צפייה בתובנות של Knowledge Catalog

אתם יכולים לחפש ולנהל את משאבי Firestore באמצעות Knowledge Catalog, פלטפורמה לאחסון, לניהול ולגישה למטא-נתונים. אתם יכולים להשתמש ב-Knowledge Catalog כדי לנתח את המטא-נתונים של Firestore ולבצע משימות כמו:

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

התכונה Knowledge Catalog מופעלת כברירת מחדל במסדי נתונים חדשים וקיימים של Firestore, והיא מאחזרת באופן אוטומטי את המטא-נתונים הבאים:

משאב סוג שדות
מסד נתונים מישור הבקרה
  • מהדורה
  • מצבים
  • מיקום (כולל אזורים מרובים)
  • מזהה פרויקט
  • שם מסד הנתונים
  • שעת יצירה
סכימת מסד נתונים מישור הנתונים
  • שם
  • אוסף
  • שדה – סוגי נתונים
  • סכימה

לפני שמתחילים

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

התפקידים שנדרשים כדי לגשת לתוצאות החיפוש

כדי לחפש ולראות מטא-נתונים של Firestore ב-Knowledge Catalog, לגורמים המורשים צריכות להיות הרשאות לצפייה במשאבי Firestore, כולל ההרשאה dataplex.projects.search.

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

פעולה ב-Knowledge Catalog משאב Firestore תפקידים או הרשאות נדרשים
חיפוש משאבים ב-Firestore מסד נתונים datastore.databases.getMetadata
סכימת מסד נתונים datastore.schemas.get

מידע נוסף על מתן תפקידים מופיע במאמר ניהול הגישה. במאמר תפקידים והרשאות ב-Firestore מוסבר בהרחבה על תפקידי IAM ב-Firestore.

התפקידים שנדרשים כדי לחפש רשומות

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

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 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.

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 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 סכימת קבוצת אוסף של Firestore

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

אחרי שהגילוי מסתיים, אפשר לחפש את הנכסים האלה – user-firestore-databaseוuser-schema – בדף Knowledge Catalog במסוףGoogle Cloud או באמצעות Knowledge Catalog API. לאחר מכן תוכלו 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 מותאמים אישית של היבטים, אפשר לצרף היבטים למשאבי Firestore. צירוף היבטים למשאבים מאפשר 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-Firestore זמין במאמר ניהול היבטים והעשרת מטא-נתונים.

חיפוש נכסים ב-Firestore

משתמשים בדף החיפוש של Knowledge Catalog ב Google Cloud מסוף כדי לחפש נכסי 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 Firestore על ידי בחירה של אחד או יותר מהכינויים הבאים לסוגים:

    • מסד נתונים
    • סכימת מסד נתונים
    • אחר

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

מידע נוסף זמין במאמר תחביר החיפוש ב-Knowledge Catalog.

כדי לראות את כל הנכסים ב-Firestore, מזינים system=Firestore. אפשר להזין מילות מפתח ספציפיות. לדוגמה, כדי לראות את כל מסדי הנתונים ב-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 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 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.
    • מסד נתונים ב-Firestore
    • סכימה של Firestore
  3. לוחצים על OK.
  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-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-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 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 מטא-נתונים טכניים של Firestore ב-Knowledge Catalog. קריאות ל-API והעשרה של מטא-נתונים עסקיים נוספים כרוכות בתשלום לפי התמחור הרגיל של Knowledge Catalog. 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