В чем разница между Big Table и BigQuery?

/ / Опубликовано в Cloud Computing, EITC/CL/GCP Облачная платформа Google, Введения, Основы GCP

Bigtable и BigQuery являются неотъемлемыми компонентами Google Cloud Platform (GCP), однако они служат разным целям и оптимизированы для разных типов рабочих нагрузок. Понимание различий между этими двумя сервисами важно для эффективного использования их возможностей в средах облачных вычислений.

Облачная большая таблица Google

Google Cloud Bigtable — это полностью управляемая масштабируемая служба баз данных NoSQL, предназначенная для обработки крупномасштабных рабочих нагрузок с высокой пропускной способностью. Он особенно хорошо подходит для приложений, которым требуется доступ для чтения и записи к большим наборам данных с низкой задержкой. Bigtable основан на той же технологии, которая используется во многих основных службах Google, таких как поиск, аналитика, карты и Gmail.

1. Модель и структура данных: Bigtable — это разреженная, распределенная, постоянная многомерная отсортированная карта. Карта индексируется по ключу строки, ключу столбца и метке времени, что позволяет эффективно хранить и извлекать структурированные данные. Эта модель особенно выгодна для данных временных рядов, данных Интернета вещей и других приложений, требующих высокой пропускной способности записи и доступа с малой задержкой.

2. Масштабируемость: Bigtable предназначен для горизонтального масштабирования, что означает, что он может обрабатывать петабайты данных и миллионы операций в секунду. Это достигается за счет разделения данных на несколько узлов, что обеспечивает плавное масштабирование без простоев.

3. Эффективности: благодаря возможностям чтения и записи с малой задержкой Bigtable идеально подходит для приложений, которым требуется аналитика в реальном времени и быстрый прием данных. Он поддерживает задержки в однозначные миллисекунды как для операций чтения, так и для операций записи, что делает его подходящим для высокопроизводительных сценариев использования.

4. Случаи использования: Общие сценарии использования Bigtable включают аналитику в реальном времени, анализ финансовых данных, персонализацию, системы рекомендаций и хранение данных Интернета вещей. Например, компания, отслеживающая данные датчиков с парка подключенных устройств, может использовать Bigtable для хранения и анализа данных временных рядов в режиме реального времени.

Google Большой запрос

Google BigQuery, с другой стороны, представляет собой полностью управляемое бессерверное хранилище данных, предназначенное для крупномасштабного анализа данных. Он позволяет пользователям выполнять SQL-запросы к огромным объемам данных высокоэффективным и экономичным способом.

1. Модель и структура данных: BigQuery использует столбчатый формат хранения, оптимизированный для аналитических запросов. Этот формат обеспечивает быстрое извлечение данных и эффективное хранение, особенно для рабочих нагрузок с большим объемом чтения. BigQuery также поддерживает стандартный SQL, что делает его доступным для пользователей, знакомых с традиционными реляционными базами данных.

2. Масштабируемость: BigQuery автоматически масштабируется для обработки больших наборов данных и сложных запросов. Он может быстро обрабатывать терабайты и петабайты данных благодаря своей распределенной архитектуре. Пользователям не нужно управлять инфраструктурой или беспокоиться о масштабировании, поскольку BigQuery прозрачно обрабатывает эти аспекты.

3. Эффективности: BigQuery оптимизирован для аналитических рабочих нагрузок с большим объемом чтения. Он использует механизм распределенного выполнения запросов, который может распараллеливать задачи на нескольких узлах, обеспечивая высокую производительность запросов даже к большим наборам данных. BigQuery также поддерживает такие функции, как кэширование запросов, материализованные представления и секционированные таблицы для дальнейшего повышения производительности.

4. Случаи использования: BigQuery идеально подходит для бизнес-аналитики, хранения данных и сложных аналитических запросов. Например, розничная компания может использовать BigQuery для анализа данных о продажах, отслеживания уровня запасов и создания отчетов о поведении клиентов. Возможность выполнять сложные SQL-запросы к большим наборам данных делает BigQuery мощным инструментом для аналитиков данных и специалистов по бизнес-аналитике.

Ключевые отличия

1. Цель: Bigtable предназначен для рабочих нагрузок с высокой пропускной способностью и низкой задержкой, что делает его подходящим для приложений реального времени и оперативного хранения данных. BigQuery, с другой стороны, оптимизирован для крупномасштабного анализа данных и сложной обработки запросов.

2. Модель данных: Bigtable использует модель данных NoSQL с многомерной отсортированной картой, а BigQuery использует столбчатый формат хранения и поддерживает стандартный SQL.

3. Масштабируемость: Оба сервиса хорошо масштабируются, но они достигают масштабируемости по-разному. Bigtable масштабируется горизонтально за счет разделения данных по узлам, а BigQuery использует распределенный механизм выполнения запросов для распараллеливания задач.

4. Эффективности: Bigtable превосходно выполняет операции чтения и записи с малой задержкой, что делает его пригодным для использования в режиме реального времени. BigQuery оптимизирован для аналитических рабочих нагрузок с большим объемом чтения и может быстро обрабатывать большие наборы данных.

5. Случаи использования: Bigtable обычно используется для анализа в реальном времени, данных временных рядов и приложений IoT. BigQuery используется для хранения данных, бизнес-аналитики и сложных аналитических запросов.

Примеры

Чтобы проиллюстрировать различия между Bigtable и BigQuery, рассмотрим следующие примеры:

– Компании, предоставляющей финансовые услуги, необходимо хранить и анализировать данные фондового рынка в режиме реального времени. Они выбирают Bigtable из-за его возможностей чтения и записи с низкой задержкой, что позволяет им эффективно принимать и обрабатывать высокочастотные торговые данные.

– Компания электронной коммерции хочет проанализировать покупательское поведение клиентов и составить отчеты о продажах. Они используют BigQuery для выполнения сложных SQL-запросов к своим данным о продажах, используя его мощные аналитические возможности для получения информации о тенденциях среди клиентов и оптимизации своих маркетинговых стратегий.

Выбор между Bigtable и BigQuery зависит от конкретных требований рабочей нагрузки. Bigtable — предпочтительный выбор для приложений, которым требуется доступ к большим наборам данных с низкой задержкой, а BigQuery идеально подходит для крупномасштабного анализа данных и сложной обработки запросов.

Другие недавние вопросы и ответы, касающиеся EITC/CL/GCP Облачная платформа Google:

Просмотрите дополнительные вопросы и ответы в EITC/CL/GCP Google Cloud Platform

Еще вопросы и ответы:

Теги: , , , , , , , , , ,