BigQuery من Google Cloud Platform: خدمة مستودع بيانات NoSQL

أصبحت قواعد بيانات NoSQL شائعة بشكل متزايد مع استمرار نمو حجم البيانات التي تنتجها الشركات والمؤسسات بمعدل أسي. BigQuery هي خدمة مستودع بيانات NoSQL قوية ومُدارة بالكامل تقدمها Google Cloud Platform. إنه مصمم للتعامل مع أعباء عمل تحليلات البيانات على نطاق واسع بسهولة. في هذه المقالة ، سنلقي نظرة فاحصة على ماهية BigQuery وميزاتها الرئيسية وكيف يمكن أن تساعدك في تلبية احتياجات تحليل البيانات الخاصة بك.

إذا كنت ترغب في تلقي تحديثات وتوسيع المعلومات الموجودة على النظام ، فيرجى الاتصال بنا ؛ إذا كنت ترغب في عرض المعلومات التي يوفرها البائع مثل العملاء الرئيسيين والمزايا التنافسية ومقاييس السوق ، فيرجى الاتصال بنا. إذا كنت مهتمًا بإدراجك في القائمة ، فيرجى الاتصال بنا. تتيح لك برامج التشغيل القياسية الاتصال بـ Big Data و NoSQL.

Bigtable هي قاعدة بيانات NoSQL مصممة للتعامل مع كميات كبيرة من البيانات ومجموعة واسعة من الأعمدة. BigQuery ، من ناحية أخرى ، عبارة عن مستودع بيانات مؤسسي واسع النطاق قادر على تخزين كمية كبيرة من البيانات المنظمة العلائقية.

يخزن BigQuery بيانات الجدول بالتنسيق العمودي ، مما يعني أنه يتم تخزين كل عمود بشكل منفصل. يمكن فحص الأعمدة الفردية بسرعة وبدقة في قاعدة بيانات موجهة للعمود. من أجل تلبية متطلبات أعباء العمل التحليلية التي تستهلك كمية كبيرة من البيانات ، تم تحسين الأعمدة لأحمال العمل التحليلية.

MySQL هو نظام إدارة قاعدة بيانات خادم عميل يستخدم نظام إدارة قاعدة بيانات علائقية. يمكن استخدام MySQL لتخزين وإدارة ومعالجة البيانات لمجموعة واسعة من تطبيقات الويب. يقوم BigQuery بتشغيل SQL بالإضافة إلى آلية الاستعلام المضمنة.

هل يستخدم BigQuery Nosql؟

تُستخدم منصة BigQuery في عالم الأعمال لذكاء الأعمال والمعالجة التحليلية عبر الإنترنت. يمكن استخدام Bigtable ، وهي خدمة قاعدة بيانات NoSQL . BigQuery هو برنامج هجين يدمج لهجات SQL وتقنية معالجة البيانات المملوكة لشركة Google ، Dremel. في bigtable ، يعتمد البحث على وظيفة تعتمد على مفتاح ويستغرق بضع ثوانٍ فقط.

إذا كنت تقوم بتصدير البيانات من Cloud Storage إلى BigQuery ، فتأكد من أنها بتنسيق CSV. نظرًا لأن تنسيق CSV هو التنسيق الأكثر شيوعًا لتصدير البيانات ، فهو مدعوم بالعديد من الأدوات واللغات. على الرغم من أن تنسيق JSON هو أيضًا تنسيق مدعوم ، إلا أنه أقل شيوعًا من تنسيق CSV. بالنسبة إلى عمليات تصدير بيانات Cloud Storage إلى BigQuery ، يجب عليك استخدام تنسيق جديد محدد بسطر. Avro هو تنسيق ملف جديد تم إنشاؤه بواسطة BigQuery و Google Cloud Storage. إذا كنت تستخدم بيانات Cloud Storage غير بتنسيق CSV أو JSON ، يمكنك استخدام تنسيق Avro بدلاً من ذلك.
إذا كنت ترغب في استيراد البيانات إلى BigQuery ، فيجب استخدام لهجة Google Standard SQL. تحتوي هذه اللهجة على أوسع نطاق من الوظائف وهي الأكثر دعمًا. جمل DDL و DML ، على سبيل المثال ، مدعومة فقط بواسطة Google Standard SQL.
إذا لم تكن بياناتك في Google Standard SQL ، فلا يزال بإمكانك استخدام لهجة SQL القديمة. يدعم Google Standard SQL ، بالإضافة إلى SQL القديم ، بعض الوظائف نفسها. ومع ذلك ، لا يتم دعم تراث SQL على نطاق واسع مثل لهجة Google القياسية ، وقد لا تتمكن من دعم جميع ميزات Google Standard SQL.
إذا لم تكن معتادًا على BigQuery ، فيجب استخدام لهجة Google Standard SQL. إنه ليس فقط الأكثر تنوعًا ، ولكنه أيضًا الأكثر دعمًا على نطاق واسع.

أي نوع من Db هو Bigquery؟

باستخدام BigQuery ، يمكنك إدارة وتحليل بياناتك في مستودع بيانات مؤسسي مُدار بالكامل مع ميزات مضمنة مثل التعلم الآلي والتحليل الجغرافي وذكاء الأعمال.

يتيح Google Cloud BigQuery ، وهو مستودع بيانات مؤسسي مُدار بالكامل ، للشركات من جميع الأحجام تخزين كميات كبيرة من البيانات في بيئة سحابية آمنة يمكن الوصول إليها. هناك ميزات مدمجة للتعلم الآلي والتحليل الجغرافي وذكاء الأعمال يمكن استخدامها لإدارة بياناتك وتحليلها. باستخدام BigQuery ، يمكنك الاستعلام عن أهم أسئلتك للعثور على إجابات لها. يلبي BigQuery احتياجات متخصصي البيانات في مجموعة متنوعة من الأدوار والمسؤوليات ، من محللي الأعمال إلى المطورين. يشارك مجتمع Stack Overflow لمطوري ومحللي BigQuery في مناقشات مثمرة. تعد أفضل ممارسات أمان Google Cloud ، والتي تشمل أمان المحيط التقليدي بالإضافة إلى المزيد من إجراءات الأمان الدقيقة ، نهجًا قويًا ولكنه قابل للتكيف. لا يعد كل من Looker و Looker Studio و Google Sheets سوى عدد قليل من الأدوات التي يمكنك استخدامها لتحليل بيانات BigQuery وتصورها.

من ناحية أخرى ، يمكن لـ BigQuery تحقيق أداء أعلى من خلال استخدام بنية قائمة على الذاكرة بالكامل. تعتمد هذه البنية ، المعروفة أيضًا باسم MapReduce ، على المبادئ التالية. يعمل MapReduce عن طريق تقسيم مهمة كبيرة إلى مهام أصغر ، تُعرف بالخرائط ، ثم توزيع هذا العمل عبر عدد كبير من الخوادم. تقوم مهمة الخريطة بتحويل بيانات الإدخال إلى نموذج يمكن معالجته بواسطة قاعدة البيانات عن طريق أخذ بيانات الإدخال. يمكن كتابة مهمة الخريطة بأي لغة ، لكنها عادةً ما تكون برنامج Python الذي يستخدم مكتبة تقليل الخرائط. نظرًا لوجود العديد من الخوادم ، هناك حاجة لتقليل البيانات في جميع المجالات. تعمل مهمة تقليل على تقليل مخرجات مهام الخريطة إلى نموذج يمكن معالجته بواسطة قاعدة بيانات لتحقيق ذلك. يمكن كتابة مهمة الاختزال بأي لغة تقريبًا ، ولكن عادةً ما تتم كتابتها بلغة بايثون. نظرًا لقدرته على حفظ الذاكرة ، يمكن تشغيل MapReduce بالكامل في الذاكرة. هذا يعني أن قاعدة البيانات لا تحتاج إلى الاحتفاظ بأي بيانات على الإطلاق. هناك عيب في ذلك لأن عدد الخوادم المطلوبة لتشغيل MapReduce أكبر بكثير من العدد المطلوب لتشغيل قاعدة بيانات تقليدية. يستخدم SQL Server ، وهي قاعدة بيانات تستند إلى الخادم ، ملايين الأشخاص يوميًا. يعتمد تطبيق SQL Server على بنية خادم العميل ، مع أداء ثابت في جميع أنحاء النظام ما لم يقم المستخدم بقياسه يدويًا. يحتوي SQL Server على عيب واحد: فهو قاعدة بيانات قائمة على الخادم. نتيجة لذلك ، فهي ليست بيئة مناسبة للتطبيقات التي تتطلب تحجيمًا سريعًا. كما أن أداء SQL Server أقل من أداء BigQuery. BigQuery هي قاعدة بيانات تحليلات بحجم بيتابايت تستخدم تقنية MapReduce. تعتمد بنية mapreduce على الذاكرة ، مما يسمح لها بتحقيق أداء عالٍ للغاية. يستخدم ملايين الأشخاص SQL Server ، وهي قاعدة بيانات قائمة على الخادم. يتمثل العيب الأساسي لـ SQL Server في اعتماده على نموذج قاعدة بيانات يستند إلى الخادم.

أنواع بيانات Google Bigquery

التاريخ / الوقت والنص والأرقام والمنطق المنطقي هي الأنواع الأربعة من البيانات التي يمكن الوصول إليها عبر Google BigQuery . كل نوع يأتي مع مجموعته الخاصة من الميزات والمزايا. تعد أنواع الوقت أحد حلول BigQuery الأكثر استخدامًا. يمكن استخدام الطوابع الزمنية وحقول التاريخ لتتبع وقت الموظف وتقدير وقت التسليم وزيارات السجل ، بالإضافة إلى الطوابع الزمنية وحقول التاريخ. يمكن إكمال السجلات ومراقبة تفاعلات المستخدم تلقائيًا باستخدام أنواع النص. توجد الحقول الخاصة بمعرفات المستخدم وأسماء المستخدمين وأوصاف النص في النموذج. إن الجمع بين أنواع الأرقام والقيم العددية يجعل هذه طريقة مثالية لتخزين المعلومات الرقمية. يتم سرد الأعداد الصحيحة Int ، وأرقام الفاصلة العائمة ، والأرقام العشرية كحقول في هذه الملفات. لا توجد طريقة أفضل لتخزين القيم المنطقية باستخدام القيم المنطقية. يتم تضمين كل من القيم الصحيحة والخطأ في القيم.

هل Bigtable نصقل؟

نعم ، Bigtable هي قاعدة بيانات NoSQL. إنه مخزن بيانات موزع وموجه نحو الأعمدة تم إنشاؤه بواسطة Google.

يوفر خدمات قاعدة بيانات NoSQL مُدارة وقابلة للتطوير لأحمال العمل التحليلية والتشغيلية الكبيرة التي يمكن الوصول إليها بنسبة 99.999٪ من الوقت. عند تطوير تطبيقات سريعة الاستجابة ، يجب أن تحافظ على زمن انتقال ميلي ثانية إلى الحد الأدنى. إنه يمكّنك من التوسع لتلبية متطلبات التخزين والإنتاجية الخاصة بك مع الحفاظ على ثباتك أثناء إعادة التكوين. يمكن أن توجد نقاط تكرار أولية متعددة في ما يصل إلى ثماني مناطق من البلد. بينما نتعلم كيفية استخدام أداة سطر أوامر cbt للاتصال بمثيل Cloud Bigtable ، وتنفيذ المهام الإدارية الأساسية ، وكتابة البيانات في جدول ، ستتعلم أيضًا كيفية استخدام أداة سطر أوامر cbt لأداء المهام الإدارية الأساسية. ستتعرف على أساسيات مختبر الرموز ، حيث ستتعلم كيفية تجنب أخطاء التصميم الشائعة واستيراد البيانات والاستعلام عنها واستخدامها. استخدم الأدوات لإنشاء مخططات جداول HBase واستيراد لقطات من قاعدة بيانات HBase واختبار تكامل البيانات.

خدمة قاعدة بيانات Cloud Bigtable NoSQL هي خدمة سريعة ومُدارة بالكامل وقابلة للتطوير بدرجة كبيرة. يمكنك استخدام Key Visualizer لإنشاء تنسيقات مخططات التمثيل اللوني لمخططات Cloud Bigtable حتى تتمكن من رؤية أنماط الوصول الرئيسية. إذا كنت ترغب في البدء في البناء على Google Cloud ، فيمكنك الحصول على 300 دولار من الائتمانات المجانية و 20 منتجًا مجانيًا دائمًا. يمكن العثور على دليل الأسعار هنا.

تختلف قاعدة بيانات NoSQL عن قاعدة البيانات العلائقية التقليدية من حيث أنها تسمح بالحفاظ على البيانات بعدة طرق. البيانات أقل ثباتًا وأكثر توزيعًا ، مما يسمح بالوصول إليها بشكل أسرع. قواعد بيانات NoSQL ، مثل Cassandra و HBase و Hypertable ، كلها معروفة.

هل يعتمد BigQuery على SQL؟

نعم ، يستخدم BigQuery لهجة شبيهة بلغة SQL تسمى BigQuery SQL.

يتم دعم BigQuery بواسطة لهجة SQL قياسية من Google بالإضافة إلى لهجة SQL القديمة. SQL هو الخيار الافتراضي لميزات مثل عبارات DDL و DML في معيار Google. تحدد الواجهة التي تستخدمها لهجة الاستعلام التي تستخدمها. يجب الآن تحرير ملف تكوين أداة سطر الأوامر للتبديل بين اللهجات. سيستخدم هذا المثال Google Standard SQL باعتباره البنية الافتراضية للاستعلامات والأمر mk (الذي يتم استخدامه عند إنشاء طرق العرض) باعتباره البنية الافتراضية للاستعلامات. إذا كنت قد قمت بالفعل بتكوين القيم الافتراضية للاستعلام أو علامات أوامر mk ، فلن تحتاج إلى تغيير [استعلام] أو [mk]. عيّن المعلمة UseSqlLegacy إلى true إذا كنت تريد استخدام بنية SQL القديمة في مهمة استعلام.

سيتم تشغيل هذا النموذج باستخدام مكتبات العميل ، كما هو محدد في تعليمات BigQuery Quickstart لإعداد Node.js. يتم تحويل لغة SQL للأنظمة القديمة إلى. يمكن استخدام الإرث إلى حد كبير. من خلال تكوين المتغير use_legacy_sql إلى True ، يمكن لمهمة الاستعلام استخدام صيغة SQL الصحيحة. إذا كنت تستخدم Ruby ، ​​فيمكنك تمرير الخيار legacy_sql: true مع طلب البحث.

يتزايد عدد أنواع البيانات المستخدمة بسرعة ، حيث أصبحت JSON هي الأكثر شيوعًا. مع تحول المؤسسات نحو نماذج بيانات أكثر تعقيدًا ، مثل JSON ، فإنها تستخدم طرقًا أقل تقليدية لتخزين البيانات ، مثل قواعد البيانات العلائقية. نظرًا لأن JSON سهل القراءة والفهم والعمل به ، فهو التنسيق الأكثر شيوعًا بين المطورين.
يعد استخدام BigQuery للتعامل مع بيانات JSON خيارًا ممتازًا. تقوم طريقة التخزين هذه بتخزين البيانات حسب الأعمدة بدلاً من الصفوف ، مما يسمح بإجراء الاستعلامات التحليلية بشكل أكثر كفاءة. علاوة على ذلك ، نظرًا للعملية والتشفير البسيط ، يمكنك الاستعلام عن الحقول الفردية داخل بيانات JSON عن القيم.

الاستخدامات العديدة لـ BigQuery

ما هي بعض حالات الاستخدام للاستعلام الكبير؟
يُستخدم BigQuery في سياقات متنوعة. هذه بعض الأمثلة: بالإضافة إلى تدفق البيانات ، يجب الحصول على كميات كبيرة من البيانات. ما هي أفضل طريقة لإدارة بيتابايت من البيانات؟ هناك قدر كبير من البيانات في مجموعات البيانات الكبيرة لتحليلها. من خلال الاستفادة من الذكاء الاصطناعي والبيانات ، يمكننا التنبؤ بنتائج الأحداث المعقدة. لقد كان BigQuery محط اهتمامنا لبضعة أسابيع حتى الآن. الآن ، دعنا نلقي نظرة على بعض تطبيقات bigQuery.

هو Bigquery قاعدة بيانات علائقية

لا ، لا يعد BigQuery قاعدة بيانات علائقية. إنه مستودع بيانات قوي وقابل للتطوير وفعال من حيث التكلفة يمكّنك من تشغيل استعلامات معقدة على مجموعات بيانات كبيرة في ثوانٍ.

ما بعض مزايا استخدام BigQuery عبر Bigtable؟
تتمثل إحدى المزايا الرئيسية لـ BigQuery في قدرتها على أن تكون مستودع بيانات حيادي. هذا يعني أنه يمكن تخزين البيانات والوصول إليها بطريقة موثوقة ومتسقة ، وهو أمر مفيد للشركات التي تتطلب بيانات عالية الجودة. بالإضافة إلى كونها أكثر تنوعًا ، توفر BigQuery أنواعًا بيانات أكثر من Bigtable. إنه أكثر ملاءمة للاستخدام في تطبيقات OLAP مثل ذكاء الأعمال والتحليل. نتيجةً لذلك ، يمكن أن يوفر BigQuery تحليلًا أسرع وأكثر دقة للبيانات من Bigtable. كما أن استخدام BigQuery أقل تكلفة من Bigtable. هذا يرجع إلى حقيقة أنه لا يستلزم تثبيت طبقات الأجهزة أو البرامج ، مما يعني أنه يمكن استخدامها من قبل الشركات الصغيرة.

Bigquery مقابل Cloud Sql

على عكس BigQuery ، الذي يتضمن التطبيقات ، فإن Cloud SQL لا يفعل ذلك. تحتوي قاعدة بيانات Cloud SQL على مجموعة أكبر من خيارات أمان قاعدة البيانات من BigQuery. في Cloud SQL ، يتم تحديد عدد المقاعد من خلال مستودع البيانات المستخدم ، بينما في BigQuery ، يتم تحديد الرقم من خلال التخزين السحابي من Google.

لتخزين البيانات والتحليلات ، يستخدم المستخدمون Google Cloud SQL و BigQuery ، من بين خيارات أخرى. على الرغم من أن كلا المنتجين تم إنشاؤه بواسطة Google ، إلا أن هناك اختلافات كبيرة بينهما. في هذه المقالة ، سنتطرق إلى الاختلافات بين Cloud SQL و BigQuery حتى تتمكن من اختيار الخيار المناسب لاحتياجاتك. فيما يلي بعض الأمثلة على الحلول المستندة إلى BigQuery. يمكنك أيضًا إنشاء تقارير يمكن استخدامها لتحليل بياناتك باستخدام BigQuery. هذه ليست مجرد أداة تحليلية قوية ، ولكنها تستخدم أيضًا لتحليل البيانات الحية. في هذه المقالة ، سنقارن Cloud SQL و BigQuery في جوانبهما المختلفة.

فيما يتعلق بأمان قاعدة البيانات ، تتمتع Cloud SQL بمزايا أكثر على BigQuery. سعة تخزين BigQuery قابلة للمقارنة مع سعة تخزين Google. تحتوي معظم أجهزتنا على اتصالات Google ، مما يعني أنه يمكننا الوصول إلى البيانات وتخزينها في BigQuery. عند المقارنة بين الاثنين ، من المهم أيضًا مراعاة تكلفة ممارسة الأعمال التجارية. يُعد BigQuery أسهل في الإعداد والاستخدام من Cloud SQL. في BigQuery ، يمكن استخدام Datastream ، وهي خدمة نسخ بيانات بدون خادم ، لنسخ البيانات. بالإضافة إلى مكتبات عملاء Python و C # و Java و Go و PHP و Node.js و Ruby ، ​​يحتوي BigQuery على مكتبات مستخدمين لـ C و C ++.

واجهة SQL متطورة وقوية أيضًا. في المقابل ، تمتلك MySQL واجهة SQL محدودة للغاية. كما أنه يدعم تصدير البيانات بتنسيقات متنوعة ، بما في ذلك JSON و CSV و Google Sheets و Tableau. يدعم MySQL عددًا صغيرًا من تنسيقات الملفات. رابعًا ، يتضمن BigQuery صلات وتجميعات (تُعرف أيضًا باسم التجميعات) بطريقة لا تقوم بها MySQL. الصلات مطلوبة لمجموعة متنوعة من الاستعلامات مثل حساب عدد الصفوف التي يحتوي عليها الجدول أو حساب متوسط ​​القيمة لعمود أو البحث عن أكبر قيمة في عمود. تكلفة تخزين البيانات باستخدام BigQuery أعلى من تكلفة تخزين البيانات باستخدام MySQL. من ناحية أخرى ، يوفر BigQuery مجموعة واسعة من الميزات وأداء أفضل من الأنظمة الأساسية الأخرى. سعة تخزين MySQL محدودة ؛ يوفر BigQuery سعة أكبر. يمكن استخدام BigQuery مع Google Cloud Storage أو S3 أو Azure Storage. تدعم MySQL التخزين المحلي للبيانات. عند مقارنة ميزات BigQuery وإطار عمل آخر ، ستجد أن BigQuery يفوز. يأتي مع المزيد من الميزات ويعمل بشكل أفضل.

ما هو BigQuery

Bigquery عبارة عن مستودع بيانات مستند إلى السحابة يسمح للمستخدمين بتخزين كميات كبيرة من البيانات والاستعلام عنها. إنه حل قابل للتطوير وبأسعار معقولة للمؤسسات التي تحتاج إلى معالجة مجموعات البيانات الكبيرة وتحليلها.

BigQuery هي أداة قوية لمعالجة البيانات تمكّنك من تحليل وتصور كميات كبيرة من البيانات في الوقت الفعلي. كل شهر ، يتم تحليل 1 تيرابايت من البيانات وحفظ 10 جيجابايت من البيانات مجانًا. باستخدام البث المتدفق ، ستتمتع دائمًا بإمكانية الوصول إلى الرؤى الحالية لبياناتك.

Bigtable مقابل Bigquery

هناك بعض الاختلافات الرئيسية بين bigtable و bigquery. أولاً ، bigtable هو مخزن بيانات NoSQL بينما bigquery هو مخزن بيانات SQL. هذا يعني أن bigtable أكثر مرونة من حيث مخطط البيانات ولكنه أقل كفاءة من حيث معالجة الاستعلام. ثانيًا ، تم تصميم bigtable للتوسيع ويمكنه التعامل مع مليارات صفوف البيانات بينما تم تصميم bigquery للسرعة ويمكنه التعامل مع ملايين صفوف البيانات. أخيرًا ، يعد bigtable منتجًا مملوكًا لشركة Google بينما يعد bigquery مشروعًا مفتوح المصدر.

ما الاختلافات بين BigTable و BigQuery؟ تم تصميم كلتا الخدمتين لتخزين كميات كبيرة من البيانات. عندما لا تؤثر تحديثات الخدمة بشكل مباشر على سير العمل الخاص بك ، فإنها لن تسبب لك أي مشاكل لأنها تتحسن. بالإضافة إلى قابلية التوسع غير المحدودة ، والنسخ التلقائي ، وحتى عمليات الاستعادة البسيطة ، تحتوي كلتا الخدمتين على نسخ احتياطية تلقائية مضمنة.

يوفر BigQuery مجموعة متنوعة من الميزات ، ولكنها ليست خالية من العيوب. يعمل التخزين كمخزن أساسي للبيانات في Google ، ولكن نظرًا لموقعه في خدمة Google الخاصة وقيود المعالجة ، فهو غير مناسب لتخزين البيانات المتغيرة بشكل متكرر. بالإضافة إلى البيانات التي تتغير بشكل أقل تكرارًا ، تعد PostgreSQL خيارًا أفضل للحصول على بيانات أكثر استقرارًا.

Bigtable من Google: متى تستخدمه وماذا تستخدم

Bigtable و Google Cloud Platform ونظام Google Dremel للاستعلامات المخصصة هي الأنظمة الأساسية الثلاثة التي قامت فيما بعد ببناء BigQuery ، وهي خدمة استعلام قائمة على السحابة لمجموعات البيانات الكبيرة جدًا.
لماذا يجب علي استخدام Bigtable؟ يعد Bigtable مثاليًا للتطبيقات التي تحتوي على كميات كبيرة من بيانات المفتاح / القيمة لأن كل قيمة لا يزيد حجمها عادةً عن 10 ميغابايت. Bigtable هو أيضًا محرك تخزين جيد لعمليات MapReduce الدفعية ومعالجة / تحليلات التدفق والتعلم الآلي.
هل ما زالت Google تستخدم Bigtable؟ يتم استخدام إمكانات Bigtable بواسطة Google Analytics وفهرسة الويب و MapReduce وخرائط Google والبحث في كتب Google و "سجل بحثي" و Google Earth و Blogger.com ومجموعة متنوعة من تطبيقات Google الأخرى.

قاعدة بيانات نوصل

قاعدة بيانات NoSQL هي قاعدة بيانات غير علائقية لا تستخدم البنية التقليدية القائمة على الجدول لقاعدة البيانات العلائقية. غالبًا ما تُستخدم قواعد بيانات NoSQL لمعالجة كميات كبيرة من البيانات غير المناسبة تمامًا لقاعدة البيانات العلائقية.

تقوم قواعد بيانات NoSQL بتخزين البيانات في المستندات بدلاً من الجداول. تم تصميم مراكز البيانات للتعامل مع مجموعة واسعة من احتياجات إدارة البيانات لأنها مرنة وقابلة للتطوير وقادرة على الاستجابة بسرعة لمتطلبات العمل المتغيرة. تعد قواعد بيانات المستندات ومخازن القيمة الرئيسية وقواعد البيانات ذات الأعمدة العريضة وقواعد بيانات الرسم البياني مجرد عدد قليل من قواعد بيانات NoSQL المتاحة. تتبنى الشركات العالمية لعام 2000 بسرعة قواعد بيانات NoSQL لتشغيل التطبيقات ذات المهام الحرجة. هذا يرجع جزئيًا إلى خمسة اتجاهات تمثل تحديات تقنية يصعب التعامل معها بمعظم قواعد البيانات العلائقية. نظرًا لنموذج البيانات الثابتة ، تعد قواعد البيانات العلائقية عائقًا رئيسيًا للتطور السريع ، وهو أمر غير فعال. في NoSQL ، يحدد نموذج التطبيق نموذج البيانات.

ليس من الضروري تحديد كيفية نمذجة البيانات. JSON هو التنسيق الافتراضي المستخدم لتخزين البيانات في قواعد البيانات الموجهة للمستندات. من خلال التخلص من أطر عمل ORM ، يمكن تقليل النفقات العامة لتطوير التطبيقات. قدم أحدث إصدار من Couchbase Server 4.0 N1QL (تُنطق "Nickel") ، وهي لغة استعلام قوية تربط بين SQL و JSON. لا يدعم فقط عبارات SELECT / FROM / WHERE القياسية ، ولكن يمكن استخدامه أيضًا للتنظيم (GROUP BY) والفرز (SORT BY) والانضمام (LEFT OUTER / INNER) ومجموعة متنوعة من الأشياء الأخرى. من الممكن الاستفادة من قاعدة بيانات NoSQL الموزعة لأنها مصممة بهندسة قابلة للتوسيع ولا تحتوي على نقطة فشل واحدة. مع حدوث المزيد من تفاعلات العملاء عبر الإنترنت ، أصبح من الضروري بشكل متزايد الحفاظ على سلسلة التوريد المستقرة.

ليست هناك حاجة لتعلم أي لغة برمجة من أجل البدء في استخدام قواعد بيانات NoSQL. تم تصميمها لتوزيع عمليات القراءة والكتابة والتخزين بحيث يمكن الوصول إليها جميعًا في نفس الوقت. يمكنهم العمل على أي مستوى ، طالما لديهم الإدارة والرصد اللازمين. عندما يتعلق الأمر بقواعد بيانات NoSQL الموزعة ، فليست هناك حاجة إلى مجموعة برامج منفصلة - يتم نسخها احتياطيًا عن طريق النسخ المتماثل المدمج بين مراكز البيانات. علاوة على ذلك ، تسمح أجهزة توجيه الأجهزة للتطبيقات بإجراء تجاوز الفشل الخاص بها بدلاً من انتظار قاعدة البيانات لاكتشاف مشكلة وتنفيذ خدمة أثناء الخدمة. تتطلب تطبيقات الويب والجوّال وإنترنت الأشياء اليوم قاعدة بيانات NoSQL بسبب الاستخدام المتزايد لتقنيات NoSQL .

تزداد شعبية قاعدة بيانات NoSQL كأداة لتخزين البيانات ومعالجتها. MongoDB هي قاعدة بيانات NoSQL الأكثر شيوعًا ، و Cloud Bigtable هي خدمة قاعدة بيانات NoSQL مُدارة بالكامل يمكنها دعم توفر 99.999٪. باستخدام Cloud Big Elasticity ، يمكنك معالجة أكثر من 5 مليارات طلب في الثانية بأعلى أداء وتخزين أكثر من 10 مليارات بايت من البيانات تحت الإدارة. إذا كنت تبحث عن قاعدة بيانات NoSQL يمكنها التعامل مع أعباء العمل التحليلية والتشغيلية الكبيرة ، فإن Cloud Bigtable يعد خيارًا ممتازًا.

ما هي قاعدة بيانات نوسكل تشرح بمثال؟

لا تخزن قاعدة بيانات NoSQL البيانات في جداول ، ولكن في المستندات. نتيجة لذلك ، يتم تصنيفها على أنها "ليست فقط SQL" ، ويتم تقسيمها بواسطة مجموعة متنوعة من نماذج البيانات المرنة. تعد قواعد بيانات المستندات ومخازن القيمة الرئيسية وقواعد البيانات ذات الأعمدة العريضة وقواعد بيانات الرسم البياني مجرد أمثلة قليلة لقواعد بيانات NoSQL.

إيجابيات وسلبيات قواعد بيانات Nosql

بالإضافة إلى ذلك ، تأتي قواعد بيانات NoSQL بميزات غير متوفرة في قواعد البيانات العلائقية. التخزين الموجه للمستندات متاح في MongoDB و Cassandra و Redis ، وتتوفر بيانات السلاسل الزمنية في Cassandra.
على الرغم من حقيقة أن قواعد بيانات NoSQL تأتي مع بعض العيوب ، مثل الافتقار إلى وظائف SQL القياسية ، إلا أنها أصبحت أكثر شيوعًا كمنصة حوسبة. تجعل فوائد قواعد بيانات NoSQL لمجموعة متنوعة من الأغراض منها خيارًا ممتازًا.

ما هي فائدة قواعد بيانات Nosql؟

تستخدم قاعدة بيانات NoSQL مجموعة واسعة من نماذج البيانات للوصول إلى البيانات وإدارتها. يمكن تشغيل قواعد البيانات الكبيرة التي تم تحسينها خصيصًا للتطبيقات ذات أحجام البيانات الكبيرة وزمن انتقال منخفض ونماذج البيانات المرنة عن طريق تخفيف بعض قيود تناسق البيانات في قواعد البيانات الأخرى.

قواعد بيانات نوصل: الإيجابيات والسلبيات

توفر قواعد بيانات NoSQL ، مثل MongoDB ، العديد من المزايا مقارنة بقواعد بيانات SQL التقليدية ، ولكنها أيضًا تنطوي على بعض المخاطر. يعد SQL أكثر أمانًا من NoSQL من حيث اتساق البيانات وتكامل البيانات وتكرار البيانات عندما يتعلق الأمر بالاستعلامات المعقدة. يلتزم SQL بخصائص ACID ، مما يعني أنه يضمن الاتساق ، وأن التغييرات التي تطرأ على البيانات ستنعكس في قاعدة البيانات ، ولن يكون هناك فقدان للبيانات في حالة وقوع كارثة.
بدلاً من قواعد بيانات SQL ، يمكن أن توفر قواعد بيانات NoSQL مجموعة متنوعة من المزايا ، ولكن يجب أولاً اختبارها لأسباب وظيفية وأمنية.

Bigtable مقابل Mongodb

لا توجد إجابة واحدة تناسب الجميع على هذا السؤال ، لأن أفضل حل لقاعدة البيانات لمشروع معين يعتمد على العديد من العوامل. ومع ذلك ، بشكل عام ، فإن MongoDB أكثر ملاءمة للمشاريع التي تتطلب درجة عالية من المرونة ، مثل تلك التي تتضمن بيانات غير منظمة. Bigtable ، من ناحية أخرى ، مناسبة بشكل أفضل للمشاريع التي تتطلب درجة عالية من قابلية التوسع والأداء ، مثل تلك التي تتضمن كميات كبيرة من البيانات.

يعد BigTable أغلى في التنفيذ (TCO) من MongoDB ، حيث يبلغ TCO 91/100 مقابل 62/100 لـ MongoDB. لا تختلف ميزات الأداة كثيرًا عن ميزات الأداة الأخرى. في هذه المقالة ، سنقارن ونتباين بين منتجي البرمجيات. كيف تقارن Google بـ 10gen؟ يتم تحديد التكلفة الإجمالية للملكية لبرامج النظام من خلال التكلفة الإجمالية للملكية (TOA) ، والتي تشمل ترخيص البرنامج ، والتدريب على البرامج ، والتخصيص ، والأجهزة (إذا لزم الأمر) ، والصيانة ، والخدمات الأخرى المرتبطة بها. تستهدف MongoDB الشركات من جميع الأحجام ، بما في ذلك الشركات الكبيرة والمتوسطة والصغيرة ، في حين أن BigTable يلبي احتياجات الشركات من جميع الأحجام.

قاعدة بيانات Nosql المثالية لمجموعات البيانات الكبيرة أحادية المفتاح

Bigtable هي خدمة قاعدة بيانات NoSQL سريعة ومُدارة بالكامل وقابلة للتطوير على نطاق واسع وهي مثالية لتخزين كميات كبيرة من البيانات أحادية المفتاح بزمن انتقال منخفض. وهو يدعم معدل نقل عالي للقراءة والكتابة وزمن انتقال منخفض ، مما يجعله مثاليًا لعمليات MapReduce. إنها خدمة قاعدة بيانات NoSQL سريعة ومدارة بالكامل وقابلة للتطوير بشكل كبير وهي مثالية لتخزين كميات كبيرة من البيانات أحادية المفتاح بزمن انتقال منخفض دون الحاجة إلى إعداد.

هو Bigquery أولاب

لا توجد إجابة واحدة تناسب الجميع على هذا السؤال ، حيث تختلف إمكانيات OLAP في BigQuery وفقًا للاحتياجات المحددة للمستخدم. ومع ذلك ، بشكل عام ، يمكن اعتبار BigQuery منصة OLAP نظرًا لقدرتها على إجراء تحليل معقد للبيانات على نطاق واسع. وهذا يجعلها مناسبة تمامًا لتطبيقات مثل ذكاء الأعمال وتخزين البيانات والتحليلات.

يستخدم TrustRadius حاليًا BigQuery كمستودع بيانات ، و BQ هي اللغة الافتراضية لجميع خطوط أنابيب البيانات لدينا تقريبًا. باستخدام BigQuery ، يمكنك البحث في مجموعات بيانات كبيرة في غضون دقائق. على الرغم من أنه ليس نظامًا في الوقت الفعلي ، إلا أن OLAP هو الأفضل بلا شك. إنه مناسب جدًا حاليًا لحالة استخدام OLAP ، لكن الميزات التفاعلية ستكون رائعة أيضًا. يعمل OLAP بشكل أفضل على BigQuery. لن يكون قادرًا على البحث في المليارات من السجلات الخاصة بك في غضون ثوانٍ لأنه ليس نظامًا في الوقت الفعلي. يمكن أيضًا تنفيذ مشاريع خطوط أنابيب البيانات باستخدام BigQuery. باستخدام هذا التطبيق ، يمكن تحميل البيانات وإزالتها ، ويمكن استخدام SQL لتنظيم البيانات بأي طريقة تريدها.

لماذا Bigquery هو الخيار الأفضل لـ Etl

نظرًا لأن BigQuery يحتوي على معدل نقل عالٍ للاستعلام وزمن انتقال منخفض وقابلية للتوسع ، فهو أداة ممتازة لمهام ETL. بالإضافة إلى ذلك ، تميزه بنية المستودعات عن استعلامات OLTP التقليدية.

أداء BigQuery

BigQuery هي أداة قوية لتحليل مجموعات البيانات الكبيرة. ومع ذلك ، من المهم أن تكون على دراية ببعض مشكلات الأداء المحتملة. أولاً ، تم تصميم BigQuery لمعالجة كميات كبيرة من البيانات بسرعة. ومع ذلك ، إذا حاولت تشغيل استعلام على الكثير من البيانات ، فقد يستغرق الأمر وقتًا طويلاً حتى يكتمل. لتجنب ذلك ، من المهم تحديد كمية البيانات التي تستعلم عنها. ثانيًا ، يستخدم BigQuery تنسيق تخزين عمودي. هذا يعني أنه يخزن البيانات في أعمدة ، وليس في صفوف. يمكن أن يكون هذا فعالًا لبعض أنواع الاستعلامات ، ولكنه قد يكون أبطأ بالنسبة للآخرين. إذا كنت تواجه مشكلات في الأداء ، فإن الأمر يستحق تجربة تنسيق تخزين مختلف. أخيرًا ، يمكن أن يكون BigQuery بطيئًا عند استرداد البيانات من مصادر خارجية. إذا تم تخزين بياناتك في قاعدة بيانات علائقية ، يمكن أن يكون تحميلها في BigQuery أسرع باستخدام أداة مثل Dataflow. من خلال إدراك مشكلات الأداء المحتملة هذه ، يمكنك التأكد من أن استعلامات BigQuery تعمل بسرعة وكفاءة.

سنلقي نظرة على بعض النصائح والحيل لاستخدام منصة البيانات الكبيرة من Google ، BigQuery ، في هذه المقالة. في منشور المدونة هذا ، سأستعرض بعض الأساليب التي ستساعدك على تحسين أداء الاستعلام. إذا قسمت بياناتك إلى أجزاء أصغر ، فستحتاج BQ إلى قراءة أجزاء أقل من البيانات ، مما يؤدي إلى استعلامات أسرع وأقل تكلفة. ضع في اعتبارك استخدام تقنية عدم التطابق لإنشاء جداول متجانسة قبل الانضمام إلى مجموعات البيانات. من خلال تبادل موارد الحوسبة لموارد التخزين ، يمكنك تقليل التكاليف وزيادة الأداء. نظرًا لأن BigQuery يدعم هياكل البيانات المتداخلة والمتكررة ، يمكنك بسهولة التعامل مع هياكل البيانات المعقدة. توجد طريقة لحل هذه المشكلات باستخدام وظيفة حفظ الاستعلام. بالنقر فوق الزر ، يمكنك تسمية الاستعلام الخاص بك للعثور عليه لاحقًا. علاوة على ذلك ، يمكن تصدير نتيجة الاستعلام إلى جدول بيانات أو جدول آخر.

Bigquery من Google: حل البيانات السريع والفعال

تسليم البيانات أسرع: يسلم BigQuery البيانات في جزء بسيط من الوقت الذي يستغرقه إرسالها عبر الإنترنت باستخدام شبكة Google العالمية والبنية التحتية لمحرك الأقراص الثابتة. يجب على الشركات التي تتطلب تحليل بيانات سريعًا وفعالًا التفكير في استخدام BigQuery.
من الأسهل تخزين البيانات في BigQuery مقارنة بالأنظمة التقليدية لأنها تحتوي على إمكانات نسخ وتخزين مضمنة يتم نسخها وتخزينها تلقائيًا في مراكز بيانات متعددة حول العالم. نتيجة لذلك ، حتى في حالة وقوع كارثة كبيرة ، يمكن للشركات الاعتماد على تخزين بيانات يمكن الاعتماد عليه.

جوجل كلاود Bigtable

Google Cloud Bigtable هي خدمة قاعدة بيانات NoSQL سريعة وقابلة للتطوير ومدارة بالكامل وتمكّنك من تخزين كميات كبيرة من البيانات وتقديمها. إنه مصمم ليكون قابلاً للتطوير وللتعامل مع الإنتاجية العالية وأعباء العمل منخفضة الكمون.

وهي متاحة من خلال خدمة قاعدة بيانات Google Cloud Bigtable NoSQL. تدعم قاعدة البيانات نفسها بحث Google و Google Analytics والخرائط و Gmail ، بالإضافة إلى خدمات بحث Google والخرائط و Gmail. يجب إنشاء مشروع Google Cloud Platform Console باستخدام Cloud Bigtable API. يكفي تضمين Google Cloud Bigtable في قسم Quickstart الخاص بكودك. هناك ثلاثة أنواع من موفري API المتاحين مع Cloud Bigtable: Data API و Instance API و Table Admin API. يمكن أن تستمر استدعاءات واجهة برمجة تطبيقات البيانات والاستعلام عن البيانات في الجداول التي توفرها واجهة برمجة التطبيقات. في كل مثيل للبيانات ، يوجد جدول يحتوي على البيانات الفعلية التي يتم نسخها.

تسمح لك واجهات برمجة التطبيقات (API) بإدارة المثيلات والمجموعات والجداول على أساس بسيط. Google Cloud Platform Console Metrics Explorer هو المكان الذي يمكنك من خلاله الوصول إلى Cloud Bigtable Metrics. يتم تعطيل الوظيفة في بداية التطبيق. من خلال تحديث StackdriverStatsConfiguration ، يمكنك تحديد مدى تكرار دفع المقاييس إلى StackDriver ونوع المورد المراقب. إذا كنت تستخدم Maven ، فقم بنسخ هذا إلى تبعياتك ، والتي يجب أن تكون ملف pom.xml أو ملف Gradle أو ملف SBT. إذا كنت تريد استخدام هذا العميل ، فيجب أن يكون لديك Java 8 أو أعلى. عدد مؤشرات الترابط الخاصة بـ grpc-nio-worker-ELG-1- # هو نفسه عدد وحدات المعالجة المركزية (CPU). تستخدم Google دعم Oracle الموسع (والذي يستمر عادةً لمدة ثماني سنوات بعد التوفر العام للعميل) لجميع مكتبات العملاء في اختبار LTS الخاص به.

ما هو Bigtable السحابية في Gcp؟

باستخدام Cloud Bigtable ، يمكنك تخزين بيتابايت من البيانات ومليارات من الصفوف والأعمدة على جدول صغير قليل السكان. مفتاح الصف هو قيمة قابلة للفهرسة يمكن العثور عليها في كل صف.

هل ما زالت جوجل تستخدم Bigtable؟

بالإضافة إلى تحليلات Google وفهرسة الويب و MapReduce ، يتم استخدامه الآن بواسطة عدد من تطبيقات Google ، بما في ذلك خرائط Google وكتب Google وسجل بحثي في ​​Google و Google Earth و Blogger.com واستضافة Google Code.

مونجودب »

MongoDB هو نظام قاعدة بيانات قوي موجه للمستندات. يحتوي على ميزة البحث المستندة إلى الفهرس التي تجعل استرداد البيانات سريعًا وسهلاً. تقدم MongoDB أيضًا ميزة قابلية التوسع ، مما يسمح لها بمعالجة البيانات على نطاق واسع.

ما هو استخدام Mongodb؟

تُستخدم قواعد بيانات المستندات مثل MongoDB لبناء تطبيقات إنترنت عالية الأداء ومتاحة للغاية وقابلة للتطوير. نظرًا لمخططه المرن ، فهو مناسب تمامًا لفرق التطوير السريع.

Mongodb: برنامج قاعدة بيانات موجه للمستندات متاح المصدر

هل MongoDB برنامج أم لغة؟
تتكون قاعدة بيانات MongoDB من مجموعة متنوعة من المكونات سهلة المصدر التي يمكن نشرها عبر منصات متعددة. MongoDB هي قاعدة بيانات NoSQL تستخدم أنواع مستندات تشبه JSON مع مخططات اختيارية. MongoDB هي قاعدة بيانات تم تطويرها بواسطة شركة MongoDB Inc. هل يعمل كل من MongoDB و SQL حقًا معًا؟
تستخدم MySQL ، مثل معظم قواعد البيانات العلائقية ، لغة الاستعلام المهيكلة (SQL) لإدارة الوصول إلى البيانات. لغة استعلام MongoDB (MQL) هي لغة استعلام MongoDB الافتراضية التي يستخدمها المطورون. تتم مقارنة عمليات قاعدة البيانات في قواعد البيانات العامة في الوثائق باستخدام بناء جملة MQL و SQL.

هل مونجودب أفضل من SQL؟

MongoDB's speed and scalability are superior to that of the SQL server. Joint and global transactions are available on the SQL server, but not on MongoDB. Large amounts of data are not supported by the MS SQL server, but they are supported by MongoDB.

2 Key Factors To Consider When Selecting Mongodb As Your Database Language

Choosing a database language for a project is not as simple as it appears, but two factors to consider are the platform's popularity and ease of use. Because Java is known as the “write once, run anywhere” language, it is a natural fit for MongoDB because it supports a variety of platforms. Furthermore, because MongoDB has no schema restrictions, you can write data into a NoSQL database without requiring a predefined schema, so you can change the data model and formats without affecting your applications. Furthermore, it is very user-friendly. MongoDB is an ideal choice for any project because of its broad range of features.

Is Mongodb A Database?

Document databases such as MongoDB do not have arelational structure, and they are able to store JSON-like data. Using MongoDB allows you to store unstructured data in a flexible data model, which includes full indexing support and a rich set of APIs.

Mongodb Is A Great Nosql Database

If you need a NoSQL database with the same scalability and performance as a traditional relational database, MongoDB is an excellent choice.