قواعد بيانات NoSQL: الجدول الكبير

أصبحت قواعد بيانات NoSQL شائعة بشكل متزايد بسبب مرونتها وقابليتها للتوسع والأداء. لا تتطلب قاعدة بيانات NoSQL مخططًا محددًا مسبقًا ويمكنها تخزين البيانات بأي تنسيق. هذا يجعلها مثالية للتطبيقات التي تحتاج إلى تخزين كميات كبيرة من البيانات التي تتغير باستمرار. الجدول الكبير هو نوع من قواعد بيانات NoSQL المصممة لتخزين كميات كبيرة من البيانات. يتم استخدام Big Table من قبل العديد من المؤسسات الكبيرة ، مثل Google و Facebook و Amazon. الجدول الكبير قابل للتوسع بدرجة كبيرة ويمكنه التعامل مع مليارات الصفوف وملايين الأعمدة. الجدول الكبير أيضًا سريع جدًا ويمكن أن يوفر وصولاً في الوقت الفعلي إلى البيانات.

أصدرت Google سلسلة من التحديثات المتاحة بشكل عام لخدمة قاعدة بيانات Cloud Bigtable الخاصة بها. نتيجة للتحديثات الجديدة ، يتوفر الآن ما يصل إلى خمسة أضعاف مساحة التخزين لكل عقدة. أضافت Google أيضًا إمكانات القياس التلقائي المحسّنة التي تمكّن مجموعة قواعد البيانات من النمو أو التقلص تلقائيًا بناءً على احتياجاتها. يسمح مقياس استخدام وحدة المعالجة المركزية الجديدة وتوجيه مجموعة المجموعات بمزيد من الوضوح حول كيفية استخدام موارد التطبيق. بسبب الفصل بين الحوسبة والتخزين ، يمكن قياس كل نوع من الموارد بمفرده في Bigtable. يمكن للمستخدمين الآن إدارة عمليات النشر عالية التوفر بسهولة وتحسين إدارة عبء العمل بفضل الإمكانات الجديدة.

NoSQL هو خيار شائع لتخزين كميات كبيرة من البيانات. أصبح هذا النوع من قواعد البيانات شائعًا بشكل متزايد بين شركات الويب اليوم. يقول مؤيدو حلول NoSQL أنها توفر قابلية أبسط للتوسع وأداءً أكبر من قواعد البيانات التقليدية.

Bigtable هو نوع من خدمة قاعدة بيانات NoSQL التي يمكن استخدامها من قبل المطورين ومسؤولي قواعد البيانات. BigQuery هو مزيج هجين ، لأنه يستخدم لهجات SQL ويعتمد على تقنية معالجة البيانات من Google ، Dremel.

هل Bigtable Sql أم Nosql؟

لا توجد إجابة محددة لهذا السؤال لأنه يعتمد على كيفية تعريفك لكل مصطلح. ومع ذلك ، إذا أخذنا تعريفًا واسعًا لـ SQL كأي قاعدة بيانات تستخدم لغة استعلام منظمة ، و NoSQL كأي قاعدة بيانات لا تستخدم لغة استعلام منظمة ، فسيتم اعتبار Bigtable قاعدة بيانات NoSQL.

ما المقصود بمقارنة Bigtable مقابل BigQuery؟ Bigtable هي قاعدة بيانات NoSQL تتيح لك تخزين البيانات بطريقة آمنة وقابلة للتطوير. BigQuery هو مستودع بيانات ارتباط يخزن كميات هائلة من البيانات في قاعدة بيانات SQL. تم دمج Bigtable في منتجات Google مثل Analytics ، والمالية ، والبحث المخصص ، و Earth ، و Writely لعملياتهم اليومية. Bigtable ، قاعدة بيانات NoSQL قابلة للتغيير ، تعمل بشكل جيد مع سيناريوهات OLTP. BigQuery هو مستودع بيانات SQL علاقي يمكن استخدامه لتطبيقات OLAP. يعتبر كل من Bigtable و BigQuery سحابيين أصليين ، مع اتفاقيات مستوى خدمة رائدة في المجال. علاوة على ذلك ، فإنها توفر النسخ الاحتياطي التلقائي (مع النسخ المتماثل) بالإضافة إلى قابلية التوسع اللانهائية والتجزئة التلقائية واسترداد الفشل التلقائي (مع النسخ المتماثل).

لا يقوم BigQuery بذلك ، وليس قاعدة بيانات NoSQL.

ما نوع قاعدة بيانات Nosql هي Bigtable؟

Cloud Bigtable هي قاعدة بيانات NoSQL يمكن استخدامها لتحليل البيانات وتشغيل العمليات. إنه بديل لـ HBase ، وهو نظام قاعدة بيانات عمودي يستخدم HDFS. التطبيقات ذات النطاق الترددي الأقل من 10 ميجابايت مناسبة لـ Cloud Bigtable ، والتي يمكن أن تدعم مستوى عالٍ من الإنتاجية وقابلية التوسع.

قواعد بيانات الجدول الكبير ، كما هي معروفة ، هي مجموعة فرعية من قواعد بيانات NoSQL. Bigtable ، تطبيق من Google ، مشابه لتطبيق Kleenex. قواعد بيانات Bigtable هي المعيار الصناعي للتقليد والإلهام. بينما تهتم المقالة بشكل أساسي بـ Bigtable ، فإنها تبحث أيضًا في قواعد بيانات NoSQL الأخرى. تم تصميم Bigtable بشكل أساسي للاستخدام الداخلي بواسطة Google ، بدون وصول خارجي. تم تقديم Bigtable إلى Google في عام 2004 ومنذ ذلك الحين تم استخدامه من قبل أكثر من 60 تطبيقًا من تطبيقات Google. يتطلب تنفيذ Bigtable خادمًا رئيسيًا واحدًا لتتبع الأجهزة اللوحية عبر مجموعة من الخوادم الأخرى.

ساهمت مؤسسة Apache Software Foundation في عدد من المبادرات التقنية الممتازة ، لا سيما في مجال قواعد البيانات. يستخدم Accumulo و HBase نفس مبادئ التصميم مثل Google Bigtable ، ولكن بتنسيق متاح تجاريًا. حاليًا ، يدير Apache HBase نظام المراسلة على Facebook ، وهو مدمج بإحكام مع Hadoop ، مما يسمح له بمعالجة مجموعات البيانات الكبيرة. تستند قاعدة بيانات Hypertable إلى Bigtable ، وهي قاعدة بيانات جدولية بسيطة. يعمل Hypertable بنفس الطريقة التي يعمل بها Hadoop و HFS. بايدو ، أحد أكبر محركات البحث في الصين ، هو أحد الرعاة الرئيسيين لشركة Hypertable. يشمل العملاء مواقع المزادات عبر الإنترنت مثل eBay و Groupon و Rediff.com ، بالإضافة إلى تجار التجزئة غير المتصلين بالإنترنت مثل Lowe's و TJ Maxx.

Hadoop عبارة عن منصة برمجية مفتوحة المصدر تمكن المستخدمين من تخزين ومعالجة كميات هائلة من البيانات بطريقة فعالة. يتيح ذلك قواعد بيانات NoSQL ، والتي يمكن أن تقلل من كمية البيانات المطلوبة للتخزين على خوادم فردية. من ناحية أخرى ، لا تتطلب قاعدة بيانات NoSQL مخططًا ثابتًا لأنها تعتمد على قابلية التوسع. لهذا السبب ، فهي خيار ممتاز لتخزين كميات هائلة من البيانات بطريقة موزعة.

ما نوع Nosql Datastore الذي يقع Bigtable فيه؟

إحدى الميزات القليلة المتوفرة في السوق العامة. في أبسط مستوياتها ، Bigtable هي قاعدة بيانات NoSQL تمتد على نطاق واسع من الأعمدة.

هي قاعدة بيانات Bigtable العمودية؟

لا تعد المتاجر ذات الأعمدة العريضة مثل Bigtable و Apache Cassandra أعمدة بالمعنى التقليدي للمصطلح لأنها لا تستخدم هياكل البيانات العمودية على الإطلاق على المستويين.

هل Bigtable قاعدة بيانات غير علائقية؟

لا توجد إجابة محددة لهذا السؤال لأنه يعتمد على كيفية تعريفك "لقاعدة بيانات غير علائقية". Bigtable هو مخزن بيانات قائم على العمود ، والذي يعتبره بعض الأشخاص نوعًا من قاعدة بيانات NoSQL. ومع ذلك ، فإنه يدعم المعاملات والفهرسة ، والتي ترتبط عادةً بقواعد البيانات العلائقية. لذلك ، يعتمد الأمر حقًا على كيفية تعريف قاعدة البيانات غير العلائقية.

يمكن استخدام عبارة CREATE EXTERNAL TABLE لإنشاء جدول في BigQuery من خلال تحديد جدول لسحب البيانات منه. يمكن استخدام خيار uri لتحديد جدول لسحب البيانات منه. يتضمن مخطط الجدول اسم الجدول ونوع الجدول وأسماء الأعمدة وأنواع البيانات ، بالإضافة إلى مخطط جدول خيار bigtable_options.
إذا كنت تستخدم MySQL ، يمكن استخدام أداة استيراد BigQuery لاستيراد البيانات من جدول MySQL تلقائيًا إلى BigQuery. يتم إدخال اسم الجدول ومجموعة الأعمدة في الأداة التي تستورد البيانات إلى جدول BigQuery.
عند استخدام وحدة تحكم Google Cloud ، يجب عليك إدخال اسم الجدول والمعلمات المؤهلة لعائلة العمود يدويًا. يمكن استيراد البيانات من مجموعة متنوعة من المصادر على منصة Google Cloud ، بما في ذلك MySQL و PostgreSQL و MongoDB و Redis.

الميزات الرئيسية لل Bigtable

ما هي بعض ميزات Bigtable؟
سرعة Bigtable في القراءة والكتابة ، وقابليتها الهائلة للتوسع ، والقدرة على التعامل مع كميات كبيرة من البيانات ليست سوى عدد قليل من ميزاتها العديدة. علاوة على ذلك ، نظرًا لأن Bigtable هي قاعدة بيانات NoSQL ، فإن استعلامات SQL غير مدعومة. هذا يلغي الحاجة إلى إجراء عمليات SQL في قواعد بيانات منفصلة.

هل Bigtable قاعدة بيانات؟

Bigtable ليست قاعدة بيانات علائقية. إنه نظام تخزين موزع لإدارة البيانات المهيكلة المصمم للتوسع إلى حجم كبير جدًا: بيتابايت من البيانات عبر آلاف الخوادم السلعية. تستخدم Google Bigtable لتشغيل العديد من خدماتها واسعة النطاق ، مثل Google Analytics و Google Maps.

يوفر Cloud BigTable مجموعة فريدة من الميزات ، مما يسمح له بالتوسع إلى أكثر من 100000 عمود ومليارات من الصفوف. وهو يدعم تخزين ما يقرب من بيتابايت وتيرابايت من البيانات. بالمقارنة مع BigTable ، فإن زمن انتقاله منخفض جدًا ، ولكن لديه أيضًا القدرة على تخزين كمية كبيرة من البيانات. يمكن لـ BigTable تخزين البيانات المنظمة في أعمدة ، مما يسمح لها بالتعامل مع خدمات الويب وبيانات البحث على الإنترنت الخاصة بالشركة. تستخدم خوارزميات الضغط أيضًا لزيادة قدرة النظام. يحتوي BigTable على خوادم خلفية مؤثرة توفر امتيازات أفضل من تثبيت HBase المُدار ذاتيًا والمضمن في BigTable. تشترك الصفوف الموجودة في BigTable في نفس الحد ، لذلك يُشار إليها أيضًا باسم الكتل.

تساعدك هذه الأجهزة ، التي يشار إليها باسم "الأجهزة اللوحية" ، في إدارة عبء عمل الاستعلام. يستخدم نظام الملفات السحابي من Google Colossus لتخزين جميع الأجهزة اللوحية. يتم تخزين جميع عمليات الكتابة في BigTable في سجل Colossus المشترك ، مثلها مثل ملفات SSTable. تعد القدرات الأساسية السبعة لـ BigTable ضرورية لنجاح الأعمال. BigTable لديه القدرة على تخصيص حياتك وتسريعها وأتمتتها بعدة طرق. الصفوف والأعمدة هما بعدا البيانات في BigTable. يحتوي كل صف على معرف فريد أو فهرس يمكن الوصول إليه باستخدام مفتاح الصف الفردي.

يحتوي كل عمود من الأعمدة في العائلة على عمود مؤهل. يساعد استخدام وحدات تأهيل العمود ، مثل مفاتيح الصفوف ، في تحديد العمود. عندما يتعلق الأمر بقواعد البيانات ، يُعرف BigTable بأنه جدول متفرق. يتم تمثيل كل إصدار من إصدارات الطابع الزمني لـ BigTable بخلية ، وهي أحد الأبعاد الموجودة داخل بنية الخريطة ثلاثية الأبعاد. يمكن استخدام قاعدة البيانات القوية هذه ، والتي يمكن تخصيصها وحساسة للسرعة ، لتشغيل مواقع الويب والتطبيقات المحمولة. إذا عدت إلى الماضي ، يمكنك معرفة التفاعلات التي أسفرت عن أفضل النتائج. سيساعدك في تنفيذ المزيد من تحليلات البيانات وسيؤدي إلى خدمة عملاء أفضل.

تم دمج Google Cloud Bigtable ، وهي قاعدة بيانات NoSQL مفتوحة المصدر ، مع Google's Cloud. حقيقة أنه متوافق مع العديد من أنظمة البيانات الضخمة الحالية وأنظمة Hadoop تعني أنه يمكن استخدامه للبيانات غير المنظمة أو البيانات التي تحتاج إلى زمن انتقال منخفض.

Bigtable: خيار ممتاز للتطبيقات كثيفة البيانات

تُستخدم Bigtable ، وهي خدمة قاعدة بيانات NoSQL ، لأحمال العمل التحليلية والتشغيلية الكبيرة. نتيجة لذلك ، يعد اختيارًا ممتازًا للتطبيقات كثيفة البيانات وفي الوقت الفعلي. علاوة على ذلك ، نظرًا لأنها موجهة نحو الأعمدة ، فهي مثالية لتخزين البيانات في ثلاثة أبعاد.

Bigtable مقابل Mongodb

هناك بعض الاختلافات الرئيسية بين Bigtable و MongoDB. أولاً ، Bigtable هي قاعدة بيانات موجهة نحو الأعمدة ، بينما MongoDB هي قاعدة بيانات موجهة للمستندات. هذا يعني أنه في Bigtable ، يتم تخزين البيانات في أعمدة ، بينما في MongoDB ، يتم تخزين البيانات في المستندات. ثانيًا ، لا يدعم Bigtable الفهارس الثانوية ، بينما يدعم MongoDB. هذا يعني أنه إذا كنت تريد الاستعلام عن البيانات في Bigtable ، فعليك معرفة العمود المحدد الذي تريد الاستعلام عنه. في MongoDB ، يمكنك الاستعلام عن أي حقل في المستند. أخيرًا ، تم تصميم Bigtable للتوسيع أفقيًا ، بينما تم تصميم MongoDB للقياس الرأسي. هذا يعني أنه في Bigtable ، يمكنك إضافة المزيد من الأجهزة إلى مجموعتك لزيادة السعة ، بينما في MongoDB ، يمكنك إضافة المزيد من ذاكرة الوصول العشوائي ووحدة المعالجة المركزية إلى الخادم الخاص بك لزيادة السعة.

Bigtable السحابية من Google: ليس فقط للبيانات الضخمة

لا يزال Bigtable أحد مكونات البنية الأساسية لـ Google ، حيث تم إنشاؤه في عام 2007. على الرغم من أن Cloud Bigtable يعد مثاليًا لتخزين كميات كبيرة من البيانات بزمن انتقال منخفض ، إلا أنه ليس مثاليًا للبيانات التي لا تتطلب وصولاً متكررًا. لن يكون Cloud Bigtable ، على سبيل المثال ، مناسبًا لبحيرة البيانات.

قاعدة بيانات Bigtable

قاعدة بيانات bigtable هي قاعدة بيانات تستخدم بنية بيانات bigtable . جدول bigtable هو نظام تخزين موزع للبيانات المهيكلة تم تصميمه ليتناسب مع حجم كبير جدًا.

الجدول الكبير هو الجدول الذي يحتوي على العديد من الصفوف والأعمدة وعادة ما يكون قليل الكثافة السكانية. يعد Bigtable مثاليًا لمجموعات البيانات الكبيرة نظرًا لوقت الاستجابة المنخفض والكثافة العالية. يعد مصدر البيانات هذا مثاليًا لعمليات MapReduce لأنه يدعم سرعة نقل القراءة والكتابة العالية بزمن انتقال منخفض وهو مثالي لمجموعات البيانات الكبيرة. يتم تجزئة بيانات جدول Bigtable إلى كتل من الصفوف المتجاورة ، يُشار إلى كل منها باسم جهاز لوحي ، لتقليل حمل الاستعلام. يستخدم تنسيق SSTable لتخزين أجهزة Google اللوحية في Colossus ، نظام ملفات الشركة. يرتبط كل جهاز لوحي بعقدة معينة في مثيل Bigtable ، والتي تُعرف أيضًا باسم العقدة. يمكن أن تؤدي إضافة العقد إلى نظام مجموعة إلى زيادة قدرة الكتلة على معالجة الطلبات المتزامنة المتعددة.

يحتوي كل صف على مجموعة من عائلة الأعمدة ومعرف العمود والطابع الزمني ، وهي في الأساس مصفوفة من إدخالات المفاتيح / القيم. في الغالبية العظمى من الوقت ، يحول Bigtable جميع البيانات إلى سلاسل بايت خام. نظرًا لأن Bigtable يخزن الطفرات بشكل تسلسلي ويضغطها مرة واحدة فقط كل بضعة أشهر ، فإن الطفرات تشغل مساحة تخزين أكبر عندما يتم تغييرها إلى صف واحد. يضغط Bigtable البيانات باستخدام خوارزمية ذكية ويستخدم تقنية الضغط. نظرًا لأن عمليات الحذف هي نوع متخصص من الطفرات ، فإنها تتطلب مساحة تخزين إضافية على المدى القصير. تتيح طرق التخزين المملوكة لشركة Google لها الصمود أمام اختبار الوقت للبيانات التي تتجاوز نطاق النسخ القياسي ثلاثي الاتجاهات HDFS. يمكن للمستخدمين الوصول إلى جداول Bigtable باستخدام الأدوار المعينة لهم من خلال مشروع Google Cloud وإدارة الهوية والوصول (IAM). يتم تشفير غالبية بيانات Google Cloud في وضع غير نشط باستخدام نفس أنظمة إدارة المفاتيح القوية التي نستخدمها في بياناتنا المشفرة. يمكن استخدام نسخة احتياطية لحفظ نسخة من مخطط الجدول والبيانات ، وكذلك لاستعادة النسخة الاحتياطية إلى جدول جديد لاحقًا.

Bigtable هو نظام تخزين موزع جيد التصميم قادر على تخزين ما يصل إلى بيتابايت من البيانات. نظرًا لأنه سهل الاستخدام ، فهو خيار ممتاز لتخزين البيانات على نطاق واسع .

قوة سحابة Bigtable

تتمتع قاعدة بيانات Cloud Bigtable بالقدرة على استيعاب عشرات الآلاف من الصفوف والأعمدة ويمكن الوصول إليها من أي مكان في العالم. نتيجة لذلك ، فهي مناسبة تمامًا لتخزين البيانات على نطاق واسع. يتوفر Cloud Bigtable الآن على Google Cloud اعتبارًا من 6 مايو 2015. وقد أدى ذلك إلى تقديم أكثر من 10 EXAbyte من البيانات ومعالجة أكثر من 5 مليارات طلب في الثانية منذ ذلك الحين. نتيجة لذلك ، لا يزال Cloud Bigtable قيد الاستخدام وهو أداة قيمة لتخزين البيانات.

Bigtable مقابل كاساندرا

يتم اختيار كل عقدة لعمليات القراءة والكتابة باستخدام طريقتها الخاصة. في Cassandra ، يتم تحديد مفتاح القسم ، بينما في Bigtable ، يتم استخدام مفتاح الصف. يتم فحص سياسة موازنة الحمل في Cassandra أولاً من قبل العميل.

يتم توزيع أنظمة قواعد البيانات مثل Bigtable و Cassandra. إنهم ينشئون مخازن متعددة الأبعاد ذات قيمة رئيسية يمكنها معالجة عشرات الآلاف من الاستعلامات في الثانية (QPS). الهدف من هذا المستند هو شرح الاختلافات والتشابهات بين نظامي قاعدة البيانات. يحتوي Bigtable على العديد من الميزات الرئيسية الموضحة في Bigtable. تصف الورقة نظام التخزين الموزع للبيانات المنظمة. عندما يحدد Bigtable تعيين النطاق كما هو مطلوب لمجموعة بيانات ، فإن نطاقات البيانات لعقد المعالجة تكون سهلة التغيير لأن طبقة التخزين منفصلة عن طبقة المعالجة. بالإضافة إلى ذلك ، يسمح Bigtable بالنسخ المتماثل غير المتزامن بين المجموعات الموزعة جغرافيًا في طبولوجيا حتى أربعة.

يتم توفير التسامح مع الخطأ بواسطة Cassandra ، والذي يرتبط بمستوى الاتساق. باستخدام استراتيجية طوبولوجيا النسخ المتماثل للبيانات القابلة للتكوين ، يمكنك تحديد النسخ الجغرافي المتماثل. في معظم طبولوجيا مركز البيانات المتعددة ، يكون QUORUM (أو LOCAL_QUORUM) هو الإعداد الافتراضي. غالبية استجابة العقدة المتماثلة لعقدة المنسق مطلوبة حتى يتم اعتبار إعداد المستوى هذا ناجحًا. يمكن تحسين النسخ المتماثلة للبيانات في Cassandra من حيث التسامح مع الأخطاء باستخدام تكوينات مركز البيانات والحامل. يحدد الهيكل العقد المطلوبة لضمان الاتساق أثناء عمليات القراءة والكتابة. يمكن أن يحتوي مثيل Bigtable على مجموعة واحدة أو أكثر ، أو يمكن أن يحتوي على مجموعة تصل إلى أربعة مجموعات منسوخة.

يعمل كل من Bigtable و Cassandra كمتاجر NoSQL ذات الأعمدة العريضة. يحدد مفتاح الصف الترتيب الذي يتم به عرض فرز البيانات العمومية للجدول في Bigtable. في Bigtable ، تُستخدم العقد لموازنة المسؤولية عن نطاقات المفاتيح ، والتي يشار إليها عادةً باسم الأجهزة اللوحية. لا تفرض خدمة Bigtable أنواع بيانات العمود التي يرسلها العميل. تحدد عائلة عمود Bigtable أي أعمدة في الجدول يجب تخزينها واستردادها من واحد إلى آخر. يجب أن يحتوي كل جدول على مجموعة أعمدة واحدة على الأقل ، لكن الجداول تحتوي على عدد أكبر من الأعمدة (الحد الأقصى لعدد الأعمدة التي يمكن أن يحتوي عليها الجدول هو 100). يوجد مفتاح صف في خلية واحدة واسم عمود موجود في الخلية الأخرى.

تستخدم Cassandra و Bigtable طرقًا مختلفة لاختيار عقدة المعالجة لكل من عمليات القراءة والكتابة. في Cassandra ، يتم تمييز مفتاح القسم ، بينما في Bigtable ، يتم استخدام مفتاح الصف. من خلال إنشاء سياسة متعددة المجموعات ، توفر سياسة موازنة الأحمال التي تدرك مراكز البيانات فوائد تجاوز الفشل. تم تحسين قاعدتي البيانات لكتابة سريعة ، وهما يستخدمان عملية مماثلة للقيام بذلك. كلا قاعدتي البيانات تخزن البيانات في ملفات SSTable ، وهي ملفات ثابتة. في Cassandra ، يجب الاتصال بعدة نسخ متماثلة قبل أن يبلغ المنسق العميل بأن الكتابة قد اكتملت. نظرًا لأنه يتم تعيين كل مفتاح صف في Bigtable لعقدة واحدة فقط ، فإن الاستجابة من تلك العقدة مطلوبة لتأكيد نجاح الكتابة.

نتيجة لدمج SSTable ، يمكن لكلا قاعدتي البيانات استبعاد الخلايا. عند إعادة البيانات إلى Cassandra ، فإن جملة WHERE في استعلام CQL تقيد عدد الصفوف. يجب استشارة العقدة المسؤولة عن النطاق الرئيسي فقط عند استخدام Bigtable. يمكن أن تكون نتائج قراءة العقدة محدودة بعدة طرق. أثناء مرحلة الضغط ، يقوم Bigtable و Cassandra بتخزين البيانات في SSTables ، والتي يتم دمجها بانتظام. لا يحد Bigtable من عدد إصدارات الطوابع الزمنية لكل خلية ، لكن أحجام الصفوف الأخرى قد تفعل ذلك. يضمن النسخ المتماثل المقدم من Colossus متانة عالية للبيانات.

تكمل واجهة سطر الأوامر في Bigtable ، بالإضافة إلى مكتبات العملاء الخاصة بها لمجموعة متنوعة من لغات البرمجة الشائعة ، قدرات Cassandra. يجب أن تخدم كل عقدة في Bigtable سلسلة من SSTables تحتوي على بيانات مخزنة في تلك الجداول. لم تعد بحاجة إلى حساب النسخ المتماثلة للتخزين في Bigtable بالطريقة التي تريدها في Cassandra عند تحديد حجم المجموعة. عادةً ما تقوم مثيلات Bigtable بتخزين البيانات على محركات الأقراص ذات الحالة الصلبة (SSD) أو محركات الأقراص الثابتة (HDDs). على عكس Cassandra ، التي تستند إلى نظرية أنه لا يوجد فقدان في كثافة التخزين لتحقيق التسامح مع الخطأ ، فإن عبء العمل لا يفقد الكثافة. من السهل زيادة أو تقليل مثيل Bigtable حسب الحاجة لتلبية متطلبات عبء العمل مع الحفاظ على الحد الأدنى من الجهد ووقت التوقف عن العمل. يمكن أن يحتوي المثال على أربع مجموعات فقط ، ولكن يمكن تجميعها في أي منطقة سحابة مدعومة على هذا الكوكب.

لإنشاء مقياس لـ QPS pernode ، توصي Google باستخدام أداء Bigtable مع البيانات والاستعلامات التمثيلية. يتضمن Bigtable مكونات مُدارة لوظائف إدارة Cassandra الشائعة. يتم إنشاء جدول يمثل جزءًا من الكتلة كنسخة قابلة للاستعادة من الجدول في نسخة احتياطية bigtable. سعر النسخة الاحتياطية أقل من سعر التخزين السحابي أو لا تستهلك موارد العقد. هناك خيار آخر وهو استخدام تصدير البيانات المُدارة إلى Cloud Storage لنسخ Bigtable احتياطيًا. يدير Bigtable مهام الصيانة الداخلية الشائعة في Cassandra مثل تصحيح نظام التشغيل ، واستعادة العقد ، وإصلاح العقد ، ومراقبة ضغط التخزين ، ودوران شهادة SSL بسهولة. تم تصميم لوحات المعلومات مسبقًا لتتبع مقاييس الإنتاجية والاستخدام على مستويات المثيل والمجموعة والجدول في صفحة وحدة تحكم Bigtable Google Cloud. يمكنك استخدام لوحة المراقبة لإجراء ضبط متقدم للأداء.

يتم استخدام SQL في Bigtable ، مثله مثل الوصول إلى البيانات الموجودة في قاعدة بيانات NoSQL. يتم توزيع العقد عبر الشبكة ، ويتم استخدام الثرثرة للحفاظ على اتساق الشبكة. مع هذا النظام ، يتم زيادة سعة تخزين البيانات ويتم الحفاظ على التوافر دون نقطة واحدة للفشل.
Bigtable ، من ناحية أخرى ، أكثر قابلية للتوسع ويوفر مستوى أكبر من التوافر من Cassandra. يعتبر Bigtable أيضًا أكثر سهولة في الاستخدام من لغات البرمجة الأخرى ، مما يجعله خيارًا ممتازًا لمجموعات البيانات بموارد أقل.

هل ما زالت جوجل تستخدم Bigtable؟

Google Analytics ، وفهرسة الويب ، و MapReduce ، والعديد من تطبيقات Google الأخرى ، مثل خرائط Google ، وكتب Google ، وسجل البحث الخاص بي ، و Google Earth ، و Blogger.com ، واستضافة Google Code ، واستخدامها لإنشاء وتعديل البيانات المخزنة في Bigtable ، وخرائط Google ، كتب جوجل ، بحثي

هل تستخدم Google كاساندرا؟

تم نشر DataStax Astra Cassandra كطوبولوجيا خدمة على Google Cloud باستخدام نظام التشغيل TensorFlow ، بالإضافة إلى استخدام نظام التشغيل Apache Cassandra في ثلاث مناطق Google Cloud.

هل Bigtable هو نفسه Hbase؟

يتم تخزين الطابع الزمني Bigtable بالميكروثانية ، بينما يتم تخزين الطابع الزمني HBase بالمللي ثانية. يمكن أن يكون هذا التمييز مفيدًا عند استخدام مكتبة عميل HBase لـ Bigtable والنظر في الطوابع الزمنية المعكوسة.

ما فائدة Bigtable؟

قاعدة بيانات Bigtable NoSQL هي قاعدة بيانات عريضة العمود مثالية للاستخدام في قاعدة بيانات NoSQL. تم تحسين النظام لتوفير زمن انتقال منخفض وعدد كبير من عمليات القراءة والكتابة والأداء العالي على نطاق واسع. عادةً ما يقتصر استخدام حالات الجدول على مقياس معين أو معدل نقل يتطلب زمن انتقال عالٍ ، مثل إنترنت الأشياء (IoT) و AdTech و FinTech وما إلى ذلك.

Bigtable مقابل Bigquery

هناك بعض الاختلافات الرئيسية بين bigtable و bigquery. تم تصميم Bigtable ليكون قاعدة بيانات قابلة للتطوير وموجهة نحو الأعمدة ، بينما تم تصميم bigquery ليكون قاعدة بيانات علائقية قابلة للتطوير. لا يدعم Bigtable SQL ، بينما يدعمه bigquery. لا يتم استخدام Bigtable على نطاق واسع مثل BigQuery ، ولكن لديها بعض المزايا على bigquery ، مثل القدرة على التوسع إلى عدد أكبر من الأعمدة والصفوف.

أحرزت Google تقدمًا كبيرًا في التخزين السحابي للبيانات الضخمة على مر السنين. Bigtable هي خدمة قاعدة بيانات NoSQL على نطاق بيتابايت ومدارة بالكامل وتستند إلى إدارة قواعد البيانات الموجهة للكائنات (OOPA). تم تصميم BigQuery باستخدام Bigtable و Google Cloud Platform ، بالإضافة إلى نظام قاعدة بيانات Dremel من Google. هناك ثلاثة اختلافات رئيسية بين BigQuery و Bigtable. حل البيانات الضخمة كخدمة (BaaS) هو أحد الحلول التي يوفرها Google Cloud BigQuery. يتم استخدام BigQuery بواسطة منتجات Google مثل Analytics ، و Finance ، والبحث المخصص ، و Earth ، و Orkut ، و Writely. عند استخدام معالجة البيانات بسرعة البرق في BigQuery ، يمكن معالجة 35 مليار صف في غضون ثوانٍ.

قاعدة بيانات NoSQL هي اختصار لخدمة قاعدة البيانات ؛ بمعنى آخر ، إنها ليست قاعدة بيانات علائقية. يمكن أن تكون أعمدة المفاتيح متعددة الحجم ويمكن تمرير أشرطة المفاتيح أفقيًا. يمكن لعناصر البيانات الفردية بسعة تخزين أكبر تبلغ 10 ميغا بايت أن تضعف الأداء. إذا كنت بحاجة إلى حل تخزين شامل للكائنات غير المهيكلة (على سبيل المثال ، ملفات الفيديو) ، فمن المحتمل أن يكون التخزين السحابي خيارًا أفضل. إنه اختيار ممتاز للاستعلامات التي تتطلب مسحًا للجدول ، أو للبحث في قاعدة بيانات كبيرة في لقطة واحدة. من المستحيل أن يتغير عنصر تم تحميله على مدار حياته في BigQuery ، وتكون بياناته دائمًا غير قابلة للتغيير. تخزن الجداول الموجودة في bigtable بيانات قابلة للتطوير تم فرزها في خرائط قيم ومفاتيح مرتبة حسب المفتاح والصف والطابع الزمني.

باستخدام Integrate.io ، يمكنك أتمتة ETL وعملية تكامل البيانات لربط مصادر البيانات ومستودعات البيانات السحابية. تتضمن منصة التكامل أكثر من 100 عملية تكامل سابقة الإنشاء ، بما في ذلك BigQuery ، وواجهة سحب وإفلات تجعل إدارة عمليات التكامل أسهل من أي وقت مضى. اتصل بفريق خبراء البيانات لدينا لمناقشة وضعك أو لبدء تجربة لمدة 14 يومًا لمنصة التكامل.

يأتي Google BigQuery في المقدمة من حيث الميزات ، على الرغم من حقيقة أن MySQL لا يزال يستخدم على نطاق واسع. هذا ينطبق بشكل خاص على الميزات التي يتم استخدامها بشكل شائع في تطبيقات الأعمال ، مثل استيراد البيانات وتصديرها ، وتحليل البيانات ، واتحاد البيانات. من ناحية أخرى ، تحتوي MySQL على 28 ميزة فقط ، مما يعني أنها قد لا تكون قادرة على تلبية احتياجات العديد من الشركات. يعتمد Google BigQuery على السحابة ، مما يسمح بالوصول إليه من أي مكان متصل بالإنترنت. من ناحية أخرى ، تعمل MySQL على بنية خادم العميل وهي غير متوفرة في السحابة.

ما هو الفرق بين BigQuery و Bigtable؟

Bigtable هي قاعدة بيانات NoSQL ذات عمود عريض تم تحسينها لعمليات القراءة والكتابة الكثيفة. على عكس BigQuery ، وهو مستودع بيانات مؤسسي لكميات كبيرة من البيانات العلائقية ، يعمل Oracle Data Warehouse كخدمة لإزالة التكرار.

هل BigQuery مبني على Bigtable؟

Bigtable ، وهي خدمة استعلام قائمة على السحابة تم تطويرها بالتعاون مع Google و Microsoft ، وسرعان ما تبعها نظام Dremel من Google للاستفسارات المخصصة ، على التوالي.

متى يجب علي استخدام Bigtable؟

يعد Bigtable مثاليًا للتطبيقات التي تتطلب إنتاجية عالية وقابلية للتوسع عند معالجة بيانات المفتاح / القيمة ، مع ما لا يزيد عن 10 ميغابايت من البيانات لكل قيمة. تكمن نقاط القوة في Bigtable في عمليات MapReduce الدفعية ومعالجة / تحليلات التدفق والتعلم الآلي.

خدمة قاعدة بيانات Nosql القابلة للتحجيم

خدمة قاعدة بيانات nosql القابلة للتوسع هي نوع من قواعد البيانات التي يمكنها معالجة البيانات ذات الحجم الكبير. إنها خدمة قائمة على الويب يمكن استخدامها لتخزين كميات كبيرة من البيانات وإدارتها. تم تصميم هذا النوع من قواعد البيانات ليكون قابلاً للتطوير بحيث يمكنه التعامل مع البيانات ذات الحجم الكبير.

يفترض هذا البرنامج التعليمي أن لديك بيئة Node.js صالحة للعمل. لقد قمت بإنشاء مجلد يسمى nodejs-dynamodb-sample يتم فيه فك ضغط ملفات DynamoDB. صفحة GitHub الخاصة بالمشروع هي https://www.gofundme.com/adamfowleruk/nodesurvey.html. يستخدم نموذج التطبيق DynamoDB للبحث عن بيانات الأفلام واستردادها. لتخزين البيانات على S3 ، سنستخدم خدمة إدارة الهوية والوصول (IAM) من Amazon ، وللوصول إلى DynamoDB على AWS ، سنستخدم خدمة DynamoDB من Amazon. لاستخدام خدمة iADM من Amazon ، يجب عليك أولاً التسجيل وإنشاء مستخدم. يمكن إضافة عنوان الفيلم والسنة إلى قسم POST / movies في بحثك.

قم بعمل قائمة بأفلام من عام معين عن طريق إدخال حقل إدخال المفتاح. يمكنك الآن إنشاء التطبيق الخاص بك باتباع هذا المثال الأساسي. إذا كنت تنوي استخدام الجداول الخاصة بك مرة أخرى ، فيجب عليك حذفها بمجرد الانتهاء من استخدامها ، مما سيتكبد تكاليف استضافة وخدمة AWS. في AWS ، انتقل إلى وحدة تحكم DynamoDB وأدخل مقدار التخزين الذي استخدمته. يمكنك عرض العناصر في جدول بالنقر فوق "الأفلام" ، وإلقاء نظرة على المقاييس التي تراها في تطبيقك ، والاطلاع على التكاليف الشهرية المقدرة بالنقر فوق علامة التبويب "السعة". في صفحة GitHub الخاصة بي ، أقوم بتضمين عينة من الكود في هذا التمرين: https://github.com/adamfowleruk/nodejs-dynamodb-sample.

قاعدة بيانات Google Cloud Bigtable

Google Cloud Bigtable هي خدمة قاعدة بيانات NoSQL سريعة ومدارة بالكامل على نطاق بيتابايت ، وهي مثالية لأحمال العمل التحليلية والتشغيلية الكبيرة.

يعد Datastore من Google مناسبًا بشكل أفضل للتطبيقات التي تحتاج إلى ردود سريعة على طلبات المستخدم.

في قاعدة بيانات Bigtable من Google ، لا توجد قاعدة بيانات علائقية. استعلامات SQL والصلات والمعاملات متعددة الصفوف غير مدعومة. نتيجة لذلك ، إذا كنت تبحث عن دعم قاعدة بيانات قياسي ، فلا يمكنك توقع ذلك. من ناحية أخرى ، لا يوفر Bigtable كمية كبيرة من البيانات أو التحليلات. ترجع طبيعة Bigtable المحسّنة جزئيًا إلى تحليلاتها عالية الأداء وقدراتها في معالجة البيانات. من ناحية أخرى ، تم تصميم Datastore للسماح ببيانات المعاملات عالية القيمة ليتم تقديمها للتطبيقات. نتيجة لذلك ، يعد Datastore أكثر ملاءمة للتطبيقات التي تتطلب استجابات سريعة لطلبات المستخدم.