Hvad er forskellen mellem Big Table og BigQuery?
Bigtable og BigQuery er begge integrerede komponenter i Google Cloud Platform (GCP), men alligevel tjener de forskellige formål og er optimeret til forskellige typer arbejdsbelastninger. At forstå forskellene mellem disse to tjenester er vigtigt for effektivt at udnytte deres muligheder i cloud computing-miljøer.
Google Cloud Bigtable
Google Cloud Bigtable er en fuldt administreret, skalerbar NoSQL-databasetjeneste designet til at håndtere store arbejdsbelastninger med høj gennemstrømning. Det er særligt velegnet til applikationer, der kræver læse- og skriveadgang med lav latens til store datasæt. Bigtable er baseret på den samme teknologi, som driver mange af Googles kernetjenester, såsom Søgning, Analytics, Maps og Gmail.
1. Datamodel og struktur: Bigtable er et sparsomt, distribueret, vedvarende multidimensionelt sorteret kort. Kortet er indekseret med en rækkenøgle, kolonnenøgle og et tidsstempel, hvilket giver mulighed for effektiv lagring og genfinding af strukturerede data. Denne model er især fordelagtig til tidsseriedata, IoT-data og andre applikationer, der kræver høj skrivegennemstrømning og adgang med lav latens.
2. Skalerbarhed: Bigtable er designet til at skalere vandret, hvilket betyder, at den kan håndtere petabytes af data og millioner af operationer i sekundet. Det opnås ved at opdele data på tværs af flere noder, hvilket giver mulighed for problemfri skalering uden nedetid.
3. Performance (Præstation): Med sine læse- og skrivefunktioner med lav latens er Bigtable ideel til applikationer, der kræver realtidsanalyse og hurtig dataindtagelse. Den understøtter enkeltcifrede millisekunders latenser til både læse- og skriveoperationer, hvilket gør den velegnet til højtydende brugssager.
4. Brug cases: Almindelige use cases for Bigtable inkluderer realtidsanalyse, analyse af finansielle data, personalisering, anbefalingsmotorer og IoT-datalagring. For eksempel kan en virksomhed, der overvåger sensordata fra en flåde af tilsluttede enheder, bruge Bigtable til at gemme og analysere tidsseriedata i realtid.
Google BigQuery
Google BigQuery er på den anden side et fuldt administreret, serverløst datavarehus designet til dataanalyse i stor skala. Det giver brugerne mulighed for at køre SQL-forespørgsler på enorme mængder data på en yderst effektiv og omkostningseffektiv måde.
1. Datamodel og struktur: BigQuery bruger et søjleformet lagerformat, som er optimeret til analytiske forespørgsler. Dette format muliggør hurtig datahentning og effektiv lagring, især for læsetunge arbejdsbelastninger. BigQuery understøtter også standard SQL, hvilket gør det tilgængeligt for brugere, der er fortrolige med traditionelle relationelle databaser.
2. Skalerbarhed: BigQuery skalerer automatisk til at håndtere store datasæt og komplekse forespørgsler. Den kan behandle terabyte til petabytes af data hurtigt takket være dens distribuerede arkitektur. Brugere behøver ikke at administrere infrastruktur eller bekymre sig om skalering, da BigQuery håndterer disse aspekter gennemsigtigt.
3. Performance (Præstation): BigQuery er optimeret til læsetunge analytiske arbejdsbelastninger. Det udnytter en distribueret forespørgselsudførelsesmotor, der kan parallelisere opgaver på tværs af flere noder, hvilket muliggør hurtig forespørgselsydeevne selv på store datasæt. BigQuery understøtter også funktioner som forespørgselscache, materialiserede visninger og partitionerede tabeller for yderligere at forbedre ydeevnen.
4. Brug cases: BigQuery er ideel til business intelligence, data warehousing og komplekse analytiske forespørgsler. For eksempel kan en detailvirksomhed bruge BigQuery til at analysere salgsdata, spore lagerniveauer og generere rapporter om kundeadfærd. Evnen til at køre komplekse SQL-forespørgsler på store datasæt gør BigQuery til et kraftfuldt værktøj for dataanalytikere og business intelligence-professionelle.
Nøgleforskelle
1. Formål: Bigtable er designet til arbejdsbelastninger med høj kapacitet og lav latens, hvilket gør den velegnet til realtidsapplikationer og operationel datalagring. BigQuery er på den anden side optimeret til dataanalyse i stor skala og kompleks forespørgselsbehandling.
2. Datamodel: Bigtable bruger en NoSQL-datamodel med et multidimensionelt sorteret kort, mens BigQuery bruger et søjleformet lagerformat og understøtter standard SQL.
3. Skalerbarhed: Begge tjenester er meget skalerbare, men de opnår skalerbarhed forskelligt. Bigtable skaleres horisontalt ved at partitionere data på tværs af noder, mens BigQuery bruger en distribueret forespørgselsudførelsesmotor til at parallelisere opgaver.
4. Performance (Præstation): Bigtable udmærker sig i læse- og skriveoperationer med lav latens, hvilket gør den velegnet til brug i realtid. BigQuery er optimeret til læsetunge analytiske arbejdsbelastninger og kan behandle store datasæt hurtigt.
5. Brug cases: Bigtable bruges almindeligvis til realtidsanalyse, tidsseriedata og IoT-applikationer. BigQuery bruges til data warehousing, business intelligence og komplekse analytiske forespørgsler.
Eksempler
Overvej følgende eksempler for at illustrere forskellene mellem Bigtable og BigQuery:
– En finansiel virksomhed skal opbevare og analysere aktiemarkedsdata i realtid. De vælger Bigtable for dets læse- og skrivefunktioner med lav latens, hvilket giver dem mulighed for at indtage og behandle højfrekvente handelsdata effektivt.
– En e-handelsvirksomhed ønsker at analysere kundernes købsadfærd og generere salgsrapporter. De bruger BigQuery til at køre komplekse SQL-forespørgsler på deres salgsdata og udnytter dets kraftfulde analytiske evner til at få indsigt i kundetendenser og optimere deres marketingstrategier.
Valget mellem Bigtable og BigQuery afhænger af de specifikke krav til arbejdsbyrden. Bigtable er det foretrukne valg til applikationer, der kræver lav latensadgang til store datasæt, mens BigQuery er ideel til dataanalyse i stor skala og kompleks forespørgselsbehandling.
Andre seneste spørgsmål og svar vedr EITC/CL/GCP Google Cloud Platform:
- I hvor høj grad er GCP'en nyttig til udvikling, implementering og hosting af websider eller applikationer?
- Hvordan beregner man IP-adresseområdet for et undernet?
- Hvad er forskellen mellem Cloud AutoML og Cloud AI Platform?
- Hvordan konfigurerer man belastningsbalanceringen i GCP til brug af flere backend-webservere med WordPress, hvilket sikrer, at databasen er konsistent på tværs af de mange back-ends (webservere) WordPress-forekomster?
- Giver det mening at implementere belastningsbalancering, når du kun bruger en enkelt backend-webserver?
- Hvis Cloud Shell leverer en forudkonfigureret shell med Cloud SDK, og den ikke har brug for lokale ressourcer, hvad er fordelen ved at bruge en lokal installation af Cloud SDK i stedet for at bruge Cloud Shell ved hjælp af Cloud Console?
- Er der en Android-mobilapplikation, der kan bruges til administration af Google Cloud Platform?
- Hvad er måderne at administrere Google Cloud Platform på?
- Hvad er cloud computing?
- Hvad er forskellen mellem Bigquery og Cloud SQL
Se flere spørgsmål og svar i EITC/CL/GCP Google Cloud Platform