Bigtable och BigQuery är båda integrerade komponenter i Google Cloud Platform (GCP), men de tjänar olika syften och är optimerade för olika typer av arbetsbelastningar. Att förstå skillnaderna mellan dessa två tjänster är viktigt för att effektivt kunna utnyttja deras kapacitet i molnmiljöer.
Google Cloud Bigtable
Google Cloud Bigtable är en fullt hanterad, skalbar NoSQL-databastjänst designad för att hantera storskaliga arbetsbelastningar med hög genomströmning. Den är särskilt väl lämpad för applikationer som kräver läs- och skrivåtkomst med låg latens till stora datamängder. Bigtable är baserad på samma teknik som driver många av Googles kärntjänster, som Sök, Analytics, Maps och Gmail.
1. Datamodell och struktur: Bigtable är en gles, distribuerad, beständig flerdimensionell sorterad karta. Kartan indexeras med en radnyckel, kolumnnyckel och en tidsstämpel, vilket möjliggör effektiv lagring och hämtning av strukturerad data. Denna modell är särskilt fördelaktig för tidsseriedata, IoT-data och andra applikationer som kräver hög skrivkapacitet och åtkomst med låg latens.
2. Skalbarhet: Bigtable är utformad för att skala horisontellt, vilket innebär att den kan hantera petabyte med data och miljontals operationer per sekund. Den uppnår detta genom att partitionera data över flera noder, vilket möjliggör sömlös skalning utan driftstopp.
3. Prestation: Med sina läs- och skrivmöjligheter med låg latens är Bigtable idealisk för applikationer som kräver realtidsanalys och snabb datainmatning. Den stöder ensiffriga millisekunders latenser för både läs- och skrivoperationer, vilket gör den lämplig för högpresterande användningsfall.
4. Use Cases: Vanliga användningsfall för Bigtable inkluderar realtidsanalys, finansiell dataanalys, personalisering, rekommendationsmotorer och IoT-datalagring. Till exempel kan ett företag som övervakar sensordata från en flotta av anslutna enheter använda Bigtable för att lagra och analysera tidsseriedata i realtid.
Google BigQuery
Google BigQuery, å andra sidan, är ett helt hanterat, serverlöst datalager designat för storskalig dataanalys. Det tillåter användare att köra SQL-frågor på stora mängder data på ett mycket effektivt och kostnadseffektivt sätt.
1. Datamodell och struktur: BigQuery använder ett kolumnformat lagringsformat som är optimerat för analytiska frågor. Detta format möjliggör snabb datahämtning och effektiv lagring, särskilt för lästunga arbetsbelastningar. BigQuery stöder också standard SQL, vilket gör den tillgänglig för användare som är bekanta med traditionella relationsdatabaser.
2. Skalbarhet: BigQuery skalas automatiskt för att hantera stora datamängder och komplexa frågor. Den kan bearbeta terabyte till petabyte data snabbt, tack vare sin distribuerade arkitektur. Användare behöver inte hantera infrastruktur eller oroa sig för skalning, eftersom BigQuery hanterar dessa aspekter på ett transparent sätt.
3. Prestation: BigQuery är optimerat för lästunga analytiska arbetsbelastningar. Den utnyttjar en distribuerad frågekörningsmotor som kan parallellisera uppgifter över flera noder, vilket möjliggör snabb frågeprestanda även på stora datamängder. BigQuery stöder också funktioner som frågecache, materialiserade vyer och partitionerade tabeller för att ytterligare förbättra prestandan.
4. Use Cases: BigQuery är idealiskt för business intelligence, datalagring och komplexa analytiska frågor. Till exempel kan ett detaljhandelsföretag använda BigQuery för att analysera försäljningsdata, spåra lagernivåer och generera rapporter om kundernas beteende. Möjligheten att köra komplexa SQL-frågor på stora datamängder gör BigQuery till ett kraftfullt verktyg för dataanalytiker och business intelligence-proffs.
Viktiga skillnader
1. Syfte: Bigtable är designad för arbetsbelastningar med hög genomströmning och låg latens, vilket gör den lämplig för realtidsapplikationer och operativ datalagring. BigQuery, å andra sidan, är optimerad för storskalig dataanalys och komplex frågebehandling.
2. Datamodell: Bigtable använder en NoSQL-datamodell med en flerdimensionell sorterad karta, medan BigQuery använder ett kolumnärt lagringsformat och stöder standard SQL.
3. Skalbarhet: Båda tjänsterna är mycket skalbara, men de uppnår skalbarhet på olika sätt. Bigtable skalas horisontellt genom att partitionera data över noder, medan BigQuery använder en distribuerad sökmotor för att parallellisera uppgifter.
4. Prestation: Bigtable utmärker sig i läs- och skrivoperationer med låg latens, vilket gör den lämplig för användningsfall i realtid. BigQuery är optimerat för lästunga analytiska arbetsbelastningar och kan bearbeta stora datamängder snabbt.
5. Use Cases: Bigtable används ofta för realtidsanalys, tidsseriedata och IoT-applikationer. BigQuery används för datalagring, business intelligence och komplexa analytiska frågor.
Exempel
För att illustrera skillnaderna mellan Bigtable och BigQuery, överväg följande exempel:
– Ett finansiellt tjänsteföretag behöver lagra och analysera börsdata i realtid. De väljer Bigtable för dess läs- och skrivfunktioner med låg latens, vilket gör att de kan ta in och bearbeta högfrekvent handelsdata effektivt.
– Ett e-handelsföretag vill analysera kundernas köpbeteende och generera försäljningsrapporter. De använder BigQuery för att köra komplexa SQL-frågor på sin försäljningsdata, och utnyttjar dess kraftfulla analytiska kapacitet för att få insikter i kundtrender och optimera sina marknadsföringsstrategier.
Valet mellan Bigtable och BigQuery beror på de specifika kraven för arbetsbelastningen. Bigtable är det föredragna valet för applikationer som kräver låg latens åtkomst till stora datamängder, medan BigQuery är idealiskt för storskalig dataanalys och komplex frågebehandling.
Andra senaste frågor och svar ang EITC/CL/GCP Google Cloud Platform:
- I vilken utsträckning är GCP användbar för webbsidor eller applikationsutveckling, distribution och värd?
- Hur beräknar man IP-adressintervallet för ett subnät?
- Vad är skillnaden mellan Cloud AutoML och Cloud AI Platform?
- Hur konfigurerar man lastbalanseringen i GCP för användning av flera backend-webbservrar med WordPress, vilket säkerställer att databasen är konsekvent över de många back-ends (webbservrarna) WordPress-instanserna?
- Är det vettigt att implementera lastbalansering när man bara använder en enda backend-webbserver?
- Om Cloud Shell tillhandahåller ett förkonfigurerat skal med Cloud SDK och det inte behöver lokala resurser, vad är fördelen med att använda en lokal installation av Cloud SDK istället för att använda Cloud Shell med hjälp av Cloud Console?
- Finns det en Android-mobilapplikation som kan användas för hantering av Google Cloud Platform?
- Vilka är sätten att hantera Google Cloud Platform?
- Vad är cloud computing?
- Vad är skillnaden mellan Bigquery och Cloud SQL
Se fler frågor och svar i EITC/CL/GCP Google Cloud Platform