В чем разница между Bigquery и Cloud SQL
BigQuery и Cloud SQL — это две разные службы, предлагаемые Google Cloud Platform (GCP) для хранения данных и управления ими. Хотя обе службы предназначены для обработки данных, они имеют разные цели, функциональные возможности и варианты использования. Понимание различий между BigQuery и Cloud SQL важно для выбора подходящего сервиса с учетом конкретных требований.
BigQuery — это полностью управляемое бессерверное и масштабируемое хранилище данных, предназначенное для анализа больших наборов данных. Это мощный инструмент для выполнения специальных SQL-запросов и выполнения анализа огромных объемов данных. BigQuery превосходно справляется с обработкой структурированных и полуструктурированных данных, таких как файлы JSON и CSV, и оптимизирован для выполнения сложных аналитических запросов. Он обеспечивает распределенную архитектуру, которая обеспечивает параллельную обработку и высокоскоростной запрос больших наборов данных. Хранилище BigQuery основано на столбцах, что означает, что оно хранит данные в столбцах, а не в строках, что обеспечивает эффективное сжатие данных и более высокую производительность запросов.
С другой стороны, Cloud SQL — это полностью управляемая служба реляционных баз данных, поддерживающая MySQL, PostgreSQL и SQL Server. Он предназначен для традиционных рабочих нагрузок реляционных баз данных и подходит для приложений, требующих соответствия ACID (атомарность, согласованность, изоляция, долговечность). Cloud SQL предоставляет знакомый интерфейс SQL и предлагает такие функции, как автоматическое резервное копирование, репликация и автоматическое управление исправлениями. Это хороший выбор для приложений, которым требуется структурированное хранилище данных и необходимо поддерживать согласованность транзакций.
Ключевые различия между BigQuery и Cloud SQL можно резюмировать следующим образом:
1. Тип и структура данных. BigQuery предназначен для крупномасштабного анализа структурированных и полуструктурированных данных, а Cloud SQL оптимизирован для хранения и управления структурированными реляционными данными.
2. Запросы и анализ. BigQuery предлагает мощные возможности запросов и хорошо подходит для выполнения сложных аналитических запросов к большим наборам данных. Cloud SQL предоставляет традиционный интерфейс SQL и подходит для выполнения транзакционных запросов к реляционным данным.
3. Масштабируемость. BigQuery обладает высокой масштабируемостью и может обрабатывать огромные объемы данных, обеспечивая параллельную обработку и эффективное выполнение запросов. Cloud SQL имеет ограничения масштабируемости в зависимости от выбранного ядра базы данных и типа экземпляра.
4. Модель ценообразования. Цены на BigQuery основаны на объеме обрабатываемых данных и используемом хранилище, а цены на Cloud SQL — на размере экземпляра и емкости хранилища.
Чтобы проиллюстрировать различия, давайте рассмотрим пример сценария. Предположим, у вас есть большой набор данных о транзакциях клиентов и вы хотите выполнить сложные аналитические запросы, чтобы получить представление о поведении клиентов. В этом случае BigQuery будет лучшим выбором из-за его способности эффективно обрабатывать крупномасштабную аналитику. С другой стороны, если вы разрабатываете транзакционное приложение, требующее строгой согласованности и соответствия ACID, Cloud SQL будет более подходящим вариантом.
BigQuery и Cloud SQL — это две разные службы, предлагаемые GCP для различных потребностей в хранении и управлении данными. BigQuery предназначен для крупномасштабного анализа структурированных и полуструктурированных данных, а Cloud SQL оптимизирован для управления структурированными реляционными данными и выполнения транзакционных запросов. Понимание различий между этими сервисами важно для выбора подходящего, исходя из конкретных требований.
Другие недавние вопросы и ответы, касающиеся EITC/CL/GCP Облачная платформа Google:
- Насколько полезен GCP для разработки, развертывания и хостинга веб-страниц или приложений?
- Как рассчитать диапазон IP-адресов для подсети?
- В чем разница между Cloud AutoML и Cloud AI Platform?
- В чем разница между Big Table и BigQuery?
- Как настроить балансировку нагрузки в GCP для варианта использования нескольких серверных веб-серверов с WordPress, гарантируя, что база данных согласована между многими серверными (веб-серверами) экземплярами WordPress?
- Имеет ли смысл реализовывать балансировку нагрузки при использовании только одного внутреннего веб-сервера?
- Если Cloud Shell предоставляет предварительно настроенную оболочку с Cloud SDK и ей не нужны локальные ресурсы, в чем преимущество использования локальной установки Cloud SDK вместо использования Cloud Shell с помощью Cloud Console?
- Существует ли мобильное приложение Android, которое можно использовать для управления Google Cloud Platform?
- Каковы способы управления Google Cloud Platform?
- Что такое облачные вычисления?
Просмотрите дополнительные вопросы и ответы в EITC/CL/GCP Google Cloud Platform