这些类型的数据库不以表格形式存储数据。它们针对每种类型的需求和数据使用特定的存储模型。GCP 提供以下类型的非关系数据库形式：
（一）云Bigtable：
Cloud Bigtable 是一项针对分析和运营工作负载数据的完全托管数据库服务。它提供以下功能：
- 低延迟和大规模可扩展的 NoSQL：Cloud Bigtable 受到广告技术、金融技术和物联网产品的青睐，延迟低于 10 毫秒。复制可在区域故障时提供更高的可用性、耐用性和弹性。它专为 AI/ML 应用程序设计了一个存储引擎。
- 快速且性能卓越：使用 Cloud Bigtable 作为存储引擎，实现大规模、低延迟，并用于分析吞吐量密集型数据处理。
- 无缝扩展和复制：Cloud Bigtable 每秒可以顺利处理数百万次操作。部署配置可即时完成，重新配置期间无需停机。复制功能为实时服务应用增加了高可用性，并为服务和分析增加了工作负载隔离。
- 简单集成：Cloud Bigtable 可轻松与 Hadoop、Cloud Dataflow 和 Cloud Dataproc 等热门大数据工具集成。此外，它还支持开源行业标准 HBase API，让开发过程变得轻松。
- 完全托管：开发团队只需专注于开 菲律宾电话号码库 发过程，无需担心管理。GCP 自动处理配置和调整。这使得 Cloud Bigtable 成为一项完全托管的服务。
（b）Cloud Firestore：
Cloud Firestore 是一款灵活、可扩展的 NoSQL 云数据库，适用于客户端和服务器端开发。它通过实时监听器使数据在客户端应用之间保持同步，并为移动和 Web 提供离线支持。Cloud Firestore 还提供与其他 Firebase 和 GCP 产品的无缝集成。Cloud Firestore 提供以下功能：
- 灵活性：Cloud Firestore 数据模型支持灵活的分层数据结构。它将数据存储在文档中并组织成集合。
- 富有表现力的查询：在 Cloud Firestore 中，查询可用于检索特定文档或检索集合中与查询参数匹配的所有文档。查询可以包含多个 选择加入列表 链式过滤器，并结合过滤和排序。它们也默认编入索引，因此查询性能与结果集的大小成正比，而不是与数据集成正比。
- 实时更新：Cloud Firestore 使用数据同步来处理任何联网设备上的数据。它还旨在高效地进行简单且一次性的提取查询。
- 离线支持：Cloud Firestore 会缓存应用正在使用的数据，因此即使设备处于离线状态，应用也可以写入、读取、监听和查询数据。当设备恢复在线状态时，Cloud Firestore 会将所有本地更改同步回 Cloud Firestore。
- 可扩展设计：Cloud Firestore 为您带来 Google Cloud Platform 强大的基础架构：自动多区域数据复制、强一致性保证、原子批处理操作和真实事务支持。这使应用程序能够处理大量工作负载。
（c）Firebase 实时数据库：
Firebase 实时数据库是一个云托管数据库。数据以 JSON 格式存储，并实时同步到每个连接的客户端。跨平台应用程序世界共享一个实时数据 第 2 步：了解客户的需求 库实例来处理数据。Firebase 实时数据库提供以下功能：
- 实时：Firebase 实时数据库不使用典型的 HTTP 请求，而是使用 PUB-SUB 架构支持的数据同步 — 每次数据发生变化时，任何连接的设备都会收到该更新。这提供了协作和沉浸式的体验。
- 离线：Firebase 应用即使处于离线状态也能保持响应，因为 Firebase 实时数据库 SDK 会将数据保存到磁盘。重新建立连接后，客户端设备会收到错过的任何更改，并将其与当前服务器状态同步。
- 可通过客户端设备访问：Firebase 实时数据库可直接从移动设备或网络浏览器访问；无需应用服务器。可通过 Firebase 实时数据库安全规则（在读取或写入数据时执行的基于表达式的规则）实现安全性和数据验证。
- 跨多个数据库扩展：Firebase 实时数据库支持通过将数据拆分到同一 Firebase 项目中的多个数据库实例来实现扩展。使用 Firebase 身份验证简化项目上的身份验证，并跨数据库实例对用户进行身份验证。这还支持数据库实例的自定义规则来控制访问。