नॉलेज कैटलॉग की अहम जानकारी देखना

Knowledge Catalog का इस्तेमाल करके, अपने Cloud Firestore संसाधनों को खोजा और मैनेज किया जा सकता है. यह एक ऐसा प्लैटफ़ॉर्म है जहां मेटाडेटा को सेव, मैनेज, और ऐक्सेस किया जा सकता है. Cloud Firestore मेटाडेटा का विश्लेषण करने के लिए, Knowledge Catalog का इस्तेमाल किया जा सकता है. इससे ये काम करने में मदद मिलती है:

  • विश्लेषण, जिसमें डिपेंडेंसी और इस्तेमाल के उदाहरण के लिए उपयुक्तता शामिल है
  • चेंज मैनेजमेंट
  • स्कीमा में बदलाव

Knowledge Catalog, नई और मौजूदा Cloud Firestore डेटाबेस पर डिफ़ॉल्ट रूप से चालू होता है. साथ ही, यह अपने-आप नीचे दिया गया मेटाडेटा वापस पाता है:

संसाधन टाइप फ़ील्ड
डेटाबेस कंट्रोल प्लेन
  • वर्शन
  • मोड
  • जगह की जानकारी (इसमें एक से ज़्यादा क्षेत्र शामिल हैं)
  • प्रोजेक्ट आईडी
  • डेटाबेस का नाम
  • बनाने का समय
डेटाबेस स्कीमा डेटा प्लेन
  • नाम
  • कलेक्शन
  • फ़ील्ड - डेटा टाइप
  • स्कीमा

शुरू करने से पहले

Cloud Firestore के साथ Knowledge Catalog की इनसाइट इस्तेमाल करने के लिए, आपके पास Cloud Firestore का डेटाबेस होना चाहिए. ज़्यादा जानकारी के लिए, डेटाबेस बनाना और मैनेज करना लेख पढ़ें.

खोज के नतीजे ऐक्सेस करने के लिए ज़रूरी भूमिकाएं

Knowledge Catalog में Cloud Firestore मेटाडेटा खोजने और देखने के लिए, प्रिंसिपल के पास Cloud Firestore संसाधन देखने की अनुमतियां होनी चाहिए. इसमें dataplex.projects.search अनुमति भी शामिल है.

उपयोगकर्ताओं, ग्रुप या सेवा खातों जैसे मुख्य खातों को ये अनुमतियां देने के लिए, उन्हें उस प्रोजेक्ट पर Cloud Datastore व्यूअर (roles/datastore.viewer) IAM भूमिका असाइन करें जिसमें Cloud Firestore संसाधन शामिल हैं.

नॉलेज कैटलॉग ऑपरेशन Cloud Firestore संसाधन ज़रूरी भूमिकाएं या अनुमतियां
Cloud Firestore संसाधन खोजना डेटाबेस datastore.databases.getMetadata
डेटाबेस स्कीमा datastore.schemas.get

भूमिकाएं असाइन करने के बारे में ज़्यादा जानने के लिए, ऐक्सेस मैनेज करना लेख पढ़ें. Cloud Firestore IAM की भूमिकाओं के बारे में ज़्यादा जानने के लिए, Cloud Firestore भूमिकाएं और अनुमतियां लेख पढ़ें.

प्रविष्टियां खोजने के लिए ज़रूरी भूमिकाएं

एंट्री खोजने के लिए, आपके पास उस प्रोजेक्ट पर इनमें से कम से कम एक IAM भूमिका होनी चाहिए जिसका इस्तेमाल खोज के लिए किया जाता है:

खोज के नतीजों पर अनुमतियों की जांच, चुने गए प्रोजेक्ट से अलग तौर पर की जाती है. ज़्यादा जानकारी के लिए, नॉलेज कैटलॉग की मदद से डेटा ऐसेट खोजना लेख पढ़ें.

मेटाडेटा खोजने के तरीके

नॉलेज कैटलॉग में मेटाडेटा ढूंढने की सुविधा, अपने-आप काम करती है. यह कनेक्ट किए गए डेटा सोर्स, जैसे कि Cloud Firestore को स्कैन करती है. इससे डेटा ऐसेट (जैसे कि कलेक्शन और डेटाबेस) की पहचान की जा सकती है. साथ ही, उनके तकनीकी मेटाडेटा को निकाला जा सकता है. जैसे, स्कीमा, ब्यौरे, और नॉलेज कैटलॉग में मौजूद कैटलॉग की जगह की जानकारी. यह प्रोसेस समय-समय पर चलती है, ताकि कैटलॉग को सोर्स सिस्टम के साथ सिंक किया जा सके.

नॉलेज कैटलॉग में, कीवर्ड और आम भाषा में खोज करने की सुविधा उपलब्ध है.

  • कीवर्ड खोज की सुविधा की मदद से, खास कीवर्ड, फ़िल्टर, और तय किए गए सिंटैक्स का इस्तेमाल करके संसाधन ढूंढे जा सकते हैं. उदाहरण के लिए, सभी Cloud Firestore डेटाबेस देखने के लिए, system=Firestore AND type=Database डालें.
  • नैचुरल लैंग्वेज सर्च (प्रीव्यू), एआई का इस्तेमाल करके सिमैंटिक क्वेरी को समझता है. इसकी मदद से, रोज़मर्रा की भाषा का इस्तेमाल करके संसाधन ढूंढे जा सकते हैं. इससे मुश्किल सिंटैक्स का इस्तेमाल करने की ज़रूरत नहीं पड़ती. उदाहरण के लिए, List all Firestore databases related to sales जैसी क्वेरी डाली जा सकती हैं.

ज़्यादा जानकारी के लिए, Knowledge Catalog के लिए खोज सिंटैक्स देखें.

उदाहरण: Cloud Firestore कलेक्शन ग्रुप स्कीमा ढूंढना

मेटाडेटा खोजने की प्रोसेस को समझने के लिए, Cloud Firestore नाम के user-firestore-database डेटाबेस का इस्तेमाल करें. इस डेटाबेस में, आपके पास user-schema नाम का कलेक्शन ग्रुप स्कीमा है.

डेटा की पहचान हो जाने के बाद, इन ऐसेट - user-firestore-database और user-schema - को Google Cloud console के Knowledge Catalog पेज में खोजा जा सकता है. इसके अलावा, Knowledge Catalog API का इस्तेमाल करके भी इन्हें खोजा जा सकता है. इसके बाद, ऐसेट के बारे में जानकारी देखी जा सकती है. साथ ही, कारोबार या ऑपरेशनल मेटाडेटा की अतिरिक्त जानकारी जोड़ी जा सकती है.

पहलूओं का इस्तेमाल करके मेटाडेटा को बेहतर बनाना

पहलू के टाइप ऐसे संसाधन होते हैं जिन्हें दोबारा इस्तेमाल किया जा सकता है. इनका इस्तेमाल पहलुओं के टेंप्लेट के तौर पर किया जा सकता है. पहलू के टाइप की मदद से, एक ही काम को बार-बार करने और अधूरे पहलुओं से बचा जा सकता है. आपको जिस तरह के पहलू चाहिए उन्हें बनाने के लिए, नॉलेज कैटलॉग का इस्तेमाल किया जा सकता है.

कस्टम पहलू के टाइप बनाने के बाद, अपने Cloud Firestore संसाधनों में पहलू जोड़े जा सकते हैं. अपने संसाधनों से पहलुओं को अटैच करने पर, ये काम किए जा सकते हैं:

  • ऐसेट में कारोबार का मेटाडेटा जोड़ना
  • कारोबार के मेटाडेटा और अन्य कस्टम मेटाडेटा के हिसाब से ऐसेट खोजना

आसपेक्ट टाइप बनाने और Cloud Firestore में आसपेक्ट जोड़ने के बारे में ज़्यादा जानने के लिए, आसपेक्ट मैनेज करना और मेटाडेटा को बेहतर बनाना लेख पढ़ें.

Cloud Firestore ऐसेट खोजना

Google Cloud Console में Knowledge Catalog के खोज पेज का इस्तेमाल करके, Cloud Firestore ऐसेट खोजें.

  1. Knowledge Catalog के Search पेज पर जाएं.

    Search पर जाएं

  2. फ़िल्टर पैनल में, सिस्टम पर क्लिक करें. इसके बाद, Firestore चुनें.

  3. ज़रूरी नहीं. टाइप एलियास में, खोज के नतीजों को किसी खास तरह की Cloud Firestore ऐसेट के हिसाब से फ़िल्टर किया जा सकता है. इसके लिए, इनमें से एक या उससे ज़्यादा टाइप एलियास चुनें:

    • डेटाबेस
    • डेटाबेस स्कीमा
    • अन्य

कीवर्ड खोजने से जुड़ी क्वेरी करने के लिए, नॉलेज कैटलॉग में मौजूद खोज फ़ील्ड का इस्तेमाल किया जा सकता है. उदाहरण के लिए, सभी Cloud Firestore डेटाबेस देखने के लिए, system=Firestore AND type=Database डाला जा सकता है.

ज़्यादा जानकारी के लिए, Knowledge Catalog के लिए खोज सिंटैक्स देखें.

सभी Cloud Firestore ऐसेट देखने के लिए, system=Firestore डालें. आपके पास खास कीवर्ड डालने का विकल्प होता है. उदाहरण के लिए, सभी Cloud Firestore डेटाबेस देखने के लिए:

system=Firestore AND type=Database

जटिल एक्सप्रेशन के लिए, पैरंटheses और लॉजिकल ऑपरेटर AND और OR का इस्तेमाल भी किया जा सकता है. खोज फ़ील्ड में इस्तेमाल किए जा सकने वाले एक्सप्रेशन के बारे में ज़्यादा जानने के लिए, Knowledge Catalog के लिए खोज सिंटैक्स देखें.

Cloud Firestore की किसी खास ऐसेट के लिए, खोज क्वेरी को सीधे तौर पर खोज फ़ील्ड में डाला जा सकता है. क्वेरी स्ट्रिंग का फ़ॉर्मैट इस तरह होता है:

type="projects/dataplex-types/locations/global/entryTypes/QUERY_STRING"

इनकी जगह ये डालें:

  • QUERY_STRING: आपको जिस तरह की Cloud Firestore ऐसेट के बारे में क्वेरी करनी है उसके आधार पर क्वेरी स्ट्रिंग की पहचान करने के लिए, इस सूची का इस्तेमाल करें:

    • firestore-database
    • firestore-schema

क्वेरी का उदाहरण कुछ ऐसा दिख सकता है:

type="projects/1234567890/locations/global/entryTypes/firestore-schema"

आस्पेक्ट टाइप के हिसाब से खोजना

नॉलेज कैटलॉग में, पहले से मौजूद कुछ पहलू शामिल होते हैं. इनका इस्तेमाल खोज करने के लिए किया जा सकता है.

टाइप के हिसाब से पहलू खोजने के लिए, यह तरीका अपनाएं:

  1. पहलू पैनल में, ज़्यादा पहलू के टाइप जोड़ें मेन्यू पर क्लिक करें.
  2. Firestore डालें. इसके बाद, खोज के नतीजों को किसी एक टाइप तक सीमित करने के लिए, यहां दिए गए एक या उससे ज़्यादा टाइप चुनें.
    • Cloud Firestore डेटाबेस
    • Cloud Firestore स्कीमा
  3. ठीक है पर क्लिक करें.
  4. नतीजों की टेबल में, किसी ऐसेट का मेटाडेटा देखने के लिए उस ऐसेट के नाम पर क्लिक करें.
  5. ज़रूरी नहीं: अपनी ऐसेट को बेहतर बनाएं या उन्हें देखें. इनमें से कोई भी काम किया जा सकता है:
    • ऐसेट की जानकारी के लिए रिच टेक्स्ट जोड़ने के लिए, खास जानकारी में जाकर, जोड़ें पर क्लिक करें .
    • ऐसेट में कोई पहलू अटैच करने के लिए, पहलू में जाकर, जोड़ें पर क्लिक करें .
    • किसी इंस्टेंस के लिए सदस्य डेटाबेस देखने के लिए, एंट्री की सूची टैब पर क्लिक करें. इसके बाद, खोज में सभी चाइल्ड एंट्री दिखाएं पर क्लिक करें.
    • एंट्री की जानकारी में, ऐसेट की पूरी जानकारी देखें. ज़्यादा एंट्री देखने के लिए, एंट्री के नाम पर क्लिक करें.

Cloud Firestore में बोलचाल की भाषा में क्वेरी पूछने की सुविधा

नैचुरल लैंग्वेज सर्च (प्रीव्यू), एआई का इस्तेमाल करके सिमैंटिक क्वेरी को समझता है. इसकी मदद से, रोज़मर्रा की भाषा का इस्तेमाल करके संसाधन ढूंढे जा सकते हैं. इससे मुश्किल सिंटैक्स का इस्तेमाल करने की ज़रूरत नहीं पड़ती. उदाहरण के लिए, List all Firestore collections related to sales जैसी क्वेरी डाली जा सकती हैं.

ज़्यादा जानकारी के लिए, Knowledge Catalog के लिए खोज सिंटैक्स देखें.

Cloud Firestore में सिंटैक्स खोजें

कीवर्ड खोज की सुविधा की मदद से, खास कीवर्ड, फ़िल्टर, और तय किए गए सिंटैक्स का इस्तेमाल करके संसाधन ढूंढे जा सकते हैं. उदाहरण के लिए, सभी Cloud Firestore डेटाबेस देखने के लिए, system=Firestore AND type=Database डालें.

ज़्यादा जानकारी के लिए, Knowledge Catalog के लिए खोज सिंटैक्स देखें.

वर्कफ़्लो का उदाहरण: डेटाबेस से स्कीमा तक ड्रिल-डाउन करना

किसी डेटाबेस से स्कीमा तक ड्रिल-डाउन करने के लिए, यह तरीका अपनाएं:

  1. Knowledge Catalog के Search पेज पर जाएं.

    Search पर जाएं

  2. फ़िल्टर पैनल में, सिस्टम और फिर Firestore चुनें. इसके अलावा, खोज फ़ील्ड में system=Firestore डालें.

  3. कोई डेटाबेस चुनें.

  4. Firestore की जानकारी पेज पर, एंट्री की सूची टैब पर क्लिक करें. इसके बाद, खोज के नतीजों में सभी चाइल्ड एंट्री दिखाएं पर क्लिक करें.

  5. Firestore डेटाबेस की जानकारी पेज पर, एंट्री की सूची टैब पर क्लिक करें. इसके बाद, खोज में सभी चाइल्ड एंट्री दिखाएं पर क्लिक करें. Knowledge Catalog, डेटाबेस में मौजूद कलेक्शन ग्रुप दिखाता है.

  6. कलेक्शन ग्रुप का नाम चुनें. इसके बाद, कलेक्शन ग्रुप की जानकारी पेज पर जाकर, स्कीमा देखने के लिए स्कीमा पर क्लिक करें.

  7. ज़रूरी नहीं: किसी डेटाबेस में पहलू का टाइप जोड़ने के लिए, पहलू जोड़ें बटन पर क्लिक करें.

कीमत

Cloud Firestoreटेक्निकल मेटाडेटा को Knowledge Catalog में सेव करने के लिए कोई शुल्क नहीं लिया जाता. एपीआई कॉल और कारोबार के मेटाडेटा को बेहतर बनाने के लिए, Knowledge Catalog की स्टैंडर्ड कीमत लागू होती है. ज़्यादा जानकारी के लिए, Knowledge Catalog की कीमत वाला पेज देखें.

सीमाएं

  • 10,000 कलेक्शन ग्रुप शामिल किए जाने के बाद, क्वेरी के नतीजे काट दिए जाते हैं.
  • बैच में डेटा शामिल करने के दौरान, आपके डेटाबेस में किए गए अपडेट को Knowledge Catalog में दिखने में 48 घंटे लग सकते हैं.
  • लाइव डेटा इंटिग्रेशन के दौरान, आपके डेटाबेस में किए गए अपडेट को नॉलेज कैटलॉग में दिखने में पांच मिनट लग सकते हैं.
  • लाइव डेटा ट्रांसफ़र के दौरान, कलेक्शन ग्रुप अपडेट नहीं किए जाते.
  • लाइव डेटा ट्रांसफ़र के दौरान, कलेक्शन ग्रुप के स्कीमा अपडेट किए जाते हैं. हालांकि, यह अपडेट सिर्फ़ वर्णमाला के क्रम में, टॉप-लेवल के पहले 100 प्रिमिटिव फ़ील्ड को कवर करता है. स्कीमा की बाकी जानकारी, लाइव डेटा ट्रांसफ़र के 24 से 48 घंटे बाद अपडेट की जाती है.
  • डेटा निकालने की प्रोसेस में कुछ मिनट लग सकते हैं.

आगे क्या करना है