Kuo skiriasi „Big Table“ ir „BigQuery“?
„Bigtable“ ir „BigQuery“ yra neatsiejami „Google Cloud Platform“ (GCP) komponentai, tačiau jie atlieka skirtingus tikslus ir yra optimizuoti įvairiems darbo krūviams. Norint efektyviai panaudoti jų galimybes debesų kompiuterijos aplinkoje, svarbu suprasti šių dviejų paslaugų skirtumus.
„Google Cloud Bigtable“.
„Google Cloud Bigtable“ yra visiškai valdoma, keičiamo dydžio NoSQL duomenų bazės paslauga, skirta didelio masto didelio našumo darbo krūviams valdyti. Tai ypač gerai tinka programoms, kurioms reikalinga mažos delsos skaitymo ir rašymo prieiga prie didelių duomenų rinkinių. „Bigtable“ yra pagrįstas ta pačia technologija, kuri veikia daugelyje pagrindinių „Google“ paslaugų, tokių kaip paieška, „Analytics“, Žemėlapiai ir „Gmail“.
1. Duomenų modelis ir struktūra: Bigtable yra retas, paskirstytas, nuolatinis daugiamatis surūšiuotas žemėlapis. Žemėlapis indeksuojamas eilutės klavišu, stulpelio klavišu ir laiko žyma, todėl galima efektyviai saugoti ir gauti struktūrinius duomenis. Šis modelis ypač naudingas laiko eilučių duomenims, daiktų interneto duomenims ir kitoms programoms, kurioms reikalingas didelis rašymo pralaidumas ir maža delsos prieiga.
2. Mastelis: „Bigtable“ sukurtas horizontaliam masteliui, tai reiškia, kad jis gali apdoroti petabaitus duomenų ir milijonus operacijų per sekundę. Tai pasiekiama paskirstant duomenis keliuose mazguose, todėl galima sklandžiai keisti mastelį be prastovų.
3. spektaklis: „Bigtable“ turi mažos delsos skaitymo ir rašymo galimybes, todėl jis idealiai tinka programoms, kurioms reikalinga realiojo laiko analizė ir greitas duomenų gavimas. Jis palaiko vieno skaitmens milisekundžių delsą tiek skaitymo, tiek rašymo operacijoms, todėl tinka didelio našumo naudojimo atvejais.
4. Naudojimo atvejai: Įprasti Bigtable naudojimo atvejai apima analizę realiuoju laiku, finansinių duomenų analizę, personalizavimą, rekomendacijų variklius ir daiktų interneto duomenų saugojimą. Pavyzdžiui, įmonė, stebinti jutiklių duomenis iš prijungtų įrenginių parko, gali naudoti „Bigtable“, kad saugotų ir analizuotų laiko eilučių duomenis realiuoju laiku.
„Google BigQuery“
Kita vertus, „Google BigQuery“ yra visiškai valdoma duomenų saugykla be serverio, skirta didelio masto duomenų analizei. Tai leidžia vartotojams paleisti SQL užklausas su didžiuliu duomenų kiekiu labai efektyviai ir ekonomiškai.
1. Duomenų modelis ir struktūra: „BigQuery“ naudoja stulpelių saugojimo formatą, kuris yra optimizuotas analitinėms užklausoms. Šis formatas leidžia greitai gauti duomenis ir efektyviai saugoti, ypač esant dideliam skaitymo krūviui. „BigQuery“ taip pat palaiko standartinį SQL, todėl jis pasiekiamas vartotojams, susipažinusiems su tradicinėmis reliacinėmis duomenų bazėmis.
2. Mastelis: „BigQuery“ automatiškai keičia mastelį, kad galėtų apdoroti didelius duomenų rinkinius ir sudėtingas užklausas. Dėl paskirstytos architektūros jis gali greitai apdoroti duomenų nuo terabaitų iki petabaitų. Naudotojams nereikia tvarkyti infrastruktūros ar jaudintis dėl mastelio keitimo, nes „BigQuery“ šiuos aspektus tvarko skaidriai.
3. spektaklis: „BigQuery“ optimizuota didelio skaitymo analitinio darbo krūviams. Jis naudoja paskirstytą užklausų vykdymo variklį, kuris gali lygiagrečiai atlikti užduotis keliuose mazguose, todėl užklausa gali greitai atlikti net didelius duomenų rinkinius. „BigQuery“ taip pat palaiko tokias funkcijas kaip užklausų kaupimas talpykloje, materializuoti rodiniai ir skaidytos lentelės, kad dar labiau pagerintų našumą.
4. Naudojimo atvejai: „BigQuery“ idealiai tinka verslo žvalgybai, duomenų saugojimui ir sudėtingoms analitinėms užklausoms. Pavyzdžiui, mažmeninės prekybos įmonė gali naudoti „BigQuery“, kad analizuotų pardavimo duomenis, stebėtų atsargų lygius ir generuotų klientų elgesio ataskaitas. Galimybė vykdyti sudėtingas SQL užklausas dideliuose duomenų rinkiniuose daro „BigQuery“ galingu įrankiu duomenų analitikams ir verslo žvalgybos specialistams.
Pagrindiniai skirtumai
1. Tikslas: „Bigtable“ sukurtas didelio našumo ir mažos delsos darbo krūviams, todėl tinkamas realiojo laiko programoms ir operatyvinių duomenų saugojimui. Kita vertus, „BigQuery“ yra optimizuota didelio masto duomenų analizei ir sudėtingam užklausų apdorojimui.
2. Duomenų modelis: „Bigtable“ naudoja NoSQL duomenų modelį su daugiamačiu rūšiuotu žemėlapiu, o „BigQuery“ naudoja stulpelių saugojimo formatą ir palaiko standartinį SQL.
3. Mastelis: Abi paslaugos yra labai keičiamos, tačiau jos keičiasi skirtingai. „Bigtable“ mastelis horizontaliai, paskirstydamas duomenis tarp mazgų, o „BigQuery“ naudoja paskirstytą užklausų vykdymo variklį, kad sulygintų užduotis.
4. spektaklis: Bigtable puikiai tinka mažos delsos skaitymo ir rašymo operacijoms, todėl tinka naudoti realiuoju laiku. „BigQuery“ yra optimizuotas didelio skaitymo analitiniam darbo krūviui ir gali greitai apdoroti didelius duomenų rinkinius.
5. Naudojimo atvejai: Bigtable dažniausiai naudojama realiojo laiko analizei, laiko eilučių duomenims ir daiktų interneto programoms. „BigQuery“ naudojama duomenų saugojimui, verslo žvalgybai ir sudėtingoms analitinėms užklausoms.
Pavyzdžiai
Norėdami iliustruoti Bigtable ir BigQuery skirtumus, apsvarstykite šiuos pavyzdžius:
– Finansinių paslaugų įmonė turi saugoti ir analizuoti akcijų rinkos duomenis realiu laiku. Jie pasirenka „Bigtable“ dėl mažos delsos skaitymo ir rašymo galimybių, leidžiančių efektyviai įsisavinti ir apdoroti aukšto dažnio prekybos duomenis.
– Elektroninės prekybos įmonė nori analizuoti klientų pirkimo elgseną ir generuoti pardavimo ataskaitas. Jie naudoja „BigQuery“, kad vykdytų sudėtingas SQL užklausas savo pardavimo duomenims, išnaudodami galingas analitines galimybes, kad gautų įžvalgų apie klientų tendencijas ir optimizuotų savo rinkodaros strategijas.
Pasirinkimas tarp „Bigtable“ ir „BigQuery“ priklauso nuo konkrečių darbo krūvio reikalavimų. „Bigtable“ yra tinkamiausias pasirinkimas programoms, kurioms reikia mažos delsos prieigos prie didelių duomenų rinkinių, o „BigQuery“ idealiai tinka didelės apimties duomenų analizei ir sudėtingų užklausų apdorojimui.
Kiti naujausi klausimai ir atsakymai apie EITC/CL/GCP „Google Cloud Platform“:
- Kiek GSP naudinga kuriant tinklalapius ar programas, diegiant ir priegloboje?
- Kaip apskaičiuoti potinklio IP adresų diapazoną?
- Kuo skiriasi „Cloud AutoML“ ir „Cloud AI Platform“?
- Kaip sukonfigūruoti apkrovos balansavimą GCP, kad būtų galima naudoti kelis pagrindinius žiniatinklio serverius su „WordPress“, užtikrinant, kad duomenų bazė yra nuosekli daugelyje „WordPress“ egzempliorių (žiniatinklio serverių)?
- Ar prasminga diegti apkrovos balansavimą, kai naudojamas tik vienas vidinis žiniatinklio serveris?
- Jei „Cloud Shell“ pateikia iš anksto sukonfigūruotą apvalkalą su „Cloud SDK“ ir jam nereikia vietinių išteklių, koks pranašumas naudojant vietinį „Cloud SDK“ diegimą, o ne „Cloud Shell“ naudojant „Cloud Console“?
- 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 „Bigquery“ ir „Cloud SQL“?
Peržiūrėkite daugiau klausimų ir atsakymų EITC/CL/GCP Google Cloud Platform