BigTable або BigQuery – в чому різниця?

Дані, безперечно, цінні, особливо коли вони великі. Великі дані відкривають двері для великих досліджень, розширюючи можливості ухвалення обґрунтованих рішень. Відкрийте для себе BigQuery та Bigtable від Google Cloud Platform (далі GCP), змінюючи правила гри та працюючи з більш сучасними даними.

При зберіганні великих обсягів інформації у хмарі кожен стикається з вибором BigQuery чи BigTable. Обидва сервіси на перший погляд можуть здатися однаковими, тому тепер розглянемо функціонал кожного з них.

У цьому блозі, ми розглянемо BigTable і BigQuery, заглибимося в їх відмінності і подібності і допоможемо вам визначити, що найкраще підходить для різних сценаріїв обробки даних.

Що таке BigTable

GCP BigTable – це універсальна база даних NoSQL, яка обробляє як структуровані, так і неструктуровані дані, використовуючи “нереляційну схему”. Bigtable – це не звичайне рішення для зберігання даних. Уявіть собі: блискавичний доступ до величезних масивів даних, практично нульовий час затримки та виняткову швидкість читання та запису. Це ідеальний вибір для обробки величезних обсягів даних з одним ключем.

Це також сервіс із суворими вимогами щодо зберігання матеріалів IoT, AdTech або FinTech. BigTable відмінно підходить для важких операцій читання та запису.

Ми можемо охарактеризувати BigTable таким чином:

• Пропускна здатність Bigtable, що налаштовується шляхом видалення та додавання вузлів;
• Використовується як механізм зберігання даних для великомасштабних додатків з малою затримкою;
• Він також використовується для обробки даних з високою пропускною здатністю;
• Забезпечує високу доступність із угодою про рівень обслуговування.

Ви також можете використовувати цей сервіс як сховище у вигляді таблиці з мільярдом рядків, що дозволяє зберігати терабайти або навіть петабайти інформації. Це універсальне джерело даних, яке легко інтегрується з такими інструментами як Hadoop, Dataflow і Dataproc.

Що таке BigQuery

Розгляньмо, що таке BigQuery. На відміну від першого сервісу, BigQuery – це кооперативне реляційне сховище даних, яке найбільше підходить для аналізу. BigQuery заснований на SQL (мові структурованих запитів), потужному інструменті, який акуратно структурує дані в таблиці, рядки та стовпці. Це основна мова для визначення та керування даними в базах даних SQL.

BigQuery – це ваш квиток до аналітичних звітів у реальному часі з великої сфери великих даних, призначених для блискавичних SQL-запитів та інтерактивного аналізу величезних наборів даних розміром від терабайтів до петабайтів. Використовуйте його можливості для отримання цінної інформації для прийняття ефективних бізнес-рішень.

BigQuery відрізняється від першого сервісу такими факторами:

• Петабайтне сховище для зберігання та візуалізації даних;
• Призначений для резервного зберігання інформації з інших джерел;
• Надає аналітичну інформацію у режимі реального часу;
• Підтримує SQL;
• Відповідність ANSI;
• Ідеально підходить для аналізу даних;
• Дозволяє сканувати великі таблиці з інформацією;
• Підходить для подання запитів;
• Включає в себе онлайн-аналітичну обробку OLAP.

Важлива порада: BigQuery працює краще, коли ви працюєте з окремими таблицями. Якщо ваші дані розподілені за декількома таблицями, розгляньте можливість їхнього об’єднання в єдину таблицю, перш ніж заглиблюватися в запит. Цей невеликий крок може призвести до значних успіхів у вашій аналітичній подорожі.

Підсумки з принципових відмінностей

Тепер давайте прояснимо ключову різницю між BigTable і BigQuery для кращого розуміння.

1. SQL vs. NoSQL

Все залежить від того, чи маєте ви справу з базою даних SQL або NoSQL. Кожен з них має свої унікальні сильні сторони та сфери застосування. BigQuery дозволяє виконувати складні аналітичні запити SQL до великих наборів даних. При цьому дані добре структуровані, представляючи інформацію у звичному форматі. Bigtable не підтримує SQL або багаторядкові транзакції, що робить його непридатним для різних програм. Він справді вражає великими наборами даних, в ідеалі починаючи з одного терабайта. Найменші розміри даних можуть призвести до збільшення накладних витрат, а не ефективності. Щоб отримати максимальну вигоду від використання правильного інструменту, необхідно підібрати його відповідно до конкретних потреб.

2. OLTP vs. OLAP

Друга за величиною різниця полягає в системах OLTP та OLAP. Давайте спочатку дізнаємося про них більше. OLTP (оперативна обробка транзакцій) використовується, коли ви хочете працювати з транзакційними базами даних і досягти успіху в управлінні операціями читання та запису. Це робить їх ідеальним вибором для ефективного відстеження повсякденної ділової активності. Bigtable ідеально підходить для робочих навантажень OLTP. Його блискавичні операції читання по ключу та оновлення роблять його ідеальним вибором. Що ще крутіше, то це те, що Bigtable підтримує ітерацію діапазону ключів, тому ви можете запускати звіти та робочі навантаження OLAP.

Проте, якщо ви шукаєте інтерактивні запити в середовищі онлайн-аналітичної обробки (OLAP), BigQuery може виявитися більш відповідним варіантом. На відміну від OLTP, системи OLAP подібні до мудрих істориків даних. Вони обробляють агреговану історичну інформацію та повністю присвячені операціям читання. Їхня спеціальність? Швидкі відповіді на запити користувачів. У системах OLAP вражає те, що вони можуть обробляти масу даних набагато більше, ніж системи OLTP. Отже, будучи рішенням OLAP BigQuery відмінно справляється з обробкою складних запитів. Вважайте, що він ідеально підходить для таких завдань, як стандартна звітність OLAP та архівування даних. Але майте на увазі, що отримання результатів запиту може зайняти деякий час через високу затримку.

3. Аналітика та масштабованість

BigQuery — це помічник для таких завдань, як пошук по всій базі даних, обчислення сум, середніх значень, підрахунків або угруповань. Однак він має деякі обмеження, такі як обмеження на щоденне оновлення таблиць та обмеження на розмір даних на кожен запит. З іншого боку, Bigtable відрізняється горизонтальним масштабуванням, що означає, що він блискуче справляється з високими навантаженнями на читання/запис. Він також відомий своєю функцією “ключових стовпців”, що дозволяє одному ключу мати кілька стовпців, що змінюються. Пам’ятайте, що під час роботи з окремими елементами даних розміром більше 10 гігабайт можна помітити падіння продуктивності.

4. Гнучкість роботи з даними

BigQuery слідує принципу незмінності даних: після завантаження даних вони залишаються незмінними протягом усього терміну зберігання. Його не можна видалити або змінити протягом певного періоду. Якщо потрібні зміни, розділ необхідно перезаписати.

З іншого боку, BigTable використовує гнучку структуру. Він організовує дані в таблиці, що масштабуються, діючи як добре відсортована карта ключ/значення з ключами стовпців, ключами рядків і тимчасовими мітками як контрольні точки. Він дозволяє змінювати дані та здійснювати швидкий пошук за ключами. Кожен стовпець містить різні значення кожного рядка; зазвичай один рядок визначає один об’єкт. Незалежно від того, зі скількома стовпцями ви працюєте в рядку, операції читання та запису даних виконуються атомарно.

Покращте аналіз даних разом з Cloudfresh

Як бачимо, BigTable і Bigquery — два різних рішення, не зовсім підходящих для одних й тих самих випадків використання. Однак обидва сервіси призначені для зберігання вашої інформації у великих масштабах, а також чудово підходять для обслуговування клієнтів. Завдяки оновленням служб, які ніяк не впливають на ваш робочий процес, ви не помітите змін, доки послуги покращаться. Обидва сервіси також можуть пропонувати необмежену масштабованість, автоматичний запис і відновлення резервних копій. Для забезпечення високої пропускної спроможності обидві служби мають окремі функції обробки та зберігання. Але на цьому всі схожості закінчуються.

Вибираючи рішення, яке відповідає вашим потребам, ви повинні пам’ятати, що BigTable – це швидке рішення з меншою затримкою для великих обсягів неструктурованих даних, яке надасть вам аналіз великих наборів даних у реальному часі. В той же час, BigQuery — це сховище реляційних і структурних даних, яке допоможе вам провести великомасштабний аналіз SQL OlAP, зберігаючи при цьому великий обсяг ваших даних для подальшої аналітики та прогнозування.

Якщо вас цікавить інформація про один із сервісів, ціни на BigQuery та BigTable або ви хочете дізнатися більш детальну інформацію про інші рішення баз даних та аналітики від Google Cloud, зверніться до наших технічних експертів з Cloudfresh. Ми тут, щоб допомогти вам освоїти будь-який сервіс GCP.

Наша команда з ентузіазмом ставиться до реалізації наших професійних сервісів, щоб забезпечити безперебійну роботу з обраним вами рішенням. Будь то BigQuery або будь-який інший сервіс GCP, розраховуйте на наш експертну підтримку та допомогу.