Sự khác biệt giữa Bảng lớn và BigQuery là gì?

/ / Xuất bản năm Cloud Computing, EITC/CL/GCP Nền tảng đám mây của Google, Giới thiệu, Các yếu tố cơ bản của GCP

Bigtable và BigQuery đều là các thành phần không thể thiếu của Google Cloud Platform (GCP), tuy nhiên chúng phục vụ các mục đích riêng biệt và được tối ưu hóa cho các loại khối lượng công việc khác nhau. Hiểu được sự khác biệt giữa hai dịch vụ này là điều quan trọng để tận dụng hiệu quả khả năng của chúng trong môi trường điện toán đám mây.

Bảng lớn trên đám mây của Google

Google Cloud Bigtable là dịch vụ cơ sở dữ liệu NoSQL có thể mở rộng, được quản lý toàn phần, được thiết kế để xử lý khối lượng công việc có quy mô lớn, thông lượng cao. Nó đặc biệt phù hợp cho các ứng dụng yêu cầu quyền truy cập đọc và ghi có độ trễ thấp vào các bộ dữ liệu lớn. Bigtable dựa trên cùng một công nghệ hỗ trợ nhiều dịch vụ cốt lõi của Google, chẳng hạn như Tìm kiếm, Analytics, Maps và Gmail.

1. Mô hình và cấu trúc dữ liệu: Bigtable là một bản đồ được sắp xếp đa chiều thưa thớt, phân tán, liên tục. Bản đồ được lập chỉ mục bằng khóa hàng, khóa cột và dấu thời gian, cho phép lưu trữ và truy xuất dữ liệu có cấu trúc hiệu quả. Mô hình này đặc biệt thuận lợi cho dữ liệu chuỗi thời gian, dữ liệu IoT và các ứng dụng khác yêu cầu thông lượng ghi cao và truy cập có độ trễ thấp.

2. khả năng mở rộng: Bigtable được thiết kế để mở rộng theo chiều ngang, nghĩa là nó có thể xử lý hàng petabyte dữ liệu và hàng triệu thao tác mỗi giây. Nó đạt được điều này bằng cách phân vùng dữ liệu trên nhiều nút, cho phép mở rộng quy mô liền mạch mà không có thời gian ngừng hoạt động.

3. HIỆU QUẢ: Với khả năng đọc và ghi có độ trễ thấp, Bigtable lý tưởng cho các ứng dụng yêu cầu phân tích thời gian thực và nhập dữ liệu nhanh. Nó hỗ trợ độ trễ một phần nghìn giây cho cả thao tác đọc và ghi, khiến nó phù hợp với các trường hợp sử dụng hiệu suất cao.

4. Trường hợp sử dụng: Các trường hợp sử dụng phổ biến của Bigtable bao gồm phân tích thời gian thực, phân tích dữ liệu tài chính, cá nhân hóa, công cụ đề xuất và lưu trữ dữ liệu IoT. Ví dụ: một công ty giám sát dữ liệu cảm biến từ một nhóm thiết bị được kết nối có thể sử dụng Bigtable để lưu trữ và phân tích dữ liệu chuỗi thời gian trong thời gian thực.

Google BigQuery

Mặt khác, Google BigQuery là kho dữ liệu không có máy chủ, được quản lý hoàn toàn, được thiết kế để phân tích dữ liệu quy mô lớn. Nó cho phép người dùng chạy các truy vấn SQL trên lượng lớn dữ liệu theo cách hiệu quả cao và tiết kiệm chi phí.

1. Mô hình và cấu trúc dữ liệu: BigQuery sử dụng định dạng lưu trữ theo cột được tối ưu hóa cho các truy vấn phân tích. Định dạng này cho phép truy xuất dữ liệu nhanh và lưu trữ hiệu quả, đặc biệt đối với khối lượng công việc đọc nhiều. BigQuery cũng hỗ trợ SQL tiêu chuẩn, giúp người dùng quen thuộc với cơ sở dữ liệu quan hệ truyền thống có thể truy cập được.

2. khả năng mở rộng: BigQuery tự động mở rộng quy mô để xử lý các tập dữ liệu lớn và các truy vấn phức tạp. Nó có thể xử lý dữ liệu từ hàng terabyte đến petabyte một cách nhanh chóng nhờ kiến ​​trúc phân tán của nó. Người dùng không cần phải quản lý cơ sở hạ tầng hoặc lo lắng về việc mở rộng quy mô vì BigQuery xử lý các khía cạnh này một cách minh bạch.

3. HIỆU QUẢ: BigQuery được tối ưu hóa cho khối lượng công việc phân tích có cường độ đọc cao. Nó tận dụng một công cụ thực thi truy vấn phân tán có thể song song hóa các tác vụ trên nhiều nút, cho phép thực hiện truy vấn nhanh ngay cả trên các tập dữ liệu lớn. BigQuery cũng hỗ trợ các tính năng như bộ nhớ đệm truy vấn, chế độ xem cụ thể hóa và bảng được phân vùng để nâng cao hơn nữa hiệu suất.

4. Trường hợp sử dụng: BigQuery lý tưởng cho hoạt động kinh doanh thông minh, lưu trữ dữ liệu và truy vấn phân tích phức tạp. Ví dụ: một công ty bán lẻ có thể sử dụng BigQuery để phân tích dữ liệu bán hàng, theo dõi mức tồn kho và tạo báo cáo về hành vi của khách hàng. Khả năng chạy các truy vấn SQL phức tạp trên các tập dữ liệu lớn khiến BigQuery trở thành một công cụ mạnh mẽ dành cho các nhà phân tích dữ liệu và chuyên gia kinh doanh thông minh.

Sự khác biệt chính

1. Mục đích: Bigtable được thiết kế cho khối lượng công việc có thông lượng cao, độ trễ thấp, phù hợp với các ứng dụng thời gian thực và lưu trữ dữ liệu vận hành. Mặt khác, BigQuery được tối ưu hóa để phân tích dữ liệu quy mô lớn và xử lý truy vấn phức tạp.

2. Mô hình dữ liệu: Bigtable sử dụng mô hình dữ liệu NoSQL với bản đồ được sắp xếp đa chiều, trong khi BigQuery sử dụng định dạng lưu trữ cột và hỗ trợ SQL tiêu chuẩn.

3. khả năng mở rộng: Cả hai dịch vụ đều có khả năng mở rộng cao, nhưng chúng đạt được khả năng mở rộng khác nhau. Bigtable mở rộng quy mô theo chiều ngang bằng cách phân vùng dữ liệu trên các nút, trong khi BigQuery sử dụng công cụ thực thi truy vấn phân tán để song song hóa các tác vụ.

4. HIỆU QUẢ: Bigtable vượt trội trong các hoạt động đọc và ghi có độ trễ thấp, khiến nó phù hợp với các trường hợp sử dụng trong thời gian thực. BigQuery được tối ưu hóa cho khối lượng công việc phân tích có cường độ đọc cao và có thể xử lý các tập dữ liệu lớn một cách nhanh chóng.

5. Trường hợp sử dụng: Bigtable thường được sử dụng để phân tích thời gian thực, dữ liệu chuỗi thời gian và ứng dụng IoT. BigQuery được sử dụng để lưu trữ dữ liệu, kinh doanh thông minh và các truy vấn phân tích phức tạp.

Các ví dụ

Để minh họa sự khác biệt giữa Bigtable và BigQuery, hãy xem xét các ví dụ sau:

– Một công ty dịch vụ tài chính cần lưu trữ và phân tích dữ liệu thị trường chứng khoán theo thời gian thực. Họ chọn Bigtable vì khả năng đọc và ghi có độ trễ thấp, cho phép họ nhập và xử lý dữ liệu giao dịch tần suất cao một cách hiệu quả.

– Một công ty thương mại điện tử muốn phân tích hành vi mua hàng của khách hàng và tạo báo cáo bán hàng. Họ sử dụng BigQuery để chạy các truy vấn SQL phức tạp trên dữ liệu bán hàng của mình, tận dụng khả năng phân tích mạnh mẽ của BigQuery để hiểu rõ hơn về xu hướng khách hàng và tối ưu hóa chiến lược tiếp thị của họ.

Việc lựa chọn giữa Bigtable và BigQuery tùy thuộc vào yêu cầu cụ thể của khối lượng công việc. Bigtable là lựa chọn ưu tiên cho các ứng dụng yêu cầu quyền truy cập có độ trễ thấp vào các tập dữ liệu lớn, trong khi BigQuery lý tưởng cho việc phân tích dữ liệu quy mô lớn và xử lý truy vấn phức tạp.

Các câu hỏi và câu trả lời gần đây khác liên quan đến EITC/CL/GCP Nền tảng đám mây của Google:

Xem thêm câu hỏi và câu trả lời trong EITC/CL/GCP Google Cloud Platform

Thêm câu hỏi và câu trả lời:

Gắn thẻ theo: , , , , , , , , , ,