Jaký je rozdíl mezi Big Table a BigQuery?

/ / Vyšlo v Cloud Computing, EITC/CL/GCP Google Cloud Platform, úvody, Základy GCP

Bigtable a BigQuery jsou nedílnou součástí platformy Google Cloud Platform (GCP), přesto slouží odlišným účelům a jsou optimalizovány pro různé typy úloh. Pochopení rozdílů mezi těmito dvěma službami je důležité pro efektivní využití jejich schopností v prostředí cloud computingu.

Google Cloud Bigtable

Google Cloud Bigtable je plně spravovaná, škálovatelná databázová služba NoSQL navržená tak, aby zvládala rozsáhlé a vysoce výkonné úlohy. Je zvláště vhodný pro aplikace, které vyžadují přístup pro čtení a zápis s nízkou latencí k velkým datovým sadám. Bigtable je založen na stejné technologii, která pohání mnoho základních služeb Google, jako je Vyhledávání, Analytics, Mapy a Gmail.

1. Datový model a struktura: Bigtable je řídká, distribuovaná, trvalá vícerozměrná seřazená mapa. Mapa je indexována pomocí klíče řádku, klíče sloupce a časového razítka, což umožňuje efektivní ukládání a získávání strukturovaných dat. Tento model je zvláště výhodný pro data časových řad, data IoT a další aplikace vyžadující vysokou propustnost zápisu a přístup s nízkou latencí.

2. Škálovatelnost: Bigtable je navržen pro horizontální škálování, což znamená, že zvládne petabajty dat a miliony operací za sekundu. Dosahuje toho rozdělením dat mezi více uzlů, což umožňuje bezproblémové škálování bez prostojů.

3. Výkon: Díky svým schopnostem čtení a zápisu s nízkou latencí je Bigtable ideální pro aplikace, které vyžadují analýzu v reálném čase a rychlé přijímání dat. Podporuje jednociferné milisekundové latence pro operace čtení i zápisu, takže je vhodný pro případy použití s ​​vysokým výkonem.

4. Případy užití: Mezi běžné případy použití pro Bigtable patří analýzy v reálném čase, analýza finančních dat, personalizace, nástroje doporučení a úložiště dat IoT. Například společnost, která monitoruje data senzorů z flotily připojených zařízení, může použít Bigtable k ukládání a analýze dat časových řad v reálném čase.

Google BigQuery

Google BigQuery je na druhé straně plně spravovaný datový sklad bez serveru určený pro rozsáhlou analýzu dat. Umožňuje uživatelům spouštět dotazy SQL na obrovské množství dat vysoce účinným a nákladově efektivním způsobem.

1. Datový model a struktura: BigQuery používá sloupcový formát úložiště, který je optimalizován pro analytické dotazy. Tento formát umožňuje rychlé načítání dat a efektivní ukládání, zejména pro zátěže náročné na čtení. BigQuery také podporuje standardní SQL, takže je přístupný uživatelům obeznámeným s tradičními relačními databázemi.

2. Škálovatelnost: BigQuery se automaticky přizpůsobí tak, aby zvládl velké datové sady a složité dotazy. Díky své distribuované architektuře dokáže rychle zpracovat terabajty až petabajty dat. Uživatelé nemusí spravovat infrastrukturu ani se starat o škálování, protože BigQuery tyto aspekty řeší transparentně.

3. Výkon: BigQuery je optimalizován pro analytické úlohy náročné na čtení. Využívá modul pro provádění distribuovaných dotazů, který dokáže paralelizovat úlohy napříč více uzly, což umožňuje rychlý výkon dotazů i na velkých souborech dat. BigQuery také podporuje funkce, jako je ukládání dotazů do mezipaměti, materializovaná zobrazení a rozdělené tabulky, aby se výkon ještě zvýšil.

4. Případy užití: BigQuery je ideální pro business intelligence, datové sklady a složité analytické dotazy. Maloobchodní společnost může například použít BigQuery k analýze dat o prodeji, sledování úrovně zásob a generování zpráv o chování zákazníků. Možnost spouštět složité dotazy SQL na velkých souborech dat dělá z BigQuery výkonný nástroj pro datové analytiky a profesionály v oblasti business intelligence.

Klíčové rozdíly

1. Účel: Bigtable je navržen pro pracovní zátěže s vysokou propustností a nízkou latencí, takže je vhodný pro aplikace v reálném čase a ukládání provozních dat. BigQuery je na druhé straně optimalizován pro rozsáhlou analýzu dat a komplexní zpracování dotazů.

2. Datový model: Bigtable používá datový model NoSQL s vícerozměrnou seřazenou mapou, zatímco BigQuery používá sloupcový formát úložiště a podporuje standardní SQL.

3. Škálovatelnost: Obě služby jsou vysoce škálovatelné, ale dosahují škálovatelnosti odlišně. Bigtable se horizontálně škáluje rozdělením dat mezi uzly, zatímco BigQuery používá modul pro provádění distribuovaných dotazů k paralelizaci úloh.

4. Výkon: Bigtable vyniká v operacích čtení a zápisu s nízkou latencí, díky čemuž je vhodný pro případy použití v reálném čase. BigQuery je optimalizován pro analytické úlohy náročné na čtení a dokáže rychle zpracovat velké datové sady.

5. Případy užití: Bigtable se běžně používá pro analýzy v reálném čase, data časových řad a aplikace IoT. BigQuery se používá pro datové sklady, business intelligence a komplexní analytické dotazy.

Příklady

Pro ilustraci rozdílů mezi Bigtable a BigQuery zvažte následující příklady:

– Společnost poskytující finanční služby potřebuje uchovávat a analyzovat data akciového trhu v reálném čase. Vybrali si Bigtable pro jeho schopnosti čtení a zápisu s nízkou latencí, což jim umožňuje efektivně přijímat a zpracovávat vysokofrekvenční obchodní data.

– Společnost elektronického obchodu chce analyzovat nákupní chování zákazníků a vytvářet zprávy o prodeji. Používají BigQuery ke spouštění složitých SQL dotazů na jejich prodejní data, přičemž využívají jeho výkonné analytické schopnosti k získávání přehledů o zákaznických trendech a optimalizaci jejich marketingových strategií.

Volba mezi Bigtable a BigQuery závisí na konkrétních požadavcích pracovní zátěže. Bigtable je preferovanou volbou pro aplikace vyžadující přístup k velkým datovým sadám s nízkou latencí, zatímco BigQuery je ideální pro rozsáhlou analýzu dat a komplexní zpracování dotazů.

Další nedávné otázky a odpovědi týkající se EITC/CL/GCP Google Cloud Platform:

Zobrazit další otázky a odpovědi v EITC/CL/GCP Google Cloud Platform

Další otázky a odpovědi:

V rubrice: , , , , , , , , , ,