PHP での構造化データの使用

PHP Bookshelf チュートリアルのこのページでは、構造化データを格納するためのデータベースを選択します。この Bookshelf サンプルアプリは、構造化されたデータモデルを使用して、書籍に関する情報を格納します。4 つの異なるバックエンド データベース(Google Cloud SQL for MySQL、Google Cloud SQL for PostgreSQL、Google Cloud Datastore、または MongoDB)のいずれかを使用してサンプルをお試しいただけます。

このページは複数ページからなるチュートリアルの一部です。ゼロから始めて、セットアップ手順を確認するには、PHP Bookshelf アプリに移動してください。

開始するには、次のいずれかのオプションを選択します。

データベース 使用する理由 設定
Google Cloud SQL for MySQL
マネージド MySQL
MySQL を使う >
MySQL に精通しているか、マネージド リレーショナル データベースに関心がある場合は、このオプションを選択します。

利点:

  • データベースを作成して構成します。レプリケーションやパッチ管理など、他のすべての管理タスクは Cloud SQL によって処理されます。
  • MySQL 用に構築されている既存のあらゆるツールやアプリケーションを使用して Cloud SQL データベース内のデータにアクセスできます。
  • Cloud SQL はクラウド内の MySQL なので、お好みの MySQL ツールとアプリを使用できます。
Cloud SQL インスタンスを作成し、アクセス権を構成します。
Google Cloud SQL for PostgreSQL
マネージド PostgreSQL
PostgreSQL を使う >
PostgreSQL に精通しているか、マネージド リレーショナル データベースに関心がある場合は、このオプションを選択します。

利点:

  • データベースを作成して構成します。レプリケーションやパッチ管理など、他のすべての管理タスクは Cloud SQL によって処理されます。
  • PostgreSQL 用に構築されている既存のあらゆるツールやアプリケーションを使用して Cloud SQL データベース内のデータにアクセスできます。
  • Cloud SQL はクラウド内の PostgreSQL なので、お好みの PostgreSQL ツールとアプリを使用できます。
Cloud SQL インスタンスを作成し、アクセス権を構成します。
Google Cloud Datastore
マネージド NoSQL データベース
Cloud Datastore を使う >
構成不要でスケーラブルなフルマネージド非リレーショナル データベースを使う場合は、このオプションを選択します。

利点:

  • アプリケーションのユーザーとトラフィックに応じて自動的にスケーリングされるので、プロビジョニングや負荷の予測を心配する必要がありません。
  • フィルタリングや並べ替えをサポートする SQL に似たクエリを使用してデータを照会できます。
追加設定は必要ありません。
MongoDB
MongoDB を Google Compute Engine 上で実行する
MongoDB を使う >
MongoDB に精通している場合や、所有しているデータベースを Compute Engine 上で実行する方法を習得する場合は、このオプションを選択します。

利点:

  • デベロッパー自身がプロビジョニングして制御する仮想マシンに MongoDB クラスタをデプロイします。あるいは、mLab などのマネージド サービスを使用できます。
  • MongoDB についての知識を活用できます。
  • MongoDB の急速に成長しているコミュニティからサポートを受けられます。
MongoDB クラスタをデプロイして構成します。
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