नॉलेज कैटलॉग की अहम जानकारी देखना

Knowledge Catalog का इस्तेमाल करके, 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. Knowledge Catalog का इस्तेमाल करके, आप अपने Cloud Firestore मेटाडेटा का विश्लेषण कर सकते हैं. इससे इन जैसे टास्क में मदद मिलती है:

• विश्लेषण, जिसमें इस्तेमाल के उदाहरण के लिए, निर्भरताएं और सही जानकारी शामिल है
• चेंज मैनेजमेंट
• स्कीमा का क्रमिक विकास

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

शुरू करने से पहले

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

खोज के नतीजों को ऐक्सेस करने के लिए ज़रूरी भूमिकाएं

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

प्रिंसिपल को ये अनुमतियां देने के लिए, उन्हें Cloud Datastore Viewer (roles/datastore.viewer) आईएएम की भूमिका असाइन करें. प्रिंसिपल में उपयोगकर्ता, ग्रुप या सेवा खाते शामिल हो सकते हैं. यह भूमिका, उस प्रोजेक्ट पर असाइन करें जिसमें Cloud Firestore संसाधन मौजूद हैं.

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

एंट्री खोजने के लिए ज़रूरी भूमिकाएं

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

• Dataplex Catalog Admin (roles/dataplex.catalogAdmin)
• Dataplex Catalog Editor (roles/dataplex.catalogEditor)
• Dataplex Catalog Viewer (roles/dataplex.catalogViewer)

खोज के नतीजों पर अनुमतियां, चुने गए प्रोजेक्ट से अलग से देखी जाती हैं. ज़्यादा जानकारी के लिए, Knowledge Catalog की मदद से डेटा ऐसेट खोजना लेख पढ़ें.

मेटाडेटा खोजने के तरीके

Knowledge Catalog में मेटाडेटा खोजने की सुविधा, एक ऑटोमेटेड प्रोसेस है. यह कनेक्ट किए गए डेटा सोर्स - जैसे कि Cloud Firestore - को स्कैन करके, डेटा ऐसेट (जैसे कि कलेक्शन और डेटाबेस) की पहचान करती है. साथ ही, उनके तकनीकी मेटाडेटा को Knowledge Catalog के कैटलॉग में एक्सट्रैक्ट करती है. तकनीकी मेटाडेटा में स्कीमा, ब्यौरे, और जगह की जानकारी शामिल होती है. यह प्रोसेस समय-समय पर चलती है, ताकि कैटलॉग को सोर्स सिस्टम के साथ सिंक रखा जा सके.

कीवर्ड और बोलचाल की भाषा में क्वेरी पूछने की सुविधा

Knowledge Catalog में, कीवर्ड और बोलचाल की भाषा में क्वेरी पूछने की सुविधा उपलब्ध है.

• कीवर्ड खोज 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 डाला जा सकता है.
• बोलचाल की भाषा में क्वेरी पूछने की सुविधा (प्रीव्यू) में, सेमैंटिक क्वेरी को समझने के लिए एआई का इस्तेमाल किया जाता है. इससे रोज़मर्रा की भाषा का इस्तेमाल करके संसाधन ढूंढे जा सकते हैं. इसके लिए, जटिल सिंटैक्स की ज़रूरत नहीं होती. 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 का सिंटैक्स लेख पढ़ें.

उदाहरण: Cloud Firestore कलेक्शन ग्रुप का स्कीमा ढूंढना

मेटाडेटा खोजने की प्रोसेस को समझने के लिए, Cloud Firestore database named user-firestore-database का उदाहरण देखें. इस डेटाबेस में, user-schema नाम का कलेक्शन ग्रुप स्कीमा है.

मेटाडेटा खोजने की प्रोसेस पूरी होने के बाद, इन ऐसेट - user-firestore-database और user-schema - को Google Cloud console के Knowledge Catalog पेज पर या Knowledge Catalog API का इस्तेमाल करके खोजा जा सकता है. इसके बाद, ऐसेट के बारे में जानकारी देखी जा सकती है. साथ ही, कारोबार या ऑपरेशनल से जुड़ा अतिरिक्त मेटाडेटा जोड़ा जा सकता 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 लिए टेंप्लेट के तौर पर किया जा सकता है. पहलू के टाइप की मदद से, काम को दोहराने और अधूरे पहलुओं से बचा जा सकता है. ज़रूरत के मुताबिक पहलू के टाइप बनाने के लिए, Knowledge Catalog का इस्तेमाल किया जा सकता है.

कस्टम पहलू के टाइप बनाने के बाद, आपके Cloud Firestore संसाधनों में पहलू जोड़े जा सकते हैं. अपने संसाधनों में पहलू जोड़ने से, ये काम किए जा सकते हैं:

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

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

ऐसेट खोजनाCloud Firestore

ऐसेट खोजने के लिए, Google Cloud console में Knowledge Catalog के खोज पेज का इस्तेमाल करें.Cloud Firestore

1. Knowledge Catalog के खोज पेज पर जाएं.

   खोज पर जाएं

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

3. ज़रूरी नहीं. टाइप के उपनाम में, Cloud Firestore की किसी खास ऐसेट के लिए खोज के नतीजों को फ़िल्टर किया जा सकता है. इसके लिए, टाइप के इन उपनामों में से एक या एक से ज़्यादा को चुनें:Cloud Firestore

   • डेटाबेस
   • डेटाबेस स्कीमा
   • अन्य

कीवर्ड खोज करने के लिए क्वेरी का इस्तेमाल करना

कीवर्ड खोज की क्वेरी करने के लिए, Knowledge Catalog में 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 का सिंटैक्स लेख पढ़ें.

सभी Cloud Firestore ऐसेट देखने के लिए, system=Firestore डालें. खास कीवर्ड डाले जा सकते हैं. उदाहरण के लिए, सभी Cloud Firestore डेटाबेस देखने के लिए:

system=Firestore AND type=Database

जटिल एक्सप्रेशन के लिए, ब्रैकेट और लॉजिकल ऑपरेटर AND और OR का भी इस्तेमाल 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 का सिंटैक्स लेख पढ़ें.

खोज फ़ील्ड में, खास Cloud Firestore ऐसेट के लिए खोज क्वेरी सीधे डाली जा सकती हैं. क्वेरी स्ट्रिंग का फ़ॉर्मैट इस तरह होता है:

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

इन्हें बदलें:

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

  • firestore-database
  • firestore-schema

क्वेरी का उदाहरण कुछ इस तरह दिख सकता है:

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

पहलू के टाइप के हिसाब से खोजना

Knowledge Catalog में, पहलू के कुछ ऐसे टाइप शामिल हैं जिनका इस्तेमाल खोज करने के लिए किया जा सकता है.

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

1. पहलू पैनल में, पहलू के और टाइप जोड़ें मेन्यू पर क्लिक करें.
2. Firestore डालें. इसके बाद, खोज के नतीजों को उस टाइप तक सीमित करने के लिए, पहलू के इन टाइप में से एक या एक से ज़्यादा को चुनें.
   • Cloud Firestore डेटाबेस
   • Cloud Firestore स्कीमा
3. ठीक है पर क्लिक करें.
4. नतीजों की टेबल में, ऐसेट का मेटाडेटा देखने के लिए, ऐसेट के नाम पर क्लिक करें.
5. ज़रूरी नहीं: अपनी ऐसेट को बेहतर बनाएं या देखें. इनमें से कोई भी काम किया जा सकता है:
   • ऐसेट की रिच टेक्स्ट जानकारी जोड़ने के लिए, खास जानकारी में जाकर, जोड़ें पर क्लिक करें .
   • ऐसेट में पहलू जोड़ने 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. अतिरिक्त एंट्री देखने के लिए, एंट्री के नाम पर क्लिक करें.

Cloud Firestore में बोलचाल की भाषा में क्वेरी पूछने की सुविधा

बोलचाल की भाषा में क्वेरी पूछने की सुविधा (प्रीव्यू) में, सेमैंटिक क्वेरी को समझने के लिए एआई का इस्तेमाल किया जाता है. इससे रोज़मर्रा की भाषा का इस्तेमाल करके संसाधन ढूंढे जा सकते हैं. इसके लिए, जटिल सिंटैक्स की ज़रूरत नहीं होती. 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 का सिंटैक्स लेख पढ़ें.

Cloud Firestore में सिंटैक्स के हिसाब से खोजना

कीवर्ड खोज 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 डाला जा सकता है.

ज़्यादा जानकारी के लिए, Knowledge Catalog के लिए खोज का सिंटैक्स लेख पढ़ें.

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

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

1. Knowledge Catalog के खोज पेज पर जाएं.

   खोज पर जाएं

2. फ़िल्टर पैनल में, सिस्टम को चुनें. इसके बाद, Firestore को 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 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, 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

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

सीमाएं

• 10,000 कलेक्शन ग्रुप को शामिल करने के बाद, क्वेरी के नतीजों को काट दिया जाता है.
• बैच में शामिल करने के दौरान, आपके डेटाबेस में किए गए अपडेट को Knowledge Catalog में दिखने में 48 घंटे लग सकते हैं.
• लाइव शामिल करने के दौरान, आपके डेटाबेस में किए गए अपडेट को Knowledge Catalog में दिखने में पांच मिनट लग सकते हैं.
• लाइव शामिल करने के दौरान, कलेक्शन ग्रुप अपडेट नहीं किए जाते.
• लाइव शामिल करने के दौरान, कलेक्शन ग्रुप के स्कीमा अपडेट किए जाते हैं. हालांकि, इस अपडेट में वर्णमाला के क्रम में, टॉप-लेवल के सिर्फ़ पहले 100 प्रिमिटिव फ़ील्ड शामिल होते हैं. स्कीमा की बाकी जानकारी, लाइव शामिल करने के 24 से 48 घंटे बाद अपडेट की जाती है.
• एक्सट्रैक्ट करने की प्रोसेस में कुछ मिनट लग सकते हैं.

आगे क्या करना है

• Knowledge Catalog में डेटा कैटलॉग मैनेजमेंट के बारे में जानकारी
• Knowledge Catalog की पहचान और ऐक्सेस मैनेजमेंट की भूमिकाएं