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    Hands On Google Cloud SQL and Cloud Spanner

    Navin Sabharwal, Shakuntala Gupta Edward

    Editorial
    Apress
    Año
    2019
    Páginas
    ~347
    Nivel
    Intermedio

    De qué trata

    Manual técnico publicado por Apress y escrito por Navin Sabharwal y Shakuntala Gupta Edward que se adentra en el ecosistema de bases de datos relacionales gestionadas dentro de Google Cloud Platform (GCP). Su contenido está actualizado a la madurez de los servicios de GCP hacia finales de 2019 e inicios de 2020. El libro está dirigido a administradores de bases de datos (DBAs), arquitectos de la nube e ingenieros de software que ya cuentan con fundamentos sólidos de SQL y diseño relacional, y que buscan migrar o desplegar bases de datos empresariales en la nube de Google.

    La obra se estructura en torno a dos pilares fundamentales: Cloud SQL (para motores como MySQL, PostgreSQL y SQL Server) y Cloud Spanner (la base de datos NewSQL globalmente distribuida y con consistencia ACID). Enseña paso a paso a aprovisionar instancias mediante la consola de GCP y Cloud Shell, diseñar esquemas optimizados (como el intercalado de tablas en Spanner), configurar alta disponibilidad (HA), réplicas de lectura y copias de seguridad automáticas. En el plano de la programación, explica cómo interactuar con las bases de datos desde Python, empleando conectores específicos como google-cloud-spanner, mysql-connector-python o psycopg2, además de utilizar cuadernos de Jupyter para la ejecución de consultas y operaciones CRUD.

    A través de ejercicios guiados y scripts de apoyo, se practica la automatización administrativa, la monitorización de métricas de rendimiento y la planificación de migraciones desde bases de datos locales hacia GCP. Su principal aporte es desmitificar Cloud Spanner y compararlo objetivamente con Cloud SQL, ayudando al lector a identificar cuándo se requiere escalado horizontal global y cuándo basta una solución relacional tradicional gestionada. Deja fuera las alternativas NoSQL (como Bigtable o Firestore) y los motores analíticos como BigQuery, ya que se centra exclusivamente en cargas transaccionales relacionales. Resulta muy recomendable tener soltura previa con Python y la línea de comandos de Google Cloud SDK (gcloud).

    • Google Cloud Platform
    • Cloud SQL
    • Cloud Spanner
    • Bases de datos relacionales
    • MySQL
    • PostgreSQL
    • Python
    • Alta disponibilidad
    • Migración de bases de datos
    • NewSQL
    • gcloud CLI

    ¿Cómo enseña?

    TeóricoPráctico

    Teoría + práctica

    • ✓ Incluye ejercicios
    • ✗ Sin proyectos

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