BigTable vs BigQuery : en quoi ces deux outils sont-ils différents ?

La valeur des données est incontestable, surtout lorsqu’elles sont volumineuses. Le Big Data offre de multiples pistes de recherche et facilite la prise de décision éclairée. Mais la collecte de larges volumes de données est loin d’être un jeu d’enfant. Elle ajoute des niveaux de complexité pour les spécialistes des données et rend l’accès délicat.

Les logiciels BigQuery et Bigtable de Google Cloud Platform (GCP), révolutionnent le secteur en débloquant le monde des données ouvertes. Au moment de stocker de grandes quantités d’informations dans le cloud, le choix entre BigQuery et BigTable s’impose. Les deux services semblent identiques au premier abord, mais examinons maintenant leurs fonctionnalités respectives.

Cet article vise à comparer BigTable et BigQuery afin de vous aider à choisir le meilleur système pour vos différentes données.

Aperçu de BigTable

GCP BigTable est une base de données NoSQL versatile, traitant à la fois les données structurées et non structurées au moyen d’un « schéma non relationnel ». Bigtable est loin d’être une solution de stockage de données classique.

Imaginons ceci : un accès ultra-rapide à des tonnes de données, un délai d’attente quasiment nul et une rapidité exceptionnelle de lecture et d’écriture. Bigtable est la référence en matière de gestion de gros volumes de données à clé unique.

BigTable est en outre soumis à des exigences strictes en matière de stockage de données relatives à l’IdO, à l’AdTech ou à la FinTech. L’application se prête parfaitement aux opérations de lecture et d’écriture complexes.

Nous pouvons caractériser BigTable comme suit :

• Débit de BigTable personnalisable par suppression et ajout de nœuds;
• Utilisation comme moteur de stockage pour les applications à grande échelle et à faible latence;
• Il est également employé pour traiter les données à haut débit;
• Haute disponibilité avec accord de niveau de service (SLA).

Ce service peut aussi être utilisé comme stockage sous forme de tableau d’un milliard de lignes, permettant de stocker des téraoctets, voire des pétaoctets de données. Cette source de données versatile s’intègre facilement à des outils tels que Hadoop, Dataflow et Dataproc.

BigQuery en quelques lignes

Vous vous demandez ce qu’est GCP BigQuery ? Contrairement à BigTable, BigQuery est un service de stockage de données coopératives et relationnelles, plus adapté à l’analyse. BigQuery utilise le langage SQL (Structured Query Language), un outil très performant permettant de structurer les données en tableaux, lignes et colonnes. Ce langage est indispensable pour gérer et manipuler les données des bases de données SQL.

BigQuery est votre accès à des rapports analytiques en temps réel à partir du monde immense des Big Data. Conçu pour des requêtes SQL ultra-rapides et une analyse passive de données massives variant de téraoctets à pétaoctets. Servez-vous de sa performance pour acquérir de précieuses informations vous permettant de prendre des décisions judicieuses pour votre entreprise. Big Query s’impose également comme un outil puissant dans ces lacs de données cloud, constituant la clé de l’extraction d’informations précieuses à partir de vastes réserves d’informations.

BigQuery est plus qu’une simple solution de stockage de données ; son principal avantage réside dans la séparation du stockage et du traitement des données. L’API de stockage transforme votre entrepôt de données en un lac de données dynamique dans le cloud, donnant un accès facile à la mine de données hébergées dans BigQuery.

BigQuery diffère des facteurs suivants en comparaison avec le premier service :

• Stockage de données à l’échelle du pétaoctet pour le stockage et la visualisation des données;
• Conçu pour stocker des informations provenant d’autres sources;
• Fournit des informations analytiques en temps réel;
• Prend en charge le langage SQL;
• Conforme à la norme ANSI;
• Parfait pour analyser des données;
• Permet de scanner de grandes tableaux d’informations;
• Adapté à la création de requêtes;
• Inclut le calcul analytique OLAP en ligne.

Astuce incontournable : BigQuery GCP fonctionne mieux avec des tableaux uniques. Si vos données sont réparties dans plusieurs tableaux, vous pouvez les fusionner dans un tableau unifié avant de lancer votre requête. Ce petit geste peut vous faire gagner un temps considérable dans votre analyse.

BigQuery vs BigTable : synthèse des différences clés

Clarifions ensemble les différences clés entre BigTable et BigQuery pour mieux les comprendre.

1. Bases de données SQL ou NoSQL

Tout dépend si vous travaillez avec une base de données SQL ou NoSQL. Elles ont chacune leurs points forts et leurs usages propres. BigQuery est la solution idéale pour exécuter des requêtes SQL analytiques complexes sur des volumes de données considérables. En outre, les données sont très structurées, présentant les informations sous un format déjà connu. Bigtable pour sa part ne prend pas en charge les transactions SQL ou à plusieurs lignes, ce qui le rend inutilisable dans différentes applications. Il se distingue surtout avec les ensembles de données conséquents, idéalement à partir d’un téraoctet. Une taille de données plus petite peut engendrer plus de coûts indirects que de rendement. Pour optimiser ses avantages, vous devez impérativement choisir le bon outil en fonction de vos besoins spécifiques.

2. Systèmes OLTP ou OLAP

La seconde distinction majeure porte sur les systèmes OLTP et OLAP. Permettez-nous de vous les présenter. OLTP (Online Transactional Processing) sert à gérer des bases de données transactionnelles et excelle dans la gestion des opérations de lecture et d’écriture. C’est la solution idéale pour suivre efficacement les opérations quotidiennes d’une entreprise. Bigtable convient parfaitement aux charges de travail OLTP. Ses opérations de lecture par clé et de mise à jour ultra-rapides le désignent comme LE choix idéal. Cerise sur le gâteau, Bigtable prend en charge les itérations de plages de clés, afin d’exécuter des charges de travail de génération de rapports et d’OLAP.

En revanche, si vous cherchez à effectuer des requêtes interactives dans un environnement de traitement analytique en ligne (OLAP), BigQuery est sans doute votre meilleur allié. À la différence de l’OLTP, les systèmes OLAP agissent comme des historiens éclairés des données. Ils gèrent des informations historiques regroupées et se focalisent sur les opérations de lecture. Sa spécialité ? Répondre rapidement aux requêtes des utilisateurs. Les systèmes OLAP ont la capacité remarquable de traiter des tonnes de données, bien plus que les systèmes OLTP. Ainsi, en tant que solution OLAP, BigQuery excelle dans le traitement des requêtes lourdes. Vous pouvez le considérer comme votre meilleur allié pour des tâches telles que le reporting OLAP standard et l’archivage de données. Mais rappelez-vous que la récupération des résultats des requêtes peut exiger un certain temps à cause d’une latence plus élevée.

3. Analyse et évolutivité

Pour effectuer des recherches dans toute une base de données, calculer des sommes, des moyennes, des effectifs ou des regroupements, BigQuery est incontournable. Il comporte toutefois certaines limites, notamment en matière de mise à jour quotidienne des tableaux et de volume de données par requête. Par contre, Bigtable excelle dans la capacité d’évolution horizontale, et traite avec brio les lourdes charges de travail en lecture/écriture. Le logiciel est également réputé pour sa fonction « clé-colonnes », ce qui permet à une clé de contenir plusieurs colonnes modifiables. Souvenez-vous : lorsque vous manipulez des données individuelles d’une taille supérieure à 10 gigaoctets, les performances risquent de s’en ressentir.

4. Souplesse du traitement des données

BigQuery repose sur le principe de l’immuabilité des données, selon lequel les données téléchargées demeurent inchangées pendant toute la durée de leur stockage. Il est impossible de les supprimer ou de les modifier pendant une période donnée. En cas de nécessité absolue de modification, il faudra réécrire la partition.

De son côté, la structure de BigTable est flexible. Les données sont classées dans des tableaux évolutifs, agissant comme une carte clé/valeur bien triée, avec des clés de colonne, des clés de ligne et des horodatages en guise de points de référence. Cette structure permet de modifier les données et d’effectuer des recherches rapides basées sur des clés. Chacune des colonnes contient des valeurs distinctes pour chaque ligne ; en règle générale, une ligne définit un seul objet. Indépendamment du nombre de colonnes d’une ligne, les opérations de lecture et d’écriture sur les données s’effectuent atomiquement.

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La comparaison entre Bigquery et Bigtable révèle deux solutions distinctes adaptées à des cas d’utilisation différents. Pourtant, les deux logiciels sont destinés à stocker vos informations à large échelle et excellent dans le service à la clientèle. Grâce aux mises à jour des services sans incidence sur votre flux de travail, les modifications sont imperceptibles, alors que les services sont améliorés. Chacun des deux systèmes offre une évolutivité illimitée, un système de sauvegarde automatique et même la possibilité de restaurer les sauvegardes. Afin de garantir un débit élevé, les deux logiciels possèdent des fonctions de stockage et de traitement distinctes. Mais les similarités s’arrêtent là. Pour faire un choix encore plus judicieux, notre article sur BigQuery vs Snowflake pourrait vous être utile.

BigQuery et BigTable sont très performants en matière de stockage et d’extraction de données. En revanche, des logiciels complémentaires tels que Looker peuvent s’avérer utiles pour analyser les données. Examinez les options de licence de Looker et découvrez comment cet outil peut améliorer vos processus d’analyse de données.

Pour choisir la solution la mieux adaptée à vos besoins, gardez à l’esprit que BigTable est une solution rapide et à faible latence capable de traiter de vastes quantités de données non structurées et vous garantissant une analyse en temps réel de grands ensembles de données. Parallèlement, BigQuery est un entrepôt de données pour les données relationnelles et structurées facilitant une analyse SQL OLAP à grande échelle tout en stockant une grande quantité de vos données pour vos analyses et prédictions futures.

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