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PostgreSQL-Clients über PGAdapter mit Spanner verbinden
PGAdapter – Übersicht
PGAdapter herunterladen
PGAdapter starten
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PGAdapter mit dem Emulator verbinden
Mit dem Cassandra-Adapter eine Verbindung zu Spanner herstellen
Compute Engine-VM-Instanz erstellen und verbinden, um auf Spanner zuzugreifen
Mit einem GKE-Cluster eine Verbindung zu Cloud Spanner herstellen
Verbindung zu Spanner über andere Google Cloud-Dienste herstellen
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Zugriff sichern und steuern
Zugriffssteuerung mit IAM
IAM-Übersicht
IAM-Rollen anwenden
Detaillierte Zugriffssteuerung
Übersicht über die detaillierte Zugriffssteuerung
Detaillierte Zugriffssteuerung für Änderungsstreams
Detaillierte Zugriffssteuerung für Sequenzen
Detaillierte Zugriffssteuerung für Modelle
Detaillierte Zugriffssteuerung konfigurieren
Auf eine Datenbank mit detaillierter Zugriffssteuerung zugreifen
Detaillierte Berechtigungen für die Zugriffssteuerung
Detaillierte Systemrollen für die Zugriffssteuerung
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Datenverschlüsselung
Kunden-verwaltete Verschlüsselungsschlüssel (CMEK)
CMEK-Übersicht
Datenbank mit CMEK schützen
Verschlüsselung von Daten während der Übertragung
Migrieren
Migrationsprozess
Migration – Übersicht
Migration bewerten
Schema migrieren
Anwendung migrieren
Schema und Anwendungsleistung optimieren
Daten migrieren
Daten validieren
Cutover- und Fallback-Mechanismen konfigurieren
Migrationstools
Übersicht über Migrationstools
Spanner Migration Tool (SMT) einrichten
Migration von Primärschlüsseln
Übersicht über die Migration von Primärschlüsseln
Primärschlüssel migrieren
Von MySQL migrieren
MySQL-Migration – Übersicht
Migration von MySQL-Schemas
Schema von MySQL migrieren – Übersicht
Schema mit SMT aus MySQL migrieren
MySQL-Daten migrieren
Fallback für MySQL konfigurieren
Beispieldaten laden
Von DynamoDB migrieren
Von Oracle migrieren
Von PostgreSQL migrieren
Zu einer Datenbank mit GoogleSQL-Dialekt migrieren
Zu einer Datenbank mit PostgreSQL-Dialekt migrieren
Von Cassandra migrieren
Spanner-Datenbank zu einer PostgreSQL-Datenbank migrieren
Daten importieren und exportieren
Import- und Exportübersicht
Daten mit Dataflow importieren, exportieren und ändern
Daten im Avro-Format importieren und exportieren
Spanner-Avro-Dateien importieren
Daten aus Spanner nach Avro exportieren
Daten aus Nicht-Cloud Spanner-Datenbanken importieren
Daten im CSV-Format importieren und exportieren
Datenbank aus Cloud SQL importieren
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Best Practices für Massenladen
Notfallwiederherstellung
Notfallwiederherstellung – Übersicht
Datenbanken sichern
Sicherungen – Übersicht
Sicherungen erstellen
Sicherungszeitpläne erstellen und verwalten
Sicherungen verwalten
Datenbanken wiederherstellen
Übersicht wiederherstellen
Aus einer Sicherung wiederherstellen
Wiederherstellung zu einem bestimmten Zeitpunkt
PITR-Übersicht
Daten mit PITR wiederherstellen
Entwickeln
SQL-Unterstützung mit Gemini schreiben
Best Practices für Anwendungsfälle
Cloud Spanner als Gaming-Datenbank
Sprach-Frameworks einbinden
Spanner mit Hibernate
Mit Hibernate ORM integrieren (GoogleSQL)
Mit Hibernate ORM (PostgreSQL) integrieren
Hibernate-Anwendung schreiben, die eine Verbindung zu Spanner herstellt
Spanner mit Spring Data JPA
In Spring Data JPA (GoogleSQL) einbinden
In Spring Data JPA (PostgreSQL) einbinden
Spanner mit Spring Data JDBC
In Spring Data JDBC (GoogleSQL) einbinden
In Spring Data JDBC (PostgreSQL) einbinden
Spanner mit MyBatis
Integration in MyBatis und Spring Boot (GoogleSQL)
Integration in MyBatis und Spring Boot (PostgreSQL)
Cloud Spanner mit Spring Data
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Spanner mit GORM
In GORM (GoogleSQL) einbinden
Mit GORM (PostgreSQL) integrieren
Spanner mit Django ORM
Cloud Spanner mit SQLAlchemy
Mit SQLAlchemy integrieren (GoogleSQL)
Integration in SQLAlchemy (PostgreSQL)
Spanner mit Active Record
Spanner mit Entity Framework Core
Transaktionen verwenden
Transaktionsübersicht
Zeitstempelgrenzen
Commit-Zeitstempel
In Datenbanken mit GoogleSQL-Dialekt
In Datenbanken mit PostgreSQL-Dialekt
TrueTime und externe Konsistenz
Isolationsebenen
Übersicht über die Isolationsebenen
Wiederholbare Leseisolation verwenden
SELECT FOR UPDATE in serialisierbarer Isolation verwenden
SELECT FOR UPDATE in der Isolationsebene „Wiederholbarer Lesevorgang“ verwenden
Gleichzeitigkeitserkennung
Durchsatzoptimierte Schreibvorgänge
Commit-Statistiken für eine Transaktion abrufen
Sitzungen
Best Practices für SQL
Daten lesen
Lesevorgänge außerhalb von Transaktionen
Gezielte Lesevorgänge
Leasingvertrag lesen
Unabhängige Rechenressourcen von Data Boost für Lesevorgänge verwenden
Data Boost – Übersicht
Föderierte Abfragen mit Data Boost ausführen
Daten mit Data Boost exportieren
Data Boost in Anwendungen verwenden
Data Boost-Nutzung überwachen
Data Boost-Kontingentnutzung überwachen und verwalten
Gespeicherte Abfragen verwenden
Übersicht über gespeicherte Abfragen
Gespeicherte Abfragen erstellen und verwalten
Daten ändern
Daten mit der Google Cloud Console ändern
Daten mit der gcloud CLI ändern
Daten mit DML ändern
Daten mithilfe von DML einfügen, aktualisieren und löschen
Partitionierte DML
Best Practices für DML
Daten mit Mutationen ändern
DML mit Mutationen vergleichen
Daten mit Batch-Schreibvorgängen ändern
Mit Datentypen arbeiten
Mit Arrays arbeiten
In Datenbanken mit GoogleSQL-Dialekt
In Datenbanken mit PostgreSQL-Dialekt
Mit STRUCT-Objekten arbeiten
Mit NUMERIC-Daten arbeiten
Mit JSON-Daten arbeiten
Mit JSONB-Daten arbeiten
Mit Protocol Buffers in GoogleSQL arbeiten
Entwickeln und testen
Spanner lokal emulieren
Terraform mit Spanner verwenden
Benutzerdefinierte Zeitlimits und Wiederholungsversuche konfigurieren
Zeitlimit für Anweisung konfigurieren
Zeitlimit für Transaktionen konfigurieren
Daten verarbeiten und ansehen
Dataflow-Vorlagen
Datenänderungen streamen
Übersicht über Änderungsstreams
Änderungsstreams erstellen und verwalten
Verbindungen von Änderungsstreams mit Dataflow erstellen
Verbindungen für Änderungsstreams zu Kafka erstellen
Änderungsstream-Partitionen, -Datensätze und -Abfragen
Spanner in IntelliJ einbinden
Spanner in Looker einbinden
Spanner in Liquibase einbinden
Volltextsuche
Volltextsuche – Übersicht
Tokenisierung und Suchindexe
Tokenisierung
Suchindexe
Numerische Suchindexe
JSON-Suchindexe
Suchindexe partitionieren
TOKENLISTs kombinieren
Volltextsuchanfragen
Abfrageübersicht
In mehreren Spalten suchen
Volltext- und Nicht-Text-Abfragen kombinieren
Suchergebnisse einstufen
Teilstring-Suche durchführen
Mit erweiterten Suchanfragen suchen
Mustervergleichsfunktionen beschleunigen
Ungefähre Übereinstimmungen mit der Fuzzy-Suche finden
Top‑K-Musterabgleich durchführen
Mit Attributen suchen
Suchergebnisse paginieren
Muster für die hybride Volltext- und Vektorsuche
Suche im Vergleich zu sekundären Indexen
MySQL-Funktionen in Spanner installieren
Mehrmandantenfähigkeit in Spanner implementieren
KI-Datenagenten mit Conversational Analytics erstellen
Datenbank mit QueryData in natürlicher Sprache abfragen
Spanner AI und Machine Learning
Spanner AI – Übersicht
Erste Schritte mit Spanner für generative KI-Anwendungen
Spanner-Integration in die Agent Platform
Vektorsuche
Vektorsuche – Übersicht
Einbettungen generieren
Texteinbettungen für die Agent Platform abrufen
Vektoreinbettungen im Bulk mit partitionierter DML generieren
Suche nach den K-nächsten Nachbarn durchführen
Die beste Funktion für die Vektordistanz auswählen
Annäherung an den nächsten Nachbarn (ANN)
ANN-Suche mit Vektorindexen ausführen
Vektorindexe erstellen und verwalten
Best Practices für die Vektorindexierung
Einbettungen in die Vektorsuche der Agent Platform exportieren
Best Practices für die Vektorsuche
Fehlerbehebung bei der Vektorsuche
Vorhersagen generieren
ML-Vorhersagen mit SQL generieren
Generative KI mit einer E-Commerce-Beispielanwendung verwenden
ML-Vorhersagen mit dem Spanner-Emulator generieren
In KI-Technologien einbinden
LLM-gestützte Anwendungen mit LangChain erstellen
Spanner mit Agents verwenden
Best Practices für die Sicherung von Agent-Interaktionen mit dem MCP
Anwendungen mit LlamaIndex erstellen
Spanner-Remote-MCP-Server verwenden
Cloud Spanner Graph
Produktübersicht
Cloud Spanner Graph einrichten und abfragen
Spanner Graph-Schema
Schemaübersicht
Spanner Graph-Schema mit DDL erstellen und verwalten
Spanner Graph-Schema visuell erstellen und verwalten
Best Practices für das Entwerfen eines Schemas
SQL-Ansichten zum Erstellen eines Property-Graphen verwenden
Übersicht über Diagramme, die aus SQL-Ansichten erstellt wurden
Diagramm aus SQL-Ansichten erstellen
Spanner Graph-Daten verwalten
Spanner Graph-Abfragen
Übersicht über Anfragen
Mit Pfaden arbeiten
Best Practices für das Optimieren von Anfragen
Volltextsuche mit Spanner Graph verwenden
Vektorsuche mit Spanner Graph verwenden
Spanner Graph-Algorithmen
Übersicht über Graph-Algorithmen
Algorithmen ausführen
Anforderungen an das Algorithmus-Schema und Kompatibilität von Funktionen
Algorithmuskatalog
Best Practices für die Ausführung von Algorithmen in Spanner Graph
Spanner Graph-Visualisierungen
Spanner Graph-Visualisierungen verwenden
Mit Spanner Graph-Visualisierungsintegrationen arbeiten
Schemafreie Daten mit Spanner Graph verwalten
BigQuery-Daten in Spanner Graph laden
Zu Spanner Graph migrieren
Spanner Graph-Referenz für openCypher-Nutzer
Fehlerbehebung bei Spanner Graph
Überwachen
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Signalaufzeichnung – Übersicht
Trace-Erfassung
Übersicht über die Trace-Erfassung
Trace-Erfassung mit OpenTelemetry einrichten
Spanner mit dem Database Insights-MCP-Server überwachen
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Clientseitige Messwerte ansehen und verwalten
Beschreibung clientseitiger Messwerte
Benutzerdefinierte clientseitige Messwerte erfassen
Benutzerdefinierte clientseitige Messwerte mit OpenTelemetry erfassen
Benutzerdefinierte clientseitige Messwerte mit OpenCensus erfassen
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Optimieren und Fehler beheben
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Abfrageoptimierung
Abfrageoptimierung – Übersicht
Abfrageoptimierungversionen
Versionen des Abfrageoptimierungstools auflisten
Abfrageoptimierung verwalten
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Abfrage mit dem Abfrageplan-Visualisierung optimieren
Analytische Abfragen mit der spaltenbasierten Engine beschleunigen
Spanner-Spalten-Engine – Übersicht
Spaltenbasierte Engine für Spanner konfigurieren
Spaltendaten abfragen
Spaltenbasierte Engine überwachen
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Übersicht über das Aufteilen vor dem Training
Split-Punkte erstellen und verwalten
Manuelles Auslösen der Hauptkomprimierung in einer Spanner-Datenbank
Nutzungsmuster mit Key Visualizer analysieren
Key Visualizer – Übersicht
Auf Key Visualizer zugreifen
Key Visualizer-Heatmaps ansehen
Muster in Key Visualizer-Heatmaps
Latenzprobleme beheben
Latenzpunkte in einer Spanner-Anfrage
Latenzursachen identifizieren
Latenz mithilfe von Messwerten diagnostizieren
Streaming- und Partitionierungsanfragelatenz berechnen
Transaktionen mit hoher Latenz identifizieren
Probleme mithilfe von integrierten Statistiktabellen beheben
Integrierte Statistiktabellen – Übersicht
Statistiken zu aktiven partitionierten DMLs
Statistiken zu Spaltenvorgängen
Statistiken sperren
Statistiken zu ältesten aktiven Abfragen
Abfragestatistiken
Statistiken lesen
Statistiken zu Splits
Statistiken zu Tabellenvorgängen
Statistiken zur Tabellengröße
Transaktionsstatistiken
Statistiken für Vektorindex
Fehlerbehebung bei der Instanznutzung
Übersicht über die CPU-Auslastung
Fehlerbehebung bei hoher CPU-Auslastung
Speicherauslastung
Fehlerbehebung bei Leistungsabfällen
Mit Gemini-Unterstützung beobachten und Fehler beheben
Fehlerbehebung bei Verstößen gegen CMEK-Organisationsrichtlinien
Fehlerbehebung bei Anfrage- und Transaktions-Tags
Fehlerbehebung bei Fehlern aufgrund überschrittener Frist
Fehler bei der Integration der Agent Platform beheben
Fehlercodes
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Datenanalyse und Pipelines
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