„BigQuery“ ir „Cloud SQL“ yra dvi skirtingos „Google Cloud Platform“ (GCP) teikiamos duomenų saugojimo ir tvarkymo paslaugos. Nors abi paslaugos skirtos duomenims tvarkyti, jos turi skirtingus tikslus, funkcijas ir naudojimo atvejus. Norint pasirinkti tinkamą paslaugą pagal konkrečius reikalavimus, labai svarbu suprasti „BigQuery“ ir „Cloud SQL“ skirtumus.
„BigQuery“ yra visiškai valdoma, be serverio ir labai keičiamo dydžio duomenų saugykla, skirta dideliems duomenų rinkiniams analizuoti. Tai galingas įrankis, skirtas paleisti ad-hoc SQL užklausas ir atlikti didžiulių duomenų kiekių analizę. „BigQuery“ puikiai tvarko struktūrinius ir pusiau struktūrinius duomenis, pvz., JSON ir CSV failus, ir yra optimizuotas vykdyti sudėtingas analitines užklausas. Tai suteikia paskirstytą architektūrą, leidžiančią lygiagrečiai apdoroti, todėl didelės spartos didelių duomenų rinkinių užklausos. „BigQuery“ saugykla yra pagrįsta stulpeliais, o tai reiškia, kad duomenys saugomi stulpeliuose, o ne eilutėse, kad būtų galima efektyviai suspausti duomenis ir greičiau atlikti užklausą.
Kita vertus, „Cloud SQL“ yra visiškai valdoma reliacinė duomenų bazės paslauga, palaikanti „MySQL“, „PostgreSQL“ ir „SQL Server“. Jis skirtas tradiciniams reliacinių duomenų bazių darbo krūviams ir tinka programoms, kurioms reikalingas ACID (atomiškumas, nuoseklumas, izoliacija, ilgaamžiškumas) atitiktis. „Cloud SQL“ suteikia pažįstamą SQL sąsają ir tokias funkcijas kaip automatinės atsarginės kopijos, replikavimas ir automatinis pataisų valdymas. Tai geras pasirinkimas programoms, kurioms reikalinga struktūrizuota duomenų saugykla ir kurioms reikia išlaikyti operacijų nuoseklumą.
Pagrindinius BigQuery ir Cloud SQL skirtumus galima apibendrinti taip:
1. Duomenų tipas ir struktūra: „BigQuery“ skirta didelio masto struktūrinių ir pusiau struktūrinių duomenų analizei, o „Cloud SQL“ optimizuota struktūriniams santykiniams duomenims saugoti ir tvarkyti.
2. Užklausos ir analizė: „BigQuery“ siūlo galingas užklausų galimybes ir puikiai tinka vykdyti sudėtingas analitines užklausas dideliuose duomenų rinkiniuose. „Cloud SQL“ suteikia tradicinę SQL sąsają ir yra tinkama reliacinių duomenų operacijų užklausoms vykdyti.
3. Mastelio keitimas: „BigQuery“ yra labai keičiamas ir gali apdoroti didžiulius duomenų kiekius, todėl galima lygiagrečiai apdoroti ir veiksmingai vykdyti užklausas. Cloud SQL turi mastelio apribojimus, pagrįstus pasirinktu duomenų bazės varikliu ir egzemplioriaus tipu.
4. Kainodaros modelis: „BigQuery“ kainodara pagrįsta apdorojamų duomenų kiekiu ir naudojama saugykla, o „Cloud SQL“ kainodara pagrįsta egzemplioriaus dydžiu ir saugyklos talpa.
Norėdami iliustruoti skirtumus, panagrinėkime scenarijaus pavyzdį. Tarkime, kad turite didelį klientų operacijų duomenų rinkinį ir norite atlikti sudėtingas analitines užklausas, kad gautumėte įžvalgų apie klientų elgesį. Šiuo atveju „BigQuery“ būtų geresnis pasirinkimas, nes ji gali efektyviai tvarkyti didelio masto analizę. Kita vertus, jei kuriate operacijų programą, kuriai reikalingas griežtas nuoseklumas ir ACID atitiktis, Cloud SQL būtų tinkamesnis pasirinkimas.
„BigQuery“ ir „Cloud SQL“ yra dvi skirtingos paslaugos, kurias GCP siūlo skirtingiems duomenų saugojimo ir valdymo poreikiams. „BigQuery“ sukurta didelio masto struktūrinių ir pusiau struktūrinių duomenų analizei, o „Cloud SQL“ optimizuota struktūriniams santykiniams duomenims valdyti ir operacijų užklausoms vykdyti. Norint pasirinkti tinkamą pagal konkrečius reikalavimus, labai svarbu suprasti šių paslaugų skirtumus.
Kiti naujausi klausimai ir atsakymai apie EITC/CL/GCP „Google Cloud Platform“:
- Ar yra „Android“ mobilioji programa, kurią galima naudoti „Google Cloud Platform“ tvarkymui?
- Kokie yra „Google Cloud Platform“ valdymo būdai?
- Kas yra debesų kompiuterija?
- Kuo skiriasi debesies SQL ir debesies veržliaraktis
- Kas yra GCP App Engine?
- Kuo skiriasi „Cloud Run“ ir „GKE“.
- Kuo skiriasi AutoML ir Vertex AI?
- Kas yra konteinerinė programa?
- Kuo skiriasi „Dataflow“ ir „BigQuery“?
- Kaip sukonfigūruoti debesies apvalkalą?
Peržiūrėkite daugiau klausimų ir atsakymų EITC/CL/GCP Google Cloud Platform