BigTable vs. BigQuery – Jaký je rozdíl?

Data je nesporně cenná, zejména pokud jde o velká data. Velká data otevírají dveře k rozsáhlým výzkumům a umožňují informované rozhodování. Nicméně, získání velkých datových sad není žádnou hračkou. Přináší to vrstvy složitosti pro datové vědce a zpřístupňuje výzvy v oblasti přístupu.

Zde vstupuje Google Cloud Platform (dále GCP) s BigQuery a Bigtable, které mění pravidla hry tím, že otevírají svět otevřených dat. Při ukládání velkého množství informací do cloudu se každý potýká s volbou mezi BigQuery a BigTable. Obě služby se na první pohled mohou zdát úplně stejné, takže nyní se podívejme na funkcionalitu každé z nich.

V tomto blogu budeme zkoumat BigTable vs. BigQuery, zabrousíme do rozdílů a podobností a pomůžeme vám najít nejlepší řešení pro různé scénáře práce s daty.

Co je BigTable

GCP BigTable je NoSQL databáze, která je univerzální a zpracovává strukturovaná i nestrukturovaná data pomocí “Nerelačního schématu”. Bigtable není běžné úložiště dat.

Představte si to takto: bleskově rychlý přístup k masivním datovým zásobám, prakticky žádné prodlevy a výjimečnou rychlost při čtení a zápisu. Je to první volba pro zpracování obrovských objemů dat s jediným klíčem.

Je také službou s přísnými požadavky na ukládání materiálů z oblasti IoT, AdTech nebo FinTech. BigTable je skvělý pro náročné operace čtení a zápisu.

BigTable můžeme charakterizovat následovně:

• Možnost nastavení průchodnosti Bigtable odebíráním a přidáváním uzlů;
• Používá se jako úložiště pro aplikace s velkým měřítkem a nízkou latencí;
• Používá se také pro zpracování dat s vysokou průchodností;
• Nabízí vysokou dostupnost s úrovní služby.

Tuto službu můžete také používat jako úložiště ve formě tabulky s miliardami řádků, což vám umožní ukládat terabyty nebo dokonce petabyty informací. Je to univerzální zdroj dat, který snadno integruje s nástroji jako Hadoop, Dataflow a Dataproc.

Co je BigQuery

Pokud vás zajímá, co je GCP BigQuery, nemusíte se více ptát. Na rozdíl od první služby je BigQuery kooperativní relační úložiště dat a více se hodí pro analýzu. BigQuery je napájen SQL (Structured Query Language), což je silný nástroj, který data pečlivě strukturuje do tabulek, řádků a sloupců. Je to preferovaný jazyk pro definování a manipulaci s daty v rámci SQL databází.

BigQuery je vaším lístkem k otevírání analytických zpráv v reálném čase z rozsáhlého světa Velkých dat, navržený pro bleskové SQL dotazy a interaktivní analýzu masivních datových sad od terabytů po petabyty. Využijte jeho sílu k získání cenných poznatků pro tvorbu vlivných obchodních rozhodnutí.

BigQuery se liší v následujících faktorech ve srovnání s první službou:

• Ukládání dat na úrovni petabytů pro uchovávání a vizualizaci dat;
• Navržen pro skladování informací z jiných zdrojů;
• Poskytuje analytické informace v reálném čase;
• Podporuje SQL;
• Je kompatibilní s ANSI;
• Skvělý pro analýzu dat;
• Umožňuje procházení velkých tabulek s informacemi;
• Vhodný pro provádění dotazů;
• Obsahuje online analytické OLAP zpracování.

Důležitý tip: BigQuery GCP funguje lépe, když pracujete s jedinými tabulkami. Pokud jsou vaše data rozptýlena v několika tabulkách, zvažte jejich spojení do jednotné tabulky před tím, než se pustíte do svého dotazu. Tento malý krok může vést k významným ziskům ve vaší analytické cestě.

Shrnutí zásadních rozdílů

Nyní pojďme objasnit hlavní rozdíl mezi BigTable a BigQuery pro lepší porozumění.

1. Databáze SQL vs. NoSQL

Všechno závisí na tom, zda pracujete s databází SQL nebo NoSQL. Každá z nich má své jedinečné síly a aplikace. BigQuery vám umožňuje provádět složité analytické SQL dotazy na rozsáhlých datových sadách. Data jsou dobře strukturovaná a prezentují informace ve známém formátu. Naopak Bigtable nepodporuje SQL ani transakce s více řádky, což ho činí nevhodným pro různé aplikace. Skvěle vyniká u velkých datových sad, ideálně začínajících na 1 terabytu. Menší datové velikosti mohou vést k více nákladům než efektivitě. Správný nástroj pro vaše konkrétní potřeby je klíčový pro maximalizaci jeho výhod.

2. OLTP vs. OLAP systémy

Druhým největším rozdílem jsou systémy OLTP a OLAP. Nejprve se o nich něco dozvíme. OLTP (Online Transactional Processing) se používá, když chcete pracovat s transakčními databázemi a excelovat v řízení operací čtení a zápisu. Jsou ideální pro efektivní sledování každodenních obchodních aktivit. Pro práci s OLTP zátěží by byl systém Bigtable ideální. Jeho bleskově rychlé operace čtení podle klíče a aktualizace ho činí ideální volbou. Co je ještě lepší, je to, že Bigtable podporuje iteraci klíčového rozsahu, takže můžete provádět reporty a OLAP zátěže.

Pokud však hledáte interaktivní dotazování v prostředí Online Analytical Processing (OLAP), mohl by být BigQuery tou správnou volbou. Na rozdíl od OLTP jsou systémy OLAP jako moudří historikové dat. Zabývají se agregovanými historickými informacemi a věnují se zejména operacím čtení. Jejich specialitou jsou rychlé odpovědi na dotazy uživatelů. Jedna impozantní věc na systémech OLAP je, že zvládnou obrovské množství dat, mnohem více než systémy OLTP. Protože je BigQuery řešením OLAP, vyniká při zpracování náročných dotazů. Mějte však na paměti, že získání výsledků dotazu může trvat trochu déle kvůli vyšší latenci.

3. Analýza a škálovatelnost

BigQuery je vhodný pro úkoly jako hledání celé databáze, výpočet sum, průměrů, počty nebo seskupování. Má však určitá omezení, jako jsou denní limity aktualizace tabulky a omezení velikosti dat na požadavek. Naopak Bigtable vyniká v horizontální škálovatelnosti, což znamená, že brilantně zvládá vysoké zátěže čtení a zápisu. Je také známý pro svou funkci “klíčových sloupců”, která umožňuje jednomu klíči mít více upravitelných sloupců. Pamatujte si však, že při práci s individuálními datovými elementy většími než 10 gigabajtů můžete pozorovat pokles výkonu.

4. Flexibilita práce s daty

BigQuery následuje princip nezměnitelnosti dat, což znamená, že jakmile data nahránete, zůstane po celou dobu svého uložení nezměněna. Nelze je smazat ani upravit po určitou dobu. Pokud jsou potřebné změny, musí být partition přepsán.

Na druhé straně BigTable používá flexibilní strukturu. Organizuje data do škálovatelných tabulek, fungující jako dobře seřazená mapa klíč/hodnota s klíči sloupců, klíči řádků a časovými razítky jako referenčními body. Umožňuje změny dat a rychlé vyhledávání podle klíče. Každý sloupec obsahuje jedinečné hodnoty pro každý řádek; typicky jeden řádek definuje jeden objekt. Bez ohledu na to, s kolika sloupci pracujete v rámci jednoho řádku, operace čtení a zápisu dat jsou prováděny atomicky.

Ovládání vaší datové analýzy s Cloudfresh

Jak vidíme, BigTable a BigQuery jsou dvě různá řešení nevhodná pro stejné použití. Nicméně obě služby jsou navrženy pro ukládání vašich informací ve velkém měřítku a jsou také vynikající pro obsluhu zákazníků. S aktualizacemi služby, které neovlivní váš pracovní postup žádným způsobem, nebudete změnu pozorovat, zatímco služby se zlepšují. Obě služby mohou také nabídnout neomezenou škálovatelnost, automatické vypalování a dokonce obnovení záloh. Pro vysoký průchod mají obě služby oddělené funkce pro zpracování a ukládání. Ale tady končí veškeré podobnosti.

Při výběru řešení pro vaše potřeby si dejte pozor, že BigTable je rychlým a s nižší latencí řešením pro velké množství nestrukturovaných dat, které vám poskytne analýzu velkých datových sad v reálném čase. Zároveň je BigQuery datovým skladem pro relační a strukturovaná data, která vám pomůže s rozsáhlou SQL OlAP analýzou a zároveň ukládáním velkého množství vašich dat pro další analýzu a predikce.

Pokud máte zájem o informace o cenách jedné ze služeb, BigQuery a BigTable, nebo byste chtěli vědět více podrobností o jiných databázových a analytických řešeních Google Cloud, neváhejte kontaktovat naše technické expertní týmy ve společnosti Cloudfresh. Jsme tu, abychom vám pomohli ovládnout jakoukoli službu GCP, se kterou se setkáte.

Náš tým je nadšený do implementace našich profesionálních služebních balíčků, aby zajistil vaši bezproblémovou zkušenost s vaším zvoleným řešením. Ať už je to BigQuery nebo jakákoli jiná služba GCP, můžete počítat s naší odbornou pomocí a asistencí. Pomůžeme vám rychle postavit integraci s jednou ze služeb Google Cloud a s jednoduchým přizpůsobením.