BigQuery der Google Cloud Platform: Ein NoSQL Data Warehouse Service

NoSQL-Datenbanken werden immer beliebter, da das von Unternehmen und Organisationen generierte Datenvolumen weiterhin exponentiell wächst. BigQuery ist ein leistungsstarker und vollständig verwalteter NoSQL-Data-Warehouse-Dienst, der von der Google Cloud Platform angeboten wird. Es wurde entwickelt, um große Datenanalyse-Workloads problemlos zu bewältigen. In diesem Artikel werden wir uns genauer ansehen, was BigQuery ist, welche Hauptfunktionen es hat und wie es Ihnen bei Ihren Anforderungen an die Datenanalyse helfen kann.

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Bigtable ist eine NoSQL-Datenbank , die für die Verarbeitung großer Datenmengen und mit einer Vielzahl von Spalten entwickelt wurde. BigQuery hingegen ist ein groß angelegtes Data Warehouse für Unternehmen, das eine große Menge relationaler strukturierter Daten speichern kann.

BigQuery speichert Tabellendaten im Spaltenformat, d. h. jede Spalte wird separat gespeichert. In einer spaltenorientierten Datenbank können einzelne Spalten schnell und gründlich gescannt werden. Um die Anforderungen analytischer Workloads zu erfüllen, die große Datenmengen verbrauchen, werden Spalten für analytische Workloads optimiert.

MySQL ist ein Client-Server-Datenbankverwaltungssystem, das ein relationales Datenbankverwaltungssystem verwendet. MySQL kann zum Speichern, Verwalten und Manipulieren von Daten für eine Vielzahl von Webanwendungen verwendet werden. BigQuery führt SQL zusätzlich zu einem integrierten Abfragemechanismus aus.

Verwendet Bigquery Nosql?

Die BigQuery-Plattform wird in der Geschäftswelt für Business Intelligence und Online-Analyseverarbeitung verwendet. Bigtable, ein NoSQL-Datenbankdienst , kann verwendet werden. BigQuery ist ein Hybridprogramm, das SQL-Dialekte und die proprietäre Datenverarbeitungstechnologie von Google, Dremel, enthält. In bigtable basiert ein Lookup auf einer schlüsselbasierten Funktion und dauert nur wenige Sekunden.

Wenn Sie Daten aus Cloud Storage nach BigQuery exportieren, vergewissern Sie sich, dass sie im CSV-Format vorliegen. Da CSV das gängigste Format für Datenexporte ist, wird es von vielen Tools und Sprachen unterstützt. Obwohl JSON ebenfalls ein unterstütztes Format ist, ist es weniger verbreitet als CSV. Für Cloud Storage-Datenexporte nach BigQuery müssen Sie ein durch Zeilenumbruch getrenntes Format verwenden. Avro ist ein neues Dateiformat, das von BigQuery und Google Cloud Storage erstellt wurde. Wenn Sie Cloud Storage-Daten verwenden, die nicht im CSV- oder JSON-Format vorliegen, können Sie stattdessen das Avro-Format verwenden.
Wenn Sie Daten in BigQuery importieren möchten, sollte der Google Standard SQL-Dialekt verwendet werden. Dieser Dialekt hat den größten Funktionsumfang und wird am meisten unterstützt. DDL- und DML-Anweisungen werden beispielsweise nur von Google Standard SQL unterstützt.
Wenn sich Ihre Daten nicht in Google Standard SQL befinden, können Sie immer noch den alten SQL-Dialekt verwenden. Google Standard SQL sowie Legacy-SQL unterstützen einige der gleichen Funktionen. Legacy-SQL wird jedoch nicht so umfassend unterstützt wie der Google-Standard-SQL-Dialekt und kann möglicherweise nicht alle Funktionen von Google-Standard-SQL unterstützen.
Wenn Sie mit BigQuery nicht vertraut sind, sollte der Google-Standard-SQL-Dialekt verwendet werden. Es ist nicht nur das vielseitigste, sondern auch das am weitesten verbreitete.

Was für eine Datenbank ist Bigquery?

Mit BigQuery können Sie Ihre Daten in einem vollständig verwalteten Enterprise Data Warehouse mit integrierten Funktionen wie maschinellem Lernen, geografischer Analyse und Business Intelligence verwalten und analysieren.

Google Cloud BigQuery, ein vollständig verwaltetes Data Warehouse für Unternehmen, ermöglicht es Unternehmen jeder Größe, große Datenmengen in einer zugänglichen und sicheren Cloud-Umgebung zu speichern. Es gibt integrierte Funktionen für maschinelles Lernen, geografische Analysen und Business Intelligence, mit denen Sie Ihre Daten verwalten und analysieren können. Mit BigQuery können Sie Ihre wichtigsten Fragen abfragen, um Antworten darauf zu finden. BigQuery erfüllt die Anforderungen von Datenexperten in einer Vielzahl von Rollen und Verantwortlichkeiten, von Geschäftsanalysten bis hin zu Entwicklern. Die Community von BigQuery-Entwicklern und -Analysten von Stack Overflow führt produktive Diskussionen. Die Best Practices für die Google Cloud-Sicherheit, die traditionelle Perimetersicherheit sowie detailliertere Sicherheitsmaßnahmen umfassen, sind ein solider, aber anpassungsfähiger Ansatz. Looker, Looker Studio und Google Sheets sind nur einige der Tools, mit denen Sie BigQuery-Daten analysieren und visualisieren können.

BigQuery hingegen kann durch die Verwendung einer vollständig speicherbasierten Architektur eine noch höhere Leistung erzielen. Diese Architektur, auch bekannt als MapReduce, basiert auf den folgenden Prinzipien. MapReduce funktioniert, indem es eine große Aufgabe in kleinere, sogenannte Maps, aufteilt und diese Arbeit dann auf eine große Anzahl von Servern verteilt. Die Abbildungsaufgabe wandelt die Eingabedaten in eine Form um, die von der Datenbank verarbeitet werden kann, indem sie Eingabedaten nimmt. Die Map-Aufgabe kann in jeder Sprache geschrieben werden, aber normalerweise ist es ein Python-Programm, das die Map-Reduce-Bibliothek verwendet. Da es so viele Server gibt, müssen die Daten insgesamt reduziert werden. Um dies zu erreichen, reduziert der Reduce-Task die Ausgabe von Map-Tasks in eine Form, die von einer Datenbank verarbeitet werden kann. Die Reduce-Aufgabe kann in fast jeder Sprache geschrieben werden, wird aber normalerweise in Python geschrieben. Aufgrund seiner speichersparenden Fähigkeit kann MapReduce vollständig im Speicher ausgeführt werden. Das bedeutet, dass die Datenbank überhaupt keine Daten speichern muss. Dies hat einen Nachteil, da die Anzahl der Server, die zum Ausführen von MapReduce erforderlich sind, viel größer ist als die Anzahl, die zum Ausführen einer herkömmlichen Datenbank erforderlich ist. SQL Server, eine serverbasierte Datenbank, wird täglich von Millionen von Menschen verwendet. Eine SQL Server-Implementierung basiert auf einer Client-Server-Architektur mit fester Leistung im gesamten System, es sei denn, der Benutzer skaliert sie manuell. SQL Server hat einen Nachteil: Es handelt sich um eine serverbasierte Datenbank. Daher ist es keine geeignete Umgebung für Anwendungen, die eine schnelle Skalierung erfordern. Die Leistung von SQL Server ist auch geringer als die von BigQuery. BigQuery ist eine Analysedatenbank im Petabyte-Bereich, die die MapReduce-Technologie verwendet. Eine MapReduce-Architektur basiert auf Speicher, wodurch eine extrem hohe Leistung erreicht werden kann. Millionen von Menschen verwenden SQL Server, eine serverbasierte Datenbank. Der Hauptnachteil von SQL Server ist seine Abhängigkeit von einem serverbasierten Datenbankmodell.

Google Bigquery-Datentypen

Datum/Uhrzeit, Text, Zahlen und Boolesche Werte sind die vier Datentypen, auf die über Google BigQuery zugegriffen werden kann. Jeder Typ hat seine eigenen Eigenschaften und Vorteile. Zeittypen sind eine der am häufigsten verwendeten BigQuery-Lösungen. Zeitstempel und Datumsfelder können zusätzlich zu Zeitstempeln und Datumsfeldern verwendet werden, um die Arbeitszeit der Mitarbeiter zu verfolgen, die Lieferzeit zu schätzen und Besuche zu protokollieren. Protokolle und Überwachung von Benutzerinteraktionen können mithilfe von Texttypen automatisch vervollständigt werden. Auf dem Formular befinden sich die Felder für Benutzer-IDs, Benutzernamen und Textbeschreibungen. Die Kombination von Zahlentypen und numerischen Werten macht dies zu einer idealen Methode zum Speichern numerischer Informationen. Ganzzahlen, Gleitkommazahlen und Dezimalzahlen werden in diesen Dateien als Felder aufgelistet. Es gibt keinen besseren Weg, Booleans zu speichern als mit Booleans. Wahre und falsche Werte sind beide in den Werten enthalten.

Ist Bigtable ein Nosql?

Ja, Bigtable ist eine NoSQL-Datenbank. Es ist ein verteilter, spaltenorientierter Datenspeicher, der von Google erstellt wurde.

Es bietet vollständig verwaltete, skalierbare NoSQL-Datenbankdienste für große analytische und operative Workloads, auf die zu 99,999 % der Zeit zugegriffen werden kann. Bei der Entwicklung reaktionsschneller Anwendungen sollten Sie die Latenz im Millisekundenbereich auf ein Minimum beschränken. Es ermöglicht Ihnen die Skalierung, um Ihre Speicher- und Durchsatzanforderungen zu erfüllen, während es während der Neukonfiguration stabil bleibt. Mehrere primäre Replikationspunkte können sich in bis zu acht Regionen des Landes befinden. Während wir lernen, wie Sie mit dem cbt-Befehlszeilentool eine Verbindung zu einer Cloud Bigtable- Instanz herstellen, grundlegende Verwaltungsaufgaben ausführen und Daten in eine Tabelle schreiben, lernen Sie auch, wie Sie mit dem cbt-Befehlszeilentool grundlegende Verwaltungsaufgaben ausführen. Sie werden in die Grundlagen eines Codelabs eingeführt, in dem Sie lernen, wie Sie häufige Fehler beim Schemaentwurf vermeiden, Daten importieren sowie Abfragen und Verwendung durchführen. Verwenden Sie Tools, um HBase-Tabellenschemata zu erstellen, Snapshots der HBase-Datenbank zu importieren und die Datenintegrität zu testen.

Der NoSQL-Datenbankdienst von Cloud Bigtable ist ein schneller, vollständig verwalteter und hochgradig skalierbarer Dienst. Sie können Key Visualizer verwenden, um Heatmap-Formate für Ihre Cloud Bigtable-Schemata zu generieren, damit Sie wichtige Zugriffsmuster sehen können. Wenn Sie mit dem Aufbau auf Google Cloud beginnen möchten, können Sie 300 $ an kostenlosen Credits und 20 immer kostenlose Produkte erhalten. Den Preisleitfaden finden Sie hier.

Eine NoSQL-Datenbank unterscheidet sich von einer herkömmlichen relationalen Datenbank dadurch, dass sie die Aufbewahrung von Daten auf verschiedene Weise ermöglicht. Die Daten sind weniger persistent und stärker verteilt, was einen schnelleren Zugriff darauf ermöglicht. Bekannt sind NoSQL-Datenbanken wie Cassandra, HBase und Hypertable.

Basiert BigQuery auf SQL?

Ja, BigQuery verwendet einen SQL-ähnlichen Dialekt namens BigQuery SQL.

BigQuery wird von einem Google Standard-SQL-Dialekt sowie einem Legacy-SQL-Dialekt unterstützt. SQL ist die Standardeinstellung für Funktionen wie DDL- und DML-Anweisungen in Google Standard. Die von Ihnen verwendete Schnittstelle bestimmt, welchen Abfragedialekt Sie verwenden. Die Konfigurationsdatei des Befehlszeilentools sollte jetzt bearbeitet werden, um zwischen den Dialekten zu wechseln. Dieses Beispiel würde Google Standard SQL als Standard-Syntax für Abfragen und den mk-Befehl (der beim Erstellen von Ansichten verwendet wird) als Standard-Syntax für Abfragen verwenden. Wenn Sie bereits Standardwerte für Abfrage- oder mk-Befehlsflags konfiguriert haben, müssen Sie [query] oder [mk] nicht ändern. Legen Sie den UseSqlLegacy-Parameter auf „true“ fest, wenn Sie die Legacy-SQL-Syntax in einem Abfrageauftrag verwenden möchten.

Dieses Beispiel wird mit Clientbibliotheken ausgeführt, wie in der BigQuery-Schnellstartanleitung für die Einrichtung von Node.js angegeben. Auf den SQL-Dialekt von Legacy-Systemen wird umgestellt. Legacy kann in größerem Umfang verwendet werden. Indem Sie die Variable use_legacy_sql auf True konfigurieren, kann ein Abfragejob die SQL-Syntax verwenden, die true ist. Wenn Sie Ruby verwenden, können Sie die Option legacy_sql: true mit Ihrer Abfrage übergeben.

Die Anzahl der verwendeten Datentypen nimmt rapide zu, wobei JSON am beliebtesten wird. Wenn Unternehmen zu anspruchsvolleren Datenmodellen wie JSON wechseln, verwenden sie weniger traditionelle Methoden der Datenspeicherung wie relationale Datenbanken. Da JSON einfach zu lesen, zu verstehen und damit zu arbeiten ist, ist es das beliebteste Format unter Entwicklern.
Die Verwendung von BigQuery zur Verarbeitung von JSON-Daten ist eine ausgezeichnete Wahl. Diese Speichermethode speichert Daten nach Spalten statt nach Zeilen, wodurch analytische Abfragen effizienter durchgeführt werden können. Darüber hinaus können Sie aufgrund der einfachen Codierung und Verarbeitung einzelne Felder innerhalb von JSON-Daten nach Werten abfragen.

Die vielen Einsatzmöglichkeiten von Bigquery

Was sind einige Anwendungsfälle für große Abfragen?
BigQuery wird in einer Vielzahl von Kontexten verwendet. Hier einige Beispiele: Neben Streaming-Daten müssen große Datenmengen erfasst werden. Was ist der beste Weg, um Petabytes an Daten zu verwalten? Es gibt viele Daten in großen Datensätzen, die analysiert werden müssen. Durch die Nutzung künstlicher Intelligenz und Daten können wir die Ergebnisse komplexer Ereignisse vorhersagen. BigQuery steht seit einigen Wochen im Fokus unserer Aufmerksamkeit. Sehen wir uns nun einige der Anwendungen von bigQuery an.

Ist Bigquery eine relationale Datenbank?

Nein, BigQuery ist keine relationale Datenbank. Es ist ein leistungsstarkes, skalierbares und kostengünstiges Data Warehouse, mit dem Sie innerhalb von Sekunden komplexe Abfragen für große Datensätze ausführen können.

Welche Vorteile hat die Verwendung von BigQuery gegenüber Bigtable?
Einer der Hauptvorteile von BigQuery ist seine Fähigkeit, ein agnostisches Data Warehouse zu sein. Dies bedeutet, dass Daten zuverlässig und konsistent gespeichert und abgerufen werden können, was Unternehmen zugutekommt, die qualitativ hochwertige Daten benötigen. BigQuery ist nicht nur vielseitiger, sondern bietet auch mehr Datentypen als Bigtable. Es eignet sich eher für den Einsatz in OLAP-Anwendungen wie Business Intelligence und Analysen. Infolgedessen kann BigQuery eine schnellere und genauere Datenanalyse als Bigtable bereitstellen. BigQuery ist auch günstiger in der Nutzung als Bigtable. Dies liegt daran, dass es keine Installation von Hardware- oder Softwareschichten erfordert, was bedeutet, dass es von kleinen Unternehmen verwendet werden kann.

Bigquery vs. Cloud Sql

Im Gegensatz zu BigQuery, das Anwendungen enthält, tut Cloud SQL dies nicht. Die Cloud-SQL-Datenbank verfügt über mehr Datenbanksicherheitsoptionen als BigQuery. In Cloud SQL wird die Anzahl der Plätze durch das verwendete Data Warehouse bestimmt, während in BigQuery die Anzahl durch den Google Cloud-Speicher bestimmt wird.

Zur Datenspeicherung und -analyse nutzen Nutzer unter anderem Google Cloud SQL und BigQuery. Obwohl beide Produkte von Google entwickelt wurden, gibt es erhebliche Unterschiede zwischen ihnen. In diesem Artikel gehen wir auf die Unterschiede zwischen Cloud SQL und BigQuery ein, damit Sie das richtige für Ihre Anforderungen auswählen können. Im Folgenden finden Sie einige Beispiele für BigQuery-basierte Lösungen. Sie können auch Berichte erstellen, die zur Analyse Ihrer Daten mit BigQuery verwendet werden können. Dies ist nicht nur ein leistungsstarkes Analysetool, sondern wird auch zur Analyse von Live-Daten verwendet. In diesem Artikel vergleichen wir Cloud SQL und BigQuery in ihren verschiedenen Aspekten.

In Bezug auf die Datenbanksicherheit hat Cloud SQL gegenüber BigQuery weitere Vorteile. Die Speicherkapazität von BigQuery ist mit der von Google vergleichbar. Die meisten unserer Geräte haben Google-Verbindungen, was bedeutet, dass wir auf Daten in BigQuery zugreifen und diese speichern können. Beim Vergleich der beiden ist es auch wichtig, die Kosten der Geschäftstätigkeit zu berücksichtigen. BigQuery ist einfacher einzurichten und zu verwenden als Cloud SQL. In BigQuery kann Datastream, ein serverloser Datenreplikationsdienst, zum Replizieren von Daten verwendet werden. Neben Python-, C#-, Java-, Go-, PHP-, Node.js- und Ruby-Clientbibliotheken verfügt BigQuery über Benutzerbibliotheken für C und C++.

Auch die SQL-Schnittstelle ist ausgereift und leistungsfähig. Im Gegensatz dazu hat MySQL eine viel eingeschränktere SQL-Schnittstelle. Es unterstützt auch den Export von Daten in einer Vielzahl von Formaten, darunter JSON, CSV, Google Sheets und Tableau. MySQL unterstützt eine kleine Anzahl von Dateiformaten. Viertens schließt BigQuery Joins und Gruppierungen (auch als Aggregationen bezeichnet) auf eine Weise ein, die MySQL nicht bietet. Verknüpfungen sind für eine Vielzahl von Abfragen erforderlich, z. B. um zu zählen, wie viele Zeilen eine Tabelle enthält, um den Durchschnittswert für eine Spalte zu berechnen oder um den größten Wert in einer Spalte zu finden. Die Kosten für Data Warehousing mit BigQuery sind höher als die Kosten für Data Warehousing mit MySQL. BigQuery hingegen bietet eine größere Auswahl an Funktionen und eine bessere Leistung als andere Plattformen. Die Speicherkapazität von MySQL ist begrenzt; BigQuery bietet mehr Kapazität. BigQuery kann mit Google Cloud Storage, S3 oder Azure Storage verwendet werden. MySQL unterstützt die lokale Speicherung von Daten. Wenn Sie die Funktionen von BigQuery und einem anderen Framework vergleichen, werden Sie feststellen, dass BigQuery gewinnt. Es bietet mehr Funktionen und eine bessere Leistung.

Was ist BigQuery

Bigquery ist ein Cloud-basiertes Data Warehouse, mit dem Benutzer große Datenmengen speichern und abfragen können. Es ist eine skalierbare und erschwingliche Lösung für Unternehmen, die große Datenmengen verarbeiten und analysieren müssen.

BigQuery ist ein leistungsstarkes Datenverarbeitungstool, mit dem Sie große Datenmengen in Echtzeit analysieren und visualisieren können. Jeden Monat werden 1 TB Daten analysiert und 10 GB Daten kostenlos gespeichert. Durch Streaming Ingestion haben Sie immer Zugriff auf aktuelle Einblicke in Ihre Daten.

Bigtable vs. Bigquery

Es gibt einige wichtige Unterschiede zwischen bigtable und bigquery. Erstens ist bigtable ein NoSQL-Datenspeicher, während bigquery ein SQL-Datenspeicher ist. Das bedeutet, dass bigtable in Bezug auf das Datenschema flexibler, aber in Bezug auf die Abfrageverarbeitung weniger effizient ist. Zweitens ist Bigtable auf Skalierung ausgelegt und kann Milliarden von Datenzeilen verarbeiten, während BigQuery auf Geschwindigkeit ausgelegt ist und Millionen von Datenzeilen verarbeiten kann. Schließlich ist bigtable ein proprietäres Google-Produkt, während bigquery ein Open-Source-Projekt ist.

Was sind die Unterschiede zwischen BigTable und BigQuery? Beide Dienste sind darauf ausgelegt, große Datenmengen zu speichern. Wenn sich Service-Updates nicht direkt auf Ihren Arbeitsablauf auswirken, werden sie Ihnen keine Probleme bereiten, da sie sich verbessern. Zusätzlich zu unbegrenzter Skalierbarkeit, automatischem Brennen und sogar einfachen Wiederherstellungen verfügen beide Dienste über integrierte automatische Sicherungen.

BigQuery bietet eine Vielzahl von Funktionen, ist jedoch nicht fehlerfrei. Der Speicher dient als primärer Datenspeicher von Google, ist aber aufgrund seiner Lage im eigenen Dienst von Google und Verarbeitungsbeschränkungen nicht geeignet, sich häufig ändernde Daten zu speichern. Neben Daten, die sich weniger häufig ändern, ist PostgreSQL eine bessere Option für stabilere Daten.

Bigtable von Google: Wann und wofür es verwendet wird

Bigtable, Google Cloud Platform und das Dremel-System von Google für Ad-hoc-Abfragen sind die drei Plattformen, die später BigQuery, einen Cloud-basierten Abfragedienst für sehr große Datensätze, erstellten.
Warum sollte ich Bigtable verwenden? Bigtable ist ideal für Anwendungen mit großen Mengen an Schlüssel/Wert-Daten, da jeder Wert in der Regel nicht größer als 10 MB ist. Bigtable ist auch eine gute Speicher-Engine für Batch-MapReduce-Vorgänge, Stream-Verarbeitung/Analyse und maschinelles Lernen.
Verwendet Google immer noch Bigtable? Die Funktionen von Bigtable werden von Google Analytics, der Webindizierung, MapReduce, Google Maps, der Google Books-Suche, „Mein Suchverlauf“, Google Earth, Blogger.com und einer Vielzahl anderer Google-Apps verwendet.

Nosql-Datenbank

Eine NoSQL-Datenbank ist eine nicht relationale Datenbank, die nicht die traditionelle tabellenbasierte Struktur einer relationalen Datenbank verwendet. NoSQL-Datenbanken werden häufig für die Verarbeitung großer Datenmengen verwendet, die für eine relationale Datenbank nicht gut geeignet sind.

NoSQL-Datenbanken speichern Daten in Dokumenten statt in Tabellen. Rechenzentren sind für eine Vielzahl von Datenverwaltungsanforderungen ausgelegt, da sie flexibel und skalierbar sind und schnell auf sich ändernde Geschäftsanforderungen reagieren können. Dokumentdatenbanken, Schlüsselwertspeicher, Datenbanken mit breiten Spalten und Diagrammdatenbanken sind nur einige der verfügbaren NoSQL-Datenbanken. Die Global 2000-Unternehmen setzen schnell auf NoSQL-Datenbanken, um unternehmenskritische Anwendungen zu unterstützen. Dies ist teilweise auf fünf Trends zurückzuführen, die technische Herausforderungen darstellen, die für die meisten relationalen Datenbanken zu schwierig zu handhaben sind. Aufgrund ihres festen Datenmodells sind relationale Datenbanken ein großes Hindernis für die agile Entwicklung, die ineffizient ist. In NoSQL definiert das Anwendungsmodell das Datenmodell.

Es ist nicht notwendig zu definieren, wie Daten modelliert werden müssen. JSON ist das Standardformat zum Speichern von Daten in dokumentenorientierten Datenbanken. Durch den Wegfall von ORM-Frameworks kann der Aufwand für die Entwicklung von Anwendungen reduziert werden. Die neueste Version von Couchbase Server 4.0 führte N1QL (ausgesprochen „Nickel“) ein, eine leistungsstarke Abfragesprache, die SQL und JSON verbindet. Es unterstützt nicht nur standardmäßige SELECT / FROM / WHERE-Anweisungen, sondern kann auch zum Organisieren (GROUP BY), Sortieren (SORT BY), Verbinden (LEFT OUTER / INNER) und einer Vielzahl anderer Dinge verwendet werden. Es ist möglich, die Vorteile einer verteilten NoSQL-Datenbank zu nutzen, da sie mit einer Scale-out-Architektur entwickelt wurde und keinen Single Point of Failure aufweist. Da immer mehr Kundeninteraktionen online stattfinden, wird es immer wichtiger, eine stabile Lieferkette aufrechtzuerhalten.

Um mit der Nutzung von NoSQL-Datenbanken zu beginnen, müssen keine Programmiersprachen erlernt werden. Sie wurden entwickelt, um Lese-, Schreib- und Speichervorgänge zu verteilen, sodass auf alle gleichzeitig zugegriffen werden kann. Sie können auf jeder Ebene operieren, solange sie über die erforderliche Verwaltung und Überwachung verfügen. Bei verteilten NoSQL-Datenbanken ist kein separater Software-Stack erforderlich – sie werden durch integrierte Replikation zwischen Rechenzentren gesichert. Darüber hinaus ermöglichen Hardware-Router Anwendungen, ihr eigenes Failover durchzuführen, anstatt darauf zu warten, dass die Datenbank ein Problem erkennt und einen In-Service durchführt. Die heutigen Web-, Mobil- und IoT-Anwendungen erfordern aufgrund der zunehmenden Verwendung von NoSQL-Technologien eine NoSQL-Datenbank.

Eine NoSQL-Datenbank wird als Werkzeug zur Datenspeicherung und -verarbeitung immer beliebter. MongoDB ist die beliebteste NoSQL-Datenbank und Cloud Bigtable ist ein vollständig verwalteter NoSQL-Datenbankdienst, der eine Verfügbarkeit von 99,999 % unterstützen kann. Mit Cloud Big Elasticity können Sie mehr als 5 Milliarden Anfragen pro Sekunde bei Spitzenleistung verarbeiten und mehr als 10 Milliarden Bytes an verwalteten Daten speichern. Wenn Sie nach einer NoSQL-Datenbank suchen, die große analytische und operative Workloads bewältigen kann, ist Cloud Bigtable eine ausgezeichnete Wahl.

Was ist die Nosql-Datenbank anhand eines Beispiels erklären?

Eine NoSQL-Datenbank speichert Daten nicht in Tabellen, sondern in Dokumenten. Infolgedessen werden sie als „nicht nur SQL“ klassifiziert und durch eine Vielzahl flexibler Datenmodelle aufgeschlüsselt. Dokumentendatenbanken, Key-Value-Stores, Wide-Column-Datenbanken und Graph-Datenbanken sind nur einige Beispiele für NoSQL-Datenbanken.

Die Vor- und Nachteile von Nosql-Datenbanken

Darüber hinaus verfügen NoSQL-Datenbanken über Funktionen, die in relationalen Datenbanken nicht verfügbar sind. Dokumentorientierte Speicherung ist in MongoDB, Cassandra und Redis verfügbar, und Zeitreihendaten sind in Cassandra verfügbar.
Trotz der Tatsache, dass NoSQL-Datenbanken einige Nachteile haben, wie z. B. das Fehlen der Standard-SQL-Funktionalität, werden sie als Computerplattform immer beliebter. Die Vorteile von NoSQL-Datenbanken für eine Vielzahl von Zwecken machen sie zu einer ausgezeichneten Wahl.

Wofür sind Nosql-Datenbanken gut?

Die NoSQL-Datenbank verwendet eine breite Palette von Datenmodellen für den Zugriff auf und die Verwaltung von Daten. Große Datenbanken, die speziell für Anwendungen mit hohem Datenvolumen, geringer Latenz und flexiblen Datenmodellen optimiert sind, können ausgeführt werden, indem einige der Datenkonsistenzbeschränkungen für andere Datenbanken gelockert werden.

Nosql-Datenbanken: Die Vor- und Nachteile

NoSQL-Datenbanken wie MongoDB bieten viele Vorteile gegenüber herkömmlichen SQL-Datenbanken, bergen aber auch ein gewisses Risiko. SQL ist sicherer als NoSQL in Bezug auf Datenkonsistenz, Datenintegrität und Datenredundanz bei komplexen Abfragen. SQL hält sich an ACID-Eigenschaften, was bedeutet, dass es Konsistenz garantiert, dass Änderungen an den Daten in der Datenbank widergespiegelt werden und dass es im Notfall zu keinem Datenverlust kommt.
Anstelle von SQL-Datenbanken können NoSQL-Datenbanken vielfältige Vorteile bieten, müssen aber aus Funktions- und Sicherheitsgründen zunächst getestet werden.

Bigtable gegen Mongodb

Auf diese Frage gibt es keine allgemeingültige Antwort, da die beste Datenbanklösung für ein bestimmtes Projekt von vielen Faktoren abhängt. Im Allgemeinen eignet sich MongoDB jedoch besser für Projekte, die ein hohes Maß an Flexibilität erfordern, z. B. solche, bei denen es um unstrukturierte Daten geht. Bigtable hingegen eignet sich besser für Projekte, die ein hohes Maß an Skalierbarkeit und Leistung erfordern, beispielsweise solche, bei denen es um große Datenmengen geht.

BigTable ist teurer in der Implementierung (TCO) als MongoDB, mit einer TCO von 91/100 gegenüber 62/100 für MongoDB. Die Funktionen eines Tools unterscheiden sich nicht wesentlich von denen eines anderen. In diesem Artikel werden wir die beiden Softwareprodukte vergleichen und gegenüberstellen. Wie schneidet Google im Vergleich zu 10gen ab? Die Gesamtbetriebskosten der Systemsoftware werden durch die Gesamtbetriebskosten (Total Cost of Ownership, TOA) bestimmt, die die Softwarelizenz, Softwareschulung, Anpassung, Hardware (falls erforderlich), Wartung und andere damit verbundene Dienstleistungen umfassen. MongoDB richtet sich an Unternehmen aller Größen, einschließlich großer, mittlerer und kleiner Unternehmen, während BigTable Unternehmen aller Größen anspricht.

Ideale Nosql-Datenbank für große Datensätze mit einem Schlüssel

Bigtable ist ein schneller, vollständig verwalteter, massiv skalierbarer NoSQL-Datenbankdienst , der sich ideal zum Speichern großer Mengen von Einzelschlüsseldaten mit geringer Latenz eignet. Es unterstützt einen hohen Lese- und Schreibdurchsatz und eine geringe Latenz, wodurch es sich ideal für MapReduce-Vorgänge eignet. Es handelt sich um einen schnellen, vollständig verwalteten, massiv skalierbaren NoSQL-Datenbankdienst, der sich ideal zum Speichern großer Mengen von Einzelschlüsseldaten mit geringer Latenz und ohne erforderliche Einrichtung eignet.

Ist Bigquery Olap

Auf diese Frage gibt es keine allgemeingültige Antwort, da die OLAP-Funktionen von BigQuery je nach den spezifischen Anforderungen des Benutzers variieren. Im Allgemeinen kann BigQuery jedoch aufgrund seiner Fähigkeit, komplexe Datenanalysen in großem Umfang durchzuführen, als OLAP-Plattform betrachtet werden. Dadurch eignet es sich gut für Anwendungen wie Business Intelligence, Data Warehousing und Analytics.

TrustRadius verwendet derzeit BigQuery als Data Warehouse, und BQ ist die Standardsprache für fast alle unsere Datenpipelines. Mit BigQuery können Sie große Datasets in wenigen Minuten durchsuchen. Obwohl es kein Echtzeitsystem ist, ist OLAP zweifellos das Beste. Es ist derzeit sehr gut für den OLAP-Anwendungsfall geeignet, aber auch interaktive Funktionen wären fantastisch. OLAP läuft besser auf BigQuery. Es wird nicht in der Lage sein, Ihre Milliarden Datensätze in Sekundenschnelle zu durchsuchen, da es kein Echtzeitsystem ist. Datenpipeline-Projekte können auch mit BigQuery durchgeführt werden. Mit dieser App können Daten hochgeladen und entfernt werden, und SQL kann verwendet werden, um die Daten auf beliebige Weise zu organisieren.

Warum Bigquery die beste Wahl für Etl

Da BigQuery einen hohen Abfragedurchsatz, geringe Latenz und Skalierbarkeit aufweist, ist es ein hervorragendes Tool für ETL-Aufgaben. Darüber hinaus unterscheidet es sich durch seine Warehouse-Architektur von herkömmlichen OLTP-Abfragen.

BigQuery-Leistung

BigQuery ist ein leistungsstarkes Tool zum Analysieren großer Datensätze. Es ist jedoch wichtig, sich einiger potenzieller Leistungsprobleme bewusst zu sein. Erstens ist BigQuery darauf ausgelegt, große Datenmengen schnell zu verarbeiten. Wenn Sie jedoch versuchen, eine Abfrage für zu viele Daten auszuführen, kann dies sehr lange dauern. Um dies zu vermeiden, ist es wichtig, die abzufragende Datenmenge zu begrenzen. Zweitens verwendet BigQuery ein spaltenweises Speicherformat. Das bedeutet, dass Daten in Spalten und nicht in Zeilen gespeichert werden. Dies kann für einige Arten von Abfragen effizient sein, für andere kann es jedoch langsamer sein. Bei Leistungsproblemen lohnt es sich, ein anderes Speicherformat auszuprobieren. Schließlich kann BigQuery beim Abrufen von Daten aus externen Quellen langsam sein. Wenn Ihre Daten in einer relationalen Datenbank gespeichert sind, kann es schneller sein, sie mit einem Tool wie Dataflow in BigQuery zu laden. Wenn Sie sich dieser potenziellen Leistungsprobleme bewusst sind, können Sie sicherstellen, dass Ihre BigQuery-Abfragen schnell und effizient ausgeführt werden.

In diesem Artikel sehen wir uns einige Tipps und Tricks zur Verwendung von Googles Big-Data-Plattform BigQuery an. In diesem Blogbeitrag werde ich einige Techniken erläutern, mit denen Sie Ihre Abfrageleistung verbessern können. Wenn Sie Ihre Daten in kleinere Teile aufteilen, muss BQ weniger Daten lesen, was zu schnelleren und kostengünstigeren Abfragen führt. Erwägen Sie die Verwendung der Denormalisierungstechnik zum Generieren homogener Tabellen vor dem Zusammenführen von Datensätzen. Durch den Austausch von Rechenressourcen gegen Speicherressourcen können Sie Kosten senken und die Leistung steigern. Da BigQuery verschachtelte, sich wiederholende Datenstrukturen unterstützt, können Sie problemlos mit komplexen Datenstrukturen umgehen. Es gibt eine Möglichkeit, diese Probleme mit der Funktion „Abfrage speichern“ zu lösen. Durch Klicken auf die Schaltfläche können Sie Ihre Suchanfrage benennen, um sie später wiederzufinden. Außerdem kann ein Abfrageergebnis in eine Tabellenkalkulation oder eine andere Tabelle exportiert werden.

Bigquery von Google: Die schnelle und effiziente Datenlösung

Datenbereitstellung ist schneller: BigQuery liefert Daten in einem Bruchteil der Zeit, die zum Senden über das Internet benötigt wird, indem das globale Netzwerk und die Festplatteninfrastruktur von Google verwendet werden. Unternehmen, die eine schnelle und effiziente Datenanalyse benötigen, sollten die Verwendung von BigQuery in Betracht ziehen.
Es ist einfacher, Daten in BigQuery zu speichern als herkömmliche Systeme, da es über integrierte Replikations- und Speicherfunktionen verfügt, die automatisch repliziert und in mehreren Rechenzentren auf der ganzen Welt gespeichert werden. Dadurch können sich Unternehmen auch im Katastrophenfall auf eine zuverlässige Datenspeicherung verlassen.

Google Cloud Bigtable

Google Cloud Bigtable ist ein schneller, skalierbarer, vollständig verwalteter NoSQL-Datenbankdienst, mit dem Sie große Datenmengen speichern und bereitstellen können. Es ist skalierbar und für Workloads mit hohem Durchsatz und geringer Latenz ausgelegt.

Es ist über den NoSQL-Datenbankdienst Cloud Bigtable von Google verfügbar. Dieselbe Datenbank unterstützt die Google-Suche, Google Analytics, Maps und Gmail sowie die Google-Suche, Maps und Gmail-Dienste. Ein Google Cloud Platform Console-Projekt mit der Cloud Bigtable API muss erstellt werden. Es reicht aus, Google Cloud Bigtable in den Quickstart-Abschnitt Ihres Codes aufzunehmen. Bei Cloud Bigtable sind drei Arten von API-Anbietern verfügbar: Daten-API, Instanz-API und Tabellenverwaltungs-API. Daten-API-Aufrufe können Daten in Tabellen speichern und abfragen, die von der API bereitgestellt werden. In jeder Instanz der Daten gibt es eine Tabelle, die die tatsächlich replizierten Daten enthält.

Mit diesen APIs können Sie Instanzen, Cluster und Tabellen auf Bare-Metal-Basis verwalten. Im Google Cloud Platform Console Metrics Explorer können Sie auf Cloud Bigtable-Metriken zugreifen. Die Funktionalität ist beim Start der Anwendung deaktiviert. Durch Aktualisieren von StackdriverStatsConfiguration können Sie bestimmen, wie häufig Messwerte an StackDriver und den Ressourcentyp „Überwacht“ übertragen werden. Wenn Sie Maven verwenden, kopieren Sie dies in Ihre Abhängigkeiten, die die Datei pom.xml oder Gradle oder SBT sein sollten. Wenn Sie diesen Client verwenden möchten, benötigen Sie Java 8 oder höher. Die Anzahl der Threads von grpc-nio-worker-ELG-1-# ist die gleiche wie die von CPUs. Google verwendet den erweiterten Support von Oracle (der normalerweise acht Jahre nach der allgemeinen Verfügbarkeit des Clients dauert) für alle seine Client-Bibliotheken in seinen LTS-Tests.

Was ist Cloud Bigtable in Gcp?

Mit Cloud Bigtable können Sie Petabyte an Daten und Milliarden von Zeilen und Spalten in einer kleinen, spärlich gefüllten Tabelle speichern. Ein Zeilenschlüssel ist ein indexierbarer Wert, der in jeder Zeile zu finden ist.

Verwendet Google immer noch Bigtable?

Neben Google Analytics, Webindizierung und MapReduce wird es jetzt von einer Reihe von Google-Anwendungen verwendet, darunter Google Maps, Google Books, Google My Search History, Google Earth, Blogger.com und Google Code-Hosting.

Mongodb »

MongoDB ist ein leistungsstarkes dokumentenorientiertes Datenbanksystem. Es verfügt über eine indexbasierte Suchfunktion, die das Abrufen von Daten schnell und einfach macht. MongoDB bietet auch eine Skalierbarkeitsfunktion, die es ermöglicht, große Datenmengen zu verarbeiten.

Wofür wird Mongodb verwendet?

Dokumentendatenbanken wie MongoDB werden verwendet, um leistungsstarke, hochverfügbare und skalierbare Internetanwendungen zu erstellen. Aufgrund seines flexiblen Schemas eignet es sich gut für agile Entwicklungsteams.

Mongodb: Ein quellenverfügbares dokumentenorientiertes Datenbankprogramm

Ist MongoDB eine Software oder eine Sprache?
Eine MongoDB-Datenbank besteht aus einer Vielzahl quellenfreundlicher Komponenten, die auf mehreren Plattformen bereitgestellt werden können. MongoDB ist eine NoSQL-Datenbank, die JSON-ähnliche Dokumenttypen mit optionalen Schemas verwendet. MongoDB ist eine Datenbank, die von MongoDB Inc. entwickelt wurde. Arbeiten MongoDB und SQL wirklich zusammen?
MySQL verwendet, wie die meisten relationalen Datenbanken, eine strukturierte Abfragesprache (SQL), um den Datenzugriff zu verwalten. Die MongoDB-Abfragesprache (MQL) ist die von Entwicklern verwendete Standard-MongoDB-Abfragesprache. Datenbankoperationen in gängigen Datenbanken werden in der Dokumentation anhand von MQL- und SQL-Syntax verglichen.

Ist Mongodb besser als 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.