Basis Data NoSQL: Tabel Besar

Database NoSQL semakin populer karena fleksibilitas, skalabilitas, dan kinerjanya. Database NoSQL tidak memerlukan skema yang telah ditentukan sebelumnya dan dapat menyimpan data dalam format apa pun. Ini membuatnya ideal untuk aplikasi yang perlu menyimpan data dalam jumlah besar yang terus berubah. Tabel besar adalah jenis database NoSQL yang dirancang untuk menyimpan data dalam jumlah besar. Tabel besar digunakan oleh banyak organisasi besar, seperti Google, Facebook, dan Amazon. Tabel besar sangat terukur dan dapat menangani miliaran baris dan jutaan kolom. Tabel besar juga sangat cepat dan dapat menyediakan akses data secara real-time.

Google telah merilis serangkaian pembaruan yang tersedia secara umum untuk layanan basis data Cloud Bigtable . Sebagai hasil dari pembaruan baru, hingga lima kali lebih banyak ruang penyimpanan sekarang tersedia per node. Google juga telah menambahkan kemampuan penskalaan otomatis yang ditingkatkan yang memungkinkan cluster database tumbuh atau menyusut secara otomatis berdasarkan kebutuhannya. Metrik pemanfaatan CPU baru dan perutean grup klaster memungkinkan lebih banyak visibilitas tentang bagaimana sumber daya aplikasi digunakan. Karena pemisahan komputasi dan penyimpanan, setiap jenis sumber daya dapat diskalakan sendiri di Bigtable. Pengguna sekarang dapat dengan mudah mengelola penyebaran ketersediaan tinggi dan meningkatkan manajemen beban kerja berkat kemampuan baru.

NoSQL adalah pilihan populer untuk menyimpan data dalam jumlah besar. Jenis database menjadi semakin populer di kalangan perusahaan web saat ini. Pendukung solusi NoSQL mengatakan bahwa mereka menawarkan skalabilitas yang lebih sederhana dan peningkatan kinerja dibandingkan database tradisional.

Bigtable adalah jenis layanan basis data NoSQL yang dapat digunakan oleh pengembang dan administrator basis data. BigQuery adalah hybrid, karena menggunakan dialek SQL dan didasarkan pada teknologi pemrosesan data Google, Dremel.

Apakah Bigtable Sql Atau Nosql?

Tidak ada jawaban pasti untuk pertanyaan ini karena tergantung pada bagaimana Anda mendefinisikan setiap istilah. Namun, jika kita mengambil definisi luas dari SQL sebagai basis data apa pun yang menggunakan bahasa kueri terstruktur, dan NoSQL sebagai basis data apa pun yang tidak menggunakan bahasa kueri terstruktur, maka Bigtable akan dianggap sebagai basis data NoSQL.

Apa itu perbandingan Bigtable vs. BigQuery? Bigtable adalah database NoSQL yang memungkinkan Anda menyimpan data dengan cara yang aman dan dapat diskalakan. BigQuery adalah gudang data relasional yang menyimpan data dalam jumlah besar dalam database SQL. Bigtable telah diintegrasikan ke dalam produk Google seperti Analytics, Keuangan, Personalized Search, Earth, dan Writely untuk operasi sehari-hari mereka. Bigtable, database NoSQL data yang dapat diubah, bekerja dengan baik dengan skenario OLTP. BigQuery adalah gudang data SQL relasional yang dapat digunakan untuk aplikasi OLAP. Baik Bigtable maupun BigQuery adalah cloud-native, dengan perjanjian tingkat layanan terdepan di industri. Selain itu, mereka menawarkan pencadangan otomatis (dengan replikasi) serta skalabilitas tak terbatas, sharding otomatis, dan pemulihan kegagalan otomatis (dengan replikasi).

BigQuery, bukan database NoSQL, tidak melakukan ini.

Apa Jenis Basis Data Nosql Yang Dapat Dibesarkan?

Cloud Bigtable adalah database NoSQL yang dapat digunakan untuk menganalisis data dan menjalankan operasi. Ini adalah alternatif untuk HBase, yang merupakan sistem basis data kolumnar menggunakan HDFS. Aplikasi dengan bandwidth kurang dari 10 MB cocok untuk Cloud Bigtable, yang dapat mendukung throughput dan skalabilitas tingkat tinggi.

Database Big Table, sebagaimana diketahui, adalah bagian dari database NoSQL. Bigtable, aplikasi dari Google, mirip dengan Kleenex. Database besar adalah standar industri untuk peniruan dan inspirasi. Sementara artikel ini terutama berkaitan dengan Bigtable, artikel ini juga membahas database NoSQL lainnya. Bigtable dirancang terutama untuk penggunaan internal oleh Google, tanpa akses dari luar. Bigtable diperkenalkan ke Google pada tahun 2004 dan sejak itu telah digunakan oleh lebih dari 60 aplikasi Google. Implementasi Bigtable membutuhkan satu server master untuk melacak tablet di sekelompok server lain.

Apache Software Foundation telah berkontribusi pada sejumlah inisiatif teknis yang sangat baik, khususnya di bidang basis data. Accumulo dan HBase menggunakan prinsip desain yang sama seperti Google Bigtable, tetapi dalam format yang tersedia secara komersial. Saat ini, Apache HBase menjalankan sistem perpesanan Facebook, dan terintegrasi erat dengan Hadoop, memungkinkannya memproses kumpulan data besar. Basis data Hypertable didasarkan pada Bigtable, yang merupakan basis data tabular sederhana. Hypertable berjalan dengan cara yang sama seperti Hadoop dan HFS. Baidu, salah satu mesin pencari terbesar di China, adalah salah satu sponsor utama Hypertable. Pelanggan termasuk situs lelang online seperti eBay, Groupon, dan Rediff.com, serta pengecer offline seperti Lowe's dan TJ Maxx.

Hadoop adalah platform perangkat lunak sumber terbuka yang memungkinkan pengguna untuk menyimpan dan memproses data dalam jumlah besar dengan cara yang efisien. Ini memungkinkan database NoSQL, yang dapat mengurangi jumlah data yang diperlukan untuk disimpan di server tunggal. Basis data NoSQL, di sisi lain, tidak memerlukan skema tetap karena digerakkan oleh skalabilitas. Karena itu, mereka adalah pilihan yang sangat baik untuk menyimpan data dalam jumlah besar secara terdistribusi.

Jenis Datastore Nosql Apa yang Termasuk Bigtable?

Salah satu dari sedikit fitur yang tersedia di pasar generik. Pada tingkat paling dasar, Bigtable adalah database NoSQL yang mencakup berbagai kolom.

Apakah Database Kolom Bigtable?

Toko kolom lebar seperti Bigtable dan Apache Cassandra bukanlah kolom dalam pengertian tradisional karena mereka sama sekali tidak menggunakan struktur data kolom pada dua level.

Apakah Bigtable Database Non Relasional?

Tidak ada jawaban pasti untuk pertanyaan ini karena tergantung pada bagaimana Anda mendefinisikan "database non-relasional". Bigtable adalah penyimpanan data berorientasi kolom, yang oleh sebagian orang dianggap sebagai jenis database NoSQL. Namun, itu memiliki dukungan untuk transaksi dan pengindeksan, yang biasanya terkait dengan basis data relasional. Jadi, itu sangat tergantung pada bagaimana Anda mendefinisikan database non relasional.

Pernyataan CREATE EXTERNAL TABLE dapat digunakan untuk membuat tabel di BigQuery dengan menentukan tabel yang akan diambil datanya. Opsi uri dapat digunakan untuk menentukan tabel untuk menarik data. Skema tabel mencakup nama tabel, tipe tabel, nama kolom, dan tipe data, serta skema tabel opsi bigtable_options.
Jika Anda menggunakan MySQL, fitur impor BigQuery dapat digunakan untuk mengimpor data dari tabel MySQL secara otomatis ke BigQuery. Nama tabel dan kelompok kolom dimasukkan ke alat, yang mengimpor data ke dalam tabel BigQuery.
Saat menggunakan Google Cloud Console, Anda harus memasukkan nama tabel dan parameter kualifikasi kelompok kolom secara manual. Mengimpor data dari berbagai sumber dimungkinkan pada platform Google Cloud, termasuk MySQL, PostgreSQL, MongoDB, dan Redis.

Fitur Utama Bigtable

Apa saja fitur Bigtable?
Kecepatan Bigtable dalam membaca dan menulis, skalabilitasnya yang masif, dan kemampuan untuk menangani data dalam jumlah besar hanyalah beberapa dari sekian banyak fiturnya. Selain itu, karena Bigtable adalah database NoSQL, kueri SQL tidak didukung. Ini menghilangkan kebutuhan untuk operasi SQL yang akan dilakukan di database terpisah.

Apakah Bigtable Sebuah Database?

Bigtable bukan database relasional. Ini adalah sistem penyimpanan terdistribusi untuk mengelola data terstruktur yang dirancang untuk skala ke ukuran yang sangat besar: petabyte data di ribuan server komoditas. Google menggunakan Bigtable untuk mendukung banyak layanan skala besarnya, seperti Google Analytics dan Google Maps.

Cloud BigTable menyediakan serangkaian fitur unik, memungkinkannya menskalakan hingga lebih dari 100.000 kolom dan miliaran baris. Ini mendukung penyimpanan sekitar petabyte dan terabyte data. Dibandingkan dengan BigTable, ini memiliki latensi yang sangat rendah, tetapi juga berpotensi menyimpan data dalam jumlah besar. BigTable dapat menyimpan data terstruktur dalam kolom, memungkinkannya menangani layanan web dan data pencarian internet perusahaan. Algoritma kompresi juga digunakan untuk meningkatkan kapasitas sistem. BigTable memiliki server back-end yang memberikan manfaat lebih baik daripada instalasi HBase yang dikelola sendiri yang disertakan dengan BigTable. Baris-baris di BigTable memiliki batas yang sama, sehingga disebut juga sebagai blok.

Perangkat ini, yang disebut sebagai 'tablet', membantu Anda mengelola beban kerja kueri. Sistem file berbasis awan Google Colossus digunakan untuk menyimpan semua tablet. Semua operasi tulis di BigTable disimpan di log bersama Colossus, seperti juga file SSTable. Tujuh kapabilitas utama BigTable sangat penting agar bisnis berhasil. BigTable memiliki potensi untuk mempersonalisasi, mempercepat, dan mengotomatiskan hidup Anda dalam berbagai cara. baris dan kolom adalah dua dimensi data di BigTable. Setiap baris berisi pengidentifikasi atau indeks unik yang dapat diakses dengan menggunakan kunci baris tunggal.

Setiap kolom dalam keluarga memiliki kolom kualifikasi. Penggunaan unit kualifikasi kolom, seperti kunci baris, membantu dalam identifikasi kolom. Dalam hal database, BigTable dikenal sebagai database yang jarang. Setiap versi stempel waktu BigTable diwakili oleh sel, yang merupakan salah satu dimensi dalam struktur peta 3D. Basis data yang kuat ini, yang dapat dipersonalisasi dan peka terhadap kecepatan, dapat digunakan untuk memberdayakan situs web dan aplikasi seluler. Jika Anda mengingat kembali masa lalu, Anda dapat mengetahui interaksi mana yang memberikan hasil terbaik. Ini akan membantu Anda dalam menerapkan lebih banyak analitik data dan akan menghasilkan layanan pelanggan yang lebih baik.

Google Cloud Bigtable, database NoSQL sumber terbuka, terintegrasi dengan Google Cloud. Fakta bahwa ini kompatibel dengan begitu banyak data besar dan ekosistem Hadoop berarti dapat digunakan untuk data tidak terstruktur atau data yang membutuhkan latensi rendah.

Bigtable: Pilihan Terbaik Untuk Aplikasi Intensif Data

Bigtable, layanan database NoSQL, digunakan untuk beban kerja analitik dan operasional yang besar. Akibatnya, ini adalah pilihan yang sangat baik untuk aplikasi intensif data dan waktu nyata. Selain itu, karena berorientasi pada kolom, sangat ideal untuk menyimpan data dalam tiga dimensi.

Tabel Besar Vs Mongodb

Ada beberapa perbedaan utama antara Bigtable dan MongoDB. Pertama, Bigtable adalah database berorientasi kolom, sedangkan MongoDB adalah database berorientasi dokumen. Artinya di Bigtable, data disimpan dalam kolom, sedangkan di MongoDB, data disimpan dalam dokumen. Kedua, Bigtable tidak mendukung indeks sekunder, sedangkan MongoDB mendukung. Artinya, jika Anda ingin membuat kueri data di Bigtable, Anda harus mengetahui kolom spesifik yang ingin Anda kueri. Di MongoDB, Anda dapat menanyakan bidang apa pun dalam dokumen. Terakhir, Bigtable dirancang untuk menskalakan secara horizontal, sedangkan MongoDB dirancang untuk menskalakan secara vertikal. Ini berarti bahwa di Bigtable, Anda dapat menambahkan lebih banyak mesin ke klaster Anda untuk meningkatkan kapasitas, sedangkan di MongoDB, Anda dapat menambahkan lebih banyak RAM dan CPU ke server Anda untuk meningkatkan kapasitas.

Google Cloud Bigtable: Bukan Hanya Untuk Big Data

Bigtable masih menjadi komponen infrastruktur Google, dibuat pada tahun 2007. Meskipun Cloud Bigtable ideal untuk menyimpan data dalam jumlah besar dengan latensi rendah, ini tidak ideal untuk data yang tidak memerlukan akses sering. Cloud Bigtable, misalnya, tidak cocok untuk data lake.

Database Besar

Bigtable database adalah database yang menggunakan struktur data bigtable . Bigtable adalah sistem penyimpanan terdistribusi untuk data terstruktur yang dirancang untuk skala ke ukuran yang sangat besar.

Tabel besar adalah tabel yang memiliki banyak baris dan kolom dan biasanya jarang diisi. Bigtable sangat ideal untuk kumpulan data besar karena latensi rendah dan kepadatan tinggi. Sumber data ini ideal untuk operasi MapReduce karena mendukung throughput baca-tulis yang tinggi pada latensi rendah dan ideal untuk kumpulan data besar. Data tabel Bigtable dipecah menjadi blok baris yang berdekatan, yang masing-masing disebut sebagai tablet, untuk mengurangi beban kueri. Format SSTable digunakan untuk menyimpan tablet Google di Colossus, sistem file perusahaan. Setiap tablet ditautkan ke node tertentu dalam instance Bigtable, yang juga dikenal sebagai node. Menambahkan node ke klaster dapat meningkatkan kapasitas klaster untuk menangani beberapa permintaan bersamaan.

Setiap baris berisi kombinasi keluarga kolom, pengenal kolom, dan stempel waktu, yang pada dasarnya merupakan larik entri kunci/nilai. Sebagian besar waktu, Bigtable mengubah semua data menjadi string byte mentah. Karena Bigtable menyimpan mutasi secara berurutan dan memadatkannya hanya sekali setiap beberapa bulan, mutasi membutuhkan lebih banyak ruang penyimpanan saat diubah menjadi satu baris. Bigtable mengompres data menggunakan algoritme cerdas dan menggunakan teknologi kompresi. Karena penghapusan adalah jenis mutasi khusus, mereka memerlukan ruang penyimpanan ekstra dalam jangka pendek. Metode penyimpanan milik Google memungkinkannya bertahan dalam ujian waktu untuk data di luar jangkauan replikasi HDFS tiga arah standar. Pengguna dapat mengakses tabel Bigtable Anda menggunakan peran yang diberikan kepada mereka oleh project Google Cloud dan Identity and Access Management (IAM). Sebagian besar data Google Cloud dienkripsi saat istirahat menggunakan sistem pengelolaan kunci yang diperkeras yang sama dengan yang kami gunakan pada data terenkripsi kami. Cadangan dapat digunakan untuk menyimpan salinan skema dan data tabel, serta memulihkan cadangan ke tabel baru nanti.

Bigtable adalah sistem penyimpanan terdistribusi yang dirancang dengan baik yang mampu menyimpan hingga petabyte data. Karena mudah digunakan, ini adalah pilihan yang sangat baik untuk penyimpanan data skala besar.

Kekuatan Cloud Bigtable

Database Cloud Bigtable memiliki kapasitas untuk menampung puluhan ribu baris dan kolom dan dapat diakses dari mana saja di dunia. Akibatnya, sangat cocok untuk penyimpanan data skala besar. Cloud Bigtable kini tersedia di Google Cloud mulai 6 Mei 2015. Hal ini menghasilkan lebih dari 10 EXAbyte data yang disajikan dan lebih dari 5 miliar permintaan diproses per detik sejak saat itu. Hasilnya, Cloud Bigtable masih digunakan dan merupakan alat yang berharga untuk penyimpanan data.

Meja Besar Vs Cassandra

Setiap node dipilih untuk operasi baca dan tulis dengan menggunakan metodenya sendiri. Di Cassandra, kunci partisi diidentifikasi, sedangkan di Bigtable, kunci baris digunakan. Kebijakan load balancing Cassandra pertama kali diperiksa oleh klien.

Sistem basis data seperti Bigtable dan Cassandra didistribusikan. Mereka membuat penyimpanan nilai kunci multidimensi yang dapat memproses puluhan ribu kueri per detik (QPS). Tujuan dari dokumen ini adalah untuk menjelaskan perbedaan dan persamaan antara dua sistem database. Bigtable berisi banyak fitur utama yang dijelaskan di Bigtable. Makalah ini menjelaskan sistem penyimpanan terdistribusi untuk data terstruktur. Saat Bigtable mengidentifikasi penetapan rentang seperti yang diperlukan untuk set data, rentang data untuk node pemrosesan mudah diubah karena lapisan penyimpanan dipisahkan dari lapisan pemrosesan. Selain itu, Bigtable memungkinkan replikasi asinkron antara cluster yang terdistribusi secara geografis dalam topologi hingga empat.

Toleransi kesalahan disediakan oleh Cassandra, yang berkorelasi dengan tingkat konsistensi. Menggunakan strategi topologi replikasi data yang dapat dikonfigurasi, Anda dapat menentukan replikasi geografis. Di sebagian besar topologi pusat multi-data, QUORUM (atau LOCAL_QUORUM) adalah pengaturan default. Respons mayoritas node replika ke node koordinator diperlukan agar pengaturan level ini dianggap berhasil. Replika data di Cassandra dapat ditingkatkan dalam hal toleransi kesalahan dengan menggunakan pusat data dan konfigurasi rak. Topologi menentukan node mana yang diperlukan untuk menjamin konsistensi selama operasi baca dan tulis. Instance Bigtable dapat memiliki satu atau lebih klaster, atau dapat memiliki koleksi hingga empat klaster yang direplikasi.

Bigtable dan Cassandra berfungsi sebagai penyimpanan kolom lebar NoSQL. Tombol baris menentukan urutan urutan data global tabel yang ditampilkan di Bigtable. Di Bigtable, Node digunakan untuk menyeimbangkan tanggung jawab atas rentang kunci, yang biasanya disebut sebagai tablet. Layanan Bigtable tidak menerapkan tipe data kolom yang dikirim klien. Keluarga kolom Bigtable memilih kolom mana dalam tabel yang harus disimpan dan diambil dari satu kolom ke kolom berikutnya. Setiap tabel harus memiliki setidaknya satu keluarga kolom, tetapi tabel seringkali memiliki lebih banyak (jumlah maksimum kolom yang dapat dimiliki sebuah tabel adalah 100). Kunci baris terletak di satu sel, dan nama kolom terletak di sel lainnya.

Cassandra dan Bigtable menggunakan metode berbeda untuk memilih node pemrosesan untuk operasi baca dan tulis. Di Cassandra, kunci partisi dibedakan, sedangkan di Bigtable, kunci baris digunakan. Dengan membuat kebijakan multi-cluster, kebijakan load balancing yang mengetahui pusat data memberikan manfaat failover. Kedua database telah dioptimalkan untuk penulisan cepat, dan keduanya menggunakan proses serupa untuk melakukannya. Kedua database menyimpan data dalam file SSTable, yang merupakan file yang tidak dapat diubah. Di Cassandra, beberapa replika harus dihubungi sebelum koordinator memberi tahu klien bahwa tulisan sudah selesai. Karena setiap kunci baris di Bigtable hanya ditetapkan ke satu node, respons dari node tersebut diperlukan untuk mengonfirmasi bahwa penulisan berhasil.

Sebagai hasil dari penggabungan SSTable, kedua database dapat mengecualikan sel. Saat mengembalikan data ke Cassandra, klausa WHERE dalam kueri CQL membatasi jumlah baris. Hanya node yang bertanggung jawab atas rentang kunci yang perlu dikonsultasikan saat menggunakan Bigtable. Hasil pembacaan sebuah node dapat dibatasi dengan berbagai cara. Selama fase pemadatan, Bigtable dan Cassandra menyimpan data di SSTables, yang digabungkan secara berkala. Bigtable tidak membatasi jumlah versi stempel waktu untuk setiap sel, tetapi ukuran baris lainnya mungkin. Replikasi yang disediakan oleh Colossus menjamin daya tahan data yang tinggi.

Antarmuka baris perintah Bigtable, serta pustaka kliennya untuk berbagai bahasa pemrograman umum, melengkapi kemampuan Cassandra. Setiap node Bigtable harus melayani serangkaian SSTables yang berisi data yang disimpan di tabel tersebut. Anda tidak perlu lagi menghitung replika penyimpanan di Bigtable seperti yang Anda lakukan di Cassandra saat menentukan ukuran cluster. Instans Bigtable biasanya menyimpan data di solid-state drive (SSD) atau hard drive (HDD). Berbeda dengan Cassandra yang berdasarkan teori bahwa tidak ada kehilangan densitas penyimpanan untuk mencapai toleransi kesalahan, beban kerja tidak kehilangan densitas. Mudah untuk menaikkan atau menurunkan skala instance Bigtable sesuai kebutuhan untuk memenuhi persyaratan beban kerja sekaligus mempertahankan upaya dan waktu henti yang minimal. Instans hanya dapat memiliki empat klaster, tetapi dapat diklasterkan di wilayah awan mana pun yang didukung di planet ini.

Untuk membuat metrik untuk pernode QPS, Google merekomendasikan penggunaan performa Bigtable dengan data dan kueri yang representatif. Bigtable menyertakan komponen terkelola untuk fungsi administrasi Cassandra yang umum. Tabel yang merupakan bagian dari kluster dibuat sebagai salinan tabel yang dapat dipulihkan dalam cadangan tabel besar. Harga pencadangan lebih rendah daripada Cloud Storage atau tidak menghabiskan sumber daya node. Opsi lainnya adalah menggunakan ekspor data terkelola ke Cloud Storage untuk mencadangkan Bigtable. Bigtable mengelola tugas pemeliharaan internal Cassandra yang umum seperti penambalan OS, pemulihan node, perbaikan node, pemantauan pemadatan penyimpanan, dan rotasi sertifikat SSL dengan mudah. Dasbor sudah dibuat sebelumnya untuk melacak throughput dan metrik penggunaan di tingkat instance, cluster, dan tabel di halaman Bigtable Google Cloud Console. Anda dapat menggunakan dasbor pemantauan untuk melakukan penyetelan kinerja tingkat lanjut.

SQL digunakan di Bigtable, seperti akses kunci baris ke data di database NoSQL. Node didistribusikan ke seluruh jaringan, dan gosip digunakan untuk menjaga konsistensi jaringan. Dengan sistem ini, kapasitas penyimpanan data ditingkatkan dan ketersediaan dipertahankan tanpa satu titik kegagalan pun.
Bigtable, di sisi lain, lebih terukur dan memberikan tingkat ketersediaan yang lebih tinggi daripada Cassandra. Bigtable juga lebih ramah pengguna daripada bahasa pemrograman lain, menjadikannya pilihan yang sangat baik untuk kumpulan data dengan sumber daya yang lebih sedikit.

Apakah Google Masih Menggunakan Bigtable?

Google Analytics, pengindeksan web, MapReduce, dan banyak aplikasi Google lainnya, seperti Google Maps, Google Books, My Search History, Google Earth, Blogger.com, hosting Google Code, menggunakannya untuk menghasilkan dan memodifikasi data yang disimpan di Bigtable, Google Maps , Google Buku, Penelusuran Saya

Apakah Google Menggunakan Cassandra?

Topologi DataStax Astra Cassandra as a Service diterapkan di Google Cloud menggunakan sistem operasi TensorFlow, serta menggunakan sistem operasi Apache Cassandra di tiga zona Google Cloud.

Apakah Bigtable Sama Dengan Hbase?

Stempel waktu Bigtable disimpan dalam mikrodetik, sedangkan stempel waktu HBase disimpan dalam milidetik. Perbedaan ini dapat berguna saat menggunakan pustaka klien HBase untuk Bigtable dan melihat stempel waktu terbalik.

Apa gunanya Bigtable?

Database NoSQL Bigtable adalah database kolom luas yang ideal untuk digunakan dalam database NoSQL. Sistem ini dioptimalkan untuk memberikan latensi rendah, banyak baca dan tulis, dan kinerja tinggi dalam skala besar. Penggunaan kasus tabel biasanya terbatas pada skala atau throughput tertentu yang memerlukan latensi tinggi, seperti Internet of Things (IoT), AdTech, FinTech, dan sebagainya.

Bigtable Vs Bigquery

Ada beberapa perbedaan utama antara bigtable dan bigquery. Bigtable dirancang untuk menjadi basis data berorientasi kolom yang dapat diskalakan, sedangkan bigquery dirancang untuk menjadi basis data relasional yang dapat diskalakan. Bigtable tidak mendukung SQL, sedangkan bigquery mendukung. Bigtable tidak digunakan secara luas seperti bigquery, tetapi memang memiliki beberapa keunggulan dibandingkan bigquery, seperti dapat menskalakan ke jumlah kolom dan baris yang lebih besar.

Google telah membuat kemajuan signifikan dalam penyimpanan cloud untuk data besar selama bertahun-tahun. Bigtable adalah layanan database NoSQL berskala petabyte yang dikelola sepenuhnya berdasarkan Object Oriented Database Administration (OOPA). BigQuery dibangun menggunakan Bigtable dan Google Cloud Platform, serta sistem database Google Dremel. Ada tiga perbedaan utama antara BigQuery dan Bigtable. Solusi Big Data as a Service (BaaS) adalah solusi yang disediakan Google Cloud BigQuery. BigQuery digunakan oleh produk Google seperti Analytics, Keuangan, Personalized Search, Earth, Orkut, dan Writely. Saat pemrosesan data secepat kilat BigQuery digunakan, 35 miliar baris dapat diproses dalam hitungan detik.

Database NoSQL adalah akronim untuk layanan database; dengan kata lain, itu bukan database relasional. Kolom kunci dapat berukuran banyak dan bilah kunci dapat digulir secara horizontal. Elemen data individu dengan kapasitas penyimpanan lebih besar dari 10 megabita dapat mengganggu kinerja. Jika Anda memerlukan solusi penyimpanan yang komprehensif untuk objek yang tidak terstruktur (misalnya, file video), penyimpanan cloud mungkin merupakan opsi yang lebih baik. Ini adalah pilihan yang sangat baik untuk kueri yang memerlukan pemindaian tabel, atau untuk melihat database besar dalam sekali pengambilan. Objek yang diupload tidak mungkin berubah selama masa pakainya di BigQuery, dan datanya selalu tidak dapat diubah. Tabel dalam bigtable menyimpan data yang dapat diskalakan yang telah diurutkan ke dalam peta kunci/nilai yang diurutkan berdasarkan kunci, baris, dan stempel waktu.

Dengan Integrate.io, Anda dapat mengotomatiskan ETL dan proses integrasi data untuk menautkan sumber data dan gudang data cloud Anda. Platform integrasi mencakup lebih dari 100 integrasi bawaan, termasuk BigQuery, dan antarmuka seret dan lepas yang membuat pengelolaan proses integrasi Anda lebih mudah dari sebelumnya. Hubungi tim pakar data kami untuk mendiskusikan situasi Anda atau untuk memulai uji coba platform Integrate selama 14 hari.

Google BigQuery menjadi yang teratas dalam hal fitur, meskipun faktanya MySQL masih banyak digunakan. Hal ini terutama berlaku untuk fitur yang biasa digunakan dalam aplikasi bisnis, seperti impor dan ekspor data, analisis data, dan federasi data. MySQL, di sisi lain, hanya memiliki 28 fitur, yang berarti mungkin tidak dapat memenuhi kebutuhan banyak bisnis. Google BigQuery berbasis cloud, memungkinkannya diakses dari lokasi mana pun dengan koneksi internet. MySQL, di sisi lain, berjalan pada arsitektur client-server dan tidak tersedia di cloud.

Apa Perbedaan Antara Bigquery Dan Bigtable?

Bigtable adalah basis data NoSQL kolom lebar yang dioptimalkan untuk pembacaan dan penulisan berat. Berbeda dengan BigQuery, yang merupakan gudang data perusahaan untuk data relasional dalam jumlah besar, Oracle Data Warehouse berfungsi sebagai layanan de-duplikasi.

Apakah Bigquery Dibangun di Bigtable?

Bigtable, layanan kueri berbasis cloud yang dikembangkan bekerja sama dengan Google dan Microsoft, dan sistem Google Dremel untuk kueri ad hoc segera menyusul.

Kapan Saya Harus Menggunakan Bigtable?

Bigtable ideal untuk aplikasi yang membutuhkan throughput dan skalabilitas tinggi saat menangani data kunci/nilai, dengan tidak lebih dari 10 MB data per nilai. Kekuatan Bigtable ada pada operasi MapReduce batch, pemrosesan/analitik aliran, dan pembelajaran mesin.

Layanan Basis Data Nosql yang Dapat Diskalakan

Layanan basis data nosql yang dapat diskalakan adalah jenis basis data yang dapat menangani data skala besar. Ini adalah layanan berbasis web yang dapat digunakan untuk menyimpan dan mengelola data dalam jumlah besar. Jenis database ini dirancang agar dapat diskalakan sehingga dapat menangani data skala besar.

Tutorial ini mengasumsikan Anda memiliki lingkungan Node.js yang berfungsi. Saya telah membuat folder bernama nodejs-dynamodb-sample untuk mengekstrak file DynamoDB. Halaman GitHub untuk proyek ini adalah https://www.gofundme.com/adamfowleruk/nodesurvey.html. Aplikasi sampel menggunakan DynamoDB untuk mencari dan mengambil data film. Untuk menyimpan data di S3, kami akan menggunakan layanan Identity and Access Management (IAM) Amazon, dan untuk mengakses DynamoDB di AWS, kami akan menggunakan layanan DynamoDB Amazon. Untuk menggunakan layanan iADM Amazon, Anda harus terlebih dahulu mendaftar dan membuat pengguna. Judul dan tahun film dapat ditambahkan ke bagian POST/movies dari pencarian Anda.

Buat daftar film dari tahun tertentu dengan memasukkan bidang yang diisi kunci. Anda sekarang dapat membuat aplikasi Anda sendiri dengan mengikuti contoh dasar ini. Jika Anda ingin menggunakan tabel lagi, Anda harus menghapusnya setelah selesai menggunakannya, yang akan dikenakan biaya hosting dan layanan AWS. Di AWS, buka konsol DynamoDB dan masukkan jumlah penyimpanan yang Anda gunakan. Anda dapat melihat item dalam tabel dengan mengeklik 'Film', lihat metrik yang Anda lihat di aplikasi, dan lihat perkiraan biaya bulanan dengan mengeklik tab Kapasitas. Di halaman GitHub saya, saya menyertakan contoh kode dalam latihan ini: https://github.com/adamfowleruk/nodejs-dynamodb-sample.

Database Google Cloud Bigtable

Google Cloud Bigtable adalah layanan database NoSQL berskala petabyte yang cepat, terkelola sepenuhnya, dan ideal untuk beban kerja analitis dan operasional yang besar.

Datastore Google Lebih Cocok Untuk Aplikasi Yang Membutuhkan Respons Cepat Terhadap Permintaan Pengguna.

Di database Bigtable Google, tidak ada database relasional. Kueri SQL, gabungan, dan transaksi multi-baris tidak didukung. Akibatnya, jika Anda mencari dukungan database standar, Anda tidak dapat mengharapkannya. Bigtable, di sisi lain, tidak menyediakan data atau analitik dalam jumlah besar. Sifat Bigtable yang dioptimalkan sebagian karena analitik kinerja tinggi dan kemampuan penanganan datanya. Datastore, di sisi lain, dirancang untuk memungkinkan data transaksi bernilai tinggi disajikan ke aplikasi. Hasilnya, Datastore lebih cocok untuk aplikasi yang memerlukan respons cepat terhadap permintaan pengguna.