BigTable vs BigQuery — jakie są różnice?

Dane mają niezaprzeczalną wartość, zwłaszcza gdy są „duże”. Big Data otwiera drzwi do szeroko zakrojonych badań, umożliwiając podejmowanie świadomych decyzji. Jednak pozyskiwanie ogromnych zbiorów danych nie jest prostym zadaniem — dodaje ono warstwy złożoności w pracy Data Scientistów, czyniąc dostęp do nich wyzwaniem.

Tutaj do gry wchodzą BigQuery i Bigtable od Google Cloud Platform (dalej: GCP), które zmieniają zasady gry, otwierając świat otwartych danych. Przechowując duże ilości informacji w chmurze, każdy staje przed wyborem: BigQuery czy BigTable. Na pierwszy rzut oka obie usługi mogą wydawać się identyczne, dlatego przyjrzyjmy się teraz funkcjonalności każdej z nich.

W tym artykule przyjrzymy się starciu BigTable vs BigQuery, przeanalizujemy różnice i podobieństwa oraz pomożemy Ci wskazać najlepsze rozwiązanie dla różnych scenariuszy danych.

Czym jest BigTable

GCP BigTable to baza danych NoSQL, która jest niezwykle wszechstronna — obsługuje zarówno dane strukturalne, jak i nieustrukturyzowane, wykorzystując schemat nierelacyjny („Non-Relational Schema”). Bigtable nie jest przeciętnym rozwiązaniem do przechowywania danych.

Wyobraź sobie: błyskawiczny dostęp do potężnych zasobów, praktycznie zerowe opóźnienia i wyjątkową szybkość odczytu oraz zapisu. To optymalny wybór do obsługi kolosalnych wolumenów danych opartych na pojedynczym kluczu.

Jest to również usługa o rygorystycznych wymaganiach dotyczących przechowywania materiałów z obszarów IoT, AdTech czy FinTech. BigTable świetnie sprawdza się w przypadku intensywnych operacji odczytu i zapisu.

BigTable możemy scharakteryzować następująco:

• Możliwość dostosowania przepustowości Bigtable poprzez usuwanie i dodawanie węzłów;
• Zastosowanie jako silnik pamięci masowej dla aplikacji o dużej skali i niskich opóźnieniach;
• Wykorzystanie do przetwarzania danych o wysokiej intensywności przepustowości;
• Wysoka dostępność gwarantowana umową SLA.

Usługę tę można również wykorzystać jako magazyn w formie tabeli z miliardem wierszy, co pozwala na przechowywanie terabajtów, a nawet petabajtów informacji. Jest to wszechstronne źródło danych, które łatwo integruje się z narzędziami takimi jak Hadoop, Dataflow i Dataproc.

Czym jest BigQuery

Jeśli zastanawiasz się, czym jest GCP BigQuery, oto odpowiedź. W przeciwieństwie do pierwszej z omawianych usług:

BigQuery to wspólny relacyjny magazyn danych, który jest bardziej odpowiedni do celów analitycznych. BigQuery bazuje na języku SQL (Structured Query Language) — potężnym narzędziu, które porządkuje dane w przejrzyste tabele, wiersze i kolumny. Jest to podstawowy język służący do definiowania i manipulowania danymi w bazach SQL.

BigQuery to Twoja przepustka do uzyskiwania raportów analitycznych w czasie rzeczywistym z rozległego królestwa Big Data. Zostało zaprojektowane z myślą o błyskawicznych zapytaniach SQL i interaktywnej analizie masywnych zbiorów danych — od terabajtów po petabajty. Wykorzystaj jego moc, aby zyskać cenne informacje do podejmowania kluczowych decyzji biznesowych. BigQuery zajmuje silną pozycję jako kluczowe narzędzie w ekosystemie chmurowych jezior danych (data lakes), pozwalając odblokować potencjał drzemiący w ogromnych rezerwach informacji.

BigQuery to nie tylko kolejne rozwiązanie do hurtowni danych; jedną z jego głównych zalet jest separacja przechowywania danych od ich przetwarzania. Dzięki Storage API przekształca ono Twoją hurtownię w dynamiczne chmurowe jezioro danych, zapewniając płynny dostęp do bogactwa informacji zgromadzonych w BigQuery.

BigQuery różni się od BigTable następującymi czynnikami:

• Składowanie danych w skali petabajtów do przechowywania i wizualizacji;

• Zaprojektowane do archiwizacji informacji z innych źródeł;

• Dostarczanie informacji analitycznych w czasie rzeczywistym;

• Obsługa SQL;

• Zgodność ze standardem ANSI;

• Idealne do analityki danych;

• Umożliwia skanowanie dużych tabel z informacjami;

• Odpowiednie do wykonywania zapytań;

• Zawiera przetwarzanie analityczne online (OLAP).

Ważna wskazówka: BigQuery GCP działa lepiej przy pracy na pojedynczych tabelach. Jeśli Twoje dane są rozproszone w wielu tabelach, warto rozważyć ich połączenie w jedną przed rozpoczęciem zapytania. Ten prosty krok może przynieść znaczące korzyści w procesie analitycznym.

BigQuery vs BigTable: Podsumowanie kluczowych różnic

Aby lepiej zrozumieć oba rozwiązania, wyjaśnijmy najważniejsze różnice między BigTable a BigQuery.

1. Bazy danych SQL vs. NoSQL

Wszystko sprowadza się do tego, czy masz do czynienia z bazą danych SQL, czy NoSQL. Każda z nich ma swoje unikalne zalety i zastosowania. BigQuery pozwala na uruchamianie złożonych analitycznych zapytań SQL na obszernych zbiorach danych, gdzie informacje są dobrze ustrukturyzowane i prezentowane w znajomym formacie. BigTable nie obsługuje SQL ani transakcji wielowierszowych, co czyni go nieodpowiednim dla niektórych aplikacji. Rozwiązanie to pokazuje pełnię możliwości przy dużych zbiorach danych, najlepiej od 1 terabajta w górę. Przy mniejszych wolumenach koszty operacyjne mogą przewyższyć korzyści. Kluczem do sukcesu jest dopasowanie narzędzia do konkretnych potrzeb.

2. Systemy OLTP vs. OLAP

Druga istotna różnica tkwi w architekturze systemów OLTP i OLAP. OLTP (Online Transactional Processing) jest używany w transakcyjnych bazach danych i doskonale radzi sobie z operacjami odczytu i zapisu. To najlepszy wybór do efektywnego śledzenia codziennych działań biznesowych. Bigtable idealnie pasuje do obciążeń typu OLTP — jego błyskawiczny odczyt według klucza i operacje aktualizacji sprawiają, że nie ma sobie równych. Co więcej, Bigtable obsługuje iterację po zakresach kluczy, więc można w nim również uruchamiać raportowanie i obciążenia OLAP.

Jeśli jednak szukasz interaktywnych zapytań w środowisku Online Analytical Processing (OLAP), lepszym wyborem będzie BigQuery. W przeciwieństwie do OLTP, systemy OLAP są jak „historycy” danych — obsługują zagregowane informacje historyczne i skupiają się na operacjach odczytu. Ich specjalnością są szybkie odpowiedzi na zapytania użytkowników. Systemy OLAP potrafią obsłużyć znacznie więcej danych niż OLTP. Jako rozwiązanie OLAP, BigQuery błyszczy przy ciężkich zapytaniach, standardowym raportowaniu i archiwizacji danych. Należy jednak pamiętać, że uzyskanie wyników może zająć nieco więcej czasu ze względu na wyższe opóźnienia.

3. Analityka i skalowalność

BigQuery to Twój fundament przy zadaniach takich jak przeszukiwanie całej bazy, obliczanie sum, średnich czy grupowanie. Posiada jednak pewne ograniczenia, np. limity dziennych aktualizacji tabel czy rozmiaru danych na zapytanie. Z drugiej strony BigTable wyróżnia się skalowalnością poziomą, co oznacza, że znakomicie radzi sobie z wysokim obciążeniem odczytu/zapisu. Jest również znany z funkcji „key-columns”, pozwalającej jednemu kluczowi posiadać wiele modyfikowalnych kolumn. Warto pamiętać, że przy elementach danych większych niż 10 GB wydajność może spaść.

4. Elastyczność pracy z danymi

BigQuery opiera się na zasadzie niezmienności danych — po przesłaniu pozostają one niezmienione przez cały okres przechowywania. Nie można ich usunąć ani zmodyfikować w określonym czasie; jeśli zmiany są konieczne, należy nadpisać całą partycję.

Z kolei BigTable korzysta z elastycznej struktury. Organizuje dane w skalowalne tabele, działając jak dobrze posortowana mapa klucz/wartość z kluczami kolumn, kluczami wierszy i znacznikami czasu jako punktami odniesienia. Umożliwia zmiany danych i szybkie wyszukiwanie oparte na kluczach. Każda kolumna zawiera odrębne wartości dla każdego wiersza; zazwyczaj jeden wiersz definiuje pojedynczy obiekt. Bez względu na to, z iloma kolumnami pracujesz w wierszu, operacje odczytu i zapisu danych są wykonywane atomowo.

Mistrzostwo w analityce danych z Cloudfresh

Po porównaniu BigQuery vs BigTable widzimy dwa różne rozwiązania dla odmiennych przypadków użycia. Obie usługi służą jednak do przechowywania informacji na dużą skalę i doskonale wspierają obsługę klientów. Dzięki aktualizacjom, które nie wpływają na workflow, nawet nie zauważysz, jak systemy stają się coraz lepsze. Oba rozwiązania oferują nieograniczoną skalowalność, automatyczne czyszczenie i przywracanie kopii zapasowych. Aby zapewnić wysoką przepustowość, obie usługi oddzielają funkcje przetwarzania od przechowywania. Na tym jednak podobieństwa się kończą. Aby podjąć jeszcze lepszą decyzję, sprawdź nasz artykuł BigQuery vs Snowflake.

BigQuery i BigTable świetnie radzą sobie z przechowywaniem i pobieraniem danych, ale ich eksploracja może zyskać dzięki dodatkowym narzędziom, takim jak Looker. Sprawdź opcje licencji Looker, aby przekonać się, jak może on usprawnić Twój proces analityczny.

Wybierając rozwiązanie, pamiętaj: BigTable to szybkie, niskoopóźnieniowe narzędzie dla ogromnych ilości nieustrukturyzowanych danych, idealne do analizy w czasie rzeczywistym. BigQuery to natomiast hurtownia danych dla danych relacyjnych i strukturalnych, która pomoże Ci w wielkoskalowej analizie SQL OLAP oraz prognozowaniu.

Jeśli interesują Cię ceny BigQuery i BigTable lub chcesz dowiedzieć się więcej o innych bazach danych i rozwiązaniach analitycznych Google Cloud, skontaktuj się z ekspertami Cloudfresh. Jesteśmy tu, aby pomóc Ci w opanowaniu każdej usługi GCP.

Nasz zespół z entuzjazmem wdroży pakiety usług Google Cloud, aby zapewnić Ci bezproblemowe korzystanie z wybranego rozwiązania. Niezależnie od tego, czy wybierzesz BigQuery, czy inną usługę GCP, możesz liczyć na nasze fachowe wsparcie. Pomożemy Ci szybko zbudować integrację i zapewnimy łatwą adaptację narzędzi w Twojej firmie.