אתם יכולים לחפש ולנהל את המשאבים של Cloud Firestore באמצעות Knowledge Catalog, פלטפורמה לאחסון, לניהול ולגישה למטא-נתונים. אתם יכולים להשתמש ב-Knowledge Catalog כדי לנתח את המטא-נתונים של Cloud Firestore ולבצע משימות כמו:
- ניתוח, כולל תלויות והתאמה לתרחיש לדוגמה
- ניהול שינויים
- התפתחות הסכימה
Knowledge Catalog מופעל כברירת מחדל במסדי נתונים חדשים וקיימים של Cloud Firestore, ומאחזר באופן אוטומטי את המטא-נתונים הבאים:
| משאב | סוג | שדות |
|---|---|---|
| מסד נתונים | מישור הבקרה |
|
| סכימה של מסד נתונים | מישור הנתונים |
|
לפני שמתחילים
מפעילים את Knowledge Catalog API (dataplex.googleapis.com).
- כדי להפעיל ממשקי API, צריך את התפקיד "אדמין של שימוש בשירות" ב-IAM (
roles/serviceusage.serviceUsageAdmin), שכולל את ההרשאהserviceusage.services.enable. איך מקצים תפקידים - כדי להפעיל ממשק API, קראו את המאמר הפעלת ממשקי API.
כדי להשתמש בתובנות של Knowledge Catalog עם Cloud Firestore, צריך קודם ליצור מסד נתונים ב-Cloud Firestore. מידע נוסף זמין במאמר יצירה וניהול של מסדי נתונים.
התפקידים הנדרשים כדי לגשת לתוצאות החיפוש
כדי לחפש ולראות מטא-נתונים של Cloud Firestore ב-Knowledge Catalog, לחשבונות המשתמשים צריכות להיות הרשאות לצפייה במשאבי Cloud Firestore, כולל ההרשאה dataplex.projects.search.
כדי לתת את ההרשאות האלה לחשבונות, כמו משתמשים, קבוצות או חשבונות שירות, צריך להקצות להם את התפקיד Cloud Datastore Viewer (roles/datastore.viewer) ב-IAM בפרויקט שמכיל את המשאבים של Cloud Firestore.
| פעולה ב-Knowledge Catalog | משאב אחד (Cloud Firestore) | התפקידים או ההרשאות הנדרשים |
|---|---|---|
| חיפוש משאבים ב-Cloud Firestore | מסד נתונים | datastore.databases.getMetadata |
| סכימה של מסד נתונים | datastore.schemas.get |
להסבר על מתן תפקידים, קראו את המאמר איך מנהלים את הרשאות הגישה. למידע נוסף על תפקידי IAM ב-Cloud Firestore, קראו את המאמר תפקידים והרשאות ב-Cloud Firestore.
התפקידים שנדרשים כדי לחפש רשומות
כדי לחפש רשומות, צריך לפחות אחד מתפקידי ה-IAM הבאים בפרויקט שמשמש לחיפוש:
- אדמין של Dataplex Catalog (
roles/dataplex.catalogAdmin) - עריכה ב-Dataplex Catalog (
roles/dataplex.catalogEditor) - צפייה בקטלוג של Dataplex (
roles/dataplex.catalogViewer)
ההרשאות בתוצאות החיפוש נבדקות בנפרד מהפרויקט שנבחר. מידע נוסף זמין במאמר חיפוש נכסי נתונים באמצעות Knowledge Catalog.
סוגי גילוי מטא-נתונים
גילוי מטא-נתונים ב-Knowledge Catalog הוא תהליך אוטומטי שסורק מקורות נתונים מחוברים, כמו Cloud Firestore, כדי לזהות נכסי נתונים (כמו אוספים ומסדי נתונים) ולחלץ את המטא-נתונים הטכניים שלהם, כמו סכימות, תיאורים ומיקומים, לתוך הקטלוג של Knowledge Catalog. התהליך הזה פועל מדי פעם כדי לסנכרן את הקטלוג עם מערכות המקור.
חיפוש לפי מילות מפתח ובשפה טבעית
Knowledge Catalog תומך בחיפושים לפי מילות מפתח ובחיפוש בשפה טבעית.
- חיפוש לפי מילות מפתח מאפשר למצוא משאבים באמצעות מילות מפתח ספציפיות, מסננים ותחביר מוגדר. לדוגמה, אפשר להזין
system=Firestore AND type=Databaseכדי לראות את כל מסדי הנתונים של Cloud Firestore. - חיפוש בשפה טבעית (גרסת טרום-השקה) משתמש ב-AI כדי להבין שאילתות סמנטיות. הוא מאפשר לכם למצוא משאבים באמצעות שפה יומיומית, בלי צורך בתחביר מורכב. לדוגמה, אפשר להזין שאילתות כמו
List all Firestore databases related to sales.
למידע נוסף, קראו את המאמר תחביר החיפוש של Knowledge Catalog.
דוגמה: סכימה של קבוצת אוספים ב-Cloud Firestore ב-Discover
כדי להבין את תהליך גילוי המטא-נתונים, נבחן מסד נתונים של Cloud Firestore בשם user-firestore-database. במסד הנתונים הזה יש סכימה של קבוצת אוספים בשם user-schema.
בסיום תהליך הגילוי, תוכלו לחפש את הנכסים האלה (user-firestore-database ו-user-schema) בדף Knowledge Catalog במסוף Google Cloud או באמצעות Knowledge Catalog API.
אחר כך תוכלו לראות פרטים על הנכסים ולהעשיר אותם במטא-נתונים עסקיים או תפעוליים נוספים.
העשרת המטא-נתונים באמצעות היבטים
סוגי היבטים הם משאבים שאפשר להשתמש בהם שוב ושוב כתבניות להיבטים. סוגי היבטים עוזרים לכם להימנע מכפילות בעבודה ומהיבטים חלקיים. אתם יכולים להשתמש ב-Knowledge Catalog כדי ליצור את סוגי ההיבטים שאתם צריכים.
אחרי שיוצרים סוגי היבטים בהתאמה אישית, אפשר לצרף היבטים למשאבי Cloud Firestore. כשמצרפים היבטים למשאבים, אפשר:
- הוספת מטא-נתונים של העסק לנכסים
- חיפוש נכסים לפי מטא-נתונים עסקיים ומטא-נתונים מותאמים אישית אחרים
מידע נוסף על יצירת סוגי היבטים והוספת היבטים ל-Cloud Firestore זמין במאמר ניהול היבטים והעשרת מטא-נתונים.
חיפוש נכסים מסוג Cloud Firestore
בדף החיפוש של Knowledge Catalog במסוף Google Cloud אפשר לחפש נכסים של Cloud Firestore.
עוברים לדף Search ב-Knowledge Catalog.
בחלונית Filters, לוחצים על Systems ובוחרים באפשרות Firestore.
זה שינוי אופציונלי. בשדה Type aliases, אפשר לסנן את תוצאות החיפוש לפי סוג ספציפי של נכס Cloud Firestore על ידי בחירה באחד או יותר מהכינויים הבאים:
- מסד נתונים
- סכימה של מסד נתונים
- אחר
שימוש בשאילתות כדי לבצע חיפוש לפי מילות מפתח
אתם יכולים להשתמש בשדה החיפוש ב-Knowledge Catalog כדי לבצע שאילתות חיפוש של מילות מפתח. לדוגמה, אפשר להזין system=Firestore AND type=Database כדי לראות את כל מסדי הנתונים של Cloud Firestore.
למידע נוסף, קראו את המאמר תחביר החיפוש של Knowledge Catalog.
כדי לראות את כל הנכסים מסוג Cloud Firestore, צריך להזין system=Firestore. אתם יכולים להזין מילות מפתח ספציפיות. לדוגמה, כדי להציג את כל מסדי הנתונים של Cloud Firestore:
system=Firestore AND type=Database
אפשר גם להשתמש בסוגריים ובאופרטורים הלוגיים AND ו-OR לביטויים מורכבים. למידע נוסף על הביטויים שאפשר להשתמש בהם בשדה החיפוש, קראו את המאמר תחביר החיפוש ב-Knowledge Catalog.
אתם יכולים להזין ישירות בשדה החיפוש שאילתות חיפוש של נכסי Cloud Firestore ספציפיים. הפורמט של מחרוזת השאילתה הוא:
type="projects/dataplex-types/locations/global/entryTypes/QUERY_STRING"
מחליפים את מה שכתוב בשדות הבאים:
QUERY_STRING: השתמשו ברשימה הבאה כדי לזהות מחרוזת שאילתה על סמך סוג הנכס של Cloud Firestore שאתם רוצים לשלוח לגביו שאילתה:firestore-databasefirestore-schema
דוגמה לשאילתה:
type="projects/1234567890/locations/global/entryTypes/firestore-schema"
חיפוש לפי סוג ההיבט
Knowledge Catalog כולל כמה סוגי aspect מובְנים שאפשר להשתמש בהם כדי לבצע חיפושים.
כדי לחפש לפי סוג היבט, פועלים לפי השלבים הבאים:
- בחלונית Aspects, לוחצים על התפריט Add more aspect types.
- מזינים
Firestoreובוחרים אחד או יותר מסוגי ההיבטים הבאים כדי להגביל את תוצאות החיפוש לסוג הזה.- מסד נתונים של Cloud Firestore
- סכימה של Cloud Firestore
- לוחצים על אישור.
- בטבלת התוצאות, לוחצים על שם הנכס כדי לראות את המטא-נתונים שלו.
- אופציונלי: משפרים את הנכסים או צופים בהם. אלה הפעולות שאפשר לעשות:
- כדי להוסיף תיאור בטקסט עשיר של הנכס, לוחצים על Add בקטע Overview .
- כדי לצרף היבט לנכס, בקטע Aspects לוחצים על Add .
- כדי לראות את מסדי הנתונים של החברים במכונה, לוחצים על הכרטיסייה Entry List ואז על Show all children entries in search.
- בקטע Entry details, אפשר לראות את הפרטים המלאים של הנכס. לוחצים על שם הרשומה כדי להציג רשומות נוספות.
חיפוש בשפה טבעית ב-Cloud Firestore
חיפוש בשפה טבעית (גרסת טרום-השקה) משתמש ב-AI כדי להבין שאילתות סמנטיות. הוא מאפשר לכם למצוא משאבים באמצעות שפה יומיומית, בלי צורך בתחביר מורכב. לדוגמה, אפשר להזין שאילתות כמו List all Firestore collections related to sales.
למידע נוסף, קראו את המאמר תחביר החיפוש של Knowledge Catalog.
חיפוש תחביר ב-Cloud Firestore
חיפוש לפי מילות מפתח מאפשר למצוא משאבים באמצעות מילות מפתח ספציפיות, מסננים ותחביר מוגדר. לדוגמה, אפשר להזין system=Firestore AND type=Database כדי לראות את כל מסדי הנתונים של Cloud Firestore.
למידע נוסף, קראו את המאמר תחביר החיפוש של Knowledge Catalog.
תהליך עבודה לדוגמה: פירוט ממסד נתונים לסכימה
כדי להציג פירוט של סכימה מתוך מסד נתונים:
עוברים לדף החיפוש ב-Knowledge Catalog.
בחלונית המסננים, בוחרים באפשרות Systems ואז באפשרות Firestore. אפשר גם להזין
system=Firestoreבשדה החיפוש.בוחרים מסד נתונים.
בדף Firestore details, לוחצים על הכרטיסייה Entry list ואז על Show all children entries in search.
בדף Firestore database details, לוחצים על הכרטיסייה Entry list ואז על Show all children entries in search. ב-Knowledge Catalog מוצגות קבוצות האוספים במסד הנתונים.
בוחרים שם של קבוצת אוספים, ובדף Collection group details לוחצים על Schema כדי לראות את הסכימה.
אופציונלי: כדי להוסיף סוג היבט למסד נתונים, לוחצים על הכפתור Add aspect.
תמחור
אין חיוב על אחסון מטא-נתונים טכניים של Cloud Firestore ב-Knowledge Catalog. התמחור הרגיל של Knowledge Catalog חל על קריאות ל-API ועל העשרת מטא-נתונים עסקיים נוספים. מידע נוסף זמין בדף התמחור של Knowledge Catalog.
מגבלות
- תוצאות השאילתה נחתכות אחרי הטמעה של 10,000 קבוצות של אוספים.
- במהלך הטמעת נתונים באצווה, יכול להיות שיעברו עד 48 שעות עד שהעדכונים במסד הנתונים יופיעו ב-Knowledge Catalog.
- במהלך הטמעה בזמן אמת, יכול להיות שיעברו עד 5 דקות לפני שהעדכונים במסד הנתונים יופיעו ב-Knowledge Catalog.
- קבוצות של אוספים לא מתעדכנות במהלך הטמעה בזמן אמת.
- הסכימות של קבוצות האוספים מתעדכנות במהלך הטמעת הנתונים בזמן אמת, אבל העדכון הזה כולל רק את 100 השדות הפרימיטיביים הראשונים ברמה העליונה, לפי סדר אלפביתי. שאר פרטי הסכימה מתעדכנים תוך 24 עד 48 שעות אחרי ההטמעה בזמן אמת.
- תהליך החילוץ עשוי להימשך כמה דקות.