У чому різниця між Big Table і BigQuery?
Bigtable і BigQuery є невід’ємними компонентами Google Cloud Platform (GCP), але вони служать різним цілям і оптимізовані для різних типів робочих навантажень. Розуміння відмінностей між цими двома службами є важливим для ефективного використання їхніх можливостей у хмарних обчислювальних середовищах.
Google Cloud Bigtable
Google Cloud Bigtable — це повністю керована масштабована служба бази даних NoSQL, розроблена для обробки великомасштабних і високопродуктивних робочих навантажень. Він особливо добре підходить для додатків, які вимагають малозатримкового доступу для читання та запису до великих наборів даних. Bigtable базується на тій самій технології, яка працює в багатьох основних службах Google, таких як Пошук, Аналітика, Карти та Gmail.
1. Модель і структура даних: Bigtable — це розріджена, розподілена, постійна багатовимірна відсортована карта. Карта індексується за ключем рядка, стовпця та міткою часу, що забезпечує ефективне зберігання та пошук структурованих даних. Ця модель є особливо вигідною для даних часових рядів, даних IoT та інших програм, які вимагають високої пропускної здатності запису та доступу з низькою затримкою.
2. масштабованість: Bigtable розроблено для горизонтального масштабування, тобто він може обробляти петабайти даних і мільйони операцій за секунду. Це досягається шляхом розподілу даних між декількома вузлами, що забезпечує плавне масштабування без простоїв.
3. продуктивність: Завдяки можливостям читання та запису з низькою затримкою Bigtable ідеально підходить для програм, які потребують аналітики в реальному часі та швидкого прийому даних. Він підтримує однозначні мілісекундні затримки як для операцій читання, так і для запису, що робить його придатним для високопродуктивних випадків використання.
4. Використовуйте випадки: Загальні випадки використання Bigtable включають аналітику в реальному часі, аналіз фінансових даних, персоналізацію, системи рекомендацій і зберігання даних IoT. Наприклад, компанія, яка відстежує дані датчиків із групи підключених пристроїв, може використовувати Bigtable для зберігання та аналізу даних часових рядів у режимі реального часу.
Google BigQuery
З іншого боку, Google BigQuery — це повністю кероване безсерверне сховище даних, розроблене для великомасштабної аналітики даних. Це дозволяє користувачам виконувати запити SQL до величезних обсягів даних високоефективним і економічно ефективним способом.
1. Модель і структура даних: BigQuery використовує стовпчастий формат зберігання, оптимізований для аналітичних запитів. Цей формат забезпечує швидкий пошук даних і ефективне зберігання, особливо для важких навантажень читання. BigQuery також підтримує стандартний SQL, що робить його доступним для користувачів, знайомих із традиційними реляційними базами даних.
2. масштабованість: BigQuery автоматично масштабується для обробки великих наборів даних і складних запитів. Завдяки своїй розподіленій архітектурі він може швидко обробляти дані від терабайтів до петабайтів. Користувачам не потрібно керувати інфраструктурою чи турбуватися про масштабування, оскільки BigQuery обробляє ці аспекти прозоро.
3. продуктивність: BigQuery оптимізовано для важких аналітичних навантажень читання. Він використовує механізм розподіленого виконання запитів, який може розпаралелювати завдання на кількох вузлах, забезпечуючи швидке виконання запитів навіть у великих наборах даних. BigQuery також підтримує такі функції, як кешування запитів, матеріалізовані подання та розділені таблиці для подальшого підвищення продуктивності.
4. Використовуйте випадки: BigQuery ідеально підходить для бізнес-аналітики, сховищ даних і складних аналітичних запитів. Наприклад, роздрібна компанія може використовувати BigQuery для аналізу даних про продажі, відстеження рівня запасів і створення звітів про поведінку клієнтів. Можливість виконувати складні запити SQL до великих наборів даних робить BigQuery потужним інструментом для аналітиків даних і професіоналів із бізнес-аналітики.
Ключові відмінності
1. Мета: Bigtable розроблено для робочих навантажень з високою пропускною здатністю та малою затримкою, що робить його придатним для додатків у реальному часі та зберігання оперативних даних. З іншого боку, BigQuery оптимізовано для аналізу великомасштабних даних і обробки складних запитів.
2. Модель даних: Bigtable використовує модель даних NoSQL із багатовимірною відсортованою картою, тоді як BigQuery використовує стовпцевий формат зберігання та підтримує стандартний SQL.
3. масштабованість: обидві служби мають високу масштабованість, але досягають масштабованості по-різному. Bigtable масштабується горизонтально, розподіляючи дані між вузлами, тоді як BigQuery використовує механізм розподіленого виконання запитів для розпаралелювання завдань.
4. продуктивність: Bigtable вирізняється операціями читання та запису з низькою затримкою, що робить його придатним для випадків використання в реальному часі. BigQuery оптимізовано для важких аналітичних навантажень із читанням і може швидко обробляти великі набори даних.
5. Використовуйте випадки: Bigtable зазвичай використовується для аналітики в реальному часі, даних часових рядів і програм IoT. BigQuery використовується для сховищ даних, бізнес-аналітики та складних аналітичних запитів.
прикладів
Щоб проілюструвати відмінності між Bigtable і BigQuery, розгляньте такі приклади:
– Компанії, що надає фінансові послуги, потрібно зберігати й аналізувати дані фондового ринку в режимі реального часу. Вони обирають Bigtable за його можливості читання та запису з низькою затримкою, що дозволяє їм ефективно отримувати та обробляти високочастотні торгові дані.
– Компанія електронної комерції хоче проаналізувати поведінку клієнтів при купівлі та створити звіти про продажі. Вони використовують BigQuery для виконання складних запитів SQL до своїх даних про продажі, використовуючи його потужні аналітичні можливості, щоб отримати розуміння тенденцій клієнтів і оптимізувати свої маркетингові стратегії.
Вибір між Bigtable і BigQuery залежить від конкретних вимог робочого навантаження. Bigtable є кращим вибором для додатків, які потребують низької затримки доступу до великих наборів даних, тоді як BigQuery ідеально підходить для аналізу великомасштабних даних і обробки складних запитів.
Інші останні запитання та відповіді щодо EITC/CL/GCP Google Cloud Platform:
- Наскільки GCP корисний для розробки, розгортання та розміщення веб-сторінок або програм?
- Як розрахувати діапазон IP-адрес для підмережі?
- У чому різниця між Cloud AutoML і Cloud AI Platform?
- Як налаштувати балансування навантаження в GCP для сценарію використання кількох внутрішніх веб-серверів із WordPress, гарантуючи узгодженість бази даних у багатьох внутрішніх (веб-серверах) екземплярах WordPress?
- Чи є сенс впроваджувати балансування навантаження, якщо використовується лише один внутрішній веб-сервер?
- Якщо Cloud Shell надає попередньо налаштовану оболонку з Cloud SDK і їй не потрібні локальні ресурси, яка перевага використання локальної інсталяції Cloud SDK замість використання Cloud Shell за допомогою Cloud Console?
- Чи існує мобільний додаток Android, який можна використовувати для керування хмарною платформою Google?
- Які є способи керування Google Cloud Platform?
- Що таке хмарні обчислення?
- Яка різниця між Bigquery та Cloud SQL
Більше запитань і відповідей дивіться в EITC/CL/GCP Google Cloud Platform