সুতরাং আমি এই খুব প্রশ্ন সম্পর্কে একটি সম্পূর্ণ ব্লগ পোস্ট লিখেছিলাম , এবং আমি আপনাকে আরও সম্পূর্ণ উত্তরের জন্য এটি পরীক্ষা করে (বা অফিসিয়াল ডকুমেন্টেশন ) সুপারিশ করছি।
তবে আপনি যদি দ্রুত (-শ) সংক্ষিপ্ত বিবরণ চান তবে এটি এখানে:
আরও ভাল জিজ্ঞাসা করা এবং আরও কাঠামোগত ডেটা - রিয়েলটাইম ডেটাবেস যখন কেবল একটি বিশাল জেএসএন গাছ, ক্লাউড ফায়ারস্টোরটি আরও কিছুটা কাঠামোগত। আপনার সমস্ত ডেটা নথি (যা মূলত মূল-মূল স্টোর) এবং সংগ্রহগুলি (যা নথির সংকলন) নিয়ে গঠিত। ডকুমেন্টগুলি প্রায়শই সাব-কালেকশনের দিকেও ইঙ্গিত করবে, যার মধ্যে অন্যান্য নথি রয়েছে, যার মধ্যে তারা নিজেরাই অন্যান্য নথি থাকতে পারে, ইত্যাদি।
এই কাঠামোগত ডেটা আপনাকে দুটি উপায়ে সহায়তা করে। প্রথমত, সমস্ত প্রশ্ন অগভীর , যার অর্থ নীচে সমস্ত ডেটা না ধরে আপনি কোনও দস্তাবেজের জন্য অনুরোধ করতে পারেন। এর অর্থ আপনি আপনার ডেটাটিকে এমনভাবে সংরক্ষণ করতে পারেন যা আপনার ডেটাবেসকে অগভীর রাখার চিন্তা না করেই আপনার আরও অর্থবোধ তৈরি করে। দ্বিতীয়ত, আপনার আরও শক্তিশালী প্রশ্ন রয়েছে। উদাহরণস্বরূপ, এখন আপনি সেই "কম্বো" ক্ষেত্রগুলি তৈরি না করেই আপনার ডাটাবেসের অন্যান্য অংশ থেকে ডেটা একত্রিত (এবং অস্বীকৃত) তৈরি না করেই একাধিক ক্ষেত্র জুড়ে জিজ্ঞাসা করতে পারেন। কিছু ক্ষেত্রে, ক্লাউড ফায়ার স্টোর কেবলমাত্র সেই অনুসন্ধানগুলি সরাসরি চালাবে এবং অন্য ক্ষেত্রে এটি স্বয়ংক্রিয়ভাবে আপনার জন্য সূচকগুলি তৈরি এবং বজায় রাখবে।
স্কেলে ডিজাইন করা - ক্লাউড ফায়ার স্টোর রিয়েলটাইম ডেটাবেসগুলির চেয়ে আরও ভাল স্কেল করতে সক্ষম হবে। আপনার প্রশ্নগুলির ফলাফলগুলি আপনার ডেটা সেট নয়, ফলাফলের আকারের আকারের দিকে লক্ষ্য করা গুরুত্বপূর্ণ। সুতরাং আপনার ডেটা সেট যত বড় হয়ে উঠুক তা অনুসন্ধান করা দ্রুতই থাকবে।
ডেটা আনার পক্ষে ম্যানুয়াল সহজেই - রিয়েলটাইম ডেটাবেসগুলির মতো আপনি রিয়েল-টাইমে পরিবর্তনের জন্য ক্লাউড ফায়ারস্টোরে শ্রোতাদের সেট আপ করতে পারেন। তবে আপনি যদি এই ধরণের আচরণ না চান এবং কেবল একটি সাধারণ "আমার ডেটা আনুন" কল করতে চান তবে ক্লাউড ফায়ারস্টোরেরও এটি রয়েছে এবং এটি প্রাথমিক ব্যবহারের ক্ষেত্রে তৈরি। (এগুলি onceরিয়েলটাইম ডেটাবেস-ল্যান্ডের কলগুলির চেয়ে অনেক ভাল )
একাধিক অঞ্চল সমর্থন - এটি আপনার ডেটা একাধিক ডেটা কেন্দ্রের মাঝে ভাগ করা হওয়ায় এটি আরও নির্ভরযোগ্যতার অর্থ। তবে আপনার কাছে এখনও দৃ strong় ধারাবাহিকতা রয়েছে, যার অর্থ আপনি সর্বদা একটি প্রশ্ন তৈরি করতে পারেন এবং আশ্বস্ত হন যে আপনি আপনার ডেটার সর্বশেষতম সংস্করণ পেয়ে যাচ্ছেন।
বিভিন্ন মূল্যের মডেল - রিয়েলটাইম ডেটাবেস প্রাথমিকভাবে স্টোরেজ বা নেটওয়ার্ক ব্যান্ডউইথের উপর ভিত্তি করে চার্জ দেয়, ক্লাউড ফায়ারস্টোর মূলত আপনি সম্পাদন করে এমন সংখ্যার ভিত্তিতে চার্জ করে । এটি আরও ভাল হবে, না আরও খারাপ? এটি আপনার অ্যাপের উপর নির্ভর করে।
কোনও নিউজ অ্যাপ্লিকেশন, টার্ন-ভিত্তিক মাল্টিপ্লেয়ার গেম বা স্ট্যাক ওভারফ্লোর নিজস্ব সংস্করণের মতো কিছু পাওয়ার জন্য ক্লাউড ফায়ারস্টোর সম্ভবত মূল্য নির্ধারণের দিক থেকে বেশ অনুকূল দেখাবে। রিয়েল-টাইম গ্রুপ অঙ্কন অ্যাপ্লিকেশানের মতো যেখানে আপনি একাধিক লোকের কাছে এক সেকেন্ডে একাধিক আপডেট পাঠাচ্ছেন, এটি সম্ভবত রিয়েলটাইম ডেটাবেসগুলির চেয়ে ব্যয়বহুল হবে।
আপনি এখনও রিয়েলটাইম ডেটাবেসটি কেন ব্যবহার করতে চাইতে পারেন - এটি কয়েকটি কারণে নেমে আসে। 1) পুরোটি "এটি সম্ভবত খুব বেশি ঘন ঘন আপডেট করে এমন অ্যাপ্লিকেশনগুলির জন্য সস্তা হবে" জিনিসটি আমি আগে উল্লেখ করেছি, ২) এটি দীর্ঘ সময় ধরে রয়েছে এবং হাজার হাজার অ্যাপ্লিকেশন দ্বারা যুদ্ধের পরীক্ষা হয়েছে, 3) এটি আরও ভালভাবে বিলম্ব পেয়েছে এবং যখন সত্যিকারের সময় অনুভূতির জন্য আপনার নির্ভরযোগ্যভাবে কম বিলম্বিত কিছু দরকার হয়, তখন রিয়েলটাইম ডেটাবেস আরও ভাল কাজ করতে পারে।
বেশিরভাগ নতুন অ্যাপ্লিকেশনগুলির জন্য, আমরা আপনাকে ক্লাউড ফায়ার স্টোরটি পরীক্ষা করে দেখার পরামর্শ দিই। তবে আপনার যদি ইতিমধ্যে রিয়েলটাইম ডেটাবেসে থাকা একটি অ্যাপ থাকে তবে আমি সত্যিই কেবল স্যুইচিংয়ের খাতিরে স্যুইচ করার পরামর্শ দিচ্ছি না, যদি না আপনার কাছে এটি করার বাধ্যতামূলক কারণ না থাকে।
আশা করি এইটি কাজ করবে!
