Google Cloud Platform の BigQuery: NoSQL データ ウェアハウス サービス
公開: 2022-11-16企業や組織が生成するデータ量が指数関数的に増加し続ける中、NoSQL データベースの人気が高まっています。 BigQuery は、Google Cloud Platform が提供する強力なフルマネージド NoSQL データ ウェアハウス サービスです。 大規模なデータ分析ワークロードを簡単に処理できるように設計されています。 この記事では、BigQuery とは何か、その主な機能、データ分析のニーズにどのように役立つかについて詳しく見ていきます。
更新を受け取り、システムに関する情報を拡張したい場合は、お問い合わせください。 主要顧客、競争上の優位性、市場指標など、ベンダー提供の情報を表示したい場合は、お問い合わせください。 掲載にご興味のある方は、お問い合わせください。 標準ドライバーを使用すると、ビッグ データと NoSQL に接続できます。
Bigtable は、大量のデータを処理するために設計されたNoSQL データベースであり、幅広い列を備えています。 一方、BigQuery は、大量のリレーショナル構造化データを格納できる大規模なエンタープライズ データ ウェアハウスです。
BigQuery はテーブル データを列形式で保存します。つまり、各列は個別に保存されます。 個々の列は、列指向のデータベースで迅速かつ完全にスキャンできます。 大量のデータを消費する分析ワークロードの要求を満たすために、列は分析ワークロード用に最適化されています。
MySQL は、リレーショナル データベース管理システムを使用するクライアント サーバー データベース管理システムです。 MySQL は、さまざまな Web アプリケーションのデータを保存、管理、および操作するために使用できます。 BigQuery は、組み込みのクエリ メカニズムに加えて SQL を実行します。
BigQuery は Nosql を使用しますか?
BigQuery プラットフォームは、ビジネス インテリジェンスとオンライン分析処理のためにビジネスの世界で使用されています。 NoSQL データベース サービスである Bigtable を使用できます。 BigQuery は、SQL 方言と Google 独自のデータ処理技術である Dremel を組み込んだハイブリッド プログラムです。 bigtable では、ルックアップはキーベースの関数に基づいており、数秒しかかかりません。
Cloud Storage から BigQuery にデータをエクスポートする場合は、CSV 形式であることを確認してください。 CSV はデータ エクスポートの最も一般的な形式であるため、多くのツールと言語でサポートされています。 JSON もサポートされている形式ですが、CSV ほど一般的ではありません。 Cloud Storage データを BigQuery にエクスポートするには、改行で区切られた形式を使用する必要があります。 Avro は、BigQuery と Google Cloud Storage によって作成された新しいファイル形式です。 CSV または JSON 形式ではない Cloud Storage データを使用している場合は、代わりに Avro 形式を使用できます。
データを BigQuery にインポートする場合は、Google 標準 SQL ダイアレクトを使用する必要があります。 この方言には、最も幅広い機能があり、最もサポートされています。 たとえば、DDL および DML ステートメントは、Google 標準 SQL でのみサポートされています。
データが Google 標準 SQL にない場合でも、従来の SQL ダイアレクトを使用できます。 Google 標準 SQL とレガシー SQL は、同じ機能の一部をサポートしています。 ただし、レガシー SQL は Google 標準 SQL 方言ほど広くサポートされておらず、Google 標準 SQL のすべての機能をサポートできない場合があります。
BigQuery に慣れていない場合は、Google 標準 SQL ダイアレクトを使用する必要があります。 これは最も用途が広いだけでなく、最も広くサポートされています。
Bigquery とはどのようなデータベースですか?
BigQuery を使用すると、機械学習、地理的分析、ビジネス インテリジェンスなどの組み込み機能を備えたフルマネージド エンタープライズ データ ウェアハウスでデータを管理および分析できます。
フルマネージド エンタープライズ データ ウェアハウスである Google Cloud BigQuery を使用すると、あらゆる規模の企業がアクセス可能で安全なクラウド環境に大量のデータを保存できます。 データの管理と分析に使用できる組み込みの機械学習、地理分析、およびビジネス インテリジェンス機能があります。 BigQuery を使用すると、最も重要な質問にクエリを実行して、それらに対する答えを見つけることができます。 BigQuery は、ビジネス アナリストから開発者まで、さまざまな役割と責任を持つデータ プロフェッショナルのニーズに対応します。 Stack Overflow のBigQuery 開発者とアナリストのコミュニティは、生産的な議論に参加しています。 従来の境界セキュリティとよりきめ細かいセキュリティ対策を含む Google Cloud セキュリティのベスト プラクティスは、堅固でありながら適応性のあるアプローチです。 Looker、Looker Studio、Google スプレッドシートは、BigQuery データの分析と可視化に使用できるツールのほんの一部です。
一方、BigQuery は、完全なメモリベースのアーキテクチャを利用することで、さらに高いパフォーマンスを実現できます。 MapReduce とも呼ばれるこのアーキテクチャは、次の原則に基づいています。 MapReduce は、大きなタスクをマップと呼ばれる小さなタスクに分割し、その作業を多数のサーバーに分散することで機能します。 map タスクは、入力データを取得することによって、入力データをデータベースで処理できる形式に変換します。 map タスクは任意の言語で記述できますが、通常は map-reduce ライブラリを使用する Python プログラムです。 非常に多くのサーバーがあるため、全面的にデータを削減する必要があります。 Reduce タスクは、map タスクの出力をデータベースで処理できる形式に縮小して、これを実現します。 reduce タスクはほとんどすべての言語で記述できますが、通常は Python で記述されます。 そのメモリ節約機能により、MapReduce は完全にメモリ内で実行できます。 これは、データベースがデータをまったく保持する必要がないことを意味します。 MapReduce を実行するために必要なサーバーの数は、従来のデータベースを実行するために必要な数よりもはるかに多いため、これには欠点があります。 サーバーベースのデータベースである SQL Server は、毎日何百万人もの人々によって使用されています。 SQL Server の実装はクライアント サーバー アーキテクチャに基づいており、ユーザーが手動でスケーリングしない限り、システム全体のパフォーマンスは固定されています。 SQL Server には欠点が 1 つあります。それは、サーバー ベースのデータベースであることです。 そのため、迅速なスケーリングが必要なアプリケーションには適していません。 SQL Server のパフォーマンスも BigQuery より劣ります。 BigQuery は、MapReduce テクノロジーを採用したペタバイト規模の分析データベースです。 mapreduce アーキテクチャはメモリに基づいているため、非常に高いパフォーマンスを実現できます。 何百万人もの人々が、サーバー ベースのデータベースである SQL Server を使用しています。 SQL Server の主な欠点は、サーバー ベースのデータベース モデルに依存していることです。
Google BigQuery のデータ型
日付/時刻、テキスト、数値、およびブール値は、 Google BigQuery経由でアクセスできる 4 種類のデータです。 各タイプには、独自の一連の機能と利点があります。 時間型は、最も一般的に使用される BigQuery ソリューションの 1 つです。 タイム スタンプと日付フィールドは、タイム スタンプと日付フィールドに加えて、従業員の勤務時間の追跡、配送時間の見積もり、訪問の記録に使用できます。 テキストタイプを使用して、ユーザーの操作のログと監視を自動的に完了することができます。 ユーザー ID、ユーザー名、およびテキストの説明のフィールドは、フォームにあります。 数値型と数値の組み合わせにより、これは数値情報を格納する理想的な方法になります。 Int 整数、浮動小数点数、および小数は、これらのファイルのフィールドとしてリストされています。 ブール値を格納する方法として、ブール値を使用するよりも優れた方法はありません。 真値と偽値の両方が値に含まれます。
Bigtable は Nosql ですか?
はい、Bigtable は NoSQL データベースです。 これは、Google によって作成された分散型の列指向のデータ ストアです。
99.999% の時間アクセスできる大規模な分析および運用ワークロード向けに、完全に管理されたスケーラブルな NoSQL データベース サービスを提供します。 レスポンシブ アプリケーションを開発する場合は、ミリ秒単位のレイテンシを最小限に抑える必要があります。 これにより、再構成中の安定性を維持しながら、ストレージとスループットの要件を満たすように拡張できます。 複数のプライマリ レプリケーション ポイントを、国内の最大 8 つの地域に配置できます。 Cloud Bigtableインスタンスへの接続、基本的な管理タスクの実行、テーブルへのデータの書き込みに cbt コマンドライン ツールを使用する方法を学習するときに、cbt コマンドライン ツールを使用して基本的な管理タスクを実行する方法も学習します。 Codelab の基礎を紹介します。ここでは、commonschema の設計ミスを回避する方法、データをインポートする方法、データをクエリして使用する方法を学びます。 ツールを使用して、HBase テーブル スキーマを作成し、HBase データベースのスナップショットをインポートし、データの整合性をテストします。
Cloud Bigtable NoSQL データベース サービスは、高速でフルマネージドの高度にスケーラブルなサービスです。 Key Visualizer を使用してCloud Bigtable スキーマのヒートマップ形式を生成し、キー アクセス パターンを確認できます。 Google Cloud での構築を開始したい場合は、300 ドル分の無料クレジットと 20 個の常時無料プロダクトを入手できます。 価格ガイドはこちらからご覧いただけます。
NoSQL データベースは、さまざまな方法でデータを保存できるという点で、従来のリレーショナル データベースとは異なります。 データは永続性が低く、より分散されているため、より高速にアクセスできます。 Cassandra、HBase、Hypertable などの NoSQL データベースはすべてよく知られています。
BigQuery は SQL ベースですか?
はい、BigQuery は BigQuery SQL と呼ばれる SQL に似た方言を使用します。
BigQuery は、Google 標準 SQL ダイアレクトとレガシー SQL ダイアレクトでサポートされています。 SQL は、Google 標準の DDL や DML ステートメントなどの機能のデフォルトです。 使用するインターフェイスによって、使用するクエリ ダイアレクトが決まります。 コマンドライン ツールの構成ファイルを編集して、方言を切り替える必要があります。 この例では、Google 標準 SQL をクエリのデフォルト構文として使用し、mk コマンド (ビューの作成時に使用) をクエリのデフォルト構文として使用します。 query または mk コマンド フラグのデフォルト値をすでに設定している場合は、[query] または [mk] を変更する必要はありません。 クエリ ジョブでレガシー SQL 構文を使用する場合は、UseSqlLegacy パラメーターを true に設定します。
このサンプルは、Node.js セットアップの BigQuery クイックスタート手順で指定されているように、クライアント ライブラリを使用して実行されます。 レガシー システムの SQL ダイアレクトが切り替えられています。 レガシーは、より多くの範囲で使用できます。 use_legacy_sql 変数を True に設定することにより、クエリ ジョブは True の SQL 構文を使用できます。 Ruby を使用している場合は、クエリでオプション legacy_sql: true を渡すことができます。
使用されるデータ型の数は急速に増加しており、JSON が最も一般的になっています。 組織が JSON などのより洗練されたデータ モデルに移行するにつれて、リレーショナル データベースなどの従来とは異なるデータ ストレージの方法を使用するようになっています。 JSON は読みやすく、理解しやすく、操作しやすいため、開発者の間で最も人気のある形式です。
BigQuery を使用して JSON データを処理することは、優れた選択肢です。 この格納方法では、行ではなく列ごとにデータが格納されるため、分析クエリをより効率的に実行できます。 さらに、単純なエンコードとプロセスにより、JSON データ内の個々のフィールドに値を問い合わせることができます。
BigQuery のさまざまな用途
ビッグ クエリのユース ケースにはどのようなものがありますか?
BigQuery はさまざまなコンテキストで使用されます。 以下にいくつかの例を示します。ストリーミング データに加えて、大量のデータを取得する必要があります。 ペタバイト規模のデータを管理する最善の方法は何ですか? 大規模なデータ セットには、分析する必要のある大量のデータがあります。 人工知能とデータを活用することで、複雑なイベントの結果を予測できます。 BigQuery は、ここ数週間、私たちの注目を集めてきました。 それでは、bigQuery のアプリケーションのいくつかを見てみましょう。
BigQuery はリレーショナル データベースですか
いいえ、BigQuery はリレーショナル データベースではありません。 これは、大規模なデータセットに対して複雑なクエリを数秒で実行できる、強力でスケーラブルで費用対効果の高いデータ ウェアハウスです。
Bigtable ではなく BigQuery を使用する利点は何ですか?
BigQuery の主な利点の 1 つは、データ ウェアハウスにとらわれない能力です。 これは、信頼性の高い一貫した方法でデータを保存およびアクセスできることを意味し、高品質のデータを必要とする企業にとって有益です。 BigQuery は汎用性が高いだけでなく、Bigtable よりも多くのデータ型を提供します。 ビジネス インテリジェンスや分析などの OLAP アプリケーションでの使用に適しています。 その結果、BigQuery は Bigtable よりも高速で正確なデータ分析を提供できます。 また、BigQuery は Bigtable よりも手頃な価格で使用できます。 これは、ハードウェアまたはソフトウェア層のインストールを必要としないという事実によるものです。つまり、中小企業でも使用できるということです。
BigQuery と Cloud SQL の比較
アプリケーションを含む BigQuery とは異なり、Cloud SQL は含まれません。 クラウド SQL データベースには、BigQuery よりも多くのデータベース セキュリティ オプションがあります。 Cloud SQL では、シート数は使用されているデータ ウェアハウスによって決定されますが、BigQuery では、数は Google クラウド ストレージによって決定されます。
データの保存と分析には、ユーザーは Google Cloud SQL と BigQuery などを使用します。 どちらの製品も Google によって作成されましたが、両者には大きな違いがあります。 この記事では、ニーズに合ったものを選択できるように、Cloud SQL と BigQuery の違いについて説明します。 以下は、BigQuery ベースのソリューションの例です。 また、BigQuery でデータを分析するために使用できるレポートを作成することもできます。 これは強力な分析ツールであるだけでなく、ライブ データの分析にも使用されます。 この記事では、さまざまな側面で Cloud SQL と BigQuery を比較します。
データベース セキュリティの点では、クラウド SQL は BigQuery よりも優れています。 BigQuery のストレージ容量は Google に匹敵します。 私たちのデバイスのほとんどは Google 接続を備えています。つまり、BigQuery にアクセスしてデータを保存できます。 両者を比較する際には、ビジネスを行うためのコストを考慮することも重要です。 BigQuery は、Cloud SQL よりもセットアップと使用が簡単です。 BigQuery では、サーバーレス データ レプリケーション サービスである Datastream を使用してデータを複製できます。 Python、C#、Java、Go、PHP、Node.js、Ruby クライアント ライブラリに加えて、BigQuery には C および C++ 用のユーザー ライブラリがあります。
SQL インターフェースもよく開発されており、強力です。 対照的に、MySQL の SQL インターフェースははるかに制限されています。 また、JSON、CSV、Google スプレッドシート、Tableau など、さまざまな形式でのデータのエクスポートもサポートしています。 MySQL は少数のファイル形式をサポートしています。 第 4 に、BigQuery には、MySQL にはない方法で結合とグループ化 (集約とも呼ばれます) が含まれています。 結合は、テーブルに含まれる行数のカウント、列の平均値の計算、列の最大値の検索など、さまざまなクエリに必要です。 BigQuery を使用したデータ ウェアハウジングのコストは、MySQL を使用したデータ ウェアハウジングのコストよりも高くなります。 一方、BigQuery は幅広い機能を提供し、他のプラットフォームよりも優れたパフォーマンスを発揮します。 MySQL のストレージ容量は限られています。 BigQuery はより多くの容量を提供します。 BigQuery は、Google Cloud Storage、S3、または Azure Storage で使用できます。 MySQL は、データのローカル ストレージをサポートしています。 BigQuery と他のフレームワークの機能を比較すると、BigQuery が勝っていることがわかります。 より多くの機能が付属しており、より優れたパフォーマンスを発揮します。
BigQuery とは
Bigquery は、ユーザーが大量のデータを保存してクエリできるようにするクラウドベースのデータ ウェアハウスです。 これは、大規模なデータ セットを処理および分析する必要がある組織にとって、スケーラブルで手頃な価格のソリューションです。
BigQuery は、大量のデータをリアルタイムで分析および可視化できる強力なデータ処理ツールです。 毎月 1 TB のデータが分析され、10 GB のデータが無料で保存されます。 ストリーミング インジェストを使用すると、データに関する最新の洞察にいつでもアクセスできます。
Bigtable 対 BigQuery
bigtable と bigquery にはいくつかの重要な違いがあります。 まず、bigtable は NoSQL データ ストアですが、bigquery は SQL データ ストアです。 つまり、bigtable はデータ スキーマに関してはより柔軟ですが、クエリ処理に関しては効率的ではありません。 次に、bigtable はスケーリングを考慮して設計されており、数十億行のデータを処理できますが、bigquery は速度を考慮して設計されており、数百万行のデータを処理できます。 最後に、bigtable は Google 独自の製品ですが、bigquery はオープン ソース プロジェクトです。
BigTable と BigQuery の違いは何ですか? どちらのサービスも、大量のデータを保存するように設計されています。 サービスの更新がワークフローに直接影響しない場合は、改善されても問題は発生しません。 無制限のスケーラビリティ、自動書き込み、さらには単純な復元に加えて、どちらのサービスにも自動バックアップが組み込まれています。
BigQuery はさまざまな機能を提供しますが、完璧ではありません。 ストレージは Google のプライマリ データ ストレージとして機能しますが、Google 独自のサービス内の場所と処理の制限のため、頻繁に変更されるデータの保存には適していません。 頻繁に変更されないデータに加えて、PostgreSQL はより安定したデータのためのより良いオプションです。
Google の Bigtable: いつ使用し、何を使用するか
Bigtable、Google Cloud Platform、アドホック クエリ用の Google の Dremel システムは、非常に大規模なデータセット用のクラウドベースのクエリ サービスである BigQuery を後に構築した 3 つのプラットフォームです。
なぜ Bigtable を使用する必要があるのですか? Bigtable は、通常、各値のサイズが 10 MB を超えないため、大量のキー/値データを扱うアプリケーションに最適です。 Bigtable は、バッチ MapReduce 操作、ストリーム処理/分析、機械学習にも適したストレージ エンジンです。
Google はまだ Bigtable を使用していますか? Bigtable の機能は、Google アナリティクス、ウェブ インデックス作成、MapReduce、Google マップ、Google ブックス検索、「検索履歴」、Google Earth、Blogger.com、およびその他のさまざまな Google アプリで使用されています。
Nosql データベース
NoSQL データベースは、リレーショナル データベースの従来のテーブル ベースの構造を使用しない非リレーショナル データベースです。 NoSQL データベースは、リレーショナル データベースにはあまり適していない大量のデータを処理するためによく使用されます。
NoSQL データベースは、テーブルではなくドキュメントにデータを格納します。 データセンターは、柔軟でスケーラブルで、変化するビジネス要件に迅速に対応できるため、幅広いデータ管理ニーズに対応できるように設計されています。 ドキュメント データベース、キー値ストア、幅の広い列のデータベース、およびグラフ データベースは、利用可能な NoSQL データベースのほんの一部です。 グローバル 2000 企業は、ミッション クリティカルなアプリケーションを強化するために NoSQL データベースを急速に採用しています。 これは、ほとんどのリレーショナル データベースが処理するのが難しすぎる技術的課題を提示する 5 つの傾向によるものです。 リレーショナル データベースは、データ モデルが固定されているため、非効率なアジャイル開発の大きな障害となっています。 NoSQL では、アプリケーション モデルがデータ モデルを定義します。
データのモデル化方法を定義する必要はありません。 JSON は、ドキュメント指向データベースにデータを格納するために使用されるデフォルトの形式です。 ORM フレームワークを排除することで、アプリケーション開発のオーバーヘッドを削減できます。 Couchbase Server 4.0 の最新バージョンでは、SQL と JSON を橋渡しする強力なクエリ言語である N1QL (「ニッケル」と発音) が導入されました。 標準の SELECT / FROM / WHERE ステートメントをサポートするだけでなく、整理 (GROUP BY)、並べ替え (SORT BY)、結合 (LEFT OUTER / INNER) など、さまざまなことに使用できます。 スケールアウト アーキテクチャで設計されており、単一障害点がないため、NoSQL 分散データベースを利用することができます。 顧客とのやり取りがオンラインで行われることが増えるにつれて、安定したサプライ チェーンを維持することがますます重要になっています。
NoSQL データベースの使用を開始するためにプログラミング言語を学ぶ必要はありません。 これらは、読み取り、書き込み、およびストレージを分散して、それらすべてに同時にアクセスできるように設計されています。 必要な管理と監視があれば、どのレベルでも運用できます。 分散 NoSQL データベースに関しては、個別のソフトウェア スタックは必要ありません。データセンター間の組み込みのレプリケーションによってバックアップされます。 さらに、ハードウェア ルーターを使用すると、データベースが問題を検出してイン サービスを実行するのを待つのではなく、アプリケーションが独自のフェールオーバーを実行できます。 NoSQL テクノロジーの使用が増加しているため、今日の Web、モバイル、および IoT アプリケーションには NoSQL データベースが必要です。
NoSQL データベースは、データ ストレージおよび処理ツールとしてますます人気が高まっています。 MongoDB は最も人気のある NoSQL データベースであり、Cloud Bigtable は 99.999% の可用性をサポートできるフルマネージド NoSQL データベース サービスです。 Cloud Big Elasticity を使用すると、ピーク パフォーマンスで 1 秒あたり 50 億を超えるリクエストを処理し、100 億バイトを超えるデータを管理下に保存できます。 大規模な分析ワークロードと運用ワークロードを処理できる NoSQL データベースを探している場合は、Cloud Bigtable が最適です。
Nosql Database Explain With Exampleとは?
NoSQL データベースは、データをテーブルではなくドキュメントに格納します。 その結果、それらは「SQL だけではない」として分類され、さまざまな柔軟なデータ モデルによって分類されます。 ドキュメント データベース、キー値ストア、幅の広い列のデータベース、およびグラフ データベースは、NoSQL データベースのほんの一例です。
Nosql データベースの長所と短所
さらに、NoSQL データベースには、リレーショナル データベースでは利用できない機能が備わっています。 ドキュメント指向のストレージは MongoDB、Cassandra、Redis で利用でき、時系列データは Cassandra で利用できます。
NoSQL データベースには、標準の SQL 機能がないなどのいくつかの欠点がありますが、コンピューティング プラットフォームとしての人気が高まっています。 さまざまな目的での NoSQL データベースの利点により、NoSQL データベースは優れた選択肢となります。
Nosql データベースは何に適していますか?
NoSQL データベース データベースは、データへのアクセスと管理に幅広いデータ モデルを採用しています。 大量のデータ、短い待機時間、および柔軟なデータ モデルを備えたアプリケーション向けに特別に最適化された大規模なデータベースは、他のデータベースのデータ整合性の制限の一部を緩和することで実行できます。
Nosql データベース: 長所と短所
MongoDB などの NoSQL データベースは、従来の SQL データベースよりも多くの利点を提供しますが、リスクも伴います。 SQL は、複雑なクエリに関しては、データの一貫性、データの整合性、およびデータの冗長性の点で NoSQL よりも安全です。 SQL は ACID プロパティに準拠しています。つまり、一貫性が保証され、データへの変更がデータベースに反映され、災害時にデータが失われることはありません。
SQL データベースの代わりに、NoSQL データベースはさまざまな利点を提供できますが、最初に機能上およびセキュリティ上の理由からテストする必要があります。
Bigtable 対 Mongodb
特定のプロジェクトに最適なデータベース ソリューションは多くの要因に依存するため、この質問に対する万能の答えはありません。 ただし、一般に、MongoDB は、非構造化データを含むプロジェクトなど、高度な柔軟性を必要とするプロジェクトに適しています。 一方、Bigtable は、大量のデータを含むプロジェクトなど、高度なスケーラビリティとパフォーマンスが必要なプロジェクトにより適しています。
BigTable は MongoDB よりも実装コスト (TCO) が高く、TCO は MongoDB の 62/100 に対して 91/100 です。 ツールの機能は、他のツールと大きく異なりません。 この記事では、2 つのソフトウェア製品を比較対照します。 Google は第 10 世代と比べてどうですか? システム ソフトウェアの TCO は、総所有コスト (TOA) によって決定されます。これには、ソフトウェア ライセンス、ソフトウェア トレーニング、カスタマイズ、ハードウェア (必要な場合)、保守、およびその他の関連サービスが含まれます。 MongoDB は大企業、中企業、中小企業を含むあらゆる規模の企業を対象としていますが、BigTable はあらゆる規模の企業に対応しています。
大規模な単一キー データ セットに最適な Nosql データベース
Bigtable は、高速で完全に管理され、非常にスケーラブルな NoSQL データベース サービスであり、低レイテンシで単一キー データを大量に格納するのに理想的です。 高い読み取り/書き込みスループットと低レイテンシーをサポートするため、MapReduce 操作に最適です。 これは、高速でフル マネージドの非常にスケーラブルな NoSQL データベース サービスであり、セットアップの必要なく、低レイテンシで大量の単一キー データを保存するのに理想的です。
BigQuery は Olap か
BigQuery の OLAP 機能はユーザーの特定のニーズによって異なるため、この質問に対する万能の答えはありません。 ただし、一般に、BigQuery は複雑なデータ分析を大規模に実行できるため、OLAP プラットフォームと見なすことができます。 これにより、ビジネス インテリジェンス、データ ウェアハウジング、分析などのアプリケーションに適しています。
TrustRadius は現在 BigQuery をデータ ウェアハウスとして使用しており、BQ はほぼすべてのデータ パイプラインのデフォルト言語です。 BigQuery を使用すると、大規模なデータセットを数分で検索できます。 リアルタイム システムではありませんが、OLAP は間違いなく最高です。 現時点では OLAP のユース ケースに非常に適していますが、インタラクティブな機能も同様に優れています。 OLAP は BigQuery でより適切に実行されます。 リアルタイム システムではないため、数秒で数十億のレコードを検索することはできません。 データ パイプライン プロジェクトも BigQuery で実行できます。 このアプリでは、データのアップロードと削除が可能で、SQL を使用してデータを自由に整理できます。
BigQuery が ETL に最適な理由
BigQuery は高いクエリ スループット、低レイテンシ、スケーラビリティを備えているため、ETL タスクに最適なツールです。 さらに、そのウェアハウス アーキテクチャは、従来の OLTP クエリとは一線を画しています。
BigQuery のパフォーマンス
BigQuery は、大規模なデータセットを分析するための強力なツールです。 ただし、いくつかの潜在的なパフォーマンスの問題に注意することが重要です。 まず、BigQuery は大量のデータを迅速に処理するように設計されています。 ただし、あまりにも多くのデータに対してクエリを実行しようとすると、完了までに時間がかかることがあります。 これを回避するには、クエリするデータの量を制限することが重要です。 次に、BigQuery はカラムナ ストレージ形式を使用します。 これは、行ではなく列にデータを格納することを意味します。 これは、一部のタイプのクエリでは効率的ですが、他のタイプでは遅くなる可能性があります。 パフォーマンスの問題がある場合は、別のストレージ形式を試す価値があります。 最後に、BigQuery は、外部ソースからデータを取得するときに遅くなる可能性があります。 データがリレーショナル データベースに保存されている場合は、Dataflow などのツールを使用して BigQuery に読み込む方が高速な場合があります。 これらの潜在的なパフォーマンスの問題を認識することで、 BigQuery クエリを迅速かつ効率的に実行できるようになります。
この記事では、Google のビッグデータ プラットフォームである BigQuery を使用するためのヒントとコツをいくつか見ていきます。 このブログ投稿では、クエリのパフォーマンスを向上させるのに役立ついくつかの手法について説明します。 データを小さなチャンクに分割すると、BQ で読み取る必要があるデータの断片が少なくなるため、クエリが高速になり、コストが削減されます。 データセットを結合する前に、非正規化手法を使用して同種のテーブルを生成することを検討してください。 コンピューティング リソースをストレージ リソースと交換することで、コストを削減し、パフォーマンスを向上させることができます。 BigQuery はネストされた繰り返しデータ構造をサポートしているため、複雑なデータ構造を簡単に処理できます。 クエリの保存機能を使用してこれらの問題を解決する方法があります。 ボタンをクリックすると、後で検索できるようにクエリに名前を付けることができます。 さらに、クエリ結果をスプレッドシートまたは別のテーブルにエクスポートできます。
Google の Bigquery: 高速で効率的なデータ ソリューション
データ配信の高速化: BigQuery は、Google のグローバル ネットワークとハード ドライブ インフラストラクチャを使用して、インターネット経由でデータを送信するよりもわずかな時間でデータを配信します。 迅速かつ効率的なデータ分析を必要とする企業は、BigQuery の使用を検討する必要があります。
BigQuery には、世界中の複数のデータセンターに自動的に複製および保存されるレプリケーションおよびストレージ機能が組み込まれているため、従来のシステムよりも簡単にデータを保存できます。 その結果、大規模な災害が発生した場合でも、企業は信頼できるデータ ストレージを利用できます。
Google Cloud Bigtable
Google Cloud Bigtableは、高速でスケーラブルなフルマネージド NoSQL データベース サービスであり、大量のデータを保存して提供できます。 スケーラブルで、高スループットと低レイテンシーのワークロードを処理できるように設計されています。
これは、Google の Cloud Bigtable NoSQL データベース サービスを通じて利用できます。 同じデータベースが、Google 検索、Google アナリティクス、マップ、Gmail に加えて、Google 検索、マップ、Gmail サービスを強化します。 Cloud Bigtable API を使用する Google Cloud Platform Console プロジェクトを作成する必要があります。 コードのクイックスタート セクションに Google Cloud Bigtable を含めるだけで十分です。 Cloud Bigtable で使用できる API プロバイダには、データ API、インスタンス API、テーブル管理 API の 3 種類があります。 データ API 呼び出しは、API によって提供されるテーブル内のデータを永続化し、クエリを実行できます。 データのすべてのインスタンスには、レプリケートされる実際のデータを含むテーブルがあります。
これらの API を使用すると、インスタンス、クラスター、およびテーブルをベアメタル ベースで管理できます。 Google Cloud Platform Console Metrics Explorer は、Cloud Bigtable Metrics にアクセスできる場所です。 この機能は、アプリケーションの開始時には無効になっています。 StackdriverStatsConfiguration を更新することで、指標が StackDriver と監視対象リソース タイプにプッシュされる頻度を判断できます。 Maven を使用している場合は、これを依存関係 (pom.xml ファイルまたは Gradle、または SBT ファイル) にコピーします。 このクライアントを使用する場合は、Java 8 以降が必要です。 grpc-nio-worker-ELG-1-# のスレッド数は CPU と同じです。 Google は、LTS テストですべてのクライアント ライブラリに対して Oracle の延長サポート (通常、クライアントの一般提供開始後 8 年間続く) を使用します。
Gcp の Cloud Bigtable とは
Cloud Bigtable を使用すると、数ペタバイトのデータと数十億の行と列を、データがまばらな小さなテーブルに格納できます。 行キーは、各行で見つけることができるインデックス可能な値です。
Google はまだ Bigtable を使用していますか?
Google アナリティクス、Web インデックス作成、MapReduce に加えて、Google マップ、Google ブックス、Google マイ検索履歴、Google Earth、Blogger.com、Google Code ホスティングなど、多くの Google アプリケーションで使用されています。
モンゴッド »
MongoDB は強力なドキュメント指向のデータベース システムです。 インデックスベースの検索機能を備えているため、データをすばやく簡単に取得できます。 MongoDB はスケーラビリティ機能も提供し、大規模なデータを処理できるようにします。
Mongodb は何に使用されますか?
MongoDB などのドキュメント データベースは、高パフォーマンス、高可用性、およびスケーラブルなインターネット アプリケーションを構築するために使用されます。 スキーマが柔軟であるため、アジャイルな開発チームに適しています。
Mongodb: ソースが利用可能なドキュメント指向のデータベース プログラム
MongoDB はソフトウェアですか、それとも言語ですか?
MongoDB データベースは、複数のプラットフォームにデプロイできる、ソースに適したさまざまなコンポーネントで構成されています。 MongoDB は、JSON に似たドキュメント タイプとオプションのスキーマを使用する NoSQL データベースです。 MongoDB は MongoDB Inc. によって開発されたデータベースです。MongoDB と sql は本当に連携しますか?
MySQL は、ほとんどのリレーショナル データベースと同様に、構造化クエリ言語 (SQL) を使用してデータ アクセスを管理します。 MongoDB クエリ言語 (MQL) は、開発者が使用するデフォルトの MongoDB クエリ言語です。 一般的なデータベースでのデータベース操作は、MQL と SQL 構文を使用してドキュメントで比較されます。
Mongodb は SQL より優れていますか?
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.