Big Table และ BigQuery แตกต่างกันอย่างไร?

/ / ตีพิมพ์ใน เมฆ Computing, EITC/CL/GCP Google Cloud Platform, การแนะนำ, สิ่งสำคัญของ GCP

Bigtable และ BigQuery ต่างก็เป็นองค์ประกอบสำคัญของ Google Cloud Platform (GCP) แต่ก็ให้บริการตามวัตถุประสงค์ที่แตกต่างกันและได้รับการเพิ่มประสิทธิภาพให้เหมาะกับปริมาณงานประเภทต่างๆ การทำความเข้าใจความแตกต่างระหว่างบริการทั้งสองนี้เป็นสิ่งสำคัญสำหรับการใช้ประโยชน์จากความสามารถในสภาพแวดล้อมการประมวลผลแบบคลาวด์อย่างมีประสิทธิภาพ

Google Cloud บิ๊กเทเบิ้ล

Google Cloud Bigtable เป็นบริการฐานข้อมูล NoSQL ที่มีการจัดการเต็มรูปแบบและปรับขนาดได้ ซึ่งออกแบบมาเพื่อรองรับปริมาณงานขนาดใหญ่และมีปริมาณการประมวลผลสูง เหมาะอย่างยิ่งสำหรับแอปพลิเคชันที่ต้องการการเข้าถึงชุดข้อมูลขนาดใหญ่ในการอ่านและเขียนที่มีความหน่วงต่ำ Bigtable ใช้เทคโนโลยีเดียวกับที่ขับเคลื่อนบริการหลักๆ ของ Google เช่น Search, Analytics, Maps และ Gmail

1. แบบจำลองข้อมูลและโครงสร้าง: Bigtable เป็นแผนที่จัดเรียงหลายมิติแบบกระจัดกระจายและคงอยู่ แผนที่ได้รับการจัดทำดัชนีโดยคีย์แถว คีย์คอลัมน์ และการประทับเวลา ช่วยให้สามารถจัดเก็บและเรียกค้นข้อมูลที่มีโครงสร้างได้อย่างมีประสิทธิภาพ โมเดลนี้มีข้อดีเป็นพิเศษสำหรับข้อมูลอนุกรมเวลา ข้อมูล IoT และแอปพลิเคชันอื่นๆ ที่ต้องการปริมาณงานการเขียนสูงและการเข้าถึงที่มีเวลาแฝงต่ำ

2. scalability: Bigtable ได้รับการออกแบบให้ปรับขนาดในแนวนอน ซึ่งหมายความว่าสามารถรองรับข้อมูลระดับเพตะไบต์และการดำเนินการนับล้านต่อวินาที บรรลุผลสำเร็จด้วยการแบ่งพาร์ติชันข้อมูลระหว่างหลายโหนด ช่วยให้ปรับขนาดได้อย่างราบรื่นโดยไม่ต้องหยุดทำงาน

3. ประสิทธิภาพ: ด้วยความสามารถในการอ่านและเขียนที่มีความหน่วงต่ำ Bigtable จึงเหมาะอย่างยิ่งสำหรับแอปพลิเคชันที่ต้องการการวิเคราะห์แบบเรียลไทม์และการนำเข้าข้อมูลที่รวดเร็ว รองรับเวลาแฝงในระดับมิลลิวินาทีหลักเดียวสำหรับทั้งการอ่านและเขียน ทำให้เหมาะสำหรับกรณีการใช้งานที่มีประสิทธิภาพสูง

4. ใช้กรณี: กรณีการใช้งานทั่วไปสำหรับ Bigtable ได้แก่ การวิเคราะห์แบบเรียลไทม์ การวิเคราะห์ข้อมูลทางการเงิน การปรับแต่งส่วนบุคคล กลไกการแนะนำ และการจัดเก็บข้อมูล IoT ตัวอย่างเช่น บริษัทที่ตรวจสอบข้อมูลเซ็นเซอร์จากกลุ่มอุปกรณ์ที่เชื่อมต่ออาจใช้ Bigtable เพื่อจัดเก็บและวิเคราะห์ข้อมูลอนุกรมเวลาแบบเรียลไทม์

Google BigQuery

ในทางกลับกัน Google BigQuery เป็นคลังข้อมูลแบบไร้เซิร์ฟเวอร์ที่มีการจัดการเต็มรูปแบบ ซึ่งออกแบบมาสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ ช่วยให้ผู้ใช้สามารถเรียกใช้คำสั่ง SQL กับข้อมูลจำนวนมหาศาลได้อย่างมีประสิทธิภาพและคุ้มต้นทุน

1. แบบจำลองข้อมูลและโครงสร้าง: BigQuery ใช้รูปแบบการจัดเก็บข้อมูลแบบเรียงเป็นแนวซึ่งได้รับการเพิ่มประสิทธิภาพสำหรับการค้นหาเชิงวิเคราะห์ รูปแบบนี้ช่วยให้สามารถเรียกข้อมูลได้อย่างรวดเร็วและจัดเก็บข้อมูลที่มีประสิทธิภาพ โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับเวิร์กโหลดที่มีการอ่านข้อมูลจำนวนมาก BigQuery ยังรองรับ SQL มาตรฐานด้วย ทำให้ผู้ใช้ที่คุ้นเคยกับฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์แบบดั้งเดิมเข้าถึงได้

2. scalability: BigQuery ปรับขนาดโดยอัตโนมัติเพื่อจัดการชุดข้อมูลขนาดใหญ่และคำค้นหาที่ซับซ้อน สามารถประมวลผลข้อมูลตั้งแต่เทราไบต์ไปจนถึงเพตาไบต์ได้อย่างรวดเร็วด้วยสถาปัตยกรรมแบบกระจาย ผู้ใช้ไม่จำเป็นต้องจัดการโครงสร้างพื้นฐานหรือกังวลเกี่ยวกับการปรับขนาด เนื่องจาก BigQuery จัดการด้านเหล่านี้อย่างโปร่งใส

3. ประสิทธิภาพ: BigQuery ได้รับการเพิ่มประสิทธิภาพเพื่อภาระงานการวิเคราะห์ที่มีการอ่านจำนวนมาก ใช้ประโยชน์จากกลไกดำเนินการสืบค้นแบบกระจายที่สามารถทำงานพร้อมกันในหลายโหนด ช่วยให้ประสิทธิภาพการสืบค้นรวดเร็วแม้ในชุดข้อมูลขนาดใหญ่ BigQuery ยังรองรับฟีเจอร์ต่างๆ เช่น การแคชคำค้นหา มุมมองที่เป็นรูปธรรม และตารางที่แบ่งพาร์ติชันเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพให้ดียิ่งขึ้น

4. ใช้กรณี: BigQuery เหมาะอย่างยิ่งสำหรับระบบธุรกิจอัจฉริยะ คลังข้อมูล และการสืบค้นเชิงวิเคราะห์ที่ซับซ้อน ตัวอย่างเช่น บริษัทค้าปลีกอาจใช้ BigQuery เพื่อวิเคราะห์ข้อมูลการขาย ติดตามระดับสินค้าคงคลัง และสร้างรายงานพฤติกรรมของลูกค้า ความสามารถในการเรียกใช้คำสั่ง SQL ที่ซับซ้อนบนชุดข้อมูลขนาดใหญ่ทำให้ BigQuery เป็นเครื่องมืออันทรงพลังสำหรับนักวิเคราะห์ข้อมูลและผู้เชี่ยวชาญด้านระบบธุรกิจอัจฉริยะ

ความแตกต่างที่สำคัญ

1. จุดมุ่งหมาย: Bigtable ได้รับการออกแบบมาเพื่อปริมาณงานที่มีปริมาณงานสูงและมีความหน่วงต่ำ ทำให้เหมาะสำหรับแอปพลิเคชันแบบเรียลไทม์และการจัดเก็บข้อมูลการปฏิบัติงาน ในทางกลับกัน BigQuery ได้รับการเพิ่มประสิทธิภาพสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่และการประมวลผลคำค้นหาที่ซับซ้อน

2. ตัวแบบข้อมูล: Bigtable ใช้โมเดลข้อมูล NoSQL พร้อมแมปที่เรียงลำดับหลายมิติ ในขณะที่ BigQuery ใช้รูปแบบการจัดเก็บข้อมูลแบบเรียงเป็นแนวและรองรับ SQL มาตรฐาน

3. scalability: บริการทั้งสองสามารถปรับขนาดได้สูง แต่ได้รับความสามารถในการขยายขนาดที่แตกต่างกัน Bigtable ปรับขนาดในแนวนอนโดยการแบ่งพาร์ติชันข้อมูลข้ามโหนด ในขณะที่ BigQuery ใช้เครื่องมือการดำเนินการค้นหาแบบกระจายเพื่อทำงานแบบขนาน

4. ประสิทธิภาพ: Bigtable เป็นเลิศในด้านการอ่านและเขียนที่มีความหน่วงต่ำ ทำให้เหมาะสำหรับกรณีการใช้งานแบบเรียลไทม์ BigQuery ได้รับการเพิ่มประสิทธิภาพสำหรับภาระงานการวิเคราะห์ที่มีการอ่านข้อมูลจำนวนมาก และสามารถประมวลผลชุดข้อมูลขนาดใหญ่ได้อย่างรวดเร็ว

5. ใช้กรณี: Bigtable มักใช้สำหรับการวิเคราะห์แบบเรียลไทม์ ข้อมูลอนุกรมเวลา และแอปพลิเคชัน IoT BigQuery ใช้สำหรับคลังข้อมูล ระบบธุรกิจอัจฉริยะ และการค้นหาเชิงวิเคราะห์ที่ซับซ้อน

ตัวอย่าง

เพื่อแสดงให้เห็นความแตกต่างระหว่าง Bigtable และ BigQuery ให้พิจารณาตัวอย่างต่อไปนี้:

– บริษัทผู้ให้บริการทางการเงินจำเป็นต้องจัดเก็บและวิเคราะห์ข้อมูลตลาดหุ้นแบบเรียลไทม์ พวกเขาเลือก Bigtable เนื่องจากมีความสามารถในการอ่านและเขียนที่มีความหน่วงต่ำ ช่วยให้พวกเขาสามารถนำเข้าและประมวลผลข้อมูลการซื้อขายความถี่สูงได้อย่างมีประสิทธิภาพ

– บริษัทอีคอมเมิร์ซต้องการวิเคราะห์พฤติกรรมการซื้อของลูกค้าและสร้างรายงานการขาย พวกเขาใช้ BigQuery เพื่อเรียกใช้คำสั่ง SQL ที่ซับซ้อนกับข้อมูลการขาย โดยใช้ประโยชน์จากความสามารถในการวิเคราะห์อันทรงพลังเพื่อรับข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับแนวโน้มของลูกค้าและเพิ่มประสิทธิภาพกลยุทธ์ทางการตลาด

ตัวเลือกระหว่าง Bigtable และ BigQuery ขึ้นอยู่กับข้อกำหนดเฉพาะของภาระงาน Bigtable เป็นตัวเลือกที่ต้องการสำหรับแอปพลิเคชันที่ต้องการการเข้าถึงชุดข้อมูลขนาดใหญ่ที่มีเวลาแฝงต่ำ ในขณะที่ BigQuery เหมาะสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่และการประมวลผลแบบสอบถามที่ซับซ้อน

คำถามและคำตอบล่าสุดอื่น ๆ เกี่ยวกับ EITC/CL/GCP Google Cloud Platform:

ดูคำถามและคำตอบเพิ่มเติมใน EITC/CL/GCP Google Cloud Platform

คำถามและคำตอบเพิ่มเติม:

Tagged under: , , , , , , , , , ,