Mis vahe on Big Table ja BigQuery vahel?

/ / Avaldatud Cloud Computing, EITC/CL/GCP Google Cloud Platform, Sissejuhatus, GCP põhitõed

Bigtable ja BigQuery on mõlemad Google Cloud Platformi (GCP) lahutamatud komponendid, kuid teenivad siiski erinevaid eesmärke ja on optimeeritud erinevat tüüpi töökoormuse jaoks. Nende kahe teenuse erinevuste mõistmine on oluline nende võimaluste tõhusaks kasutamiseks pilvandmetöötluse keskkondades.

Google Cloud Bigtable

Google Cloud Bigtable on täielikult hallatav skaleeritav NoSQL-i andmebaasiteenus, mis on loodud suuremahuliste ja suure läbilaskevõimega töökoormuste käsitlemiseks. See sobib eriti hästi rakendustele, mis nõuavad väikese latentsusega lugemis- ja kirjutamisjuurdepääsu suurtele andmekogumitele. Bigtable põhineb samal tehnoloogial, mis kasutab paljusid Google'i põhiteenuseid, nagu otsing, Analytics, Maps ja Gmail.

1. Andmemudel ja -struktuur: Bigtable on hõre, hajutatud, püsiv mitmemõõtmeline sorteeritud kaart. Kaart on indekseeritud rea-, veeru- ja ajatempli abil, mis võimaldab struktureeritud andmeid tõhusalt salvestada ja hankida. See mudel on eriti kasulik aegridade andmete, asjade Interneti andmete ja muude rakenduste jaoks, mis nõuavad suurt kirjutamisvõimsust ja madala latentsusega juurdepääsu.

2. Skaalautuvus: Bigtable on loodud horisontaalseks skaleerimiseks, mis tähendab, et see suudab töödelda petabaite andmeid ja miljoneid toiminguid sekundis. See saavutatakse andmete jagamisega mitme sõlme vahel, mis võimaldab sujuvat skaleerimist ilma seisakuteta.

3. jõudlus: Bigtable on oma väikese latentsusajaga lugemis- ja kirjutamisvõimalustega ideaalne rakenduste jaoks, mis nõuavad reaalajas analüüsi ja kiiret andmete sisestamist. See toetab ühekohalisi millisekundite latentsusaega nii lugemis- kui ka kirjutamistoimingute jaoks, muutes selle sobivaks suure jõudlusega kasutusjuhtudeks.

4. Kasutage kohtuasju: Bigtable'i tavalised kasutusjuhtumid hõlmavad reaalajas analüüsi, finantsandmete analüüsi, isikupärastamist, soovitusmootoreid ja asjade Interneti andmete salvestamist. Näiteks võib ettevõte, mis jälgib ühendatud seadmete andurite andmeid, kasutada Bigtable'i aegridade andmete reaalajas salvestamiseks ja analüüsimiseks.

Google'i BigQuery

Google BigQuery on seevastu täielikult hallatav serverita andmeladu, mis on loodud suuremahuliseks andmeanalüüsiks. See võimaldab kasutajatel käivitada SQL-päringuid suurel hulgal andmemahtudel ülitõhusal ja kulutõhusal viisil.

1. Andmemudel ja -struktuur: BigQuery kasutab veerukujulist salvestusvormingut, mis on optimeeritud analüütiliste päringute jaoks. See vorming võimaldab andmete kiiret otsimist ja tõhusat salvestamist, eriti suure lugemiskoormusega töökoormuse korral. BigQuery toetab ka standardset SQL-i, muutes selle juurdepääsetavaks kasutajatele, kes tunnevad traditsioonilisi relatsiooniandmebaase.

2. Skaalautuvus: BigQuery skaleerub automaatselt, et käsitleda suuri andmekogumeid ja keerulisi päringuid. Tänu hajutatud arhitektuurile suudab see kiiresti töödelda terabaitidest petabaitideks andmeid. Kasutajad ei pea haldama infrastruktuuri ega muretsema skaleerimise pärast, kuna BigQuery käsitleb neid aspekte läbipaistvalt.

3. jõudlus: BigQuery on optimeeritud suure lugemisega analüütilise töökoormuse jaoks. See kasutab hajutatud päringu täitmismootorit, mis suudab ülesandeid paralleelselt mitme sõlme vahel, võimaldades kiiret päringu jõudlust isegi suurte andmekogumite korral. BigQuery toetab jõudluse edasiseks parandamiseks ka funktsioone, nagu päringu vahemällu salvestamine, materialiseeritud vaated ja jaotatud tabelid.

4. Kasutage kohtuasju: BigQuery sobib ideaalselt äriteabe, andmehoidla ja keeruliste analüütiliste päringute jaoks. Näiteks võib jaemüügiettevõte kasutada BigQueryt müügiandmete analüüsimiseks, laoseisude jälgimiseks ja klientide käitumise aruannete koostamiseks. Võimalus käitada keerulisi SQL-päringuid suurtes andmekogumites teeb BigQueryst võimsa tööriista andmeanalüütikutele ja äriteabe professionaalidele.

Peamised erinevused

1. Eesmärk: Bigtable on loodud suure läbilaskevõimega ja madala latentsusega töökoormuste jaoks, mistõttu sobib see reaalajas rakenduste ja operatiivandmete salvestamiseks. BigQuery on seevastu optimeeritud suuremahuliseks andmeanalüütikaks ja keerukaks päringute töötlemiseks.

2. Andmemudel: Bigtable kasutab NoSQL-i andmemudelit koos mitmemõõtmelise sorteeritud kaardiga, BigQuery aga veergude salvestusvormingut ja toetab standardset SQL-i.

3. Skaalautuvus: mõlemad teenused on väga skaleeritavad, kuid saavutavad skaleeritavuse erinevalt. Bigtable skaleerib horisontaalselt, jagades andmed sõlmede vahel, samas kui BigQuery kasutab ülesannete paralleelseerimiseks hajutatud päringu täitmismootorit.

4. jõudlus: Bigtable paistab silma madala latentsusajaga lugemis- ja kirjutamisoperatsioonides, mistõttu sobib see reaalajas kasutamiseks. BigQuery on optimeeritud suure lugemiskoormusega analüütilise töökoormuse jaoks ja suudab kiiresti töödelda suuri andmekogumeid.

5. Kasutage kohtuasju: Bigtable'i kasutatakse tavaliselt reaalajas analüütika, aegridade andmete ja asjade Interneti rakenduste jaoks. BigQueryt kasutatakse andmehoidla, äriteabe ja keeruliste analüütiliste päringute jaoks.

Näited

Bigtable ja BigQuery erinevuste illustreerimiseks vaadake järgmisi näiteid.

– Finantsteenuste ettevõte peab börsiandmeid reaalajas salvestama ja analüüsima. Nad valivad Bigtable'i selle madala latentsusajaga lugemis- ja kirjutamisvõimaluste tõttu, mis võimaldab neil tõhusalt neelata ja töödelda kõrgsageduslikke kauplemisandmeid.

– E-kaubandusega tegelev ettevõte soovib analüüsida klientide ostukäitumist ja genereerida müügiaruandeid. Nad kasutavad BigQueryt oma müügiandmete keeruliste SQL-päringute käitamiseks, kasutades selle võimsaid analüütilisi võimalusi, et saada ülevaadet klienditrendidest ja optimeerida oma turundusstrateegiaid.

Bigtable ja BigQuery valik sõltub töökoormuse konkreetsetest nõuetest. Bigtable on eelistatud valik rakenduste jaoks, mis nõuavad väikese latentsusega juurdepääsu suurtele andmekogudele, samas kui BigQuery sobib ideaalselt suuremahuliseks andmeanalüüsiks ja keerukate päringute töötlemiseks.

Muud hiljutised küsimused ja vastused selle kohta EITC/CL/GCP Google Cloud Platform:

Vaadake rohkem küsimusi ja vastuseid EITC/CL/GCP Google Cloud Platformis

Veel küsimusi ja vastuseid:

Sildiga: , , , , , , , , , ,