რა განსხვავებაა Big Table-სა და BigQuery-ს შორის?

/ / გამოქვეყნებულია Cloud Computing, EITC/CL/GCP Google Cloud პლატფორმა, შესავალი, GCP აუცილებელი საგნები

Bigtable და BigQuery ორივე Google Cloud Platform-ის (GCP) განუყოფელი კომპონენტია, თუმცა ისინი ემსახურებიან განსხვავებულ მიზნებს და ოპტიმიზებულია სხვადასხვა ტიპის დატვირთვისთვის. ამ ორ სერვისს შორის განსხვავებების გაგება მნიშვნელოვანია ღრუბლოვან გამოთვლით გარემოში მათი შესაძლებლობების ეფექტურად გამოყენებისთვის.

Google Cloud Bigtable

Google Cloud Bigtable არის სრულად მართული, მასშტაბირებადი NoSQL მონაცემთა ბაზის სერვისი, რომელიც შექმნილია ფართომასშტაბიანი, მაღალი გამტარუნარიანობის დატვირთვისთვის. ის განსაკუთრებით კარგად შეეფერება აპლიკაციებს, რომლებიც საჭიროებენ მონაცემთა დიდ ნაკრებებზე წაკითხვისა და ჩაწერის დაბალი ლატენტურ წვდომას. Bigtable ეფუძნება იმავე ტექნოლოგიას, რომელიც უზრუნველყოფს Google-ის ბევრ ძირითად სერვისს, როგორიცაა Search, Analytics, Maps და Gmail.

1. მონაცემთა მოდელი და სტრუქტურა: Bigtable არის იშვიათი, განაწილებული, მუდმივი მრავალგანზომილებიანი დახარისხებული რუკა. რუკა ინდექსირებულია მწკრივის ღილაკით, სვეტის ღილაკით და დროის შტამპით, რაც საშუალებას იძლევა ეფექტური შენახვა და სტრუქტურირებული მონაცემების მოძიება. ეს მოდელი განსაკუთრებით ხელსაყრელია დროის სერიის მონაცემებისთვის, IoT მონაცემებისთვის და სხვა აპლიკაციებისთვის, რომლებიც საჭიროებენ ჩაწერის მაღალ გამტარუნარიანობას და დაბალი შეყოვნების წვდომას.

2. Scalability: Bigtable შექმნილია ჰორიზონტალურად გასადიდებლად, რაც იმას ნიშნავს, რომ მას შეუძლია გაუმკლავდეს პეტაბაიტებს მონაცემებს და მილიონობით ოპერაციას წამში. ის ამას აღწევს მონაცემების დაყოფით მრავალ კვანძში, რაც საშუალებას იძლევა შეუფერხებელი მასშტაბირება შეფერხების გარეშე.

3. Performance: მისი დაბალი ლატენტური წაკითხვისა და ჩაწერის შესაძლებლობებით, Bigtable იდეალურია აპლიკაციებისთვის, რომლებიც საჭიროებენ რეალურ დროში ანალიტიკას და მონაცემთა სწრაფ მიღებას. იგი მხარს უჭერს ერთნიშნა მილიწამიან შეყოვნებას როგორც წაკითხვის, ასევე ჩაწერის ოპერაციებისთვის, რაც მას შესაფერისს ხდის მაღალი ხარისხის გამოყენების შემთხვევებისთვის.

4. გამოიყენეთ შემთხვევები: Bigtable-ის საერთო გამოყენების შემთხვევები მოიცავს რეალურ დროში ანალიტიკას, ფინანსური მონაცემების ანალიზს, პერსონალიზაციას, რეკომენდაციების ძრავებს და IoT მონაცემთა შენახვას. მაგალითად, კომპანიამ, რომელიც აკონტროლებს სენსორების მონაცემებს დაკავშირებული მოწყობილობების ფლოტიდან, შესაძლოა გამოიყენოს Bigtable დროის სერიების მონაცემების რეალურ დროში შესანახად და გასაანალიზებლად.

Google BigQuery

Google BigQuery, თავის მხრივ, არის სრულად მართული, სერვერის გარეშე მონაცემთა საწყობი, რომელიც შექმნილია მონაცემთა ფართომასშტაბიანი ანალიტიკისთვის. ეს საშუალებას აძლევს მომხმარებლებს გაუშვან SQL მოთხოვნები მონაცემთა დიდ რაოდენობაზე ძალიან ეფექტური და ეკონომიური გზით.

1. მონაცემთა მოდელი და სტრუქტურა: BigQuery იყენებს სვეტოვანი შენახვის ფორმატს, რომელიც ოპტიმიზებულია ანალიტიკური მოთხოვნებისთვის. ეს ფორმატი შესაძლებელს ხდის მონაცემთა სწრაფად მოძიებას და ეფექტურ შენახვას, განსაკუთრებით წასაკითხად მძიმე დატვირთვისთვის. BigQuery ასევე მხარს უჭერს სტანდარტულ SQL-ს, რაც მას ხელმისაწვდომს ხდის მომხმარებლებს, რომლებიც იცნობენ ტრადიციულ რელაციურ მონაცემთა ბაზებს.

2. Scalability: BigQuery ავტომატურად მასშტაბირებს მონაცემთა დიდი ნაკრებისა და რთული მოთხოვნების დასამუშავებლად. მას შეუძლია ტერაბაიტიდან პეტაბაიტამდე მონაცემთა სწრაფად დამუშავება, მისი განაწილებული არქიტექტურის წყალობით. მომხმარებლებს არ სჭირდებათ ინფრასტრუქტურის მართვა ან სკალირებაზე ფიქრი, რადგან BigQuery ამ ასპექტებს გამჭვირვალედ ამუშავებს.

3. Performance: BigQuery ოპტიმიზებულია წასაკითხად მძიმე ანალიტიკური დატვირთვისთვის. ის იყენებს განაწილებული შეკითხვის შესრულების ძრავას, რომელსაც შეუძლია ამოცანების პარალელიზება მრავალ კვანძში, რაც უზრუნველყოფს შეკითხვის სწრაფ შესრულებას მონაცემთა დიდ ნაკრებებზეც კი. BigQuery ასევე მხარს უჭერს ფუნქციებს, როგორიცაა შეკითხვის ქეშირება, მატერიალიზებული ხედები და დანაწევრებული ცხრილები შესრულების შემდგომი გაზრდისთვის.

4. გამოიყენეთ შემთხვევები: BigQuery იდეალურია ბიზნეს დაზვერვისთვის, მონაცემთა შესანახად და რთული ანალიტიკური მოთხოვნებისთვის. მაგალითად, საცალო ვაჭრობის კომპანიამ შეიძლება გამოიყენოს BigQuery გაყიდვების მონაცემების გასაანალიზებლად, ინვენტარის დონის თვალყურის დევნებისთვის და მომხმარებელთა ქცევის შესახებ ანგარიშების შესაქმნელად. რთული SQL მოთხოვნების გაშვების შესაძლებლობა მონაცემთა დიდ ნაკრებებზე აქცევს BigQuery-ს მძლავრ ინსტრუმენტად მონაცემთა ანალიტიკოსებისა და ბიზნეს დაზვერვის პროფესიონალებისთვის.

ძირითადი განსხვავებები

1. მიზანი: Bigtable განკუთვნილია მაღალი გამტარუნარიანობის, დაბალი ლატენტური დატვირთვისთვის, რაც მას შესაფერისს ხდის რეალურ დროში აპლიკაციებისთვის და ოპერატიული მონაცემების შესანახად. მეორეს მხრივ, BigQuery ოპტიმიზებულია მონაცემთა ფართომასშტაბიანი ანალიტიკისთვის და შეკითხვის რთული დამუშავებისთვის.

2. მონაცემთა მოდელი: Bigtable იყენებს NoSQL მონაცემთა მოდელს მრავალგანზომილებიანი დახარისხებული რუქით, ხოლო BigQuery იყენებს სვეტოვანი შენახვის ფორმატს და მხარს უჭერს სტანდარტულ SQL-ს.

3. Scalability: ორივე სერვისი ძალიან მასშტაბირებადია, მაგრამ ისინი განსხვავებულად აღწევენ მასშტაბურობას. Bigtable მასშტაბებს ჰორიზონტალურად ანაწილებს მონაცემთა კვანძებს შორის, ხოლო BigQuery იყენებს განაწილებულ შეკითხვის შესრულების ძრავას ამოცანების პარალელიზებისთვის.

4. Performance: Bigtable გამოირჩევა დაბალი ლატენტური წაკითხვისა და ჩაწერის ოპერაციებში, რაც მას შესაფერისს ხდის რეალურ დროში გამოყენების შემთხვევებისთვის. BigQuery ოპტიმიზებულია წასაკითხად მძიმე ანალიტიკური დატვირთვისთვის და შეუძლია მონაცემთა დიდი ნაკრების სწრაფად დამუშავება.

5. გამოიყენეთ შემთხვევები: Bigtable ჩვეულებრივ გამოიყენება რეალურ დროში ანალიტიკისთვის, დროის სერიების მონაცემებისთვის და IoT აპლიკაციებისთვის. BigQuery გამოიყენება მონაცემთა შესანახად, ბიზნეს დაზვერვისა და რთული ანალიტიკური მოთხოვნებისთვის.

ნიმუშები

Bigtable-სა და BigQuery-ს შორის განსხვავებების საილუსტრაციოდ, განიხილეთ შემდეგი მაგალითები:

– ფინანსური მომსახურების კომპანიას სჭირდება საფონდო ბირჟის მონაცემების რეალურ დროში შენახვა და ანალიზი. ისინი ირჩევენ Bigtable-ს მისი დაბალი ლატენტური წაკითხვისა და ჩაწერის შესაძლებლობებისთვის, რაც მათ საშუალებას აძლევს მიიღონ და დაამუშავონ მაღალი სიხშირის სავაჭრო მონაცემები ეფექტურად.

– ელექტრონული კომერციის კომპანიას სურს გააანალიზოს მომხმარებელთა შესყიდვის ქცევა და შექმნას გაყიდვების ანგარიშები. ისინი იყენებენ BigQuery-ს რთული SQL მოთხოვნების გასაშვებად მათი გაყიდვების მონაცემებზე, იყენებენ მის მძლავრ ანალიტიკურ შესაძლებლობებს, რათა მიიღონ ინფორმაცია მომხმარებელთა ტენდენციებზე და ოპტიმიზაცია გაუწიონ მათ მარკეტინგულ სტრატეგიებს.

Bigtable-სა და BigQuery-ს შორის არჩევანი დამოკიდებულია სამუშაო დატვირთვის კონკრეტულ მოთხოვნებზე. Bigtable არის სასურველი არჩევანი აპლიკაციებისთვის, რომლებიც საჭიროებენ დაბალი ლატენტურ წვდომას დიდ მონაცემთა ნაკრებებზე, ხოლო BigQuery იდეალურია მონაცემთა ფართომასშტაბიანი ანალიტიკისა და რთული შეკითხვის დამუშავებისთვის.

სხვა ბოლოდროინდელი კითხვები და პასუხები EITC/CL/GCP Google Cloud პლატფორმა:

იხილეთ მეტი კითხვა და პასუხი EITC/CL/GCP Google Cloud Platform-ში

მეტი კითხვა და პასუხი:

Tagged ქვეშ: , , , , , , , , , ,