У чым розніца паміж Big Table і BigQuery?
Bigtable і BigQuery з'яўляюцца неад'емнымі кампанентамі Google Cloud Platform (GCP), аднак яны служаць розным мэтам і аптымізаваны для розных тыпаў працоўных нагрузак. Разуменне адрозненняў паміж гэтымі двума сэрвісамі важна для эфектыўнага выкарыстання іх магчымасцей у асяроддзі хмарных вылічэнняў.
Google Cloud Bigtable
Google Cloud Bigtable - гэта цалкам кіраваная маштабаваная служба базы дадзеных NoSQL, прызначаная для апрацоўкі буйнамаштабных і высокапрадукцыйных працоўных нагрузак. Ён асабліва добра падыходзіць для прыкладанняў, якія патрабуюць доступу для чытання і запісу з нізкай затрымкай да вялікіх набораў даных. Bigtable заснаваны на той жа тэхналогіі, якая працуе ў многіх асноўных службах Google, такіх як Пошук, Аналітыка, Карты і Gmail.
1. Мадэль і структура даных: Bigtable - гэта разрэджаная, размеркаваная, пастаянная шматмерная адсартаваная карта. Карта індэксуецца з дапамогай ключа радка, ключа слупка і пазнакі часу, што дазваляе эфектыўна захоўваць і атрымліваць структураваныя даныя. Гэтая мадэль асабліва выгадная для даных часовых шэрагаў, даных IoT і іншых прыкладанняў, якія патрабуюць высокай прапускной здольнасці запісу і доступу з нізкай затрымкай.
2. маштабаванасць: Bigtable прызначаны для гарызантальнага маштабавання, што азначае, што ён можа апрацоўваць петабайты даных і мільёны аперацый у секунду. Гэта дасягаецца шляхам падзелу даных на некалькі вузлоў, што дазваляе плаўнае маштабаванне без прастою.
3. прадукцыйнасць: Дзякуючы магчымасцям чытання і запісу з нізкай затрымкай, Bigtable ідэальна падыходзіць для прыкладанняў, якія патрабуюць аналітыкі ў рэальным часе і хуткага прыёму даных. Ён падтрымлівае адназначныя мілісекундныя затрымкі як для аперацый чытання, так і для запісу, што робіць яго прыдатным для высокапрадукцыйных выпадкаў выкарыстання.
4. прэцэдэнты: Агульныя варыянты выкарыстання Bigtable ўключаюць аналітыку ў рэальным часе, аналіз фінансавых даных, персаналізацыю, сістэмы рэкамендацый і захоўванне даных IoT. Напрыклад, кампанія, якая кантралюе дадзеныя датчыкаў з парку падлучаных прылад, можа выкарыстоўваць Bigtable для захоўвання і аналізу дадзеных часовых шэрагаў у рэжыме рэальнага часу.
Google BigQuery
З іншага боку, Google BigQuery - гэта цалкам кіраванае бессервернае сховішча даных, прызначанае для шырокамаштабнай аналітыкі даных. Гэта дазваляе карыстальнікам выконваць SQL-запыты да велізарных аб'ёмаў даных высокаэфектыўным і эканамічна эфектыўным спосабам.
1. Мадэль і структура даных: BigQuery выкарыстоўвае слупковы фармат захоўвання, які аптымізаваны для аналітычных запытаў. Гэты фармат забяспечвае хуткі пошук даных і эфектыўнае захоўванне, асабліва для нагрузак, звязаных з чытаннем. BigQuery таксама падтрымлівае стандартны SQL, што робіць яго даступным для карыстальнікаў, знаёмых з традыцыйнымі рэляцыйнымі базамі дадзеных.
2. маштабаванасць: BigQuery аўтаматычна маштабуецца для апрацоўкі вялікіх набораў даных і складаных запытаў. Дзякуючы размеркаванай архітэктуры ён можа хутка апрацоўваць даныя ад тэрабайтаў да петабайтаў. Карыстальнікам не трэба кіраваць інфраструктурай або турбавацца аб маштабаванні, паколькі BigQuery апрацоўвае гэтыя аспекты празрыста.
3. прадукцыйнасць: BigQuery аптымізаваны для цяжкіх аналітычных нагрузак чытання. Ён выкарыстоўвае механізм размеркаванага выканання запытаў, які можа распараллеліваць задачы на некалькіх вузлах, забяспечваючы высокую прадукцыйнасць запытаў нават на вялікіх наборах даных. BigQuery таксама падтрымлівае такія функцыі, як кэшаванне запытаў, матэрыялізаваныя віды і падзеленыя табліцы для далейшага павышэння прадукцыйнасці.
4. прэцэдэнты: BigQuery ідэальна падыходзіць для бізнес-аналітыкі, сховішчаў даных і складаных аналітычных запытаў. Напрыклад, рознічная кампанія можа выкарыстоўваць BigQuery для аналізу дадзеных аб продажах, адсочвання ўзроўню запасаў і стварэння справаздач аб паводзінах кліентаў. Магчымасць выканання складаных SQL-запытаў да вялікіх набораў даных робіць BigQuery магутным інструментам для аналітыкаў даных і спецыялістаў у галіне бізнес-аналітыкі.
Асноўныя адрозненні
1. Мэта: Bigtable распрацаваны для нагрузак з высокай прапускной здольнасцю і нізкай затрымкай, што робіць яго прыдатным для прыкладанняў у рэжыме рэальнага часу і захоўвання аператыўных даных. BigQuery, з іншага боку, аптымізаваны для буйнамаштабнай аналітыкі дадзеных і апрацоўкі складаных запытаў.
2. Мадэль дадзеных: Bigtable выкарыстоўвае мадэль дадзеных NoSQL са шматмернай адсартаванай картай, а BigQuery выкарыстоўвае фармат слупковага захоўвання і падтрымлівае стандартны SQL.
3. маштабаванасць: Абодва сэрвісы вельмі маштабуюцца, але яны па-рознаму дасягаюць маштабаванасці. Bigtable маштабуецца па гарызанталі, разбіваючы дадзеныя па вузлах, у той час як BigQuery выкарыстоўвае размеркаваны механізм выканання запытаў для паралелізму задач.
4. прадукцыйнасць: Bigtable вылучаецца аперацыямі чытання і запісу з нізкай затрымкай, што робіць яго прыдатным для выкарыстання ў рэжыме рэальнага часу. BigQuery аптымізаваны для аналітычных нагрузак, звязаных з чытаннем, і можа хутка апрацоўваць вялікія наборы даных.
5. прэцэдэнты: Bigtable звычайна выкарыстоўваецца для аналітыкі ў рэальным часе, дадзеных часовых шэрагаў і прыкладанняў IoT. BigQuery выкарыстоўваецца для сховішча даных, бізнес-аналітыкі і складаных аналітычных запытаў.
Прыкладаў
Каб праілюстраваць адрозненні паміж Bigtable і BigQuery, разгледзім наступныя прыклады:
– Кампаніі, якая займаецца фінансавымі паслугамі, неабходна захоўваць і аналізаваць дадзеныя фондавага рынку ў рэжыме рэальнага часу. Яны выбіраюць Bigtable за яго магчымасці чытання і запісу з нізкай затрымкай, што дазваляе ім эфектыўна атрымліваць і апрацоўваць высокачашчынныя гандлёвыя дадзеныя.
– Кампанія электроннай камерцыі хоча прааналізаваць паводзіны кліентаў пры пакупках і стварыць справаздачы аб продажах. Яны выкарыстоўваюць BigQuery для выканання складаных SQL-запытаў да дадзеных аб продажах, выкарыстоўваючы яго магутныя аналітычныя магчымасці, каб атрымаць уяўленне аб тэндэнцыях кліентаў і аптымізаваць іх маркетынгавыя стратэгіі.
Выбар паміж Bigtable і BigQuery залежыць ад канкрэтных патрабаванняў працоўнай нагрузкі. Bigtable з'яўляецца пераважным выбарам для прыкладанняў, якія патрабуюць нізкай затрымкі доступу да вялікіх набораў даных, у той час як BigQuery ідэальна падыходзіць для буйнамаштабнай аналітыкі даных і апрацоўкі складаных запытаў.
Іншыя апошнія пытанні і адказы адносна EITC/CL/GCP Google Cloud Platform:
- У якой ступені GCP карысны для распрацоўкі, разгортвання і хостынгу вэб-старонак або прыкладанняў?
- Як разлічыць дыяпазон IP-адрасоў для падсеткі?
- У чым розніца паміж Cloud AutoML і Cloud AI Platform?
- Як наладзіць балансаванне нагрузкі ў GCP для выпадку выкарыстання некалькіх серверных вэб-сервераў з WordPress, гарантуючы, што база дадзеных з'яўляецца ўзгодненай на многіх серверных (вэб-серверах) экземплярах WordPress?
- Ці мае сэнс рэалізаваць балансаванне нагрузкі пры выкарыстанні толькі аднаго сервернага вэб-сервера?
- Калі Cloud Shell забяспечвае папярэдне сканфігураваную абалонку з Cloud SDK і ёй не патрэбны лакальныя рэсурсы, у чым перавага выкарыстання лакальнай устаноўкі Cloud SDK замест выкарыстання Cloud Shell з дапамогай Cloud Console?
- Ці існуе мабільнае прыкладанне Android, якое можна выкарыстоўваць для кіравання воблачнай платформай Google?
- Якія ёсць спосабы кіравання воблачнай платформай Google?
- Што такое хмарныя вылічэнні?
- У чым розніца паміж Bigquery і Cloud SQL
Глядзіце больш пытанняў і адказаў у EITC/CL/GCP Google Cloud Platform