Bigtable i BigQuery integralne su komponente Google Cloud Platforme (GCP), ali služe različitim svrhama i optimizirane su za različite vrste radnih opterećenja. Razumijevanje razlika između ove dvije usluge važno je za učinkovito korištenje njihovih mogućnosti u okruženjima računalstva u oblaku.
Google Cloud Bigtable
Google Cloud Bigtable potpuno je upravljana, skalabilna NoSQL usluga baze podataka dizajnirana za rukovanje velikim radnim opterećenjima visoke propusnosti. Posebno je prikladan za aplikacije koje zahtijevaju nisku latenciju za čitanje i pisanje pristupa velikim skupovima podataka. Bigtable se temelji na istoj tehnologiji koja pokreće mnoge Googleove osnovne usluge, kao što su pretraživanje, analitika, karte i Gmail.
1. Model podataka i struktura: Bigtable je rijetka, distribuirana, postojana višedimenzionalna sortirana karta. Karta je indeksirana ključem retka, ključem stupca i vremenskom oznakom, što omogućuje učinkovito pohranjivanje i dohvaćanje strukturiranih podataka. Ovaj je model osobito povoljan za podatke vremenskih serija, IoT podatke i druge aplikacije koje zahtijevaju visoku propusnost pisanja i pristup s malom latencijom.
2. skalabilnost: Bigtable je dizajniran za vodoravno skaliranje, što znači da može obraditi petabajte podataka i milijune operacija u sekundi. To postiže particioniranjem podataka na više čvorova, omogućujući besprijekorno skaliranje bez zastoja.
3. Izvođenje: Sa svojim mogućnostima čitanja i pisanja niske latencije, Bigtable je idealan za aplikacije koje zahtijevaju analitiku u stvarnom vremenu i brz unos podataka. Podržava jednoznamenkasto kašnjenje u milisekundi za operacije čitanja i pisanja, što ga čini prikladnim za slučajeve korištenja visokih performansi.
4. Koristite slučajeve: Uobičajeni slučajevi upotrebe za Bigtable uključuju analitiku u stvarnom vremenu, analizu financijskih podataka, personalizaciju, mehanizme za preporuke i IoT pohranu podataka. Na primjer, tvrtka koja prati podatke senzora iz flote povezanih uređaja mogla bi koristiti Bigtable za pohranu i analizu vremenskih serija podataka u stvarnom vremenu.
Google BigQuery
Google BigQuery, s druge strane, potpuno je upravljano skladište podataka bez poslužitelja dizajnirano za analitiku podataka velikih razmjera. Omogućuje korisnicima pokretanje SQL upita na golemim količinama podataka na vrlo učinkovit i isplativ način.
1. Model podataka i struktura: BigQuery koristi format pohrane u stupcima koji je optimiziran za analitičke upite. Ovaj format omogućuje brzo pronalaženje podataka i učinkovitu pohranu, posebno za radna opterećenja koja zahtijevaju velika opterećenja. BigQuery također podržava standardni SQL, što ga čini dostupnim korisnicima koji su upoznati s tradicionalnim relacijskim bazama podataka.
2. skalabilnost: BigQuery se automatski skalira za obradu velikih skupova podataka i složenih upita. Može brzo obraditi terabajte do petabajte podataka zahvaljujući svojoj distribuiranoj arhitekturi. Korisnici ne moraju upravljati infrastrukturom ili brinuti o skaliranju, jer BigQuery transparentno rukuje ovim aspektima.
3. Izvođenje: BigQuery je optimiziran za analitička opterećenja koja zahtijevaju puno čitanja. Iskorištava distribuirani mehanizam za izvršavanje upita koji može paralelizirati zadatke na više čvorova, omogućujući brzu izvedbu upita čak i na velikim skupovima podataka. BigQuery također podržava značajke kao što su predmemorija upita, materijalizirani prikazi i particionirane tablice za daljnje poboljšanje performansi.
4. Koristite slučajeve: BigQuery je idealan za poslovnu inteligenciju, skladištenje podataka i složene analitičke upite. Na primjer, maloprodajna tvrtka može koristiti BigQuery za analizu podataka o prodaji, praćenje razina zaliha i generiranje izvješća o ponašanju kupaca. Mogućnost pokretanja složenih SQL upita na velikim skupovima podataka čini BigQuery moćnim alatom za analitičare podataka i stručnjake za poslovnu inteligenciju.
Ključne razlike
1. Svrha: Bigtable je dizajniran za radna opterećenja visoke propusnosti i niske latencije, što ga čini prikladnim za aplikacije u stvarnom vremenu i operativnu pohranu podataka. BigQuery je, s druge strane, optimiziran za analitiku podataka velikih razmjera i obradu složenih upita.
2. Model podataka: Bigtable koristi NoSQL podatkovni model s višedimenzionalnom sortiranom kartom, dok BigQuery koristi format pohrane u stupcima i podržava standardni SQL.
3. skalabilnost: Obje su usluge visoko skalabilne, ali različito postižu skalabilnost. Bigtable se horizontalno skalira particioniranjem podataka po čvorovima, dok BigQuery koristi distribuirani mehanizam za izvršavanje upita za paralelizaciju zadataka.
4. Izvođenje: Bigtable se ističe operacijama čitanja i pisanja s malom latencijom, što ga čini prikladnim za slučajeve korištenja u stvarnom vremenu. BigQuery je optimiziran za analitička opterećenja koja zahtijevaju puno čitanja i može brzo obraditi velike skupove podataka.
5. Koristite slučajeve: Bigtable se obično koristi za analitiku u stvarnom vremenu, podatke vremenskih serija i IoT aplikacije. BigQuery se koristi za skladištenje podataka, poslovnu inteligenciju i složene analitičke upite.
Primjeri
Da biste ilustrirali razlike između Bigtablea i BigQueryja, razmotrite sljedeće primjere:
– Tvrtka za financijske usluge treba pohranjivati i analizirati podatke o burzi u stvarnom vremenu. Odabrali su Bigtable zbog njegovih mogućnosti čitanja i pisanja niske latencije, što im omogućuje učinkovit unos i obradu visokofrekventnih podataka trgovanja.
– Tvrtka za e-trgovinu želi analizirati kupovno ponašanje kupaca i generirati izvješća o prodaji. Koriste BigQuery za pokretanje složenih SQL upita na svojim prodajnim podacima, iskorištavajući njegove snažne analitičke mogućnosti za dobivanje uvida u trendove kupaca i optimiziranje njihovih marketinških strategija.
Izbor između Bigtablea i BigQueryja ovisi o specifičnim zahtjevima radnog opterećenja. Bigtable je preferirani izbor za aplikacije koje zahtijevaju nisku latenciju pristupa velikim skupovima podataka, dok je BigQuery idealan za analitiku podataka velikih razmjera i složenu obradu upita.
Ostala nedavna pitanja i odgovori u vezi EITC/CL/GCP Google Cloud Platform:
- U kojoj je mjeri GCP koristan za razvoj, implementaciju i hosting web stranica ili aplikacija?
- Kako izračunati raspon IP adresa za podmrežu?
- Koja je razlika između Cloud AutoML-a i Cloud AI Platforme?
- Kako konfigurirati balansiranje opterećenja u GCP-u za slučaj upotrebe više pozadinskih web poslužitelja s WordPressom, osiguravajući da je baza podataka dosljedna u mnogim pozadinskim (web poslužiteljima) instancama WordPressa?
- Ima li smisla implementirati balansiranje opterećenja kada se koristi samo jedan pozadinski web poslužitelj?
- Ako Cloud Shell pruža unaprijed konfiguriranu ljusku s Cloud SDK-om i ne treba lokalne resurse, koja je prednost upotrebe lokalne instalacije Cloud SDK-a umjesto upotrebe Cloud Shell-a putem Cloud Consolea?
- Postoji li Android mobilna aplikacija koja se može koristiti za upravljanje Google Cloud Platformom?
- Koji su načini upravljanja Google Cloud Platformom?
- Što je računalstvo u oblaku?
- Koja je razlika između Bigqueryja i Cloud SQL-a
Pogledajte više pitanja i odgovora u EITC/CL/GCP Google Cloud Platform
Još pitanja i odgovora:
- Polje: Cloud Computing
- Program: EITC/CL/GCP Google Cloud Platform (idite na program certifikacije)
- Lekcija: Upoznavanje (idi na povezanu lekciju)
- Tema: Osnove GCP-a (idi na srodnu temu)