צפייה בתובנות של Knowledge Catalog

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 ולעזור לכם במשימות כמו:

• ניתוח, כולל תלות והתאמה לתרחיש שימוש
• ניהול שינויים
• התפתחות הסכימה

Knowledge Catalog מופעל כברירת מחדל במסדי נתונים חדשים וקיימים של Cloud Firestore, והוא מאחזר באופן אוטומטי את המטא-נתונים הבאים:

לפני שמתחילים

כדי להשתמש בתובנות של Knowledge Catalog עם Cloud Firestore, צריך קודם ליצור מסד נתונים של Cloud Firestore. מידע נוסף זמין במאמר בנושא יצירה וניהול של מסדי נתונים.

התפקידים שנדרשים כדי לגשת לתוצאות החיפוש

כדי לחפש ולהציג מטא-נתונים ב-Knowledge Catalog, לחשבונות משתמשים צריכות להיות הרשאות להצגת משאבים, כולל ההרשאה dataplex.projects.search.Cloud FirestoreCloud Firestore

כדי להעניק את ההרשאות האלה לחשבונות – כמו של משתמשים, קבוצות או שירותים – צריך להקצות להם את תפקיד ה-IAM‏ Cloud Datastore Viewer (roles/datastore.viewer) בפרויקט שמכיל את המשאבים Cloud Firestore.

מידע נוסף על מתן תפקידים מופיע במאמר ניהול הגישה. מידע נוסף על Cloud Firestore תפקידים ב-IAM זמין במאמר Cloud Firestore תפקידים והרשאות.

התפקידים שנדרשים כדי לחפש רשומות

כדי לחפש רשומות, צריך להיות לכם לפחות אחד מתפקידי ה-IAM הבאים בפרויקט שמשמש לחיפוש:

• אדמין של Dataplex Catalog‏ (roles/dataplex.catalogAdmin)
• עריכה ב-Dataplex Catalog‏ (roles/dataplex.catalogEditor)
• בעל הרשאת צפייה ב-Dataplex Catalog‏ (roles/dataplex.catalogViewer)

ההרשאות בתוצאות החיפוש נבדקות בנפרד מהפרויקט שנבחר. מידע נוסף זמין במאמר בנושא חיפוש נכסי נתונים באמצעות Knowledge Catalog.

סוגים של גילוי מטא-נתונים

גילוי המטא-נתונים של Knowledge Catalog הוא תהליך אוטומטי שסורק מקורות נתונים מקושרים – כמו Cloud Firestore – כדי לזהות נכסי נתונים (כמו אוספים ומסדי נתונים) ולחלץ את המטא-נתונים הטכניים שלהם, כמו סכימות, תיאורים ומיקומים, אל הקטלוג של Knowledge Catalog. התהליך הזה פועל באופן תקופתי כדי לשמור על סנכרון הקטלוג עם מערכות המקור.

חיפוש מילות מפתח וחיפוש בשפה טבעית

ב-Knowledge Catalog יש תמיכה בחיפושים של מילות מפתח ובחיפושים בשפה טבעית.

• חיפוש מילות מפתח מאפשר לכם למצוא משאבים באמצעות מילות מפתח ספציפיות, מסננים ותחביר מוגדר. לדוגמה, אתם יכולים להזין system=Firestore AND type=Database כדי לראות את כל מסדי הנתונים של Cloud Firestore.
• חיפוש בשפה טבעית (גרסת Preview) משתמש ב-AI כדי להבין שאילתות סמנטיות. הוא מאפשר לכם למצוא משאבים באמצעות שפה יומיומית, בלי שתצטרכו להשתמש בתחביר מורכב. לדוגמה, אפשר להזין שאילתות כמו List all Firestore databases related to sales.

מידע נוסף זמין במאמר תחביר החיפוש ב-Knowledge Catalog.

דוגמה: גילוי סכימה של קבוצת אוסף Cloud Firestore

כדי להבין את תהליך הגילוי של המטא-נתונים, נניח שיש לכם Cloud Firestore מסד נתונים בשם user-firestore-database. במסד הנתונים הזה יש סכימה של קבוצת אוספים בשם user-schema.

אחרי שהגילוי מסתיים, אפשר לחפש את הנכסים האלה – user-firestore-databaseו-user-schema – בדף Knowledge Catalog במסוף Google Cloud או באמצעות Knowledge Catalog API. לאחר מכן אפשר לראות פרטים על הנכסים ולהוסיף להם מטא-נתונים עסקיים או תפעוליים.

העשרת מטא-נתונים באמצעות היבטים

סוגי היבטים הם משאבים שאפשר לעשות בהם שימוש חוזר, ואפשר להשתמש בהם כתבניות להיבטים. סוגי ההיבטים עוזרים לכם להימנע מכפילויות בעבודה וממצבים שבהם ההיבטים לא הושלמו. אתם יכולים להשתמש ב-Knowledge Catalog כדי ליצור את סוגי ההיבטים שאתם צריכים.

אחרי שיוצרים סוגים של היבטים בהתאמה אישית, אפשר לצרף היבטים למשאבי Cloud Firestore. כשמצרפים היבטים למשאבים, אפשר לבצע את הפעולות הבאות:

• הוספת מטא-נתונים של העסק לנכסים
• חיפוש נכסים לפי מטא-נתונים עסקיים ומטא-נתונים מותאמים אישית אחרים

מידע נוסף על יצירת סוגי היבטים וצירוף היבטים ל-Cloud Firestore זמין במאמר ניהול היבטים והעשרת מטא-נתונים.

חיפוש נכסי Cloud Firestore

משתמשים בדף החיפוש של Knowledge Catalog במסוף Google Cloud כדי לחפש נכסי Cloud Firestore.

1. עוברים לדף חיפוש ב-Knowledge Catalog.

   מעבר אל חיפוש

2. בחלונית Filters, לוחצים על Systems ואז על Firestore.

3. זה שינוי אופציונלי. בקטע Type aliases, אפשר לסנן את תוצאות החיפוש לפי סוג מסוים של נכס Cloud Firestore על ידי בחירה של אחד או יותר מהכינויים הבאים:

   • מסד נתונים
   • סכימת מסד נתונים
   • אחר

שימוש בשאילתות לביצוע חיפוש מילות מפתח

אפשר להשתמש בשדה החיפוש ב-Knowledge Catalog כדי להריץ שאילתות של חיפוש מילות מפתח. לדוגמה, אפשר להזין system=Firestore AND type=Database כדי לראות את כל מסדי הנתונים של Cloud Firestore.

מידע נוסף זמין במאמר תחביר החיפוש ב-Knowledge Catalog.

כדי לראות את כל נכסי Cloud Firestore, מזינים system=Firestore. אפשר להזין מילות מפתח ספציפיות. לדוגמה, כדי לראות את כל מסדי הנתונים של Cloud Firestore:

system=Firestore AND type=Database

אפשר להשתמש גם בסוגריים ובאופרטורים הלוגיים AND ו-OR לביטויים מורכבים. מידע נוסף על הביטויים שאפשר להשתמש בהם בשדה החיפוש זמין במאמר תחביר החיפוש ב-Knowledge Catalog.

אפשר להזין ישירות שאילתות חיפוש של נכסי Cloud Firestore ספציפיים בשדה החיפוש. הפורמט של מחרוזת השאילתה הוא:

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

מחליפים את מה שכתוב בשדות הבאים:

• ‫QUERY_STRING: משתמשים ברשימה הבאה כדי לזהות מחרוזת שאילתה על סמך סוג נכס Cloud Firestore שרוצים לשלוח לגביו שאילתה:

  • firestore-database
  • firestore-schema

דוגמה לשאילתה:

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

חיפוש לפי סוג ההיבט

Knowledge Catalog כולל כמה סוגים מוכללים של היבטים שבהם אפשר להשתמש כדי לבצע חיפושים.

כדי לחפש לפי סוג היבט:

1. בחלונית מאפיינים, לוחצים על התפריט הוספת סוגי מאפיינים נוספים.
2. מזינים Firestore, ואז בוחרים סוג אחד או יותר של היבטים כדי לצמצם את תוצאות החיפוש לסוג הזה.
   • Cloud Firestore מסד נתונים
   • Cloud Firestore סכימה
3. לוחצים על אישור.
4. בטבלת התוצאות, לוחצים על שם הנכס כדי לראות את המטא-נתונים של הנכס.
5. אופציונלי: משפרים את הנכסים או צופים בהם. אפשר לבצע את הפעולות הבאות:
   • כדי להוסיף תיאור בפורמט טקסט עשיר לנכס, לוחצים על הוספה בדף סקירה כללית .
   • כדי לצרף מאפיין לנכס, בקטע מאפיינים, לוחצים על הוספה .
   • כדי להציג מסדי נתונים של חברים במופע, לוחצים על הכרטיסייה רשימת רשומות ואז על הצגת כל רשומות הצאצא בחיפוש.
   • בקטע פרטי הרשומה, 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 Preview) משתמש ב-AI כדי להבין שאילתות סמנטיות. הוא מאפשר לכם למצוא משאבים באמצעות שפה יומיומית, בלי שתצטרכו להשתמש בתחביר מורכב. לדוגמה, אפשר להזין שאילתות כמו List all Firestore collections related to sales.

מידע נוסף זמין במאמר תחביר החיפוש ב-Knowledge Catalog.

חיפוש תחביר ב-Cloud Firestore

חיפוש מילות מפתח מאפשר לכם למצוא משאבים באמצעות מילות מפתח ספציפיות, מסננים ותחביר מוגדר. לדוגמה, אתם יכולים להזין system=Firestore AND type=Database כדי לראות את כל מסדי הנתונים של Cloud Firestore.

מידע נוסף זמין במאמר תחביר החיפוש ב-Knowledge Catalog.

דוגמה לתהליך עבודה: פירוט ממאגר נתונים לסכימה

כדי לבצע Drill down ממסד נתונים לסכימה, פועלים לפי השלבים הבאים:

1. עוברים לדף חיפוש ב-Knowledge Catalog.

   מעבר אל חיפוש

2. בחלונית המסננים, בוחרים באפשרות Systems ואז באפשרות Firestore. אפשרות נוספת היא להזין system=Firestore בשדה החיפוש.

3. בוחרים מסד נתונים.

4. בדף Firestore details, לוחצים על הכרטיסייה Entry list ואז על Show all children entries in search.

5. בדף פרטי מסד הנתונים של Firestore, לוחצים על הכרטיסייה רשימת הרשומות ואז על הצגת כל רשומות הצאצא בחיפוש. Knowledge Catalog מציג את קבוצות האוספים במסד הנתונים.

6. בוחרים שם של קבוצת אוספים, ואז בדף פרטים של קבוצת אוספים לוחצים על סכימה כדי לראות את הסכימה.

7. אופציונלי: כדי להוסיף סוג היבט למסד נתונים, לוחצים על הלחצן הוספת היבט.

תמחור

אין תשלום על אחסון Cloud Firestore מטא-נתונים טכניים ב-Knowledge Catalog. חלים תעריפים רגילים של Knowledge Catalog על קריאות ל-API ועל העשרה של מטא-נתונים עסקיים נוספים. מידע נוסף זמין בדף התמחור של Knowledge Catalog.

מגבלות

• תוצאות השאילתה נחתכות אחרי ש-10,000 קבוצות אוספים נבלעו.
• במהלך הטמעת נתונים באצווה, יכולות לעבור עד 48 שעות עד שהעדכונים במסד הנתונים יבואו לידי ביטוי ב-Knowledge Catalog.
• במהלך הטמעה בזמן אמת, יכול להיות שיחלפו עד 5 דקות עד שהעדכונים במסד הנתונים שלכם יופיעו ב-Knowledge Catalog.
• קבוצות של אוספים לא מתעדכנות במהלך העברה בזמן אמת.
• סכימות של קבוצות אוספים מתעדכנות במהלך ההטמעה בזמן אמת, אבל העדכון הזה כולל רק את 100 השדות הפרימיטיביים הראשונים ברמה העליונה בסדר אלפביתי. שאר פרטי הסכימה מתעדכנים 24 עד 48 שעות אחרי ההטמעה בזמן אמת.
• תהליך החילוץ עשוי להימשך כמה דקות.

המאמרים הבאים

• מידע על ניהול קטלוג נתונים ב-Knowledge Catalog
• תפקידים בניהול זהויות והרשאות גישה (IAM) ב-Knowledge Catalog