שימוש ב-Data Boost באפליקציות

בדף הזה מפורטים ממשקי Spanner API שתומכים ב-Spanner Data Boost, ומוסבר איך לראות קוד לדוגמה שמשתמש ב-Data Boost. בעזרת Data Boost, אתם יכולים להריץ שאילתות ניתוח גדולות עם השפעה כמעט אפסית על עומסי העבודה הקיימים במופע Spanner שהוקצה.

לפני שמתחילים

מוודאים שלחשבון המשתמש (לדוגמה, חשבון השירות) שמריץ את האפליקציה יש הרשאה לניהול זהויות והרשאות גישה (IAM) spanner.databases.useDataBoost. מידע נוסף זמין במאמר בקרת גישה באמצעות IAM.

ממשקי API

בממשקי ה-API הבאים של Spanner יש אפשרות להפעיל את Data Boost לקריאות עם חלוקה למחיצות:

• ExecuteSql  RPC | REST
• ExecuteStreamingSql  RPC | REST
• read  RPC | REST
• streamingRead  RPC | REST

מומלץ להשתמש ב-ExecuteStreamingSql וב-streamingRead באפליקציות, כי התגובות של ExecuteSql ו-read מוגבלות ל-10 MB של נתונים.

קוד לדוגמה

דוגמאות לשימוש ב-Data Boost בקוד האפליקציה מופיעות במאמר בנושא קריאת נתונים במקביל.

‫Apache Spark SQL Connect ל- Google Cloud Spanner

מחבר Apache Spark SQL ל- Google Cloud Spanner תומך בקריאת טבלאות של Google Cloud Spanner לתוך DataFrames של Spark באמצעות ספריית Java של Spanner. מידע נוסף על Apache Spark SQL Connector זמין במאמר Apache Spark SQL connector for Google Cloud Spanner.

המאמרים הבאים

• מידע נוסף על Data Boost זמין במאמר סקירה כללית על Data Boost.
• מעקב אחר השימוש ב-Data Boost
• מעקב אחר השימוש במכסת הנתונים של Data Boost וניהול שלה