BigQuery de Google Cloud Platform : un service d'entrepôt de données NoSQL

Les bases de données NoSQL deviennent de plus en plus populaires alors que le volume de données générées par les entreprises et les organisations continue de croître à un rythme exponentiel. BigQuery est un service d'entrepôt de données NoSQL puissant et entièrement géré proposé par Google Cloud Platform. Il est conçu pour gérer facilement les charges de travail d'analyse de données à grande échelle. Dans cet article, nous examinerons de plus près ce qu'est BigQuery, ses principales fonctionnalités et comment il peut vous aider à répondre à vos besoins d'analyse de données.

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Bigtable est une base de données NoSQL conçue pour gérer de grandes quantités de données et avec un large éventail de colonnes. BigQuery, en revanche, est un entrepôt de données d'entreprise à grande échelle capable de stocker une grande quantité de données structurées relationnelles.

BigQuery stocke les données des tables au format en colonnes, ce qui signifie que chaque colonne est stockée séparément. Les colonnes individuelles peuvent être analysées rapidement et en profondeur dans une base de données orientée colonnes. Afin de répondre aux exigences des charges de travail analytiques qui consomment une grande quantité de données, les colonnes sont optimisées pour les charges de travail analytiques.

MySQL est un système de gestion de base de données client-serveur qui utilise un système de gestion de base de données relationnelle. MySQL peut être utilisé pour stocker, gérer et manipuler des données pour un large éventail d'applications Web. BigQuery exécute SQL en plus d'un mécanisme de requête intégré.

BigQuery utilise-t-il Nosql ?

La plate-forme BigQuery est utilisée dans le monde des affaires pour l'informatique décisionnelle et le traitement analytique en ligne. Bigtable, un service de base de données NoSQL , peut être utilisé. BigQuery est un programme hybride qui intègre les dialectes SQL et la technologie propriétaire de traitement de données de Google, Dremel. Dans bigtable, une recherche est basée sur une fonction basée sur des clés et ne prend que quelques secondes.

Si vous exportez des données de Cloud Storage vers BigQuery, assurez-vous qu'elles sont au format CSV. Le format CSV étant le format le plus courant pour les exportations de données, il est pris en charge par de nombreux outils et langages. Bien que JSON soit également un format pris en charge, il est moins courant que CSV. Pour les exportations de données Cloud Storage vers BigQuery, vous devez utiliser un format délimité par une nouvelle ligne. Avro est un nouveau format de fichier créé par BigQuery et Google Cloud Storage. Si vous utilisez des données Cloud Storage qui ne sont pas au format CSV ou JSON, vous pouvez utiliser le format Avro à la place.
Si vous souhaitez importer des données dans BigQuery, le dialecte Google Standard SQL doit être utilisé. Ce dialecte a le plus large éventail de fonctions et est le plus pris en charge. Les instructions DDL et DML, par exemple, ne sont prises en charge que par Google Standard SQL.
Si vos données ne sont pas dans Google Standard SQL, vous pouvez toujours utiliser l'ancien dialecte SQL. Google Standard SQL, ainsi que l'ancien SQL, prend en charge certaines des mêmes fonctionnalités. Cependant, l'héritage SQL n'est pas aussi largement pris en charge que le dialecte Google Standard SQL, et il peut ne pas être en mesure de prendre en charge toutes les fonctionnalités de Google Standard SQL.
Si vous n'êtes pas familier avec BigQuery, le dialecte Google Standard SQL doit être utilisé. Ce n'est pas seulement le plus polyvalent, mais c'est aussi le plus largement pris en charge.

Quel type de base de données est BigQuery ?

Avec BigQuery, vous pouvez gérer et analyser vos données dans un entrepôt de données d'entreprise entièrement géré avec des fonctionnalités intégrées telles que le machine learning, l'analyse géographique et l'informatique décisionnelle.

Google Cloud BigQuery, un entrepôt de données d'entreprise entièrement géré, permet aux entreprises de toutes tailles de stocker de grandes quantités de données dans un environnement cloud accessible et sécurisé. Il existe des fonctionnalités intégrées d'apprentissage automatique, d'analyse géographique et d'intelligence d'affaires qui peuvent être utilisées pour gérer et analyser vos données. Avec BigQuery, vous pouvez interroger vos questions les plus importantes pour y trouver des réponses. BigQuery répond aux besoins des professionnels des données dans une variété de rôles et de responsabilités, des analystes commerciaux aux développeurs. La communauté de développeurs et d'analystes BigQuery de Stack Overflow participe à des discussions productives. Les bonnes pratiques de sécurité de Google Cloud, qui incluent la sécurité périmétrique traditionnelle ainsi que des mesures de sécurité plus granulaires, constituent une approche solide mais adaptable. Looker, Looker Studio et Google Sheets ne sont que quelques-uns des outils que vous pouvez utiliser pour analyser et visualiser les données BigQuery.

BigQuery, en revanche, peut atteindre des performances encore plus élevées en utilisant une architecture entièrement basée sur la mémoire. Cette architecture, également connue sous le nom de MapReduce, est basée sur les principes suivants. MapReduce fonctionne en divisant une grande tâche en plus petites, appelées cartes, puis en distribuant ce travail sur un grand nombre de serveurs. La tâche de carte convertit les données d'entrée sous une forme qui peut être traitée par la base de données en prenant les données d'entrée. La tâche map peut être écrite dans n'importe quel langage, mais il s'agit généralement d'un programme Python qui utilise la bibliothèque map-reduce. Parce qu'il y a tellement de serveurs, il est nécessaire de réduire les données à tous les niveaux. La tâche Réduire réduit la sortie des tâches cartographiques sous une forme qui peut être traitée par une base de données pour y parvenir. La tâche reduce peut être écrite dans presque tous les langages, mais elle est généralement écrite en Python. En raison de sa capacité d'économie de mémoire, MapReduce peut être exécuté entièrement en mémoire. Cela signifie que la base de données n'a pas besoin de conserver de données du tout. Il y a un inconvénient à cela car le nombre de serveurs requis pour exécuter MapReduce est bien supérieur au nombre requis pour exécuter une base de données traditionnelle. SQL Server, qui est une base de données basée sur un serveur, est utilisé quotidiennement par des millions de personnes. Une implémentation de SQL Server est basée sur une architecture client-serveur, avec des performances fixes dans tout le système, sauf si l'utilisateur le met à l'échelle manuellement. SQL Server présente un inconvénient : il s'agit d'une base de données basée sur un serveur. Par conséquent, ce n'est pas un environnement adapté aux applications qui nécessitent une mise à l'échelle rapide. Les performances de SQL Server sont également inférieures à celles de BigQuery. BigQuery est une base de données d'analyse à l'échelle du pétaoctet qui utilise la technologie MapReduce. Une architecture mapreduce est basée sur la mémoire, ce qui lui permet d'atteindre des performances extrêmement élevées. Des millions de personnes utilisent SQL Server, une base de données basée sur un serveur. Le principal inconvénient de SQL Server est sa dépendance à un modèle de base de données basé sur un serveur.

Types de données Google BigQuery

Date/heure, texte, nombres et booléens sont les quatre types de données accessibles via Google BigQuery . Chaque type est livré avec son propre ensemble de caractéristiques et d'avantages. Les types d'heure sont l'une des solutions BigQuery les plus couramment utilisées. Les horodatages et les champs de date peuvent être utilisés pour suivre le temps des employés, estimer le délai de livraison et consigner les visites, en plus des horodatages et des champs de date. Les journaux et la surveillance des interactions des utilisateurs peuvent être complétés automatiquement grâce à l'utilisation de types de texte. Les champs pour les ID utilisateur, les noms d'utilisateur et les descriptions textuelles se trouvent sur le formulaire. La combinaison de types de nombres et de valeurs numériques en fait une méthode idéale pour stocker des informations numériques. Les entiers entiers, les nombres à virgule flottante et les décimales sont répertoriés en tant que champs dans ces fichiers. Il n'y a pas de meilleur moyen de stocker des booléens qu'avec des booléens. Les valeurs vraies et fausses sont toutes deux incluses dans les valeurs.

Bigtable est-il un Nosql ?

Oui, Bigtable est une base de données NoSQL. Il s'agit d'un magasin de données distribué et orienté colonne créé par Google.

Il fournit des services de base de données NoSQL gérés et évolutifs complets pour les charges de travail analytiques et opérationnelles volumineuses accessibles 99,999 % du temps. Lors du développement d'applications réactives, vous devez réduire au minimum la latence en millisecondes. Il vous permet d'évoluer pour répondre à vos besoins de stockage et de débit tout en restant stable pendant la reconfiguration. Plusieurs points de réplication primaires peuvent être situés dans jusqu'à huit régions du pays. En apprenant à utiliser l'outil de ligne de commande cbt pour se connecter à une instance Cloud Bigtable , effectuer des tâches administratives de base et écrire des données dans une table, vous apprendrez également à utiliser l'outil de ligne de commande cbt pour effectuer des tâches administratives de base. Vous découvrirez les principes de base d'un atelier de programmation, où vous apprendrez à éviter les erreurs de conception de schémas courants, à importer des données, à les interroger et à les utiliser. Utilisez des outils pour créer des schémas de tables HBase, importer des instantanés de la base de données HBase et tester l'intégrité des données.

Le service de base de données Cloud Bigtable NoSQL est un service rapide, entièrement géré et hautement évolutif. Vous pouvez utiliser Key Visualizer pour générer des formats de carte de densité pour vos schémas Cloud Bigtable afin d'afficher les modèles d'accès aux clés. Si vous souhaitez commencer à créer sur Google Cloud, vous pouvez obtenir 300 $ de crédits gratuits et 20 produits toujours gratuits. Le guide des prix est disponible ici.

Une base de données NoSQL diffère d'une base de données relationnelle traditionnelle en ce qu'elle permet la conservation des données de différentes manières. Les données sont moins persistantes et plus distribuées, ce qui permet un accès plus rapide. Les bases de données NoSQL, telles que Cassandra, HBase et Hypertable, sont toutes bien connues.

BigQuery SQL est-il basé ?

Oui, BigQuery utilise un dialecte de type SQL appelé BigQuery SQL.

BigQuery est pris en charge par un dialecte Google Standard SQL ainsi que par un ancien dialecte SQL. SQL est la valeur par défaut pour les fonctionnalités telles que les instructions DDL et DML dans Google Standard. L'interface que vous utilisez détermine le dialecte de requête que vous utilisez. Le fichier de configuration de l'outil de ligne de commande doit maintenant être modifié pour basculer entre les dialectes. Cet exemple utiliserait Google Standard SQL comme syntaxe par défaut pour les requêtes et la commande mk (qui est utilisée lors de la création de vues) comme syntaxe par défaut pour les requêtes. Si vous avez déjà configuré des valeurs par défaut pour les indicateurs de requête ou de commande mk, vous n'avez pas besoin de modifier [query] ou [mk]. Définissez le paramètre UseSqlLegacy sur true si vous souhaitez utiliser la syntaxe SQL héritée dans une tâche de requête.

Cet exemple s'exécutera à l'aide de bibliothèques clientes, comme indiqué dans les instructions de démarrage rapide de BigQuery pour la configuration de Node.js. Le dialecte SQL des systèmes hérités est en cours de basculement. L'héritage peut être utilisé dans une plus large mesure. En configurant la variable use_legacy_sql sur True, un travail de requête peut utiliser la syntaxe SQL qui est true. Si vous utilisez Ruby, vous pouvez passer l'option legacy_sql: true avec votre requête.

Le nombre de types de données utilisés augmente rapidement, JSON devenant le plus populaire. À mesure que les organisations se tournent vers des modèles de données plus sophistiqués, tels que JSON, elles utilisent des méthodes de stockage de données moins traditionnelles, telles que les bases de données relationnelles. Parce que JSON est simple à lire, à comprendre et à utiliser, c'est le format le plus populaire parmi les développeurs.
L'utilisation de BigQuery pour gérer les données JSON est un excellent choix. Cette méthode de stockage stocke les données par colonnes plutôt que par lignes, ce qui permet d'effectuer plus efficacement des requêtes analytiques. De plus, en raison de la simplicité de l'encodage et du processus, vous pouvez interroger des champs individuels dans les données JSON pour obtenir des valeurs.

Les nombreuses utilisations de BigQuery

Quels sont les cas d'utilisation des requêtes volumineuses ?
BigQuery est utilisé dans divers contextes. Voici quelques exemples : En plus des données en continu, de grandes quantités de données doivent être acquises. Quelle est la meilleure façon de gérer des pétaoctets de données ? Il y a beaucoup de données dans de grands ensembles de données à analyser. En tirant parti de l'intelligence artificielle et des données, nous pouvons prédire les résultats d'événements complexes. BigQuery est au centre de notre attention depuis quelques semaines maintenant. Examinons maintenant certaines des applications de bigQuery.

BigQuery est-il une base de données relationnelle ?

Non, BigQuery n'est pas une base de données relationnelle. Il s'agit d'un entrepôt de données puissant, évolutif et économique qui vous permet d'exécuter des requêtes complexes sur de grands ensembles de données en quelques secondes.

Quels sont les avantages d'utiliser BigQuery plutôt que Bigtable ?
L'un des principaux avantages de BigQuery est sa capacité à être un entrepôt de données agnostique. Cela signifie que les données peuvent être stockées et accessibles de manière fiable et cohérente, ce qui est bénéfique pour les entreprises qui ont besoin de données de haute qualité. En plus d'être plus polyvalent, BigQuery fournit plus de types de données que Bigtable. Il est plus adapté à une utilisation dans des applications OLAP telles que l'informatique décisionnelle et l'analyse. Par conséquent, BigQuery peut fournir une analyse de données plus rapide et plus précise que Bigtable. BigQuery est également plus abordable à utiliser que Bigtable. Cela est dû au fait qu'il ne nécessite pas l'installation de couches matérielles ou logicielles, ce qui signifie qu'il peut être utilisé par les petites entreprises.

BigQuery vs Cloud SQL

Contrairement à BigQuery, qui inclut des applications, ce n'est pas le cas de Cloud SQL. La base de données cloud SQL dispose d'un plus grand ensemble d'options de sécurité de base de données que BigQuery. Dans Cloud SQL, le nombre de postes est déterminé par l'entrepôt de données utilisé, tandis que dans BigQuery, le nombre est déterminé par le stockage dans le cloud de Google.

Pour le stockage et l'analyse des données, les utilisateurs utilisent Google Cloud SQL et BigQuery, entre autres options. Bien que les deux produits aient été créés par Google, il existe des différences significatives entre eux. Dans cet article, nous passerons en revue les différences entre Cloud SQL et BigQuery afin que vous puissiez choisir celui qui correspond le mieux à vos besoins. Voici quelques exemples de solutions basées sur BigQuery. Vous pouvez également créer des rapports qui peuvent être utilisés pour analyser vos données avec BigQuery. Ce n'est pas seulement un outil analytique puissant, mais il est également utilisé pour analyser des données en direct. Dans cet article, nous allons comparer Cloud SQL et BigQuery sous leurs différents aspects.

En termes de sécurité des bases de données, Cloud SQL présente plus d'avantages que BigQuery. La capacité de stockage de BigQuery est comparable à celle de Google. La plupart de nos appareils disposent de connexions Google, ce qui signifie que nous pouvons accéder aux données et les stocker dans BigQuery. Lorsque l'on compare les deux, il est également essentiel de tenir compte du coût de faire des affaires. BigQuery est plus simple à configurer et à utiliser que Cloud SQL. Dans BigQuery, Datastream, un service de réplication de données sans serveur, peut être utilisé pour répliquer des données. Outre les bibliothèques clientes Python, C#, Java, Go, PHP, Node.js et Ruby, BigQuery propose des bibliothèques utilisateur pour C et C++.

L'interface SQL est également bien développée et puissante. En revanche, MySQL a une interface SQL beaucoup plus limitée. Il prend également en charge l'exportation de données dans une variété de formats, notamment JSON, CSV, Google Sheets et Tableau. MySQL prend en charge un petit nombre de formats de fichiers. Quatrièmement, BigQuery inclut des jointures et des regroupements (également appelés agrégations) d'une manière que MySQL ne fait pas. Les jointures sont requises pour diverses requêtes telles que le comptage du nombre de lignes contenues dans une table, le calcul de la valeur moyenne d'une colonne ou la recherche de la valeur la plus élevée dans une colonne. Le coût de l'entreposage de données avec BigQuery est plus élevé que le coût de l'entreposage de données avec MySQL. BigQuery, en revanche, offre un plus large éventail de fonctionnalités et est plus performant que les autres plates-formes. La capacité de stockage de MySQL est limitée ; BigQuery offre plus de capacité. BigQuery peut être utilisé avec Google Cloud Storage, S3 ou Azure Storage. MySQL prend en charge le stockage local des données. Lorsque vous comparez les fonctionnalités de BigQuery et d'un autre framework, vous constaterez que BigQuery l'emporte. Il est livré avec plus de fonctionnalités et fonctionne mieux.

Qu'est-ce que BigQuery ?

Bigquery est un entrepôt de données basé sur le cloud qui permet aux utilisateurs de stocker et d'interroger de grandes quantités de données. Il s'agit d'une solution évolutive et abordable pour les organisations qui doivent traiter et analyser de grands ensembles de données.

BigQuery est un puissant outil de traitement de données qui vous permet d'analyser et de visualiser de grandes quantités de données en temps réel. Chaque mois, 1 To de données sont analysées et 10 Go de données sont enregistrées gratuitement. Grâce à l'ingestion de flux, vous aurez toujours accès à des informations actualisées sur vos données.

Bigtable contre BigQuery

Il existe quelques différences essentielles entre bigtable et bigquery. Premièrement, bigtable est un magasin de données NoSQL, tandis que bigquery est un magasin de données SQL. Cela signifie que bigtable est plus flexible en termes de schéma de données mais moins efficace en termes de traitement des requêtes. Deuxièmement, bigtable est conçu pour évoluer et peut gérer des milliards de lignes de données, tandis que bigquery est conçu pour la vitesse et peut gérer des millions de lignes de données. Enfin, bigtable est un produit propriétaire de Google tandis que bigquery est un projet open source.

Quelles sont les différences entre BigTable et BigQuery ? Les deux services sont conçus pour stocker de grandes quantités de données. Lorsque les mises à jour de service n'affectent pas directement votre flux de travail, elles ne vous causeront aucun problème à mesure qu'elles s'améliorent. Outre une évolutivité illimitée, la gravure automatique et même des restaurations simples, les deux services disposent de sauvegardes automatiques intégrées.

BigQuery fournit un ensemble diversifié de fonctionnalités, mais ce n'est pas sans faille. Le stockage sert de stockage de données principal de Google, mais en raison de son emplacement dans le propre service de Google et des limites de traitement, il n'est pas adapté au stockage de données fréquemment modifiées. En plus des données qui changent moins fréquemment, PostgreSQL est une meilleure option pour des données plus stables.

Bigtable de Google : quand l'utiliser et à quoi sert

Bigtable, Google Cloud Platform et le système Dremel de Google pour les requêtes ad hoc sont les trois plates-formes qui ont ensuite construit BigQuery, un service de requête basé sur le cloud pour de très grands ensembles de données.
Pourquoi devrais-je utiliser Bigtable ? Bigtable est idéal pour les applications contenant de grandes quantités de données clé/valeur, car chaque valeur ne dépasse généralement pas 10 Mo. Bigtable est également un bon moteur de stockage pour les opérations MapReduce par lots, le traitement/l'analyse des flux et l'apprentissage automatique.
Google utilise-t-il toujours Bigtable ? Les fonctionnalités de Bigtable sont utilisées par Google Analytics, l'indexation Web, MapReduce, Google Maps, la recherche Google Livres, "Mon historique de recherche", Google Earth, Blogger.com et diverses autres applications Google.

Base de données Nosql

Une base de données NoSQL est une base de données non relationnelle qui n'utilise pas la structure traditionnelle basée sur des tables d'une base de données relationnelle. Les bases de données NoSQL sont souvent utilisées pour gérer de grandes quantités de données qui ne sont pas bien adaptées à une base de données relationnelle.

Les bases de données NoSQL stockent les données dans des documents plutôt que dans des tables. Les centres de données sont conçus pour répondre à un large éventail de besoins de gestion des données car ils sont flexibles, évolutifs et capables de répondre rapidement à l'évolution des besoins de l'entreprise. Les bases de données de documents, les magasins clé-valeur, les bases de données à colonnes larges et les bases de données de graphes ne sont que quelques-unes des bases de données NoSQL disponibles. Les 2000 entreprises mondiales adoptent rapidement les bases de données NoSQL pour alimenter les applications critiques. Cela est dû en partie à cinq tendances qui présentent des défis techniques trop difficiles à gérer pour la plupart des bases de données relationnelles. En raison de leur modèle de données fixe, les bases de données relationnelles sont un obstacle majeur au développement agile, qui est inefficace. En NoSQL, le modèle d'application définit le modèle de données.

Il n'est pas nécessaire de définir comment les données doivent être modélisées. JSON est le format par défaut utilisé pour stocker des données dans des bases de données orientées document. En éliminant les frameworks ORM, les frais généraux de développement d'applications peuvent être réduits. La dernière version de Couchbase Server 4.0 a introduit N1QL (prononcé « nickel »), un langage de requête puissant qui relie SQL et JSON. Il prend non seulement en charge les instructions SELECT / FROM / WHERE standard, mais il peut également être utilisé pour organiser (GROUP BY), trier (SORT BY), joindre (LEFT OUTER / INNER) et une variété d'autres choses. Il est possible de tirer parti d'une base de données distribuée NoSQL car elle est conçue avec une architecture évolutive et n'a pas de point de défaillance unique. À mesure que de plus en plus d'interactions avec les clients ont lieu en ligne, il devient de plus en plus essentiel de maintenir une chaîne d'approvisionnement stable.

Il n'est pas nécessaire d'apprendre des langages de programmation pour commencer à utiliser les bases de données NoSQL. Ils ont été conçus pour répartir les lectures, les écritures et le stockage afin qu'ils soient tous accessibles en même temps. Ils peuvent opérer à n'importe quel niveau, tant qu'ils disposent de la gestion et du suivi nécessaires. En ce qui concerne les bases de données NoSQL distribuées, il n'est pas nécessaire d'avoir une pile logicielle distincte - elles sont sauvegardées par une réplication intégrée entre les centres de données. De plus, les routeurs matériels permettent aux applications d'effectuer leur propre basculement plutôt que d'attendre que la base de données détecte un problème et effectue une mise en service. Les applications Web, mobiles et IoT d'aujourd'hui nécessitent une base de données NoSQL en raison de l'utilisation croissante des technologies NoSQL .

Une base de données NoSQL devient de plus en plus populaire en tant qu'outil de stockage et de traitement de données. MongoDB est la base de données NoSQL la plus populaire et Cloud Bigtable est un service de base de données NoSQL entièrement géré qui peut prendre en charge une disponibilité de 99,999 %. Avec Cloud Big Elasticity, vous pouvez traiter plus de 5 milliards de requêtes par seconde à des performances optimales et stocker plus de 10 milliards d'octets de données sous gestion. Si vous recherchez une base de données NoSQL capable de gérer d'importantes charges de travail analytiques et opérationnelles, Cloud Bigtable est un excellent choix.

Qu'est-ce que la base de données Nosql expliquée avec un exemple ?

Une base de données NoSQL ne stocke pas les données dans des tables, mais dans des documents. En conséquence, ils sont classés comme "pas seulement SQL" et ils sont décomposés par une variété de modèles de données flexibles. Les bases de données de documents, les magasins clé-valeur, les bases de données à colonnes larges et les bases de données de graphes ne sont que quelques exemples de bases de données NoSQL.

Les avantages et les inconvénients des bases de données Nosql

De plus, les bases de données NoSQL sont dotées de fonctionnalités qui ne sont pas disponibles dans les bases de données relationnelles. Le stockage orienté document est disponible dans MongoDB, Cassandra et Redis, et les données de séries chronologiques sont disponibles dans Cassandra.
Malgré le fait que les bases de données NoSQL présentent quelques inconvénients, tels que le manque de fonctionnalités SQL standard, elles deviennent de plus en plus populaires en tant que plate-forme informatique. Les avantages des bases de données NoSQL à diverses fins en font un excellent choix.

À quoi servent les bases de données Nosql ?

La base de données NoSQL utilise une large gamme de modèles de données pour accéder aux données et les gérer. Les grandes bases de données optimisées spécifiquement pour les applications avec des volumes de données élevés, une faible latence et des modèles de données flexibles peuvent être exécutées en assouplissant certaines des restrictions de cohérence des données sur d'autres bases de données.

Bases de données Nosql : les avantages et les inconvénients

Les bases de données NoSQL, telles que MongoDB, offrent de nombreux avantages par rapport aux bases de données SQL traditionnelles, mais elles présentent également certains risques. SQL est plus sécurisé que NoSQL en termes de cohérence des données, d'intégrité des données et de redondance des données lorsqu'il s'agit de requêtes complexes. SQL adhère aux propriétés ACID, ce qui signifie qu'il garantit la cohérence, que les modifications apportées aux données seront reflétées dans la base de données et qu'il n'y aura aucune perte de données en cas de sinistre.
À la place des bases de données SQL, les bases de données NoSQL peuvent offrir divers avantages, mais elles doivent d'abord être testées pour des raisons fonctionnelles et de sécurité.

Bigtable contre Mongodb

Il n'y a pas de réponse unique à cette question, car la meilleure solution de base de données pour un projet donné dépend de nombreux facteurs. Cependant, en général, MongoDB est mieux adapté aux projets qui nécessitent un degré élevé de flexibilité, tels que ceux qui impliquent des données non structurées. Bigtable, en revanche, est mieux adapté aux projets qui nécessitent un degré élevé d'évolutivité et de performances, tels que ceux qui impliquent de grandes quantités de données.

BigTable est plus cher à mettre en œuvre (TCO) que MongoDB, avec un TCO de 91/100 contre 62/100 pour MongoDB. Les fonctionnalités d'un outil ne diffèrent pas beaucoup de celles d'un autre. Dans cet article, nous comparerons et opposerons les deux produits logiciels. Comment Google se compare-t-il à 10gen ? Le TCO du logiciel système est déterminé par le coût total de possession (TOA), qui comprend la licence logicielle, la formation logicielle, la personnalisation, le matériel (si nécessaire), la maintenance et d'autres services associés. MongoDB cible les entreprises de toutes tailles, y compris les grandes, moyennes et petites entreprises, tandis que BigTable s'adresse aux entreprises de toutes tailles.

Base de données Nosql idéale pour les grands ensembles de données à clé unique

Bigtable est un service de base de données NoSQL rapide, entièrement géré et extrêmement évolutif, idéal pour stocker de grandes quantités de données à clé unique avec une faible latence. Il prend en charge un débit de lecture et d'écriture élevé et une faible latence, ce qui le rend idéal pour les opérations MapReduce. Il s'agit d'un service de base de données NoSQL rapide, entièrement géré et massivement évolutif, idéal pour stocker de grandes quantités de données à clé unique à faible latence sans configuration requise.

Est-ce que BigQuery Olap

Il n'existe pas de réponse unique à cette question, car les fonctionnalités OLAP de BigQuery varient en fonction des besoins spécifiques de l'utilisateur. Cependant, en général, BigQuery peut être considéré comme une plate-forme OLAP en raison de sa capacité à effectuer des analyses de données complexes à grande échelle. Cela le rend bien adapté aux applications telles que l'informatique décisionnelle, l'entreposage de données et l'analyse.

TrustRadius utilise actuellement BigQuery comme entrepôt de données, et BQ est le langage par défaut pour la quasi-totalité de notre pipeline de données. Avec BigQuery, vous pouvez rechercher de grands ensembles de données en quelques minutes. Bien qu'il ne s'agisse pas d'un système en temps réel, OLAP est incontestablement le meilleur. Il est actuellement très bien adapté au cas d'utilisation OLAP, mais des fonctionnalités interactives seraient également fantastiques. OLAP fonctionne mieux sur BigQuery. Il ne pourra pas parcourir vos milliards d'enregistrements en quelques secondes car ce n'est pas un système en temps réel. Les projets de pipeline de données peuvent également être réalisés avec BigQuery. Avec cette application, les données peuvent être téléchargées et supprimées, et SQL peut être utilisé pour organiser les données comme vous le souhaitez.

Pourquoi BigQuery est le meilleur choix pour ETL

Étant donné que BigQuery offre un débit de requêtes élevé, une faible latence et une évolutivité, il s'agit d'un excellent outil pour les tâches ETL. De plus, son architecture d'entrepôt le distingue des requêtes OLTP traditionnelles.

Performances BigQuery

BigQuery est un outil puissant pour analyser de grands ensembles de données. Cependant, il est important d'être conscient de certains problèmes de performances potentiels. Premièrement, BigQuery est conçu pour traiter rapidement de grandes quantités de données. Cependant, si vous essayez d'exécuter une requête sur trop de données, cela peut prendre beaucoup de temps. Pour éviter cela, il est important de limiter la quantité de données que vous interrogez. Deuxièmement, BigQuery utilise un format de stockage en colonnes. Cela signifie qu'il stocke les données dans des colonnes plutôt que dans des lignes. Cela peut être efficace pour certains types de requêtes, mais cela peut être plus lent pour d'autres. Si vous rencontrez des problèmes de performances, essayez un autre format de stockage. Enfin, BigQuery peut être lent lors de la récupération de données à partir de sources externes. Si vos données sont stockées dans une base de données relationnelle, il peut être plus rapide de les charger dans BigQuery à l'aide d'un outil tel que Dataflow. En étant conscient de ces problèmes de performances potentiels, vous pouvez vous assurer que vos requêtes BigQuery s'exécutent rapidement et efficacement.

Nous examinerons quelques conseils et astuces pour utiliser la plate-forme Big Data de Google, BigQuery, dans cet article. Dans cet article de blog, je passerai en revue certaines techniques qui vous aideront à améliorer les performances de vos requêtes. Si vous divisez vos données en plus petits morceaux, BQ devra lire moins de données, ce qui se traduira par des requêtes plus rapides et moins coûteuses. Envisagez d'utiliser la technique de dénormalisation pour générer des tables homogènes avant de joindre des ensembles de données. En échangeant des ressources de calcul contre des ressources de stockage, vous pouvez réduire les coûts et augmenter les performances. Étant donné que BigQuery prend en charge les structures de données imbriquées et répétées, vous pouvez facilement gérer des structures de données complexes. Il existe un moyen de résoudre ces problèmes à l'aide de la fonction Enregistrer la requête. En cliquant sur le bouton, vous pouvez nommer votre requête afin de la retrouver plus tard. De plus, un résultat de requête peut être exporté dans une feuille de calcul ou un autre tableau.

BigQuery de Google : la solution de données rapide et efficace

La livraison des données est plus rapide : BigQuery fournit des données en une fraction du temps qu'il faut pour les envoyer sur Internet à l'aide du réseau mondial et de l'infrastructure de disque dur de Google. Les entreprises qui ont besoin d'une analyse de données rapide et efficace devraient envisager d'utiliser BigQuery.
Il est plus facile de stocker des données dans BigQuery que dans les systèmes traditionnels, car il dispose de capacités de réplication et de stockage intégrées qui sont automatiquement répliquées et stockées dans plusieurs centres de données à travers le monde. Par conséquent, même en cas de catastrophe majeure, les entreprises peuvent compter sur un stockage de données fiable.

Google Cloud Bigtable

Google Cloud Bigtable est un service de base de données NoSQL rapide, évolutif et entièrement géré qui vous permet de stocker et de diffuser de grandes quantités de données. Il est conçu pour être évolutif et pour gérer des charges de travail à haut débit et à faible latence.

Il est disponible via le service de base de données Cloud Bigtable NoSQL de Google. La même base de données alimente la recherche Google, Google Analytics, Maps et Gmail, en plus des services de recherche Google, Maps et Gmail. Un projet de console Google Cloud Platform avec l'API Cloud Bigtable doit être créé. Il suffit d'inclure Google Cloud Bigtable dans la section Quickstart de votre code. Il existe trois types de fournisseurs d'API disponibles avec Cloud Bigtable : l'API de données, l'API d'instance et l'API d'administration de table. Les appels d'API de données peuvent conserver et interroger des données dans des tables fournies par l'API. Dans chaque instance de données, il existe une table qui contient les données réelles qui sont répliquées.

Ces API vous permettent de gérer des instances, des clusters et des tables sur une base bare metal. L'explorateur de métriques de la console Google Cloud Platform vous permet d'accéder aux métriques Cloud Bigtable. La fonctionnalité est désactivée au démarrage de l'application. En mettant à jour StackdriverStatsConfiguration, vous pouvez déterminer la fréquence à laquelle les métriques sont transmises à StackDriver et le type de ressource surveillé. Si vous utilisez Maven, copiez ceci dans vos dépendances, qui devraient être le fichier pom.xml ou Gradle, ou le fichier SBT. Si vous souhaitez utiliser ce client, vous devez disposer de Java 8 ou supérieur. Le nombre de threads de grpc-nio-worker-ELG-1-# est le même que celui des CPU. Google utilise le support étendu d'Oracle (qui dure généralement huit ans après la disponibilité générale du client) pour toutes ses bibliothèques clientes dans ses tests LTS.

Qu'est-ce que Cloud Bigtable dans GCP ?

Avec Cloud Bigtable, vous pouvez stocker des pétaoctets de données et des milliards de lignes et de colonnes dans une petite table peu peuplée. Une clé de ligne est une valeur indexable qui se trouve dans chaque ligne.

Google utilise-t-il toujours Bigtable ?

En plus de Google Analytics, de l'indexation Web et de MapReduce, il est désormais utilisé par un certain nombre d'applications Google, notamment Google Maps, Google Books, Google My Search History, Google Earth, Blogger.com et l'hébergement Google Code.

Mongodb »

MongoDB est un puissant système de base de données orienté document. Il dispose d'une fonction de recherche basée sur un index qui rend la récupération des données rapide et facile. MongoDB offre également une fonctionnalité d'évolutivité, lui permettant de gérer des données à grande échelle.

A quoi sert Mongodb ?

Les bases de données de documents telles que MongoDB sont utilisées pour créer des applications Internet hautes performances, hautement disponibles et évolutives. En raison de son schéma flexible, il est bien adapté aux équipes de développement agiles.

Mongodb : un programme de base de données orienté document disponible à la source

MongoDB est-il un logiciel ou un langage ?
Une base de données MongoDB est composée d'une variété de composants conviviaux qui peuvent être déployés sur plusieurs plates-formes. MongoDB est une base de données NoSQL qui utilise des types de documents de type JSON avec des schémas facultatifs. MongoDB est une base de données développée par MongoDB Inc. MongoDB et sql fonctionnent-ils vraiment ensemble ?
MySQL, comme la plupart des bases de données relationnelles, utilise un langage de requête structuré (SQL) pour gérer l'accès aux données. Le langage de requête MongoDB (MQL) est le langage de requête MongoDB par défaut utilisé par les développeurs. Les opérations de base de données dans les bases de données communes sont comparées dans la documentation à l'aide de la syntaxe MQL et SQL.

Mongodb est-il meilleur que 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.