাইমের গ্যারান্টি।
যখন খুব বেশি তবে সমালোচনামূলক উপলভ্যতা গ্রহণযোগ্য না হয়, আমরা ক্লাউড ফায়ারস্টোর বা রিয়েলটাইম ডেটাবেসগুলির প্রস্তাব দিই।
স্থানীয় ডেটাতে অফলাইন প্রশ্নাবলী
আমার অ্যাপ্লিকেশনটির সীমাবদ্ধ বা কোনও সংযোগ নেই এমন ডিভাইসে প্রশ্ন করা দরকার ...
ঘন ঘন
যখন ব্যবহারকারী অফলাইন থাকে তখন স্থানীয় ডেটাতে পরিশীলিত ক্যোয়ারিং সক্ষমতাগুলির জন্য, আমরা ক্লাউড ফায়ারস্টোরের প্রস্তাব দিই।
কদাচিৎ বা কখনই নয়।
যদি আপনি আপনার ব্যবহারকারীরা ধারাবাহিকভাবে অনলাইনে থাকার প্রত্যাশা করেন তবে আমরা ক্লাউড ফায়ারস্টোর বা রিয়েলটাইম ডেটাবেসকে সুপারিশ করি।
ডাটাবেসের উদাহরণগুলির সংখ্যা
আমার পৃথক প্রকল্পগুলিতে, আমাকে ব্যবহার করা দরকার ...
অনেকগুলি ডাটাবেস, উদাহরণস্বরূপ প্রতিটি বড় গ্রাহকের জন্য একটি ডাটাবেস।
যেহেতু এটি আপনাকে একটি একক ফায়ারবেস প্রকল্পে একাধিক ডাটাবেস যুক্ত করতে দেয়, তাই আমরা রিয়েলটাইম ডেটাবেসকে সুপারিশ করি।
কেবল একটি একক ডাটাবেস।
আপনার যদি একটি একক ডাটাবেসের প্রয়োজন হয় তবে আমরা ক্লাউড ফায়ার স্টোর বা রিয়েলটাইম ডেটাবেসগুলির পরামর্শ দিই।

অন্যান্য কয়েকটি গুরুত্বপূর্ণ বিষয় কী বিবেচনা করা উচিত?

পূর্ববর্তী মূল বিবেচনার বিষয়ে চিন্তা করার পরে, আপনি একটি ডাটাবেস চয়ন করতে প্রস্তুত হতে পারেন । যদি আপনি এখনও পণ্যসামগ্রীর তুলনায় ওজন রাখেন তবে এই বিভাগটি ক্লাউড ফায়ারস্টোর এবং রিয়েলটাইম ডেটাবেসগুলির মধ্যে অন্যান্য পার্থক্যকে অন্তর্ভুক্ত করে।

তথ্য মডেল

রিয়েলটাইম ডেটাবেস এবং ক্লাউড ফায়ার স্টোর উভয়ই নোএসকিউএল ডেটাবেস।

রিয়েলটাইম ডাটাবেস ক্লাউড ফায়ার স্টোর
এক বৃহত JSON ট্রি হিসাবে ডেটা সঞ্চয় করে।
  • সাধারণ ডেটা সংরক্ষণ করা খুব সহজ।
  • কমপ্লেক্স, শ্রেণিবিন্যাস সম্পর্কিত তথ্য স্কেল থেকে সংগঠিত করা আরও শক্ত।

রিয়েলটাইম ডেটাবেস ডেটা মডেল সম্পর্কে আরও জানুন।

নথি সংগ্রহ হিসাবে ডেটা সঞ্চয় করে।
  • সাধারণ তথ্যগুলি নথিগুলিতে সংরক্ষণ করা সহজ, যা জেএসওনের সাথে খুব মিল।
  • জটিল, শ্রেণিবিন্যাস সম্পর্কিত তথ্যগুলি নথির মধ্যে উপ-সংগ্রহগুলি ব্যবহার করে স্কেলগুলিতে সংগঠিত করা সহজ।
  • কম ডেনোরালাইজেশন এবং ডেটা সমতলকরণের প্রয়োজন।

ক্লাউড ফায়ারস্টোর ডেটা মডেল সম্পর্কে আরও জানুন।

রিয়েলটাইম এবং অফলাইন সমর্থন

উভয়েরই মোবাইল-ফার্স্ট, রিয়েলটাইম এসডিকে রয়েছে এবং উভয়েরই অফলাইন-প্রস্তুত অ্যাপ্লিকেশানের জন্য স্থানীয় ডেটা স্টোরেজ সমর্থন করে।

রিয়েলটাইম ডাটাবেস ক্লাউড ফায়ার স্টোর
আইওএস এবং অ্যান্ড্রয়েড ক্লায়েন্টদের জন্য অফলাইন সমর্থন। আইওএস, অ্যান্ড্রয়েড এবং ওয়েব ক্লায়েন্টদের জন্য অফলাইন সমর্থন।

উপস্থিতি

কখন ক্লায়েন্ট অনলাইনে বা অফলাইনে থাকে তা জেনে রাখা কার্যকর হতে পারে। ফায়ারবাস রিয়েলটাইম ডেটাবেস ক্লায়েন্টের সংযোগের স্থিতি রেকর্ড করতে পারে এবং প্রতিবার ক্লায়েন্টের সংযোগের স্থিতি পরিবর্তিত হয় provide

রিয়েলটাইম ডাটাবেস ক্লাউড ফায়ার স্টোর
উপস্থিতি সমর্থিত। স্থানীয়ভাবে সমর্থিত নয়। ক্লাউড ফাংশনগুলি ব্যবহার করে ক্লাউড ফায়ারস্টোর এবং রিয়েলটাইম ডেটাবেস সিঙ্ক করে আপনি উপস্থিতির জন্য রিয়েলটাইম ডেটাবেস সমর্থনটি উপার্জন করতে পারেন। ক্লাউড ফায়ার স্টোরে বিল্ড উপস্থিতি দেখুন।

জিজ্ঞাসা করা হচ্ছে

কোয়েরিগুলির মাধ্যমে ডেটাবেস থেকে ডেটা পুনরুদ্ধার, সাজান এবং ফিল্টার করুন।

রিয়েলটাইম ডাটাবেস ক্লাউড ফায়ার স্টোর
সীমিত বাছাই এবং ফিল্টারিং কার্যকারিতা সহ গভীর প্রশ্নগুলি।
  • প্রশ্নগুলি কোনও সম্পত্তি বাছাই বা ফিল্টার করতে পারে তবে উভয়ই নয়।
  • প্রশ্নগুলি ডিফল্টরূপে গভীর: তারা সর্বদা সম্পূর্ণ সাবট্রিটি ফেরত দেয়।
  • প্রশ্নগুলি JSON গাছের স্বতন্ত্র পাতা-নোডের মান পর্যন্ত যে কোনও গ্রানুলারিটিতে ডেটা অ্যাক্সেস করতে পারে।
  • প্রশ্নগুলির জন্য একটি সূচক প্রয়োজন হয় না; তবে আপনার ডেটা সেট বাড়ার সাথে সাথে কিছু অনুসন্ধানের পারফরম্যান্স হ্রাস পাবে।
যৌগিক বাছাই এবং ফিল্টারিংয়ের সাথে সূচকযুক্ত প্রশ্নগুলি।
  • আপনি ফিল্টারগুলি চেইন করতে পারেন এবং ফিল্টারিং এবং একক ক্যোয়ারিতে কোনও সম্পত্তিতে বাছাই করতে পারেন।
  • প্রশ্নগুলি অগভীর: এগুলি কেবল কোনও নির্দিষ্ট সংগ্রহ বা সংগ্রহ গোষ্ঠীতে নথি ফেরত দেয় এবং উপ-সংগ্রহের ডেটা ফেরায় না।
  • প্রশ্নের অবশ্যই সর্বদা পুরো দস্তাবেজগুলি ফিরিয়ে দিতে হবে।
  • ক্যোয়ারীগুলি ডিফল্ট অনুসারে সূচিত হয়: ক্যোরি পারফরম্যান্স আপনার ফলাফল সেট আকারের সাথে সমানুপাতিক, আপনার ডেটা সেট নয়।

রচনা এবং লেনদেন

রিয়েলটাইম ডাটাবেস ক্লাউড ফায়ার স্টোর
বেসিক রাইটিং এবং লেনদেনের ক্রিয়াকলাপ। উন্নত রাইটিং এবং লেনদেনের ক্রিয়াকলাপ।
  • সেট এবং আপডেট অপারেশনের পাশাপাশি অ্যারে এবং সংখ্যাযুক্ত অপারেটরগুলির মতো উন্নত রূপান্তরগুলির মাধ্যমে ডেটা অপারেশনগুলি লিখুন
  • লেনদেনগুলি ডাটাবেসের যে কোনও অংশ থেকে ডেটা অ্যাটিকালি পড়তে এবং লিখতে পারে।

নির্ভরযোগ্যতা এবং কর্মক্ষমতা

রিয়েলটাইম ডাটাবেস ক্লাউড ফায়ার স্টোর
রিয়েলটাইম ডেটাবেস একটি আঞ্চলিক সমাধান।
  • আঞ্চলিক কনফিগারেশনে উপলব্ধ। ডেটাবেসগুলি কোনও অঞ্চলের মধ্যে অঞ্চলগত প্রাপ্যতার মধ্যে সীমাবদ্ধ।
  • অত্যন্ত কম বিলম্ব, ঘন ঘন রাজ্য-সিঙ্কের জন্য আদর্শ বিকল্প।
পরিষেবা স্তর চুক্তিতে রিয়েলটাইম ডেটাবেস কর্মক্ষমতা এবং নির্ভরযোগ্যতার বৈশিষ্ট্যগুলি সম্পর্কে আরও পড়ুন।
ক্লাউড ফায়ার স্টোর একটি আঞ্চলিক এবং বহু-অঞ্চল সমাধান যা স্বয়ংক্রিয়ভাবে স্কেল হয়।
  • গ্লোবাল স্কেল্যাবিলিটি এবং দৃ strong় নির্ভরযোগ্যতা নিশ্চিত করে স্বতন্ত্র অঞ্চলগুলিতে একাধিক ডেটা সেন্টার জুড়ে আপনার ডেটা ঘর করে।
  • বিশ্বজুড়ে আঞ্চলিক বা বহু-আঞ্চলিক কনফিগারেশনে উপলব্ধ।
পরিষেবা স্তর চুক্তিতে ক্লাউড ফায়ারস্টোর কর্মক্ষমতা এবং নির্ভরযোগ্যতার বৈশিষ্ট্যগুলি সম্পর্কে আরও পড়ুন।

স্কেলিবিলিটি

রিয়েলটাইম ডাটাবেস ক্লাউড ফায়ার স্টোর
স্কেলিংয়ের তীক্ষ্ণতা প্রয়োজন।
  • একক ডাটাবেসে প্রায় 200,000 একযোগে সংযোগ এবং 1000 রাইন্ড / সেকেন্ডে স্কেল। এর বাইরে স্কেলিংয়ের জন্য একাধিক ডাটাবেস জুড়ে আপনার ডেটা ভাগ করে নেওয়া দরকার।
  • ডেটা পৃথক টুকরো লেখার হারের জন্য স্থানীয় সীমাবদ্ধতা নেই।
স্কেলিং স্বয়ংক্রিয়।
  • সম্পূর্ণভাবে স্বয়ংক্রিয়ভাবে স্কেল a বর্তমানে, স্কেলিং সীমাটি প্রায় 1 মিলিয়ন একযোগে সংযোগ এবং 10,000 রেকর্ড / সেকেন্ড। আমরা ভবিষ্যতে এই সীমাবদ্ধতা বাড়ানোর পরিকল্পনা করছি।
  • স্বতন্ত্র নথি বা সূচকগুলিতে লেখার হারের সীমা রয়েছে।

সুরক্ষা

রিয়েলটাইম ডাটাবেস ক্লাউড ফায়ার স্টোর
ক্যাসকেডিং নিয়মকৃত ভাষা যা অনুমোদন এবং বৈধতা পৃথক করে। অনুমোদন এবং বৈধতা একত্রিত নন-ক্যাসকেডিং নিয়ম।

মূল্য নির্ধারণ

উভয় সমাধান স্পার্ক এবং ব্লেজ মূল্য পরিকল্পনাগুলিতে উপলভ্য।

রিয়েলটাইম ডাটাবেস ক্লাউড ফায়ার স্টোর
শুধুমাত্র ব্যান্ডউইথ এবং সঞ্চয়স্থানের জন্য চার্জ, তবে বেশি হারে।

রিয়েলটাইম ডেটাবেস মূল্য পরিকল্পনা সম্পর্কে আরও পড়ুন।

প্রাথমিকভাবে আপনার ডাটাবেসে সঞ্চালিত ক্রিয়াকলাপগুলিতে চার্জ (পড়ুন, লিখুন, মুছুন) এবং কম ব্যয়ে, ব্যান্ডউইথ এবং স্টোরেজ।

ক্লাউড ফায়ারস্টোর অ্যাপ ইঞ্জিন প্রকল্পগুলির জন্য প্রতিদিনব্যয় সীমা সমর্থন করে, আপনি যে ব্যয়টি স্বাচ্ছন্দ্য করছেন তা অতিক্রম করবেন না তা নিশ্চিত করার জন্য।

ক্লাউড ফায়ারস্টোর মূল্য পরিকল্পনাগুলি সম্পর্কে আরও পড়ুন।

ক্লাউড ফায়ার স্টোর এবং রিয়েলটাইম ডেটাবেস ব্যবহার করা

আপনি একই ফায়ারবেস অ্যাপ্লিকেশন বা প্রকল্পের মধ্যে উভয় ডাটাবেস ব্যবহার করতে পারেন। উভয় নোএসকিউএল ডাটাবেস একই ধরণের ডেটা সংরক্ষণ করতে পারে এবং ক্লায়েন্ট লাইব্রেরি একই ধরণের কাজ করে। আপনি যদি আপনার অ্যাপ্লিকেশনটিতে উভয় ডাটাবেস ব্যবহার করার সিদ্ধান্ত নেন তবে উপরে বর্ণিত পার্থক্যগুলি মনে রাখবেন।

রিয়েলটাইম ডেটাবেস এবং ক্লাউড ফায়ার স্টোর উভয় ক্ষেত্রে উপলভ্য বৈশিষ্ট্যগুলি সম্পর্কে আরও জানুন।

একটি ডাটাবেস চয়ন করতে প্রস্তুত?

আশা করি এই তুলনা আপনাকে ফায়ারবেস ডাটাবেস সমাধান স্থিতিতে সহায়তা করেছে। এখন আপনি কীভাবে আপনার ফায়ারবেস প্রকল্পগুলিতে একটি ডাটাবেস যুক্ত করবেন তা শিখতে পারেন।