search
Cloud Блог – BigTable или BigQuery — в чем разница?
Google Cloud

BigTable или BigQuery — в чем разница?

Данные, несомненно, ценны, особенно когда они большие. Большие данные открывают двери для обширных исследований, расширяя возможности принятия обоснованных решений.

Откройте для себя BigQuery и Bigtable от Google Cloud Platform (далее GCP), меняя правила игры и работая с более продвинутыми данными. При хранении больших объемов информации в облаке каждый сталкивается с выбором BigQuery или BigTable. Оба сервиса на первый взгляд могут показаться одинаковыми, поэтому теперь давайте рассмотрим функционал каждого из них.

В этом блоге, мы рассмотрим BigTable и BigQuery, углубимся в их различия и сходства и поможем вам определить, что лучше всего подходит для различных сценариев обработки данных.

 

Что такое BigTable

GCP BigTable — это универсальная база данных NoSQL, которая обрабатывает как структурированные, так и неструктурированные данные, используя “нереляционную схему”. Bigtable — это не обычное решение для хранения данных. Представьте себе: молниеносный доступ к огромным массивам данных, практически нулевое время задержки и исключительную скорость чтения и записи. Это идеальный выбор для обработки колоссальных объемов данных с одним ключом.

Это также сервис со строгими требованиями к хранению материалов IoT, AdTech или FinTech. BigTable отлично подходит для тяжелых операций чтения и записи.

Мы можем охарактеризовать BigTable следующим образом:

  • Настраиваемая пропускная способность Bigtable путем удаления и добавления узлов;
  • Используется в качестве механизма хранения данных для крупномасштабных приложений с малой задержкой;
  • Он также используется для обработки данных с высокой пропускной способностью;
  • Обеспечивает высокую доступность с соглашением об уровне обслуживания.

Вы также можете использовать этот сервис как хранилище в виде таблицы с миллиардом строк, что позволяет хранить терабайты или даже петабайты информации. Это универсальный источник данных, который легко интегрируется с такими инструментами, как Hadoop, Dataflow и Dataproc.

 

Что такое BigQuery

Давайте рассмотрим, что такое GCP BigQuery. В отличие от первого сервиса. BigQuery — это кооперативное реляционное хранилище данных, которое больше подходит для анализа. BigQuery основан на SQL (языке структурированных запросов), мощном инструменте, который аккуратно структурирует данные в таблицы, строки и столбцы. Это основной язык для определения и управления данными в базах данных SQL.

BigQuery — это ваш билет к аналитическим отчетам в реальном времени из обширной сферы больших данных, предназначенным для молниеносных SQL-запросов и интерактивного анализа огромных наборов данных размером от терабайтов до петабайтов. Используйте его возможности, чтобы получить ценную информацию для принятия эффективных бизнес-решений.

BigQuery отличается от первого сервиса следующими факторами:

  • Петабайтное хранилище для хранения и визуализации данных;
  • Предназначен для резервного хранения информации из других источников;
  • Предоставляет аналитическую информацию в режиме реального времени;
  • Поддерживает SQL;
  • Соответствие ANSI;
  • Идеально подходит для анализа данных;
  • Позволяет сканировать большие таблицы с информацией;
  • Подходит для подачи запросов;
  • Включает онлайн-аналитическую обработку OLAP.

Важный совет: BigQuery работает лучше, когда вы работаете с отдельными таблицами. Если ваши данные распределены по нескольким таблицам, рассмотрите возможность их объединения в единую таблицу, прежде чем углубляться в запрос. Этот небольшой шаг может привести к значительным успехам в вашем аналитическом путешествии.

Итоги по принципиальным различиям

Теперь давайте проясним ключевое различие между BigTable и BigQuery для лучшего понимания.

1. SQL vs. NoSQL

Все зависит от того, имеете ли вы дело с базой данных SQL или NoSQL. Каждый из них имеет свои уникальные сильные стороны и области применения. BigQuery позволяет выполнять сложные аналитические запросы SQL к обширным наборам данных. При этом данные хорошо структурированы, представляя информацию в привычном формате. Bigtable не поддерживает SQL или многострочные транзакции, что делает его непригодным для различных приложений. Он действительно впечатляет большими наборами данных, в идеале начиная с 1 терабайта. Меньшие размеры данных могут привести к увеличению накладных расходов, а не эффективности. Чтобы получить максимальную выгоду от использования правильного инструмента, необходимо подобрать его в соответствии с вашими конкретными потребностями.

 

2. OLTP vs. OLAP

Второе по величине различие заключается в системах OLTP и OLAP. Давайте сначала узнаем о них больше. OLTP (оперативная обработка транзакций) используется, когда вы хотите работать с транзакционными базами данных и преуспеть в управлении операциями чтения и записи. Это делает их идеальным выбором для эффективного отслеживания повседневной деловой активности. Bigtable идеально подходит для рабочих нагрузок OLTP. Его молниеносные операции чтения по ключу и обновления делают его идеальным выбором. Что еще круче, так это то, что Bigtable поддерживает итерацию диапазона ключей, поэтому вы можете запускать отчеты и рабочие нагрузки OLAP.

Однако, если вы ищете интерактивные запросы в среде онлайн-аналитической обработки (OLAP), BigQuery может оказаться более подходящим вариантом. В отличие от OLTP, системы OLAP подобны мудрым историкам данных. Они обрабатывают агрегированную историческую информацию и полностью посвящены операциям чтения. Их специальность? Быстрые ответы на запросы пользователей. В системах OLAP впечатляет то, что они могут обрабатывать массу данных, гораздо больше, чем системы OLTP. Следовательно, будучи решением OLAP, BigQuery отлично справляется с обработкой сложных запросов. Считайте, что он идеально подходит для таких задач, как стандартная отчетность OLAP и архивирование данных. Но имейте в виду, что получение результатов запроса может занять некоторое время из-за более высокой задержки.

 

3. Аналитика и масштабируемость

BigQuery — это ваш помощник для таких задач, как поиск по всей базе данных, вычисление сумм, средних значений, подсчетов или группировок. Однако у него есть некоторые ограничения, такие как ограничения на ежедневное обновление таблиц и ограничения на размер данных на каждый запрос. С другой стороны, Bigtable отличается горизонтальной масштабируемостью, что означает, что он блестяще справляется с высокими нагрузками на чтение/запись. Он также известен своей функцией “ключевых столбцов”, позволяющей одному ключу иметь несколько изменяемых столбцов. Помните, что при работе с отдельными элементами данных размером более 10 гигабайт вы можете заметить падение производительности.

 

4. Гибкость работы с данными

BigQuery следует принципу неизменности данных: после загрузки данных они остаются неизменными на протяжении всего срока хранения. Его нельзя удалить или изменить в течение определенного периода. Если необходимы изменения, раздел необходимо перезаписать.

С другой стороны, BigTable использует гибкую структуру. Он организует данные в масштабируемые таблицы, действуя как хорошо отсортированная карта ключ/значение с ключами столбцов, ключами строк и временными метками в качестве контрольных точек. Он позволяет изменять данные и осуществлять быстрый поиск по ключам. Каждый столбец содержит разные значения для каждой строки; обычно одна строка определяет один объект. Независимо от того, со сколькими столбцами вы работаете в строке, операции чтения и записи данных выполняются атомарно.

 

Улучшите анализ данных вместе с Cloudfresh

Как мы видим, BigTable и Bigquery — два разных решения, неподходящих для одних и тех же случаев использования. Однако оба сервиса предназначены для хранения вашей информации в больших масштабах, а также отлично подходят для обслуживания клиентов. Благодаря обновлениям служб, которые никак не влияют на ваш рабочий процесс, вы не заметите изменений, пока услуги улучшатся. Оба сервиса также могут предлагать неограниченную масштабируемость, автоматическую запись и даже восстановление резервных копий. Для обеспечения высокой пропускной способности, обе службы имеют отдельные функции обработки и хранения. Но на этом все сходства заканчиваются.

Выбирая решение, соответствующее вашим потребностям, вы должны помнить, что BigTable — это быстрое решение с меньшей задержкой для больших объемов неструктурированных данных, которое предоставит вам анализ больших наборов данных в реальном времени. В то же время BigQuery — это хранилище реляционных и структурных данных, которое поможет вам провести крупномасштабный анализ SQL OlAP, сохраняя при этом большой объем ваших данных для дальнейшей аналитики и прогнозирования.

Если вас интересует информация об одном из сервисах, ценах на BigQuery и BigTable или вы хотите узнать более подробную информацию о других решениях баз данных и аналитике от Google Cloud, обратитесь к нашим техническим экспертам в Cloudfresh. Мы здесь, чтобы помочь вам освоить любой сервис GCP, с которым вы столкнетесь.

Наша команда с энтузиазмом относится к реализации наших профессиональных сервисах, чтобы обеспечить вам бесперебойную работу с выбранным вами решением. Будь то BigQuery или любой другой сервис GCP, рассчитывайте на наше экспертное руководство и помощь.

Cвяжитесь с Сloudfresh
Корзина

Ваша корзина пустая

Перейти в каталог