Google Cloud Platform의 BigQuery: NoSQL 데이터 웨어하우스 서비스

기업과 조직에서 생성되는 데이터의 양이 기하급수적으로 계속 증가함에 따라 NoSQL 데이터베이스의 인기가 높아지고 있습니다. BigQuery는 Google Cloud Platform에서 제공하는 강력하고 완벽하게 관리되는 NoSQL 데이터 웨어하우스 서비스입니다. 대규모 데이터 분석 워크로드를 쉽게 처리하도록 설계되었습니다. 이 기사에서는 BigQuery가 무엇인지, BigQuery의 주요 기능 및 BigQuery가 데이터 분석 요구사항에 어떻게 도움이 되는지 자세히 살펴보겠습니다.

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Bigtable은 많은 양의 데이터와 광범위한 열을 처리하도록 설계된 NoSQL 데이터베이스 입니다. 반면에 BigQuery는 대량의 관계형 구조 데이터를 저장할 수 있는 대규모 엔터프라이즈 데이터 웨어하우스입니다.

BigQuery는 테이블 데이터 를 열 형식으로 저장합니다. 즉, 각 열이 별도로 저장됩니다. 열 기반 데이터베이스에서 개별 열을 빠르고 철저하게 스캔할 수 있습니다. 많은 양의 데이터를 소비하는 분석 워크로드의 요구 사항을 충족하기 위해 열은 분석 워크로드에 최적화되어 있습니다.

MySQL은 관계형 데이터베이스 관리 시스템을 사용하는 클라이언트-서버 데이터베이스 관리 시스템입니다. MySQL은 다양한 웹 애플리케이션의 데이터를 저장, 관리 및 조작하는 데 사용할 수 있습니다. BigQuery는 기본 제공 쿼리 메커니즘 외에도 SQL을 실행합니다.

BigQuery는 Nosql을 사용하나요?

BigQuery 플랫폼은 비즈니스 인텔리전스 및 온라인 분석 처리를 위해 비즈니스 세계에서 사용됩니다. NoSQL 데이터베이스 서비스 인 Bigtable을 사용할 수 있습니다. BigQuery는 SQL 방언과 Google의 독점 데이터 처리 기술인 Dremel을 통합한 하이브리드 프로그램입니다. bigtable에서 조회는 키 기반 함수를 기반으로 하며 몇 초 밖에 걸리지 않습니다.

Cloud Storage에서 BigQuery로 데이터를 내보내는 경우 CSV 형식인지 확인하세요. CSV는 데이터 내보내기를 위한 가장 일반적인 형식이므로 많은 도구와 언어에서 지원됩니다. JSON도 지원되는 형식이지만 CSV보다 덜 일반적입니다. Cloud Storage 데이터를 BigQuery로 내보내려면 줄 바꿈으로 구분된 형식을 사용해야 합니다. Avro는 BigQuery와 Google Cloud Storage에서 만든 새로운 파일 형식입니다. CSV 또는 JSON 형식이 아닌 Cloud Storage 데이터를 사용하는 경우 Avro 형식을 대신 사용할 수 있습니다.
데이터를 BigQuery로 가져오려면 Google 표준 SQL 언어를 사용해야 합니다. 이 방언은 가장 광범위한 기능을 가지고 있으며 가장 많이 지원됩니다. 예를 들어 DDL 및 DML 문은 Google 표준 SQL에서만 지원됩니다.
데이터가 Google 표준 SQL에 없는 경우에도 여전히 legacy SQL 언어를 사용할 수 있습니다. Google 표준 SQL과 레거시 SQL은 일부 동일한 기능을 지원합니다. 그러나 SQL 레거시는 Google 표준 SQL 방언만큼 광범위하게 지원되지 않으며 Google 표준 SQL의 모든 기능을 지원하지 못할 수 있습니다.
BigQuery에 익숙하지 않은 경우 Google 표준 SQL 언어를 사용해야 합니다. 가장 다재다능할 뿐만 아니라 가장 광범위하게 지원됩니다.

BigQuery는 어떤 종류의 DB입니까?

BigQuery를 사용하면 기계 학습, 지리적 분석, 비즈니스 인텔리전스와 같은 기능이 내장된 완전 관리형 엔터프라이즈 데이터 웨어하우스에서 데이터를 관리하고 분석할 수 있습니다.

완전 관리형 엔터프라이즈 데이터 웨어하우스인 Google Cloud BigQuery를 사용하면 모든 규모의 기업이 액세스 가능하고 안전한 클라우드 환경에 대량의 데이터를 저장할 수 있습니다. 데이터를 관리하고 분석하는 데 사용할 수 있는 기본 제공 기계 학습, 지리적 분석 및 비즈니스 인텔리전스 기능이 있습니다. BigQuery를 사용하면 가장 중요한 질문을 쿼리하여 답변을 찾을 수 있습니다. BigQuery는 비즈니스 분석가에서 개발자에 이르기까지 다양한 역할과 책임을 지닌 데이터 전문가의 요구사항을 해결합니다. Stack Overflow의 BigQuery 개발자 및 분석가 커뮤니티는 생산적인 토론에 참여합니다. 기존의 경계 보안과 보다 세분화된 보안 조치를 포함하는 Google Cloud 보안 권장사항은 견고하지만 적응 가능한 접근 방식입니다. Looker, Looker Studio, Google 스프레드시트는 BigQuery 데이터를 분석하고 시각화하는 데 사용할 수 있는 도구 중 일부에 불과합니다.

반면에 BigQuery는 전체 메모리 기반 아키텍처를 활용하여 더 높은 성능을 달성할 수 있습니다. MapReduce라고도 하는 이 아키텍처는 다음 원칙을 기반으로 합니다. MapReduce는 큰 작업을 지도라고 하는 더 작은 작업으로 나눈 다음 해당 작업을 많은 수의 서버에 분산시키는 방식으로 작동합니다. 맵 작업은 입력 데이터를 취하여 데이터베이스에서 처리할 수 있는 형식으로 입력 데이터를 변환합니다. 지도 작업은 모든 언어로 작성할 수 있지만 일반적으로 지도 축소 라이브러리를 사용하는 Python 프로그램입니다. 서버가 너무 많기 때문에 전반적으로 데이터를 줄여야 합니다. 감소 작업은 이를 달성하기 위해 데이터베이스에서 처리할 수 있는 형식으로 맵 작업의 출력을 줄입니다. reduce 작업은 거의 모든 언어로 작성할 수 있지만 일반적으로 Python으로 작성됩니다. 메모리 절약 기능으로 인해 MapReduce는 전적으로 메모리에서 실행할 수 있습니다. 이는 데이터베이스가 데이터를 전혀 보관할 필요가 없음을 의미합니다. MapReduce를 실행하는 데 필요한 서버 수가 기존 데이터베이스를 실행하는 데 필요한 서버 수보다 훨씬 많기 때문에 여기에는 단점이 있습니다. 서버 기반 데이터베이스인 SQL Server는 매일 수백만 명의 사람들이 사용합니다. SQL Server 구현은 클라이언트-서버 아키텍처를 기반으로 하며 사용자가 수동으로 크기를 조정하지 않는 한 시스템 전체에서 고정된 성능을 제공합니다. SQL Server에는 한 가지 단점이 있습니다. 즉, 서버 기반 데이터베이스입니다. 결과적으로 빠른 확장이 필요한 애플리케이션에 적합한 환경이 아닙니다. SQL Server의 성능도 BigQuery보다 떨어집니다. BigQuery는 MapReduce 기술을 사용하는 페타바이트 규모의 분석 데이터베이스입니다. 맵리듀스 아키텍처는 메모리를 기반으로 하므로 매우 높은 성능을 달성할 수 있습니다. 수백만 명의 사람들이 서버 기반 데이터베이스인 SQL Server를 사용합니다. SQL Server의 주요 단점은 서버 기반 데이터베이스 모델에 대한 의존도입니다.

Google BigQuery 데이터 유형

날짜/시간, 텍스트, 숫자 및 부울은 Google BigQuery 를 통해 액세스할 수 있는 네 가지 유형의 데이터입니다. 각 유형에는 고유한 기능과 이점이 있습니다. 시간 유형은 가장 일반적으로 사용되는 BigQuery 솔루션 중 하나입니다. 타임스탬프 및 날짜 필드는 타임스탬프 및 날짜 필드 외에도 직원 시간을 추적하고 배달 시간을 추정하고 방문을 기록하는 데 사용할 수 있습니다. 텍스트 유형을 사용하여 사용자 상호 작용의 로그 및 모니터링을 자동으로 완료할 수 있습니다. 사용자 ID, 사용자 이름 및 텍스트 설명에 대한 필드는 양식에 있습니다. 숫자 유형과 숫자 값의 조합은 숫자 정보를 저장하는 이상적인 방법입니다. 정수, 부동 소수점 숫자 및 십진수는 이러한 파일의 필드로 나열됩니다. 부울을 사용하는 것보다 부울을 저장하는 더 좋은 방법은 없습니다. True 및 False 값이 모두 값에 포함됩니다.

Bigtable은 Nosql입니까?

예, Bigtable은 NoSQL 데이터베이스입니다. Google에서 만든 분산형 열 지향 데이터 저장소입니다.

99.999%의 시간 동안 액세스할 수 있는 대규모 분석 및 운영 워크로드를 위해 완벽하게 관리되고 확장 가능한 NoSQL 데이터베이스 서비스를 제공합니다. 반응형 애플리케이션을 개발할 때 밀리초 대기 시간을 최소로 유지해야 합니다. 재구성하는 동안 안정적으로 유지하면서 스토리지 및 처리량 요구 사항을 충족하도록 확장할 수 있습니다. 여러 기본 복제 지점은 국가의 최대 8개 지역에 위치할 수 있습니다. Cloud Bigtable 인스턴스에 연결하고, 기본 관리 작업을 수행하고, 테이블에 데이터를 쓰는 데 cbt 명령줄 도구를 사용하는 방법을 배우면서 cbt 명령줄 도구를 사용하여 기본 관리 작업을 수행하는 방법도 배우게 됩니다. Commonschema 설계 실수를 방지하고, 데이터를 가져오고, 쿼리하고 사용하는 방법을 배우는 Codelab의 기본 사항을 소개합니다. 도구를 사용하여 HBase 테이블 스키마를 생성하고, HBase 데이터베이스의 스냅샷을 가져오고, 데이터 무결성을 테스트하십시오.

Cloud Bigtable NoSQL 데이터베이스 서비스는 빠르고 완벽하게 관리되며 확장성이 뛰어난 서비스입니다. Key Visualizer를 사용하여 Cloud Bigtable 스키마 의 히트맵 형식을 생성하여 키 액세스 패턴을 확인할 수 있습니다. Google Cloud에서 빌드를 시작하려는 경우 $300의 무료 크레딧과 20개의 상시 무료 제품을 받을 수 있습니다. 가격 가이드는 여기에서 찾을 수 있습니다.

NoSQL 데이터베이스는 다양한 방식으로 데이터를 보존할 수 있다는 점에서 기존의 관계형 데이터베이스와 다릅니다. 데이터는 덜 영구적이고 더 많이 분산되어 더 빠르게 액세스할 수 있습니다. Cassandra, HBase 및 Hypertable과 같은 NoSQL 데이터베이스는 모두 잘 알려져 있습니다.

BigQuery Sql은 기반입니까?

예, BigQuery는 BigQuery SQL이라는 SQL과 유사한 방언을 사용합니다.

BigQuery는 Google 표준 SQL 언어와 이전 SQL 언어에서 지원됩니다. SQL은 Google 표준의 DDL 및 DML 문과 같은 기능의 기본값입니다. 사용하는 인터페이스에 따라 사용하는 쿼리 언어가 결정됩니다. 이제 명령줄 도구의 구성 파일을 편집하여 방언 간에 전환해야 합니다. 이 예에서는 쿼리의 기본 구문으로 Google 표준 SQL을 사용하고 쿼리의 기본 구문으로 mk 명령(뷰를 생성할 때 사용됨)을 사용합니다. 쿼리 또는 mk 명령 플래그에 대한 기본값을 이미 구성한 경우 [query] 또는 [mk]를 변경할 필요가 없습니다. 쿼리 작업에서 레거시 SQL 구문을 사용하려면 UseSqlLegacy 매개 변수를 true로 설정합니다.

이 샘플은 Node.js 설정을 위한 BigQuery 빠른 시작 안내에 지정된 대로 클라이언트 라이브러리를 사용하여 실행됩니다. 레거시 시스템의 SQL 언어가 전환되고 있습니다. 레거시를 더 많이 사용할 수 있습니다. use_legacy_sql 변수를 True로 구성하면 쿼리 작업에서 true인 SQL 구문을 사용할 수 있습니다. Ruby를 사용하는 경우 쿼리에 legacy_sql: true 옵션을 전달할 수 있습니다.

JSON이 가장 대중화되면서 사용 중인 데이터 유형의 수가 급격히 증가하고 있습니다. 조직이 JSON과 같은 보다 정교한 데이터 모델로 전환함에 따라 관계형 데이터베이스와 같은 덜 전통적인 데이터 저장 방법을 사용하고 있습니다. JSON은 읽기, 이해 및 작업이 간단하기 때문에 개발자들 사이에서 가장 인기 있는 형식입니다.
BigQuery를 사용하여 JSON 데이터를 처리하는 것은 탁월한 선택입니다. 이 저장 방법은 행이 아닌 열 단위로 데이터를 저장하므로 분석 쿼리를 보다 효율적으로 수행할 수 있습니다. 또한 간단한 인코딩 및 처리로 인해 값에 대한 JSON 데이터 내의 개별 필드를 쿼리할 수 있습니다.

BigQuery의 다양한 용도

빅 쿼리의 사용 사례는 무엇입니까?
BigQuery는 다양한 컨텍스트에서 사용됩니다. 다음은 몇 가지 예입니다. 스트리밍 데이터 외에도 많은 양의 데이터를 수집해야 합니다. 페타바이트 규모의 데이터를 관리하는 가장 좋은 방법은 무엇입니까? 대규모 데이터 세트에는 분석할 데이터가 상당히 많습니다. 인공 지능과 데이터를 활용하여 복잡한 이벤트의 결과를 예측할 수 있습니다. BigQuery는 지금 몇 주 동안 우리의 관심의 초점이었습니다. 이제 몇 가지 bigQuery의 애플리케이션을 살펴보겠습니다.

BigQuery는 관계형 데이터베이스입니까?

아니요, BigQuery는 관계형 데이터베이스가 아닙니다. 강력하고 확장 가능하며 비용 효율적인 데이터 웨어하우스로, 대규모 데이터 세트에서 복잡한 쿼리를 몇 초 만에 실행할 수 있습니다.

Bigtable보다 BigQuery를 사용하면 어떤 이점이 있나요?
BigQuery의 주요 이점 중 하나는 독립적인 데이터 웨어하우스가 될 수 있다는 것입니다. 즉, 안정적이고 일관된 방식으로 데이터를 저장하고 액세스할 수 있으므로 고품질 데이터가 필요한 비즈니스에 유용합니다. BigQuery는 더 다재다능할 뿐만 아니라 Bigtable보다 더 많은 데이터 유형을 제공합니다. 비즈니스 인텔리전스 및 분석과 같은 OLAP 응용 프로그램에서 사용하기에 더 적합합니다. 따라서 BigQuery는 Bigtable보다 빠르고 정확한 데이터 분석을 제공할 수 있습니다. BigQuery는 Bigtable보다 사용하기에도 더 저렴합니다. 이는 하드웨어 또는 소프트웨어 계층을 설치할 필요가 없기 때문에 소기업에서 사용할 수 있습니다.

Bigquery와 Cloud Sql 비교

애플리케이션을 포함하는 BigQuery와 달리 Cloud SQL은 그렇지 않습니다. 클라우드 SQL 데이터베이스에는 BigQuery보다 더 많은 데이터베이스 보안 옵션이 있습니다. Cloud SQL에서 시트 수는 사용 중인 데이터 웨어하우스에 의해 결정되는 반면 BigQuery에서는 시트 수가 Google 클라우드 스토리지에 의해 결정됩니다.

데이터 저장 및 분석을 위해 사용자는 다른 옵션 중에서 Google Cloud SQL 및 BigQuery를 사용합니다. 두 제품 모두 Google에서 만들었지만 상당한 차이가 있습니다. 이 기사에서는 Cloud SQL과 BigQuery의 차이점을 살펴보고 필요에 맞는 것을 선택할 수 있도록 합니다. 다음은 BigQuery 기반 솔루션의 몇 가지 예입니다. BigQuery로 데이터를 분석하는 데 사용할 수 있는 보고서를 작성할 수도 있습니다. 이것은 강력한 분석 도구일 뿐만 아니라 라이브 데이터를 분석하는 데에도 사용됩니다. 이 기사에서는 Cloud SQL과 BigQuery를 다양한 측면에서 비교합니다.

데이터베이스 보안 측면에서 Cloud SQL은 BigQuery보다 더 많은 이점이 있습니다. BigQuery의 저장 용량은 Google과 비슷합니다. 대부분의 기기에는 Google 연결이 있어 BigQuery에서 데이터에 액세스하고 데이터를 저장할 수 있습니다. 두 가지를 비교할 때 비즈니스 수행 비용을 고려하는 것도 중요합니다. BigQuery는 Cloud SQL보다 설정 및 사용이 더 간단합니다. BigQuery에서는 서버리스 데이터 복제 서비스인 Datastream을 사용하여 데이터를 복제할 수 있습니다. Python, C#, Java, Go, PHP, Node.js, Ruby 클라이언트 라이브러리 외에도 BigQuery에는 C 및 C++용 사용자 라이브러리가 있습니다.

SQL 인터페이스도 잘 개발되고 강력합니다. 대조적으로 MySQL은 훨씬 더 제한된 SQL 인터페이스를 가지고 있습니다. 또한 JSON, CSV, Google 스프레드시트 및 Tableau를 비롯한 다양한 형식으로 데이터 내보내기를 지원합니다. MySQL은 적은 수의 파일 형식을 지원합니다. 넷째, BigQuery에는 MySQL이 포함하지 않는 방식으로 조인 및 그룹화(집계라고도 함)가 포함됩니다. 조인은 테이블에 포함된 행 수 계산, 열의 평균 값 계산 또는 열에서 가장 큰 값 찾기와 같은 다양한 쿼리에 필요합니다. BigQuery를 사용한 데이터 웨어하우징 비용은 MySQL을 사용한 데이터 웨어하우징 비용보다 높습니다. 반면에 BigQuery는 더 다양한 기능을 제공하고 다른 플랫폼보다 더 나은 성능을 제공합니다. MySQL의 저장 용량은 제한되어 있습니다. BigQuery는 더 많은 용량을 제공합니다. BigQuery는 Google Cloud Storage, S3 또는 Azure Storage와 함께 사용할 수 있습니다. MySQL은 데이터의 로컬 스토리지를 지원합니다. BigQuery와 다른 프레임워크의 기능을 비교할 때 BigQuery가 이기는 것을 알 수 있습니다. 더 많은 기능이 제공되고 더 나은 성능을 제공합니다.

빅쿼리란?

Bigquery는 사용자가 대량의 데이터를 저장하고 쿼리할 수 있는 클라우드 기반 데이터 웨어하우스입니다. 대규모 데이터 세트를 처리하고 분석해야 하는 조직을 위한 확장 가능하고 저렴한 솔루션입니다.

BigQuery는 대량의 데이터를 실시간으로 분석하고 시각화할 수 있는 강력한 데이터 처리 도구입니다. 매월 1TB의 데이터를 분석하고 10GB의 데이터를 무료로 저장합니다. 스트리밍 수집을 사용하면 항상 데이터에 대한 최신 통찰력에 액세스할 수 있습니다.

Bigtable 대 BigQuery

bigtable과 bigquery 사이에는 몇 가지 중요한 차이점이 있습니다. 첫째, bigtable은 NoSQL 데이터 저장소이고 bigquery는 SQL 데이터 저장소입니다. 이는 bigtable이 데이터 스키마 측면에서는 더 유연하지만 쿼리 처리 측면에서는 덜 효율적이라는 것을 의미합니다. 둘째, bigtable은 확장을 위해 설계되어 수십억 행의 데이터를 처리할 수 있는 반면, bigquery는 속도를 위해 설계되어 수백만 행의 데이터를 처리할 수 있습니다. 마지막으로 bigtable은 독점 Google 제품인 반면 bigquery는 오픈 소스 프로젝트입니다.

BigTable과 BigQuery의 차이점은 무엇인가요? 두 서비스 모두 대량의 데이터를 저장하도록 설계되었습니다. 서비스 업데이트가 작업 흐름에 직접적인 영향을 미치지 않으면 개선되면서 문제가 발생하지 않습니다. 무제한 확장성, 자동 굽기, 간단한 복원 외에도 두 서비스 모두 자동 백업 기능이 내장되어 있습니다.

BigQuery는 다양한 기능을 제공하지만 완벽하지는 않습니다. 저장소는 Google의 기본 데이터 저장소 역할을 하지만 Google 자체 서비스에서의 위치 및 처리 제한으로 인해 자주 변경되는 데이터를 저장하는 데 적합하지 않습니다. 덜 자주 변경되는 데이터 외에도 PostgreSQL은 보다 안정적인 데이터를 위한 더 나은 옵션입니다.

Google의 Bigtable: 사용 시기 및 용도

임시 쿼리를 위한 Bigtable, Google Cloud Platform 및 Google의 Dremel 시스템은 나중에 매우 큰 데이터 세트를 위한 클라우드 기반 쿼리 서비스인 BigQuery를 구축한 세 가지 플랫폼입니다.
왜 Bigtable을 사용해야 합니까? Bigtable은 일반적으로 각 값의 크기가 10MB를 넘지 않기 때문에 많은 양의 키/값 데이터가 있는 애플리케이션에 이상적입니다. Bigtable은 배치 MapReduce 작업, 스트림 처리/분석 및 머신 러닝을 위한 훌륭한 스토리지 엔진이기도 합니다.
Google에서 여전히 Bigtable을 사용하고 있나요? Bigtable의 기능은 Google Analytics, 웹 인덱싱, MapReduce, Google 지도, Google 도서 검색, '내 검색 기록', Google 어스, Blogger.com 및 기타 다양한 Google 앱에서 사용되고 있습니다.

Nosql 데이터베이스

NoSQL 데이터베이스는 관계형 데이터베이스의 기존 테이블 기반 구조를 사용하지 않는 비관계형 데이터베이스입니다. NoSQL 데이터베이스는 관계형 데이터베이스에 적합하지 않은 많은 양의 데이터를 처리하는 데 자주 사용됩니다.

NoSQL 데이터베이스는 테이블이 아닌 문서에 데이터를 저장합니다. 데이터 센터는 유연하고 확장 가능하며 변화하는 비즈니스 요구 사항에 신속하게 대응할 수 있기 때문에 광범위한 데이터 관리 요구 사항을 처리하도록 설계되었습니다. 문서 데이터베이스, 키-값 저장소, 와이드 컬럼 데이터베이스 및 그래프 데이터베이스는 사용 가능한 NoSQL 데이터베이스 중 일부에 불과합니다. 전 세계 2000개 기업은 미션 크리티컬 애플리케이션을 강화하기 위해 NoSQL 데이터베이스를 빠르게 채택하고 있습니다. 이는 부분적으로 대부분의 관계형 데이터베이스가 처리하기 너무 어려운 기술적 문제를 제시하는 5가지 경향 때문입니다. 고정 데이터 모델로 인해 관계형 데이터베이스는 비효율적인 애자일 개발의 주요 장애물입니다. NoSQL에서 애플리케이션 모델은 데이터 모델을 정의합니다.

데이터를 모델링하는 방법을 정의할 필요는 없습니다. JSON은 문서 지향 데이터베이스에 데이터를 저장하는 데 사용되는 기본 형식입니다. ORM 프레임워크를 제거함으로써 애플리케이션 개발의 오버헤드를 줄일 수 있습니다. Couchbase Server 4.0의 최신 버전은 SQL과 JSON을 연결하는 강력한 쿼리 언어인 N1QL("nickel"로 발음)을 도입했습니다. 표준 SELECT / FROM / WHERE 문을 지원할 뿐만 아니라 구성(GROUP BY), 정렬(SORT BY), 조인(LEFT OUTER / INNER) 및 기타 다양한 작업에도 사용할 수 있습니다. NoSQL 분산 데이터베이스는 스케일 아웃 아키텍처로 설계되어 단일 장애 지점이 없기 때문에 이점을 누릴 수 있습니다. 더 많은 고객 상호 작용이 온라인에서 발생함에 따라 안정적인 공급망을 유지하는 것이 점점 더 중요해지고 있습니다.

NoSQL 데이터베이스 사용을 시작하기 위해 프로그래밍 언어를 배울 필요가 없습니다. 동시에 액세스할 수 있도록 읽기, 쓰기 및 저장을 분산하도록 설계되었습니다. 필요한 관리 및 모니터링이 있는 한 모든 수준에서 작동할 수 있습니다. 분산형 NoSQL 데이터베이스의 경우 별도의 소프트웨어 스택이 필요하지 않습니다. 데이터 센터 간에 내장된 복제로 백업됩니다. 또한 하드웨어 라우터를 사용하면 데이터베이스가 문제를 감지하고 인서비스를 수행하기를 기다리지 않고 응용 프로그램이 자체 장애 조치를 수행할 수 있습니다. NoSQL 기술 의 사용이 증가함에 따라 오늘날의 웹, 모바일 및 IoT 애플리케이션에는 NoSQL 데이터베이스가 필요합니다.

NoSQL 데이터베이스는 데이터 저장 및 처리 도구로 점차 대중화되고 있습니다. MongoDB는 가장 인기 있는 NoSQL 데이터베이스 이며 Cloud Bigtable은 99.999%의 가용성을 지원할 수 있는 완전 관리형 NoSQL 데이터베이스 서비스입니다. Cloud Big Elasticity를 사용하면 최고 성능으로 초당 50억 개 이상의 요청을 처리하고 100억 바이트 이상의 관리 데이터를 저장할 수 있습니다. 대규모 분석 및 운영 워크로드를 처리할 수 있는 NoSQL 데이터베이스를 찾고 있다면 Cloud Bigtable이 탁월한 선택입니다.

Nosql 데이터베이스는 예를 들어 무엇을 설명합니까?

NoSQL 데이터베이스는 데이터를 테이블이 아니라 문서에 저장합니다. 결과적으로 "not only SQL"로 분류되며 다양한 유연한 데이터 모델로 세분화됩니다. 문서 데이터베이스, 키-값 저장소, 와이드 컬럼 데이터베이스 및 그래프 데이터베이스는 NoSQL 데이터베이스의 몇 가지 예에 불과합니다.

Nosql 데이터베이스의 장단점

또한 NoSQL 데이터베이스에는 관계형 데이터베이스에서 사용할 수 없는 기능이 있습니다. 문서 지향 스토리지는 MongoDB, Cassandra 및 Redis에서 사용할 수 있으며 시계열 데이터는 Cassandra에서 사용할 수 있습니다.
NoSQL 데이터베이스에는 표준 SQL 기능의 부족과 같은 몇 가지 단점이 있음에도 불구하고 컴퓨팅 플랫폼으로서 점점 더 대중화되고 있습니다. 다양한 목적을 위한 NoSQL 데이터베이스의 이점은 탁월한 선택입니다.

Nosql 데이터베이스의 장점은 무엇입니까?

NoSQL 데이터베이스 데이터베이스는 데이터 액세스 및 관리를 위해 광범위한 데이터 모델을 사용합니다. 다른 데이터베이스에 대한 데이터 일관성 제한을 일부 완화하여 높은 데이터 볼륨, 낮은 대기 시간 및 유연한 데이터 모델을 사용하는 애플리케이션에 특별히 최적화된 대규모 데이터베이스를 실행할 수 있습니다.

Nosql 데이터베이스: 장단점

MongoDB와 같은 NoSQL 데이터베이스는 기존 SQL 데이터베이스에 비해 많은 이점을 제공하지만 약간의 위험도 내포하고 있습니다. SQL은 복잡한 쿼리와 관련하여 데이터 일관성, 데이터 무결성 및 데이터 중복성 측면에서 NoSQL보다 안전합니다. SQL은 ACID 속성을 준수합니다. 즉, 일관성을 보장하고 데이터 변경 사항이 데이터베이스에 반영되며 재해 발생 시 데이터 손실이 없습니다.
SQL 데이터베이스 대신 NoSQL 데이터베이스는 다양한 이점을 제공할 수 있지만 먼저 기능 및 보안상의 이유로 테스트를 거쳐야 합니다.

Bigtable 대 Mongodb

특정 프로젝트에 가장 적합한 데이터베이스 솔루션은 여러 요인에 따라 달라지므로 이 질문에 대한 일률적인 대답은 없습니다. 그러나 일반적으로 MongoDB는 구조화되지 않은 데이터와 관련된 프로젝트와 같이 높은 수준의 유연성이 필요한 프로젝트에 더 적합합니다. 반면 Bigtable은 많은 양의 데이터가 포함된 프로젝트와 같이 높은 수준의 확장성과 성능이 필요한 프로젝트에 더 적합합니다.

BigTable은 구현 비용(TCO)이 MongoDB보다 91/100이고 MongoDB의 경우 62/100입니다. 도구의 기능은 다른 기능과 크게 다르지 않습니다. 이 기사에서는 두 소프트웨어 제품을 비교하고 대조합니다. Google은 10gen과 어떻게 비교됩니까? 시스템 소프트웨어의 TCO는 소프트웨어 라이선스, 소프트웨어 교육, 사용자 지정, 하드웨어(필요한 경우), 유지 관리 및 기타 관련 서비스를 포함하는 총 소유 비용(TOA)에 의해 결정됩니다. MongoDB는 대기업, 중소 기업을 포함한 모든 규모의 기업을 대상으로 하며 BigTable은 모든 규모의 기업을 대상으로 합니다.

대규모 단일 키 데이터 세트에 이상적인 Nosql 데이터베이스

Bigtable은 짧은 대기 시간으로 대량의 단일 키 데이터를 저장하는 데 이상적인 빠르고 완벽하게 관리되며 대규모로 확장 가능한 NoSQL 데이터베이스 서비스 입니다. 높은 읽기 및 쓰기 처리량과 낮은 대기 시간을 지원하므로 MapReduce 작업에 이상적입니다. 설정이 필요 없이 짧은 지연 시간에 대량의 단일 키 데이터를 저장하는 데 이상적인 빠르고 완벽하게 관리되며 대규모로 확장 가능한 NoSQL 데이터베이스 서비스입니다.

Bigquery Olap은

BigQuery의 OLAP 기능은 사용자의 특정 요구 사항에 따라 다르기 때문에 이 질문에 대한 천편일률적인 대답은 없습니다. 그러나 일반적으로 BigQuery는 대규모로 복잡한 데이터 분석을 수행할 수 있는 기능으로 인해 OLAP 플랫폼으로 간주될 수 있습니다. 따라서 비즈니스 인텔리전스, 데이터 웨어하우징 및 분석과 같은 애플리케이션에 적합합니다.

TrustRadius는 현재 BigQuery를 데이터 웨어하우스로 사용하고 BQ는 거의 모든 데이터 파이프라인의 기본 언어입니다. BigQuery를 사용하면 몇 분 만에 대규모 데이터세트를 검색할 수 있습니다. 실시간 시스템은 아니지만 OLAP이 단연 최고입니다. 현재 OLAP 사용 사례에 매우 적합하지만 대화형 기능도 환상적일 것입니다. OLAP는 BigQuery에서 더 잘 실행됩니다. 실시간 시스템이 아니기 때문에 수십억 개의 레코드를 몇 초 만에 검색할 수 없습니다. 데이터 파이프라인 프로젝트는 BigQuery로도 수행할 수 있습니다. 이 앱을 사용하면 데이터를 업로드하고 제거할 수 있으며 SQL을 사용하여 원하는 방식으로 데이터를 구성할 수 있습니다.

BigQuery가 ETL을 위한 최선의 선택인 이유

BigQuery는 높은 쿼리 처리량, 짧은 지연 시간 및 확장성을 제공하므로 ETL 작업을 위한 탁월한 도구입니다. 또한 웨어하우스 아키텍처는 기존 OLTP 쿼리와 구별됩니다.

BigQuery 성능

BigQuery는 대규모 데이터 세트를 분석하기 위한 강력한 도구입니다. 그러나 몇 가지 잠재적인 성능 문제를 인식하는 것이 중요합니다. 첫째, BigQuery는 대량의 데이터를 빠르게 처리하도록 설계되었습니다. 그러나 너무 많은 데이터에 대해 쿼리를 실행하려고 하면 완료하는 데 시간이 오래 걸릴 수 있습니다. 이를 방지하려면 쿼리하는 데이터의 양을 제한하는 것이 중요합니다. 둘째, BigQuery는 열 기반 스토리지 형식을 사용합니다. 즉, 행이 아닌 열에 데이터를 저장합니다. 이는 일부 유형의 쿼리에 효율적일 수 있지만 다른 유형에 대해서는 속도가 느릴 수 있습니다. 성능 문제가 있는 경우 다른 스토리지 형식을 시도해 볼 가치가 있습니다. 마지막으로 외부 소스에서 데이터를 검색할 때 BigQuery가 느려질 수 있습니다. 데이터가 관계형 데이터베이스에 저장된 경우 Dataflow와 같은 도구를 사용하여 BigQuery에 로드하는 것이 더 빠를 수 있습니다. 이러한 잠재적인 성능 문제를 인식함으로써 BigQuery 쿼리 가 빠르고 효율적으로 실행되도록 할 수 있습니다.

이 기사에서는 Google의 Big Data 플랫폼 인 BigQuery를 사용하기 위한 몇 가지 팁과 요령을 살펴보겠습니다. 이 블로그 게시물에서는 쿼리 성능을 향상시키는 데 도움이 되는 몇 가지 기술을 살펴보겠습니다. 데이터를 더 작은 청크로 나누면 BQ는 더 적은 수의 데이터를 읽어야 하므로 쿼리가 더 빠르고 저렴해집니다. 데이터 세트를 조인하기 전에 비정규화 기술을 사용하여 동종 테이블을 생성하는 것을 고려하십시오. 컴퓨팅 리소스를 스토리지 리소스로 교환하면 비용을 절감하고 성능을 높일 수 있습니다. BigQuery는 중첩되고 반복되는 데이터 구조를 지원하므로 복잡한 데이터 구조를 쉽게 처리할 수 있습니다. 쿼리 저장 기능을 사용하여 이러한 문제를 해결하는 방법이 있습니다. 버튼을 클릭하면 나중에 찾을 수 있도록 검색어 이름을 지정할 수 있습니다. 또한 쿼리 결과를 스프레드시트나 다른 테이블로 내보낼 수 있습니다.

Google의 Bigquery: 빠르고 효율적인 데이터 솔루션

더 빠른 데이터 전송: BigQuery는 Google의 글로벌 네트워크와 하드 드라이브 인프라를 사용하여 인터넷을 통해 전송하는 데 걸리는 시간보다 훨씬 짧은 시간에 데이터를 전송합니다. 빠르고 효율적인 데이터 분석이 필요한 기업은 BigQuery 사용을 고려해야 합니다.
BigQuery에는 전 세계 여러 데이터 센터에 자동으로 복제되고 저장되는 복제 및 저장 기능이 내장되어 있기 때문에 기존 시스템보다 BigQuery에 데이터를 저장하는 것이 더 쉽습니다. 결과적으로 큰 재해가 발생하더라도 기업은 신뢰할 수 있는 데이터 스토리지에 의존할 수 있습니다.

구글 클라우드 빅테이블

Google Cloud Bigtable 은 대량의 데이터를 저장하고 제공할 수 있는 빠르고 확장 가능한 완전 관리형 NoSQL 데이터베이스 서비스입니다. 확장 가능하고 높은 처리량과 짧은 대기 시간 워크로드를 처리하도록 설계되었습니다.

Google의 Cloud Bigtable NoSQL 데이터베이스 서비스를 통해 사용할 수 있습니다. 동일한 데이터베이스가 Google 검색, Google 애널리틱스, 지도 및 Gmail은 물론 Google 검색, 지도 및 Gmail 서비스를 지원합니다. Cloud Bigtable API를 사용하여 Google Cloud Platform 콘솔 프로젝트를 생성해야 합니다. 코드의 빠른 시작 섹션에 Google Cloud Bigtable을 포함하는 것으로 충분합니다. Cloud Bigtable에는 Data API, Instance API, Table Admin API의 세 가지 유형의 API 제공업체가 있습니다. 데이터 API 호출은 API에서 제공하는 테이블의 데이터를 유지하고 쿼리할 수 있습니다. 데이터의 모든 인스턴스에는 복제된 실제 데이터가 포함된 테이블이 있습니다.

이러한 API를 사용하면 베어메탈 기반에서 인스턴스, 클러스터 및 테이블을 관리할 수 있습니다. Google Cloud Platform 콘솔 측정항목 탐색기는 Cloud Bigtable 측정항목에 액세스할 수 있는 곳입니다. 이 기능은 애플리케이션 시작 시 비활성화됩니다. StackdriverStatsConfiguration을 업데이트하면 지표가 StackDriver 및 모니터링 리소스 유형에 푸시되는 빈도를 결정할 수 있습니다. Maven을 사용하는 경우 pom.xml 파일이나 Gradle 또는 SBT 파일이어야 하는 종속 항목에 이것을 복사합니다. 이 클라이언트를 사용하려면 Java 8 이상이 있어야 합니다. grpc-nio-worker-ELG-1-#의 스레드 수는 CPU의 스레드 수와 동일합니다. Google은 LTS 테스트에서 모든 클라이언트 라이브러리에 대해 Oracle의 확장 지원(일반적으로 클라이언트의 일반 가용성 이후 8년 동안 지속됨)을 사용합니다.

Gcp에서 Cloud Bigtable이란 무엇입니까?

Cloud Bigtable을 사용하면 데이터가 거의 없는 작은 테이블에 페타바이트 규모의 데이터와 수십억 개의 행과 열을 저장할 수 있습니다. 행 키는 각 행에서 찾을 수 있는 인덱싱 가능한 값입니다.

Google은 여전히 ​​Bigtable을 사용합니까?

Google 분석, 웹 인덱싱 및 MapReduce 외에도 Google 지도, Google 도서, Google 내 검색 기록, Google 어스, Blogger.com 및 Google 코드 호스팅을 비롯한 여러 Google 애플리케이션에서 사용됩니다.

몽고디비 »

MongoDB는 강력한 문서 지향 데이터베이스 시스템입니다. 데이터를 빠르고 쉽게 검색할 수 있는 인덱스 기반 검색 기능이 있습니다. MongoDB는 또한 확장성 기능을 제공하므로 대규모 데이터를 처리할 수 있습니다.

Mongodb는 어떤 용도로 사용됩니까?

MongoDB와 같은 문서 데이터베이스는 고성능, 고가용성 및 확장 가능한 인터넷 애플리케이션을 구축하는 데 사용됩니다. 유연한 스키마로 인해 민첩한 개발 팀에 적합합니다.

Mongodb: 소스 사용 가능한 문서 지향 데이터베이스 프로그램

MongoDB는 소프트웨어인가 언어인가?
MongoDB 데이터베이스는 여러 플랫폼에 배포할 수 있는 소스 친화적인 다양한 구성 요소로 구성됩니다. MongoDB는 선택적 스키마와 함께 JSON과 유사한 문서 유형을 사용하는 NoSQL 데이터베이스입니다. MongoDB는 MongoDB Inc.에서 개발한 데이터베이스입니다. MongoDB와 SQL이 실제로 함께 작동합니까?
대부분의 관계형 데이터베이스와 마찬가지로 MySQL은 구조화된 쿼리 언어(SQL)를 사용하여 데이터 액세스를 관리합니다. MQL(MongoDB 쿼리 언어)은 개발자가 사용하는 기본 MongoDB 쿼리 언어입니다. 공통 데이터베이스의 데이터베이스 작업은 MQL 및 SQL 구문을 사용하여 설명서에서 비교됩니다.

Mongodb가 SQL보다 나은가요?

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.