我正在构建一个以Google Cloud为后端的移动应用程序。它存储有关餐馆的信息，包括其菜单。我需要根据菜单项和地理位置进行搜索。Google Cloud Datastore vs Cloud SQL
我对使用哪种Google云解决方案感到十分困惑。最初，我计划使用Google App Engine和Cloud Datastore来存储数据，但后来发现，它不支持地理定位搜索，即使使用App Engine搜索API，我也不会得到'like'文本搜索。关于使用云SQL，我担心它的价格。我也在考虑使用Google Compute Engine并在其中安装所需的MongoDB或SQL，并使用一些自定义搜索库。
所以我的问题是其中的下面应该是用于存储大量数据，并使用文本和地理位置搜索一个可行和经济的解决方案
任何其他可行的解决办法，也欢迎
Google有一个页面可以提供关于在GCP上选择哪种存储选项的高级指导，名为Choosing a storage option。
专门针对云存储：
说明：可扩展的，完全管理化NoSQL文档，以供网络和移动应用程序的数据库。
适合：
- 半结构化的应用程序数据
- 分层数据
- 耐用键值
日常的工作量：
- 用户配置文件
- 产品目录
- 游戏状态
专门为云SQL：
说明：是建立在实力一个完全管理的MySQL数据库服务以及Google基础设施的可靠性。
适合：
- 网络框架
- 结构化数据
- OLTP工作负载
日常的工作量：
- 网站，博客和内容管理系统（CMS）
- 商业智能（BI）应用
- ERP，CRM和电子商务应用
正如你所看到的，你的使用情况可能边境任一选项。餐厅+菜单与产品目录非常相似。
云数据存储将需要较少的操作/想法在你身边。例如，你不需要考虑应该使用什么类型的VM实例和内存大小。但是，为了对数据进行分析而不仅仅是提供菜单，您可能需要每日转储到BigQuery中。
云端SQL在开始时需要多一点思考，而小尺寸比云端数据存储要贵一些。它确实为分析方面提供了更多的灵活性，因为它并不真的需要您将其转储到BigQuery中。
如果您想要更多的控制权，在GCE上运行不同的数据库当然是一种选择。这里的权衡将要求您代表更多的主动操作，例如安装，修补，调整等。
我认为您的第一个决定应该是：我的数据关系性质？ 如果是这样，我个人喜欢postgres用于地理空间查询postgis。尽管这个解决方案对谷歌云平台来说不是那么容易。 对于基于文档的系统，MongoDB具有比数据存储更多的功能，您可以自行进行自然文本搜索和地理空间搜索。 GCE可能很贵，您可以看一下小型GKE节点，但它取决于您的流量，您可能必须自己查看缩放选项。 –