谷歌云数据库

分类：

关系型：符合ACID的特性（原则性、一致性、可隔离性、持久性）、事务特性简而言之。要么都执行要么都不执行、例如mysql、缺点扩展性不支持非结构性数据

非关系型：非结构化、通常不具备ACID、例如redis  mongodb. 、不足之处数据的完整性和一致性

以下是 Google Cloud Platform (GCP) 中几个关键数据库服务的特点以及它们的使用场景：

1. **Cloud Bigtable**：
- 特点：Cloud Bigtable 是一个高度可扩展的 NoSQL 数据库服务，适用于存储和处理大量结构化数据，如时间序列数据、用户分析和财务数据。它提供低延迟的读写操作，高可用性，并且可以自动扩展以处理海量数据和高吞吐量工作负载 。
- 使用场景：适用于需要存储大量数据的应用，例如 IoT 设备数据、金融服务应用程序、时间序列数据分析等 。

2. **Cloud SQL**：
- 特点：Cloud SQL 是一个托管的关系型数据库服务，支持 MySQL、PostgreSQL 和 SQL Server。它提供高可用性、自动备份、自动故障转移和只读副本以扩展读取性能 。
- 使用场景：适用于需要传统关系数据库支持的 web 应用、移动应用和企业应用，特别是当需要自动备份和复制功能时 。

3. **Cloud Spanner**：
- 特点：Cloud Spanner 是一个全球分布式的数据库服务，提供强一致性和高可用性。它支持 SQL 查询和模式，可以处理大规模事务性工作负载，并且可以自动扩展 。
- 使用场景：适用于需要全球部署、强一致性和高可用性的应用程序，例如跨国企业的金融账本、支付解决方案等 。

4. **Datastore**：
- 特点：Datastore 是一个 NoSQL 文档数据库，提供灵活的数据模型和自动扩展能力。它支持 ACID 事务，并提供自动复制和高可用性 。
- 使用场景：适用于需要灵活数据模型和快速开发的应用，例如电子商务平台、社交网络等 。

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需要对数据进行分析，建议使用big query/cloud spanner

需要进行扩展，并且读写大于10M 建议使用Bigtable

不需要ACID的情况建议使用Bigtable

 

5. **Cloud Storage**：
- 特点：Cloud Storage 是一个对象存储服务，提供高可用性和耐久性，适用于存储非结构化数据，如图片、视频和文档 。
- 使用场景：适用于需要存储大量非结构化数据的应用，例如媒体和娱乐、数据备份和归档等 。

每种服务都有其独特的特性和优化场景，选择合适的服务可以帮助提高应用性能和降低运维复杂度。