BigQuery di Google Cloud Platform: un servizio di data warehouse NoSQL

I database NoSQL stanno diventando sempre più popolari poiché il volume di dati generati da aziende e organizzazioni continua a crescere a un ritmo esponenziale. BigQuery è un servizio di data warehouse NoSQL potente e completamente gestito offerto da Google Cloud Platform. È progettato per gestire con facilità carichi di lavoro di analisi dei dati su larga scala. In questo articolo, esamineremo più da vicino cos'è BigQuery, le sue caratteristiche principali e come può aiutarti con le tue esigenze di analisi dei dati.

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Bigtable è un database NoSQL progettato per gestire grandi quantità di dati e con una vasta gamma di colonne. BigQuery, d'altra parte, è un data warehouse aziendale su larga scala in grado di archiviare una grande quantità di dati strutturati relazionali.

BigQuery archivia i dati della tabella nel formato a colonne, il che significa che ogni colonna viene archiviata separatamente. Le singole colonne possono essere scansionate in modo rapido e completo in un database orientato alle colonne. Per soddisfare le esigenze dei carichi di lavoro analitici che consumano una grande quantità di dati, le colonne sono ottimizzate per i carichi di lavoro analitici.

MySQL è un sistema di gestione di database client-server che utilizza un sistema di gestione di database relazionali. MySQL può essere utilizzato per archiviare, gestire e manipolare i dati per un'ampia gamma di applicazioni web. BigQuery esegue SQL oltre a un meccanismo di query integrato.

BigQuery usa Nosql?

La piattaforma BigQuery viene utilizzata nel mondo degli affari per la business intelligence e l'elaborazione analitica online. È possibile utilizzare Bigtable, un servizio di database NoSQL . BigQuery è un programma ibrido che incorpora i dialetti SQL e la tecnologia di elaborazione dei dati proprietaria di Google, Dremel. In bigtable, una ricerca si basa su una funzione basata su chiave e richiede solo pochi secondi.

Se esporti i dati da Cloud Storage a BigQuery, assicurati che siano in formato CSV. Poiché CSV è il formato più comune per l'esportazione dei dati, è supportato da molti strumenti e linguaggi. Anche se JSON è anche un formato supportato, è meno comune di CSV. Per le esportazioni di dati di Cloud Storage in BigQuery, devi utilizzare un formato delimitato da nuova riga. Avro è un nuovo formato di file creato da BigQuery e Google Cloud Storage. Se utilizzi dati di Cloud Storage che non sono nei formati CSV o JSON, puoi invece utilizzare il formato Avro.
Se desideri importare dati in BigQuery, devi utilizzare il dialetto SQL standard di Google. Questo dialetto ha la più ampia gamma di funzioni ed è il più supportato. Le istruzioni DDL e DML, ad esempio, sono supportate solo da Google Standard SQL.
Se i tuoi dati non sono in Google Standard SQL, puoi comunque utilizzare il dialetto SQL legacy. Google Standard SQL, oltre a SQL legacy, supporta alcune delle stesse funzionalità. Tuttavia, l'eredità SQL non è ampiamente supportata come il dialetto SQL standard di Google e potrebbe non essere in grado di supportare tutte le funzionalità di SQL standard di Google.
Se non hai familiarità con BigQuery, dovresti utilizzare il dialetto SQL standard di Google. Non è solo il più versatile, ma è anche il più ampiamente supportato.

Che tipo di Db è BigQuery?

Con BigQuery puoi gestire e analizzare i tuoi dati in un data warehouse aziendale completamente gestito con funzionalità integrate come machine learning, analisi geografica e business intelligence.

Google Cloud BigQuery, un data warehouse aziendale completamente gestito, consente alle aziende di tutte le dimensioni di archiviare grandi quantità di dati in un ambiente cloud accessibile e sicuro. Sono disponibili funzionalità integrate di machine learning, analisi geografica e business intelligence che possono essere utilizzate per gestire e analizzare i dati. Con BigQuery, puoi eseguire query sulle tue domande più importanti per trovare le risposte. BigQuery soddisfa le esigenze dei professionisti dei dati in una varietà di ruoli e responsabilità, dagli analisti aziendali agli sviluppatori. La community di sviluppatori e analisti BigQuery di Stack Overflow si impegna in discussioni produttive. Le best practice per la sicurezza di Google Cloud, che includono la sicurezza perimetrale tradizionale e misure di sicurezza più granulari, rappresentano un approccio solido ma adattabile. Looker, Looker Studio e Fogli Google sono solo alcuni degli strumenti che puoi utilizzare per analizzare e visualizzare i dati di BigQuery.

BigQuery, d'altra parte, può ottenere prestazioni ancora più elevate utilizzando un'architettura completamente basata sulla memoria. Questa architettura, nota anche come MapReduce, si basa sui seguenti principi. MapReduce funziona suddividendo un'attività di grandi dimensioni in più piccole, note come mappe, e quindi distribuendo tale lavoro su un gran numero di server. L'attività mappa converte i dati di input in un formato che può essere elaborato dal database prendendo i dati di input. Il map task può essere scritto in qualsiasi linguaggio, ma di solito è un programma Python che utilizza la libreria map-reduce. Poiché ci sono così tanti server, è necessario ridurre i dati su tutta la linea. L'attività Riduci riduce l'output delle attività della mappa in una forma che può essere elaborata da un database per raggiungere questo obiettivo. Il compito reduce può essere scritto in quasi tutti i linguaggi, ma di solito è scritto in Python. A causa della sua capacità di risparmio di memoria, MapReduce può essere eseguito interamente in memoria. Significa che il database non ha bisogno di conservare alcun dato. C'è uno svantaggio in questo perché il numero di server necessari per eseguire MapReduce è molto maggiore del numero richiesto per eseguire un database tradizionale. SQL Server, che è un database basato su server, viene utilizzato quotidianamente da milioni di persone. Un'implementazione di SQL Server è basata su un'architettura client-server, con prestazioni fisse in tutto il sistema, a meno che l'utente non la ridimensioni manualmente. SQL Server ha uno svantaggio: è un database basato su server. Di conseguenza, non è un ambiente adatto per le applicazioni che richiedono una scalabilità rapida. Anche le prestazioni di SQL Server sono inferiori a quelle di BigQuery. BigQuery è un database di analisi su scala petabyte che utilizza la tecnologia MapReduce. Un'architettura mapreduce si basa sulla memoria, consentendole di raggiungere prestazioni estremamente elevate. Milioni di persone utilizzano SQL Server, un database basato su server. Lo svantaggio principale di SQL Server è la sua dipendenza da un modello di database basato su server.

Tipi di dati di Google BigQuery

Data/ora, testo, numeri e valori booleani sono i quattro tipi di dati a cui è possibile accedere tramite Google BigQuery . Ogni tipo è dotato di una propria serie di caratteristiche e vantaggi. I tipi di tempo sono una delle soluzioni BigQuery più utilizzate. I timestamp e i campi della data possono essere utilizzati per tenere traccia del tempo dei dipendenti, stimare i tempi di consegna e registrare le visite, oltre ai timestamp e ai campi della data. I registri e il monitoraggio delle interazioni degli utenti possono essere completati automaticamente con l'uso di tipi di testo. I campi per gli ID utente, i nomi utente e le descrizioni testuali si trovano nel modulo. La combinazione di tipi di numeri e valori numerici rende questo un metodo ideale per memorizzare informazioni numeriche. Interi int, numeri a virgola mobile e decimali sono elencati come campi in questi file. Non c'è modo migliore per archiviare i booleani che con i booleani. I valori vero e falso sono entrambi inclusi nei valori.

Bigtable è un Nosql?

Sì, Bigtable è un database NoSQL. È un data store distribuito e orientato alle colonne creato da Google.

Fornisce servizi di database NoSQL completi, gestiti e scalabili per grandi carichi di lavoro analitici e operativi a cui è possibile accedere il 99,999% delle volte. Quando si sviluppano applicazioni reattive, è necessario ridurre al minimo la latenza di millisecondi. Ti consente di scalare per soddisfare i tuoi requisiti di storage e throughput rimanendo stabile durante la riconfigurazione. Più punti di replica primari possono trovarsi in un massimo di otto regioni del paese. Mentre impariamo a utilizzare lo strumento a riga di comando cbt per la connessione a un'istanza di Cloud Bigtable , l'esecuzione di attività amministrative di base e la scrittura di dati in una tabella, imparerai anche a utilizzare lo strumento a riga di comando cbt per eseguire attività amministrative di base. Verrai introdotto ai fondamenti di un codelab, dove imparerai come evitare errori di progettazione di schemi comuni, importare dati, interrogarli e utilizzarli. Utilizza gli strumenti per creare schemi di tabelle HBase, importare istantanee del database HBase e testare l'integrità dei dati.

Il servizio di database Cloud Bigtable NoSQL è un servizio veloce, completamente gestito e altamente scalabile. Puoi utilizzare Key Visualizer per generare formati di heatmap per i tuoi schemi Cloud Bigtable in modo da poter vedere i modelli di accesso delle chiavi. Se vuoi iniziare a creare su Google Cloud, puoi ottenere $ 300 in crediti gratuiti e 20 prodotti sempre gratuiti. La guida ai prezzi può essere trovata qui.

Un database NoSQL differisce da un database relazionale tradizionale in quanto consente la conservazione dei dati in vari modi. I dati sono meno persistenti e più distribuiti, consentendo un accesso più rapido ad essi. I database NoSQL, come Cassandra, HBase e Hypertable, sono tutti ben noti.

È basato su BigQuery Sql?

Sì, BigQuery utilizza un dialetto simile a SQL chiamato BigQuery SQL.

BigQuery è supportato da un dialetto SQL standard di Google e da un dialetto SQL legacy. SQL è l'impostazione predefinita per funzioni come istruzioni DDL e DML in Google Standard. L'interfaccia utilizzata determina il dialetto di query utilizzato. Il file di configurazione dello strumento della riga di comando dovrebbe ora essere modificato per passare da un dialetto all'altro. Questo esempio utilizzerebbe Google Standard SQL come sintassi predefinita per le query e il comando mk (utilizzato durante la creazione delle viste) come sintassi predefinita per le query. Se hai già configurato i valori predefiniti per i flag di comando query o mk, non è necessario modificare [query] o [mk]. Impostare il parametro UseSqlLegacy su true se si desidera utilizzare la sintassi SQL legacy in un processo di query.

Questo esempio verrà eseguito utilizzando le librerie client, come specificato nelle istruzioni di avvio rapido di BigQuery per la configurazione di Node.js. Si sta passando al dialetto SQL dei sistemi legacy. L'eredità può essere utilizzata in misura maggiore. Configurando la variabile use_legacy_sql su True, un lavoro di query può utilizzare la sintassi SQL che è true. Se stai usando Ruby, puoi passare l'opzione legacy_sql: true con la tua query.

Il numero di tipi di dati in uso sta aumentando rapidamente, con JSON che sta diventando il più popolare. Man mano che le organizzazioni si spostano verso modelli di dati più sofisticati, come JSON, utilizzano metodi meno tradizionali di archiviazione dei dati, come i database relazionali. Poiché JSON è semplice da leggere, comprendere e utilizzare, è il formato più popolare tra gli sviluppatori.
L'utilizzo di BigQuery per gestire i dati JSON è una scelta eccellente. Questo metodo di archiviazione memorizza i dati per colonne anziché per righe, consentendo di eseguire query analitiche in modo più efficiente. Inoltre, grazie alla codifica e al processo semplici, è possibile interrogare i singoli campi all'interno dei dati JSON per i valori.

I molti usi di BigQuery

Quali sono alcuni casi d'uso per le big query?
BigQuery viene utilizzato in una varietà di contesti. Questi sono alcuni esempi: Oltre ai dati in streaming, è necessario acquisire grandi quantità di dati. Qual è il modo migliore per gestire petabyte di dati? C'è una buona quantità di dati in grandi set di dati da analizzare. Sfruttando l'intelligenza artificiale e i dati, possiamo prevedere gli esiti di eventi complessi. BigQuery è al centro della nostra attenzione ormai da alcune settimane. Ora, diamo un'occhiata ad alcune delle applicazioni di bigQuery.

BigQuery è un database relazionale

No, BigQuery non è un database relazionale. È un data warehouse potente, scalabile e conveniente che consente di eseguire query complesse su set di dati di grandi dimensioni in pochi secondi.

Quali sono alcuni vantaggi dell'utilizzo di BigQuery rispetto a Bigtable?
Uno dei principali vantaggi di BigQuery è la sua capacità di essere un data warehouse agnostico. Ciò significa che è possibile archiviare e accedere ai dati in modo affidabile e coerente, il che è vantaggioso per le aziende che richiedono dati di alta qualità. Oltre a essere più versatile, BigQuery fornisce più tipi di dati rispetto a Bigtable. È più adatto per l'uso in applicazioni OLAP come business intelligence e analisi. Di conseguenza, BigQuery può fornire un'analisi dei dati più rapida e accurata rispetto a Bigtable. BigQuery è anche più conveniente da usare rispetto a Bigtable. Ciò è dovuto al fatto che non richiede l'installazione di livelli hardware o software, il che significa che può essere utilizzato dalle piccole imprese.

BigQuery contro Cloud Sql

A differenza di BigQuery, che include le applicazioni, Cloud SQL no. Il database SQL nel cloud ha un set di opzioni di sicurezza del database più ampio rispetto a BigQuery. In Cloud SQL, il numero di postazioni è determinato dal data warehouse in uso, mentre in BigQuery il numero è determinato dall'archivio cloud di Google.

Per l'archiviazione e l'analisi dei dati, gli utenti utilizzano Google Cloud SQL e BigQuery, tra le altre opzioni. Sebbene entrambi i prodotti siano stati creati da Google, esistono differenze significative tra loro. In questo articolo, esamineremo le differenze tra Cloud SQL e BigQuery in modo che tu possa scegliere quello giusto per le tue esigenze. Di seguito sono riportati alcuni esempi di soluzioni basate su BigQuery. Puoi anche creare rapporti che possono essere utilizzati per analizzare i tuoi dati con BigQuery. Questo non è solo un potente strumento analitico, ma viene utilizzato anche per analizzare i dati in tempo reale. In questo articolo confronteremo Cloud SQL e BigQuery nei loro vari aspetti.

In termini di sicurezza del database, il cloud SQL presenta più vantaggi rispetto a BigQuery. La capacità di archiviazione di BigQuery è paragonabile a quella di Google. La maggior parte dei nostri dispositivi dispone di connessioni Google, il che significa che possiamo accedere e archiviare i dati in BigQuery. Quando si confrontano i due, è anche fondamentale considerare il costo di fare affari. BigQuery è più semplice da configurare e utilizzare rispetto a Cloud SQL. In BigQuery, Datastream, un servizio di replica dei dati serverless, può essere utilizzato per replicare i dati. Oltre alle librerie client Python, C#, Java, Go, PHP, Node.js e Ruby, BigQuery dispone di librerie utente per C e C++.

Anche l'interfaccia SQL è ben sviluppata e potente. Al contrario, MySQL ha un'interfaccia SQL molto più limitata. Supporta anche l'esportazione dei dati in una varietà di formati, inclusi JSON, CSV, Fogli Google e Tableau. MySQL supporta un piccolo numero di formati di file. In quarto luogo, BigQuery include join e raggruppamenti (noti anche come aggregazioni) diversamente da MySQL. I join sono necessari per una varietà di query come il conteggio di quante righe contiene una tabella, il calcolo del valore medio per una colonna o la ricerca del valore più grande in una colonna. Il costo del data warehousing con BigQuery è superiore al costo del data warehousing con MySQL. BigQuery, d'altra parte, offre una gamma più ampia di funzionalità e offre prestazioni migliori rispetto ad altre piattaforme. La capacità di archiviazione di MySQL è limitata; BigQuery offre più capacità. BigQuery può essere utilizzato con Google Cloud Storage, S3 o Archiviazione di Azure. MySQL supporta l'archiviazione locale dei dati. Quando confronti le funzionalità di BigQuery e di un altro framework, scoprirai che BigQuery vince. Viene fornito con più funzioni e offre prestazioni migliori.

Che cos'è BigQuery

BigQuery è un data warehouse basato su cloud che consente agli utenti di archiviare ed eseguire query su grandi quantità di dati. È una soluzione scalabile e conveniente per le organizzazioni che devono elaborare e analizzare grandi set di dati.

BigQuery è un potente strumento di elaborazione dei dati che ti consente di analizzare e visualizzare grandi quantità di dati in tempo reale. Ogni mese viene analizzato 1 TB di dati e 10 GB di dati vengono salvati gratuitamente. Utilizzando l'importazione di streaming, avrai sempre accesso alle informazioni aggiornate sui tuoi dati.

Bigtable contro Bigquery

Ci sono alcune differenze chiave tra bigtable e bigquery. Innanzitutto, bigtable è un archivio dati NoSQL mentre bigquery è un archivio dati SQL. Ciò significa che bigtable è più flessibile in termini di schema dei dati ma meno efficiente in termini di elaborazione delle query. In secondo luogo, bigtable è progettato per la scalabilità e può gestire miliardi di righe di dati mentre bigquery è progettato per la velocità e può gestire milioni di righe di dati. Infine, bigtable è un prodotto proprietario di Google mentre bigquery è un progetto open source.

Quali sono le differenze tra BigTable e BigQuery? Entrambi i servizi sono progettati per archiviare grandi quantità di dati. Quando gli aggiornamenti del servizio non influiscono direttamente sul tuo flusso di lavoro, non ti causeranno alcun problema man mano che migliorano. Oltre a scalabilità illimitata, masterizzazione automatica e persino semplici ripristini, entrambi i servizi dispongono di backup automatici integrati.

BigQuery offre una serie diversificata di funzionalità, ma non è impeccabile. Lo spazio di archiviazione funge da archivio dati principale di Google, ma a causa della sua posizione nel servizio di Google e dei limiti di elaborazione, non è adatto per l'archiviazione di dati che cambiano frequentemente. Oltre ai dati che cambiano meno frequentemente, PostgreSQL è un'opzione migliore per dati più stabili.

Bigtable di Google: quando usarlo e a cosa serve

Bigtable, Google Cloud Platform e il sistema Dremel di Google per query ad hoc sono le tre piattaforme che in seguito hanno creato BigQuery, un servizio di query basato su cloud per set di dati molto grandi.
Perché dovrei usare Bigtable? Bigtable è ideale per le applicazioni con grandi quantità di dati chiave/valore perché ogni valore in genere non supera le dimensioni di 10 MB. Bigtable è anche un buon motore di archiviazione per le operazioni MapReduce in batch, l'elaborazione/analisi dei flussi e l'apprendimento automatico.
Google utilizza ancora Bigtable? Le funzionalità di Bigtable vengono utilizzate da Google Analytics, indicizzazione web, MapReduce, Google Maps, ricerca di Google Libri, "Cronologia delle mie ricerche", Google Earth, Blogger.com e una varietà di altre app Google.

Database Nosql

Un database NoSQL è un database non relazionale che non utilizza la tradizionale struttura basata su tabelle di un database relazionale. I database NoSQL vengono spesso utilizzati per gestire grandi quantità di dati che non sono adatti per un database relazionale.

I database NoSQL memorizzano i dati nei documenti anziché nelle tabelle. I data center sono progettati per gestire un'ampia gamma di esigenze di gestione dei dati perché sono flessibili, scalabili e in grado di rispondere rapidamente alle mutevoli esigenze aziendali. Database di documenti, archivi di valori-chiave, database a colonne larghe e database a grafo sono solo alcuni dei database NoSQL disponibili. Le 2000 aziende globali stanno rapidamente adottando i database NoSQL per potenziare le applicazioni mission-critical. Ciò è dovuto in parte a cinque tendenze che presentano sfide tecniche troppo difficili da gestire per la maggior parte dei database relazionali. A causa del loro modello di dati fisso, i database relazionali rappresentano un grave ostacolo allo sviluppo agile, che è inefficiente. In NoSQL, il modello dell'applicazione definisce il modello dei dati.

Non è necessario definire come i dati devono essere modellati. JSON è il formato predefinito utilizzato per archiviare i dati nei database orientati ai documenti. Eliminando i framework ORM, è possibile ridurre il sovraccarico dello sviluppo di applicazioni. L'ultima versione di Couchbase Server 4.0 ha introdotto N1QL (pronunciato "nickel"), un potente linguaggio di query che collega SQL e JSON. Non solo supporta le istruzioni standard SELECT / FROM / WHERE, ma può anche essere utilizzato per organizzare (GROUP BY), ordinare (SORT BY), unire (LEFT OUTER / INNER) e una varietà di altre cose. È possibile trarre vantaggio da un database distribuito NoSQL perché è progettato con un'architettura scale-out e non ha un singolo punto di errore. Poiché sempre più interazioni con i clienti avvengono online, diventa sempre più fondamentale mantenere una supply chain stabile.

Non è necessario imparare alcun linguaggio di programmazione per iniziare a utilizzare i database NoSQL. Sono stati progettati per distribuire letture, scritture e archiviazione in modo che sia possibile accedervi tutti contemporaneamente. Possono operare a qualsiasi livello, purché dispongano della gestione e del monitoraggio necessari. Quando si tratta di database NoSQL distribuiti, non è necessario uno stack software separato: il backup viene eseguito dalla replica integrata tra i data center. Inoltre, i router hardware consentono alle applicazioni di eseguire il proprio failover anziché attendere che il database rilevi un problema ed esegua un servizio in-service. Le odierne applicazioni Web, mobili e IoT richiedono un database NoSQL a causa del crescente utilizzo delle tecnologie NoSQL .

Un database NoSQL sta diventando sempre più popolare come strumento di archiviazione ed elaborazione dei dati. MongoDB è il database NoSQL più diffuso e Cloud Bigtable è un servizio di database NoSQL completamente gestito in grado di supportare una disponibilità del 99,999%. Con Cloud Big Elasticity, puoi elaborare più di 5 miliardi di richieste al secondo al massimo delle prestazioni e archiviare più di 10 miliardi di byte di dati in gestione. Se stai cercando un database NoSQL in grado di gestire grandi carichi di lavoro analitici e operativi, Cloud Bigtable è una scelta eccellente.

Che cos'è il database Nosql spiegato con l'esempio?

Un database NoSQL non memorizza i dati nelle tabelle, ma nei documenti. Di conseguenza, sono classificati come "non solo SQL" e sono suddivisi in base a una varietà di modelli di dati flessibili. Database di documenti, archivi di valori-chiave, database a colonne larghe e database a grafo sono solo alcuni esempi di database NoSQL.

I pro ei contro dei database Nosql

Inoltre, i database NoSQL sono dotati di funzionalità che non sono disponibili nei database relazionali. L'archiviazione orientata ai documenti è disponibile in MongoDB, Cassandra e Redis e i dati delle serie temporali sono disponibili in Cassandra.
Nonostante il fatto che i database NoSQL presentino alcuni inconvenienti, come la mancanza di funzionalità SQL standard, stanno diventando sempre più popolari come piattaforma informatica. I vantaggi dei database NoSQL per una varietà di scopi li rendono una scelta eccellente.

A cosa servono i database Nosql?

Il database del database NoSQL utilizza un'ampia gamma di modelli di dati per l'accesso e la gestione dei dati. I database di grandi dimensioni ottimizzati specificamente per le applicazioni con volumi di dati elevati, bassa latenza e modelli di dati flessibili possono essere eseguiti attenuando alcune delle restrizioni di coerenza dei dati su altri database.

Database Nosql: i pro ei contro

I database NoSQL, come MongoDB, offrono molti vantaggi rispetto ai database SQL tradizionali, ma presentano anche alcuni rischi. SQL è più sicuro di NoSQL in termini di coerenza dei dati, integrità dei dati e ridondanza dei dati quando si tratta di query complesse. SQL aderisce alle proprietà ACID, il che significa che garantisce la coerenza, che le modifiche ai dati si rifletteranno nel database e che non ci sarà alcuna perdita di dati in caso di emergenza.
Al posto dei database SQL, i database NoSQL possono offrire una serie di vantaggi, ma prima devono essere testati per motivi funzionali e di sicurezza.

Bigtable contro MongoDB

Non esiste una risposta univoca a questa domanda, poiché la migliore soluzione di database per un determinato progetto dipende da molti fattori. Tuttavia, in generale, MongoDB è più adatto per progetti che richiedono un alto grado di flessibilità, come quelli che coinvolgono dati non strutturati. Bigtable, d'altra parte, è più adatto per progetti che richiedono un alto grado di scalabilità e prestazioni, come quelli che coinvolgono grandi quantità di dati.

BigTable è più costoso da implementare (TCO) rispetto a MongoDB, con un TCO di 91/100 rispetto a 62/100 per MongoDB. Le caratteristiche di uno strumento non differiscono molto da quelle di un altro. In questo articolo, confronteremo e confronteremo i due prodotti software. Come si confronta Google con 10gen? Il TCO del software di sistema è determinato dal costo totale di proprietà (TOA), che include la licenza software, la formazione sul software, la personalizzazione, l'hardware (se necessario), la manutenzione e altri servizi associati. MongoDB si rivolge ad aziende di tutte le dimensioni, incluse grandi, medie e piccole imprese, mentre BigTable si rivolge ad aziende di tutte le dimensioni.

Database Nosql ideale per set di dati di grandi dimensioni a chiave singola

Bigtable è un servizio di database NoSQL veloce, completamente gestito e altamente scalabile, ideale per l'archiviazione di grandi quantità di dati a chiave singola con bassa latenza. Supporta un elevato throughput di lettura e scrittura e bassa latenza, rendendolo ideale per le operazioni MapReduce. È un servizio di database NoSQL veloce, completamente gestito e altamente scalabile, ideale per l'archiviazione di grandi quantità di dati a chiave singola a bassa latenza senza necessità di configurazione.

È Bigquery Olap

Non esiste una risposta univoca a questa domanda, poiché le funzionalità OLAP di BigQuery variano a seconda delle esigenze specifiche dell'utente. Tuttavia, in generale, BigQuery può essere considerata una piattaforma OLAP grazie alla sua capacità di eseguire complesse analisi dei dati su larga scala. Questo lo rende adatto per applicazioni come business intelligence, data warehousing e analisi.

TrustRadius attualmente utilizza BigQuery come data warehouse e BQ è il linguaggio predefinito per quasi tutta la nostra pipeline di dati. Con BigQuery, puoi cercare set di dati di grandi dimensioni in pochi minuti. Sebbene non sia un sistema in tempo reale, OLAP è senza dubbio il migliore. Attualmente è molto adatto al caso d'uso OLAP, ma anche le funzionalità interattive sarebbero fantastiche. OLAP funziona meglio su BigQuery. Non sarà in grado di cercare tra i tuoi miliardi di record in pochi secondi perché non è un sistema in tempo reale. I progetti di pipeline di dati possono essere realizzati anche con BigQuery. Con questa app, i dati possono essere caricati e rimossi e SQL può essere utilizzato per organizzare i dati nel modo desiderato.

Perché BigQuery è la scelta migliore per Etl

Poiché BigQuery ha un'elevata velocità effettiva delle query, bassa latenza e scalabilità, è uno strumento eccellente per le attività ETL. Inoltre, la sua architettura di magazzino lo distingue dalle query OLTP tradizionali.

Prestazioni di query elevate

BigQuery è un potente strumento per l'analisi di set di dati di grandi dimensioni. Tuttavia, è importante essere consapevoli di alcuni potenziali problemi di prestazioni. Innanzitutto, BigQuery è progettato per elaborare rapidamente grandi quantità di dati. Tuttavia, se si tenta di eseguire una query su troppi dati, il completamento può richiedere molto tempo. Per evitare ciò, è importante limitare la quantità di dati da interrogare. In secondo luogo, BigQuery utilizza un formato di archiviazione a colonne. Ciò significa che memorizza i dati in colonne, anziché in righe. Questo può essere efficiente per alcuni tipi di query, ma può essere più lento per altri. Se riscontri problemi di prestazioni, vale la pena provare un formato di archiviazione diverso. Infine, BigQuery può essere lento durante il recupero dei dati da fonti esterne. Se i tuoi dati sono archiviati in un database relazionale, può essere più veloce caricarli in BigQuery utilizzando uno strumento come Dataflow. Essendo consapevoli di questi potenziali problemi di prestazioni, puoi assicurarti che le tue query BigQuery vengano eseguite in modo rapido ed efficiente.

In questo articolo esamineremo alcuni suggerimenti e trucchi per l'utilizzo della piattaforma Big Data di Google, BigQuery. In questo post del blog, esaminerò alcune tecniche che ti aiuteranno a migliorare le prestazioni delle query. Se dividi i tuoi dati in blocchi più piccoli, BQ dovrà leggere meno pezzi di dati, con conseguenti query più veloci e meno costose. Prendi in considerazione l'utilizzo della tecnica di denormalizzazione per generare tabelle omogenee prima di unire i set di dati. Scambiando risorse di calcolo con risorse di storage, puoi ridurre i costi e aumentare le prestazioni. Poiché BigQuery supporta strutture di dati nidificate e ripetute, puoi gestire facilmente strutture di dati complesse. Esiste un modo per risolvere questi problemi utilizzando la funzione Salva query. Facendo clic sul pulsante, puoi assegnare un nome alla tua query per trovarla in un secondo momento. Inoltre, il risultato di una query può essere esportato in un foglio di calcolo o in un'altra tabella.

BigQuery di Google: la soluzione dati veloce ed efficiente

La consegna dei dati è più rapida: BigQuery fornisce i dati in una frazione del tempo necessario per inviarli su Internet utilizzando la rete globale di Google e l'infrastruttura del disco rigido. Le aziende che richiedono un'analisi dei dati rapida ed efficiente dovrebbero prendere in considerazione l'utilizzo di BigQuery.
È più facile archiviare i dati in BigQuery rispetto ai sistemi tradizionali perché dispone di funzionalità di replica e archiviazione integrate che vengono automaticamente replicate e archiviate in più data center in tutto il mondo. Di conseguenza, anche in caso di grave disastro, le aziende possono fare affidamento su un'archiviazione affidabile dei dati.

Google Cloud Bigtable

Google Cloud Bigtable è un servizio di database NoSQL veloce, scalabile e completamente gestito che ti consente di archiviare e gestire grandi quantità di dati. È progettato per essere scalabile e per gestire carichi di lavoro a velocità effettiva elevata e bassa latenza.

È disponibile tramite il servizio di database Cloud Bigtable NoSQL di Google. Lo stesso database alimenta Ricerca Google, Google Analytics, Maps e Gmail, oltre ai servizi Ricerca Google, Maps e Gmail. È necessario creare un progetto della console di Google Cloud Platform con l'API Cloud Bigtable. È sufficiente includere Google Cloud Bigtable nella sezione Quickstart del tuo codice. Sono disponibili tre tipi di provider di API con Cloud Bigtable: API dei dati, API delle istanze e API di amministrazione delle tabelle. Le chiamate API dati possono persistere ed eseguire query sui dati nelle tabelle fornite dall'API. In ogni istanza dei dati è presente una tabella che contiene i dati effettivi che vengono replicati.

Queste API ti consentono di gestire istanze, cluster e tabelle su base bare metal. Google Cloud Platform Console Metrics Explorer è dove puoi accedere a Cloud Bigtable Metrics. La funzionalità è disabilitata all'avvio dell'applicazione. Aggiornando StackdriverStatsConfiguration, puoi determinare la frequenza con cui i parametri vengono inviati a StackDriver e al tipo di risorsa monitorata. Se stai usando Maven, copialo nelle tue dipendenze, che dovrebbero essere il file pom.xml o Gradle o il file SBT. Se vuoi usare questo client, devi avere Java 8 o superiore. Il numero di thread di grpc-nio-worker-ELG-1-# è uguale a quello delle CPU. Google utilizza il supporto esteso di Oracle (che in genere dura otto anni dopo la disponibilità generale del client) per tutte le sue librerie client nei suoi test LTS.

Che cos'è Cloud Bigtable in Gcp?

Con Cloud Bigtable, puoi archiviare petabyte di dati e miliardi di righe e colonne su una piccola tabella scarsamente popolata. Una chiave di riga è un valore indicizzabile che può essere trovato in ogni riga.

Google utilizza ancora Bigtable?

Oltre a Google Analytics, indicizzazione web e MapReduce, è ora utilizzato da numerose applicazioni Google, tra cui Google Maps, Google Libri, Google My Search History, Google Earth, Blogger.com e Google Code hosting.

Mongodb »

MongoDB è un potente sistema di database orientato ai documenti. Ha una funzione di ricerca basata su indice che rende il recupero dei dati facile e veloce. MongoDB offre anche una funzionalità di scalabilità, che gli consente di gestire dati su larga scala.

A cosa serve MongoDB?

I database di documenti come MongoDB vengono utilizzati per creare applicazioni Internet ad alte prestazioni, altamente disponibili e scalabili. Grazie al suo schema flessibile, è adatto ai team di sviluppo agili.

MongoDB: un programma di database orientato ai documenti disponibile in origine

MongoDB è un software o un linguaggio?
Un database MongoDB è costituito da una varietà di componenti compatibili con la sorgente che possono essere distribuiti su più piattaforme. MongoDB è un database NoSQL che utilizza tipi di documenti simili a JSON con schemi opzionali. MongoDB è un database sviluppato da MongoDB Inc. MongoDB e sql funzionano davvero insieme?
MySQL, come la maggior parte dei database relazionali, utilizza il linguaggio di query strutturato (SQL) per gestire l'accesso ai dati. MongoDB Query Language (MQL) è il linguaggio di query MongoDB predefinito utilizzato dagli sviluppatori. Le operazioni di database nei database comuni vengono confrontate nella documentazione utilizzando la sintassi MQL e SQL.

MongoDB è migliore di 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.