Aký je rozdiel medzi Big Table a BigQuery?

/ / vyšlo v Cloud Computing, EITC/CL/GCP Google Cloud Platform, úvody, Náležitosti GCP

Bigtable a BigQuery sú neoddeliteľnou súčasťou platformy Google Cloud Platform (GCP), no slúžia na odlišné účely a sú optimalizované pre rôzne typy pracovných zaťažení. Pochopenie rozdielov medzi týmito dvoma službami je dôležité pre efektívne využitie ich schopností v prostrediach cloud computingu.

Google Cloud Bigtable

Google Cloud Bigtable je plne spravovaná, škálovateľná databázová služba NoSQL navrhnutá tak, aby zvládala rozsiahle a vysoko výkonné pracovné zaťaženia. Je obzvlášť vhodný pre aplikácie, ktoré vyžadujú prístup na čítanie a zápis s nízkou latenciou k veľkým súborom údajov. Bigtable je založený na rovnakej technológii, ktorá poháňa mnohé zo základných služieb Google, ako sú Vyhľadávanie, Analytics, Mapy a Gmail.

1. Dátový model a štruktúra: Bigtable je riedka, distribuovaná, trvalá viacrozmerná triedená mapa. Mapa je indexovaná pomocou kľúča riadka, kľúča stĺpca a časovej pečiatky, čo umožňuje efektívne ukladanie a získavanie štruktúrovaných údajov. Tento model je obzvlášť výhodný pre dáta časových sérií, dáta internetu vecí a ďalšie aplikácie vyžadujúce vysokú priepustnosť zápisu a prístup s nízkou latenciou.

2. škálovateľnosť: Bigtable je navrhnutý na horizontálne škálovanie, čo znamená, že dokáže spracovať petabajty údajov a milióny operácií za sekundu. Dosahuje to rozdelením údajov medzi viacero uzlov, čo umožňuje bezproblémové škálovanie bez prestojov.

3. výkon: Vďaka svojim schopnostiam čítania a zápisu s nízkou latenciou je Bigtable ideálny pre aplikácie, ktoré vyžadujú analýzu v reálnom čase a rýchle prijímanie údajov. Podporuje jednociferné milisekundové latencie pre operácie čítania aj zápisu, vďaka čomu je vhodný pre prípady použitia s vysokým výkonom.

4. Prípady použitia: Bežné prípady použitia pre Bigtable zahŕňajú analýzu v reálnom čase, analýzu finančných údajov, personalizáciu, nástroje odporúčaní a ukladanie údajov internetu vecí. Napríklad spoločnosť, ktorá monitoruje údaje zo senzorov z flotily pripojených zariadení, môže použiť Bigtable na ukladanie a analýzu údajov časových radov v reálnom čase.

Google BigQuery

Google BigQuery je na druhej strane plne spravovaný dátový sklad bez servera určený na rozsiahlu analýzu údajov. Umožňuje používateľom spúšťať SQL dotazy na obrovské množstvo údajov vysoko efektívnym a nákladovo efektívnym spôsobom.

1. Dátový model a štruktúra: BigQuery používa stĺpcový formát úložiska, ktorý je optimalizovaný pre analytické dopyty. Tento formát umožňuje rýchle získavanie údajov a efektívne ukladanie, najmä pri zaťažení náročným na čítanie. BigQuery podporuje aj štandardný SQL, vďaka čomu je dostupný pre používateľov, ktorí poznajú tradičné relačné databázy.

2. škálovateľnosť: BigQuery sa automaticky prispôsobuje tak, aby zvládal veľké množiny údajov a zložité dopyty. Vďaka svojej distribuovanej architektúre dokáže rýchlo spracovať terabajty až petabajty údajov. Používatelia nemusia spravovať infraštruktúru ani sa obávať škálovania, pretože BigQuery tieto aspekty rieši transparentne.

3. výkon: BigQuery je optimalizovaný pre analytické úlohy náročné na čítanie. Využíva distribuovaný mechanizmus vykonávania dotazov, ktorý dokáže paralelizovať úlohy naprieč viacerými uzlami, čo umožňuje rýchly výkon dotazov aj na veľkých množinách údajov. BigQuery tiež podporuje funkcie, ako je ukladanie dopytov do vyrovnávacej pamäte, materializované zobrazenia a rozdelené tabuľky na ďalšie zvýšenie výkonu.

4. Prípady použitia: BigQuery je ideálny pre business intelligence, dátové sklady a komplexné analytické dopyty. Maloobchodná spoločnosť môže napríklad pomocou nástroja BigQuery analyzovať údaje o predaji, sledovať úrovne zásob a vytvárať správy o správaní zákazníkov. Možnosť spúšťať komplexné SQL dotazy na veľkých množinách údajov robí z BigQuery výkonný nástroj pre analytikov údajov a profesionálov v oblasti business intelligence.

Kľúčové rozdiely

1. Účel: Bigtable je navrhnutý pre vysokovýkonné pracovné zaťaženie s nízkou latenciou, vďaka čomu je vhodný pre aplikácie v reálnom čase a ukladanie prevádzkových údajov. BigQuery je na druhej strane optimalizovaný pre rozsiahlu analýzu údajov a komplexné spracovanie dopytov.

2. Dátový model: Bigtable používa dátový model NoSQL s viacrozmernou zoradenou mapou, zatiaľ čo BigQuery používa stĺpcový formát úložiska a podporuje štandardné SQL.

3. škálovateľnosť: Obe služby sú vysoko škálovateľné, ale dosahujú škálovateľnosť odlišne. Bigtable sa horizontálne škáluje rozdeľovaním údajov medzi uzlami, zatiaľ čo BigQuery používa nástroj na vykonávanie distribuovaných dotazov na paralelizáciu úloh.

4. výkon: Bigtable vyniká v operáciách čítania a zápisu s nízkou latenciou, vďaka čomu je vhodný pre prípady použitia v reálnom čase. BigQuery je optimalizovaný pre analytické úlohy náročné na čítanie a dokáže rýchlo spracovať veľké množiny údajov.

5. Prípady použitia: Bigtable sa bežne používa na analýzu v reálnom čase, údaje časových radov a aplikácie internetu vecí. BigQuery sa používa na ukladanie údajov, business intelligence a komplexné analytické dopyty.

Príklady

Na ilustráciu rozdielov medzi Bigtable a BigQuery zvážte nasledujúce príklady:

– Spoločnosť poskytujúca finančné služby potrebuje uchovávať a analyzovať údaje o akciovom trhu v reálnom čase. Vybrali si Bigtable pre jeho schopnosti čítania a zápisu s nízkou latenciou, čo im umožňuje efektívne prijímať a spracovávať vysokofrekvenčné obchodné dáta.

– Spoločnosť elektronického obchodu chce analyzovať nákupné správanie zákazníkov a vytvárať správy o predaji. Pomocou nástroja BigQuery spúšťajú komplexné dopyty SQL týkajúce sa údajov o predaji, pričom využívajú jeho výkonné analytické schopnosti na získanie prehľadov o trendoch zákazníkov a optimalizáciu svojich marketingových stratégií.

Výber medzi Bigtable a BigQuery závisí od konkrétnych požiadaviek pracovného zaťaženia. Bigtable je preferovanou voľbou pre aplikácie vyžadujúce prístup k veľkým súborom údajov s nízkou latenciou, zatiaľ čo BigQuery je ideálny pre rozsiahlu analýzu údajov a komplexné spracovanie dopytov.

Ďalšie nedávne otázky a odpovede týkajúce sa EITC/CL/GCP Google Cloud Platform:

Pozrite si ďalšie otázky a odpovede v EITC/CL/GCP Google Cloud Platform

Ďalšie otázky a odpovede:

Označené pod: , , , , , , , , , ,