我们正在构建一个从API读取数据并将其显示在前端的应用程序。由于API的限制，我们必须缓存API调用，这意味着我们将API调用的结果（用户信息（名字，国家/地区，电子邮件等）和大量活动日志数据集）保存在数据库中，并且仅请求如果存储的数据早于x小时，则来自API的新数据。对于每个用户，应用程序都连接到不同的API端点（例如，“ user1.api.com/data/whatever”和“ user2.api.com/data/whatever”）。

最终将有两个数据库。一个用于缓存外部工具的API调用，另一个用于缓存应用程序的用户管理。但是，我们不确定最好使用什么。

使用云数据库进行缓存或用户管理通常是一个好主意吗？由于该应用程序将在Google Container Engine上运行，因此我们可能会使用Google Cloud Storage（用于缓存）和Firebase（用于用户管理）。还是我们应该使用Redis / ElasticSearch之类的东西（用于缓存），为不同的用户数据使用不同的东西？

评论

这是一个经过实践和验证的问题的现代版本：“我的代码很简单，为什么我不能仅将文件系统用作数据库？”

#1 楼

我对Redis / ElasticSearch的了解不多，但是GCS并不是真正的类似于数据库的解决方案，它更接近于文件存储解决方案。

如果您正在寻找类似数据库的存储Google Cloud提供：


Cloud SQL
Cloud Bigtable
Cloud Datastore
Cloud Spanner

如果您期望适当的应用流量或交替使用高/低流量，那么拥有Google App Engine应用程序而不是基于GCE的解决方案可能更具成本效益（且更简单）。

#2 楼

我们有类似的要求，因为需要在服务器中缓存一组数据以为应用程序提供服务（快速处理），而且到一天结束时，我们需要将数据从缓存服务器同步到原始服务器。

从长远来看，我建议您使用Redis，因为您可以将Redis作为中间数据库（缓存），这将有助于您进行扩展。

您可以编写脚本以在一天中的某个时间间隔或一天的特定时间运行，以便您可以从源服务器（外部应用程序）拉/推数据。

您的要求完全不需要Elastic Search时间点，因为它可以帮助您基于缓存加速搜索结果，它只是一个搜索引擎。