Koja je razlika između Big Table i BigQueryja?

/ / Objavljeno u Cloud Computing, EITC/CL/GCP Google Cloud Platform, Predstavljanje, Osnove GCP-a

Bigtable i BigQuery su obje sastavne komponente Google Cloud Platforme (GCP), ali služe različitim svrhama i optimizirane su za različite vrste radnih opterećenja. Razumijevanje razlika između ove dvije usluge je važno za efikasno korištenje njihovih mogućnosti u okruženjima računarstva u oblaku.

Google Cloud Bigtable

Google Cloud Bigtable je potpuno upravljana, skalabilna usluga NoSQL baze podataka dizajnirana za rukovanje velikim radnim opterećenjima velike propusnosti. Posebno je pogodan za aplikacije koje zahtijevaju pristup čitanja i pisanja s malim kašnjenjem velikih skupova podataka. Bigtable je baziran na istoj tehnologiji koja pokreće mnoge Googleove osnovne usluge, kao što su Pretraživanje, Analitika, Mape i Gmail.

1. Model i struktura podataka: Bigtable je rijetka, distribuirana, trajna višedimenzionalna sortirana mapa. Mapa je indeksirana ključem reda, ključem kolone i vremenskom oznakom, omogućavajući efikasno skladištenje i pronalaženje strukturiranih podataka. Ovaj model je posebno povoljan za podatke vremenske serije, IoT podatke i druge aplikacije koje zahtijevaju visoku propusnost pisanja i pristup s malim kašnjenjem.

2. skalabilnost: Bigtable je dizajniran za horizontalno skaliranje, što znači da može rukovati petabajtima podataka i milionima operacija u sekundi. To postiže particioniranjem podataka na više čvorova, omogućavajući neometano skaliranje bez zastoja.

3. performanse: Sa svojim mogućnostima čitanja i pisanja s malim kašnjenjem, Bigtable je idealan za aplikacije koje zahtijevaju analitiku u realnom vremenu i brzo unos podataka. Podržava jednocifrene latencije milisekundi i za operacije čitanja i pisanja, što ga čini pogodnim za slučajeve upotrebe visokih performansi.

4. Koristite Cases: Uobičajeni slučajevi upotrebe za Bigtable uključuju analitiku u realnom vremenu, analizu finansijskih podataka, personalizaciju, mašine za preporuke i skladištenje IoT podataka. Na primjer, kompanija koja nadgleda podatke senzora iz flote povezanih uređaja može koristiti Bigtable za pohranu i analizu podataka vremenske serije u realnom vremenu.

Google BigQuery

Google BigQuery je, s druge strane, potpuno upravljano skladište podataka bez servera dizajnirano za analizu podataka velikih razmjera. Omogućava korisnicima da pokreću SQL upite za ogromne količine podataka na vrlo efikasan i isplativ način.

1. Model i struktura podataka: BigQuery koristi stupasti format pohrane koji je optimiziran za analitičke upite. Ovaj format omogućava brzo pronalaženje podataka i efikasno skladištenje, posebno za radna opterećenja koja su velika za čitanje. BigQuery takođe podržava standardni SQL, čineći ga dostupnim korisnicima koji su upoznati sa tradicionalnim relacionim bazama podataka.

2. skalabilnost: BigQuery se automatski skalira za rukovanje velikim skupovima podataka i složenim upitima. Može brzo obraditi terabajte do petabajta podataka, zahvaljujući svojoj distribuiranoj arhitekturi. Korisnici ne moraju upravljati infrastrukturom niti brinuti o skaliranju, jer BigQuery transparentno upravlja ovim aspektima.

3. performanse: BigQuery je optimiziran za analitička opterećenja koja zahtijevaju čitanje. Koristi distribuirani mehanizam za izvršavanje upita koji može paralelizirati zadatke na više čvorova, omogućavajući brze performanse upita čak i na velikim skupovima podataka. BigQuery takođe podržava funkcije kao što su keširanje upita, materijalizovani prikazi i particionisane tabele za dalje poboljšanje performansi.

4. Koristite Cases: BigQuery je idealan za poslovnu inteligenciju, skladištenje podataka i složene analitičke upite. Na primjer, maloprodajna kompanija može koristiti BigQuery za analizu podataka o prodaji, praćenje nivoa zaliha i generiranje izvještaja o ponašanju kupaca. Mogućnost pokretanja složenih SQL upita na velikim skupovima podataka čini BigQuery moćnim alatom za analitičare podataka i profesionalce za poslovnu inteligenciju.

Ključne razlike

1. svrha: Bigtable je dizajniran za radna opterećenja velike propusnosti i niske latencije, što ga čini pogodnim za aplikacije u realnom vremenu i operativno skladištenje podataka. BigQuery je, s druge strane, optimiziran za analizu podataka velikih razmjera i složenu obradu upita.

2. Model podataka: Bigtable koristi NoSQL model podataka s višedimenzionalnom sortiranom mapom, dok BigQuery koristi kolonarski format pohrane i podržava standardni SQL.

3. skalabilnost: Obje usluge su vrlo skalabilne, ali različito postižu skalabilnost. Bigtable se horizontalno skalira particioniranjem podataka između čvorova, dok BigQuery koristi mehanizam za distribuirano izvršavanje upita za paralelizaciju zadataka.

4. performanse: Bigtable se ističe u operacijama čitanja i pisanja sa malim kašnjenjem, što ga čini pogodnim za slučajeve upotrebe u realnom vremenu. BigQuery je optimiziran za analitička opterećenja teška čitanja i može brzo obraditi velike skupove podataka.

5. Koristite Cases: Bigtable se obično koristi za analitiku u realnom vremenu, podatke vremenskih serija i IoT aplikacije. BigQuery se koristi za skladištenje podataka, poslovnu inteligenciju i složene analitičke upite.

Primjeri

Da biste ilustrirali razlike između Bigtablea i BigQueryja, razmotrite sljedeće primjere:

– Kompanija za finansijske usluge treba da skladišti i analizira podatke o berzi u realnom vremenu. Oni biraju Bigtable zbog njegovih mogućnosti čitanja i pisanja sa malim kašnjenjem, što im omogućava da efikasno unose i obrađuju podatke o visokofrekventnom trgovanju.

– Kompanija za e-trgovinu želi analizirati ponašanje kupaca prilikom kupovine i generirati izvještaje o prodaji. Oni koriste BigQuery za pokretanje složenih SQL upita za svoje prodajne podatke, koristeći njegove moćne analitičke mogućnosti kako bi stekli uvid u trendove kupaca i optimizirali svoje marketinške strategije.

Izbor između Bigtablea i BigQueryja ovisi o specifičnim zahtjevima radnog opterećenja. Bigtable je poželjan izbor za aplikacije koje zahtijevaju pristup s malim kašnjenjem velikim skupovima podataka, dok je BigQuery idealan za analizu podataka velikih razmjera i složenu obradu upita.

Ostala nedavna pitanja i odgovori u vezi EITC/CL/GCP Google Cloud Platform:

Pogledajte više pitanja i odgovora na EITC/CL/GCP Google Cloud Platformi

Više pitanja i odgovora:

Oznake: , , , , , , , , , ,