Quina diferència hi ha entre Big Table i BigQuery?
Bigtable i BigQuery són components integrals de Google Cloud Platform (GCP), però tenen propòsits diferents i estan optimitzats per a diferents tipus de càrregues de treball. Entendre les diferències entre aquests dos serveis és important per aprofitar eficaçment les seves capacitats en entorns de computació en núvol.
Google Cloud Bigtable
Google Cloud Bigtable és un servei de bases de dades NoSQL escalable i totalment gestionat dissenyat per gestionar càrregues de treball a gran escala i d'alt rendiment. És especialment adequat per a aplicacions que requereixen accés de lectura i escriptura de baixa latència a grans conjunts de dades. Bigtable es basa en la mateixa tecnologia que impulsa molts dels serveis bàsics de Google, com ara Cerca, Analytics, Maps i Gmail.
1. Model i estructura de dades: Bigtable és un mapa ordenat multidimensional dispers, distribuït i persistent. El mapa s'indexa mitjançant una clau de fila, una clau de columna i una marca de temps, cosa que permet un emmagatzematge i una recuperació eficients de dades estructurades. Aquest model és especialment avantatjós per a dades de sèries temporals, dades IoT i altres aplicacions que requereixen un alt rendiment d'escriptura i un accés de baixa latència.
2. Escalabilitat: Bigtable està dissenyat per escalar horitzontalment, el que significa que pot gestionar petabytes de dades i milions d'operacions per segon. Aconsegueix això particionant les dades entre diversos nodes, cosa que permet una escalada perfecta sense temps d'inactivitat.
3. Rendiment: Amb les seves capacitats de lectura i escriptura de baixa latència, Bigtable és ideal per a aplicacions que requereixen anàlisis en temps real i ingesta ràpida de dades. Admet latències d'un mil·lisegon d'un dígit tant per a operacions de lectura com d'escriptura, el que el fa adequat per a casos d'ús d'alt rendiment.
4. Casos d'ús: els casos d'ús habituals de Bigtable inclouen anàlisis en temps real, anàlisi de dades financeres, personalització, motors de recomanació i emmagatzematge de dades d'IoT. Per exemple, una empresa que controla les dades dels sensors d'una flota de dispositius connectats pot utilitzar Bigtable per emmagatzemar i analitzar dades de sèries temporals en temps real.
Google BigQuery
Google BigQuery, d'altra banda, és un magatzem de dades totalment gestionat i sense servidor dissenyat per a l'anàlisi de dades a gran escala. Permet als usuaris executar consultes SQL sobre grans quantitats de dades d'una manera altament eficient i rendible.
1. Model i estructura de dades: BigQuery utilitza un format d'emmagatzematge de columnes, que està optimitzat per a consultes analítiques. Aquest format permet una ràpida recuperació de dades i un emmagatzematge eficient, especialment per a càrregues de treball pesades en lectura. BigQuery també admet SQL estàndard, cosa que fa que sigui accessible per als usuaris familiaritzats amb les bases de dades relacionals tradicionals.
2. Escalabilitat: BigQuery escala automàticament per gestionar grans conjunts de dades i consultes complexes. Pot processar de terabytes a petabytes de dades ràpidament, gràcies a la seva arquitectura distribuïda. Els usuaris no han de gestionar la infraestructura ni preocupar-se per l'escala, ja que BigQuery gestiona aquests aspectes de manera transparent.
3. Rendiment: BigQuery està optimitzat per a càrregues de treball analítiques amb molta lectura. Aprofita un motor d'execució de consultes distribuït que pot paral·lelitzar tasques en diversos nodes, permetent un rendiment ràpid de les consultes fins i tot en grans conjunts de dades. BigQuery també admet funcions com ara la memòria cau de consultes, les visualitzacions materialitzades i les taules particionades per millorar encara més el rendiment.
4. Casos d'ús: BigQuery és ideal per a la intel·ligència empresarial, l'emmagatzematge de dades i consultes analítiques complexes. Per exemple, una empresa minorista pot utilitzar BigQuery per analitzar dades de vendes, fer un seguiment dels nivells d'inventari i generar informes sobre el comportament dels clients. La capacitat d'executar consultes SQL complexes en grans conjunts de dades fa que BigQuery sigui una eina potent per als analistes de dades i els professionals de la intel·ligència empresarial.
Diferències clau
1. Propòsit: Bigtable està dissenyat per a càrregues de treball d'alt rendiment i baixa latència, el que el fa adequat per a aplicacions en temps real i emmagatzematge de dades operatives. BigQuery, d'altra banda, està optimitzat per a l'anàlisi de dades a gran escala i el processament de consultes complexes.
2. Model de dades: Bigtable utilitza un model de dades NoSQL amb un mapa ordenat multidimensional, mentre que BigQuery utilitza un format d'emmagatzematge en columna i admet SQL estàndard.
3. Escalabilitat: Tots dos serveis són altament escalables, però aconsegueixen escalabilitat de manera diferent. Bigtable escala horitzontalment particionant les dades entre nodes, mentre que BigQuery utilitza un motor d'execució de consultes distribuïdes per paral·lelitzar les tasques.
4. Rendiment: Bigtable excel·leix en operacions de lectura i escriptura de baixa latència, cosa que el fa adequat per a casos d'ús en temps real. BigQuery està optimitzat per a càrregues de treball analítiques amb molta lectura i pot processar grans conjunts de dades ràpidament.
5. Casos d'ús: Bigtable s'utilitza habitualment per a analítiques en temps real, dades de sèries temporals i aplicacions IoT. BigQuery s'utilitza per a l'emmagatzematge de dades, intel·ligència empresarial i consultes analítiques complexes.
Exemples
Per il·lustrar les diferències entre Bigtable i BigQuery, tingueu en compte els exemples següents:
– Una empresa de serveis financers ha d'emmagatzemar i analitzar les dades del mercat de valors en temps real. Trien Bigtable per les seves capacitats de lectura i escriptura de baixa latència, cosa que els permet ingerir i processar dades comercials d'alta freqüència de manera eficient.
– Una empresa de comerç electrònic vol analitzar el comportament de compra dels clients i generar informes de vendes. Utilitzen BigQuery per executar consultes SQL complexes a les seves dades de vendes, aprofitant les seves potents capacitats analítiques per obtenir informació sobre les tendències dels clients i optimitzar les seves estratègies de màrqueting.
L'elecció entre Bigtable i BigQuery depèn dels requisits específics de la càrrega de treball. Bigtable és l'opció preferida per a les aplicacions que requereixen un accés de baixa latència a grans conjunts de dades, mentre que BigQuery és ideal per a l'anàlisi de dades a gran escala i el processament de consultes complexes.
Altres preguntes i respostes recents sobre EITC/CL/GCP Google Cloud Platform:
- Fins a quin punt és útil el GCP per al desenvolupament, el desplegament i l'allotjament de pàgines web o aplicacions?
- Com calcular l'interval d'adreces IP d'una subxarxa?
- Quina diferència hi ha entre Cloud AutoML i Cloud AI Platform?
- Com configurar l'equilibri de càrrega a GCP per a un cas d'ús de diversos servidors web de fons amb WordPress, assegurant que la base de dades sigui coherent entre les moltes instàncies de WordPress de fons (servidors web)?
- Té sentit implementar l'equilibri de càrrega quan s'utilitza només un servidor web de fons?
- Si Cloud Shell proporciona un shell preconfigurat amb Cloud SDK i no necessita recursos locals, quin avantatge té utilitzar una instal·lació local de Cloud SDK en comptes d'utilitzar Cloud Shell mitjançant Cloud Console?
- Hi ha una aplicació mòbil d'Android que es pugui utilitzar per gestionar Google Cloud Platform?
- Quines són les maneres de gestionar Google Cloud Platform?
- Què és la computació en núvol?
- Quina diferència hi ha entre Bigquery i Cloud SQL
Consulta més preguntes i respostes a EITC/CL/GCP Google Cloud Platform