NoSQL 데이터베이스: 빅 테이블

NoSQL 데이터베이스 는 유연성, 확장성 및 성능으로 인해 점차 대중화되고 있습니다. NoSQL 데이터베이스는 미리 정의된 스키마가 필요하지 않으며 모든 형식으로 데이터를 저장할 수 있습니다. 따라서 끊임없이 변화하는 대량의 데이터를 저장해야 하는 애플리케이션에 이상적입니다. 빅 테이블은 대량의 데이터를 저장하도록 설계된 NoSQL 데이터베이스 유형입니다. Big table은 Google, Facebook 및 Amazon과 같은 많은 대규모 조직에서 사용됩니다. 빅 테이블은 확장성이 뛰어나며 수십억 개의 행과 수백만 개의 열을 처리할 수 있습니다. 빅 테이블은 또한 매우 빠르며 데이터에 대한 실시간 액세스를 제공할 수 있습니다.

Google은 Cloud Bigtable 데이터베이스 서비스 에 대해 일반적으로 사용 가능한 일련의 업데이트를 발표했습니다. 새 업데이트의 결과로 이제 노드당 최대 5배의 스토리지 공간을 사용할 수 있습니다. Google은 또한 데이터베이스 클러스터가 필요에 따라 자동으로 확장되거나 축소되도록 하는 향상된 자동 확장 기능을 추가했습니다. 새로운 CPU 활용 지표 및 클러스터 그룹 라우팅을 통해 애플리케이션의 리소스가 사용되는 방식에 대한 가시성을 높일 수 있습니다. 컴퓨팅과 스토리지가 분리되어 있기 때문에 각 유형의 리소스를 Bigtable에서 자체적으로 확장할 수 있습니다. 이제 사용자는 새로운 기능 덕분에 고가용성 배포를 쉽게 관리하고 워크로드 관리를 개선할 수 있습니다.

NoSQL은 대량의 데이터를 저장하는 데 널리 사용되는 선택입니다. 이러한 유형의 데이터베이스는 오늘날 웹 회사에서 점점 인기를 얻고 있습니다. NoSQL 솔루션 지지자들은 기존 데이터베이스보다 더 간단한 확장성과 향상된 성능을 제공한다고 말합니다.

Bigtable은 개발자와 데이터베이스 관리자가 모두 사용할 수 있는 NoSQL 데이터베이스 서비스 유형입니다. BigQuery는 SQL 언어를 사용하고 Google의 데이터 처리 기술인 Dremel을 기반으로 하기 때문에 하이브리드입니다.

Bigtable Sql 또는 Nosql입니까?

각 용어를 정의하는 방법에 따라 달라지므로 이 질문에 대한 확실한 답은 없습니다. 그러나 SQL을 구조적 쿼리 언어를 사용하는 데이터베이스로, NoSQL을 구조적 쿼리 언어를 사용하지 않는 데이터베이스로 광범위하게 정의하면 Bigtable은 NoSQL 데이터베이스로 간주됩니다.

Bigtable과 BigQuery 비교란 무엇인가요? Bigtable은 안전하고 확장 가능한 방식으로 데이터를 저장할 수 있는 NoSQL 데이터베이스입니다. BigQuery는 SQL 데이터베이스에 방대한 양의 데이터를 저장하는 관계형 데이터 웨어하우스입니다. Bigtable은 일상적인 운영을 위해 Analytics, Finance, Personalized Search, Earth 및 Writely와 같은 Google 제품에 통합되었습니다. 변경 가능한 데이터 NoSQL 데이터베이스 인 Bigtable은 OLTP 시나리오에서 잘 작동합니다. BigQuery는 OLAP 애플리케이션에 사용할 수 있는 관계형 SQL 데이터 웨어하우스입니다. Bigtable과 BigQuery는 모두 업계 최고의 서비스 수준 계약을 갖춘 클라우드 기반입니다. 또한 자동 백업(복제 포함), 무한 확장성, 자동 샤딩 및 자동 장애 복구(복제 포함)를 제공합니다.

NoSQL 데이터베이스가 아닌 BigQuery는 이를 수행하지 않습니다.

Bigtable은 어떤 유형의 Nosql 데이터베이스입니까?

Cloud Bigtable은 데이터를 분석하고 작업을 실행하는 데 사용할 수 있는 NoSQL 데이터베이스입니다. HDFS를 사용하는 컬럼형 데이터베이스 시스템인 HBase의 대안입니다. 대역폭이 10MB 미만인 애플리케이션은 높은 수준의 처리량과 확장성을 지원할 수 있는 Cloud Bigtable에 적합합니다.

알려진 바와 같이 Big Table 데이터베이스는 NoSQL 데이터베이스의 하위 집합입니다. Google의 애플리케이션인 Bigtable은 Kleenex와 유사합니다. Bigtable 데이터베이스 는 모방과 영감을 위한 업계 표준입니다. 이 문서는 주로 Bigtable과 관련이 있지만 다른 NoSQL 데이터베이스도 살펴봅니다. Bigtable은 주로 외부 액세스 없이 Google에서 내부용으로 설계되었습니다. Bigtable은 2004년에 Google에 도입되었으며 이후 60개 이상의 Google 애플리케이션에서 사용되었습니다. Bigtable을 구현하려면 다른 서버 클러스터에서 태블릿을 추적하기 위해 하나의 마스터 서버가 필요합니다.

Apache Software Foundation은 특히 데이터베이스 분야에서 여러 뛰어난 기술 이니셔티브에 기여했습니다. Accumulo 및 HBase는 Google Bigtable과 동일한 설계 원칙을 사용하지만 상업적으로 사용 가능한 형식입니다. 현재 Apache HBase는 Facebook의 메시징 시스템을 실행하며 Hadoop과 긴밀하게 통합되어 있어 대용량 데이터 세트를 처리할 수 있습니다. Hypertable 데이터베이스는 간단한 테이블 형식 데이터베이스인 Bigtable을 기반으로 합니다. Hypertable은 Hadoop 및 HFS와 동일한 방식으로 실행됩니다. 중국 최대 검색 엔진 중 하나인 Baidu는 Hypertable의 주요 후원사 중 하나입니다. 고객에는 eBay, Groupon 및 Rediff.com과 같은 온라인 경매 사이트와 Lowe's 및 TJ Maxx와 같은 오프라인 소매업체가 포함됩니다.

Hadoop은 사용자가 효율적인 방식으로 방대한 양의 데이터를 저장하고 처리할 수 있게 해주는 오픈 소스 소프트웨어 플랫폼입니다. 이를 통해 단일 서버에 저장하는 데 필요한 데이터 양을 줄일 수 있는 NoSQL 데이터베이스를 사용할 수 있습니다. 반면 NoSQL 데이터베이스는 확장성 기반이기 때문에 고정된 스키마가 필요하지 않습니다. 이 때문에 분산 방식으로 대량의 데이터를 저장하는 데 탁월한 선택입니다.

Bigtable은 어떤 유형의 Nosql Datastore에 속합니까?

일반 시장에서 사용할 수 있는 몇 가지 기능 중 하나입니다. 가장 기본적인 수준에서 Bigtable은 광범위한 열에 걸쳐 있는 NoSQL 데이터베이스입니다.

Bigtable 열 기반 데이터베이스입니까?

Bigtable 및 Apache Cassandra와 같은 와이드 컬럼 저장소는 두 수준에서 컬럼 데이터 구조를 전혀 사용하지 않기 때문에 전통적인 의미의 컬럼이 아닙니다.

Bigtable은 비관계형 데이터베이스입니까?

"비관계형 데이터베이스"를 정의하는 방법에 따라 달라지므로 이 질문에 대한 확실한 답은 없습니다. Bigtable은 일부 사람들이 NoSQL 데이터베이스 유형으로 간주하는 열 지향 데이터 저장소입니다. 그러나 일반적으로 관계형 데이터베이스와 관련된 트랜잭션 및 인덱싱을 지원합니다. 따라서 비관계형 데이터베이스를 정의하는 방법에 따라 달라집니다.

CREATE EXTERNAL TABLE 문은 데이터를 가져올 테이블을 지정하여 BigQuery에서 테이블을 만드는 데 사용할 수 있습니다. uri 옵션을 사용하여 데이터를 가져올 테이블을 지정할 수 있습니다. 테이블 스키마에는 테이블 이름, 테이블 유형, 열 이름 및 데이터 유형과 bigtable_options 옵션의 테이블 스키마가 포함됩니다.
MySQL을 사용하는 경우 BigQuery 가져오기 도구를 사용하여 MySQL 테이블에서 BigQuery로 데이터를 자동으로 가져올 수 있습니다. 데이터를 BigQuery 테이블로 가져오는 도구에 테이블 이름과 column family가 입력됩니다.
Google Cloud Console을 사용하는 경우 테이블 이름과 열 그룹 한정 매개변수를 수동으로 입력해야 합니다. MySQL, PostgreSQL, MongoDB, Redis를 비롯한 다양한 소스에서 데이터를 Google Cloud 플랫폼에서 가져올 수 있습니다.

Bigtable의 주요 기능

Bigtable에는 어떤 기능이 있나요?
Bigtable의 읽기 및 쓰기 속도, 대규모 확장성, 대용량 데이터 처리 능력은 Bigtable의 많은 기능 중 일부에 불과합니다. 또한 Bigtable은 NoSQL 데이터베이스이므로 SQL 쿼리가 지원되지 않습니다. 이렇게 하면 별도의 데이터베이스에서 SQL 작업을 수행할 필요가 없습니다.

Bigtable은 데이터베이스입니까?

Bigtable은 관계형 데이터베이스가 아닙니다. 이것은 매우 큰 크기로 확장되도록 설계된 구조화된 데이터를 관리하기 위한 분산 스토리지 시스템입니다. 즉, 수천 개의 상용 서버에 있는 페타바이트 데이터입니다. Google은 Bigtable을 사용하여 Google 애널리틱스 및 Google 지도와 같은 많은 대규모 서비스를 지원합니다.

Cloud BigTable은 고유한 기능 집합을 제공하여 100,000개 이상의 열과 수십억 개의 행으로 확장할 수 있습니다. 약 페타바이트 및 테라바이트의 데이터 저장을 지원합니다. BigTable에 비해 대기 시간이 매우 짧지만 많은 양의 데이터를 저장할 수 있는 잠재력도 있습니다. BigTable은 구조화된 데이터를 열에 저장할 수 있으므로 웹 서비스 및 회사 인터넷 검색 데이터를 처리할 수 있습니다. 압축 알고리즘은 시스템 용량을 늘리는 데에도 사용됩니다. BigTable에는 BigTable에 포함된 자체 관리형 HBase 설치보다 더 나은 특전을 제공하는 영향력 있는 백엔드 서버가 있습니다. BigTable의 행은 동일한 경계를 공유하므로 블록이라고도 합니다.

'태블릿'이라고 하는 이러한 장치는 쿼리 워크로드를 관리하는 데 도움이 됩니다. Google의 클라우드 기반 파일 시스템 Colossus는 모든 태블릿을 저장하는 데 사용됩니다. BigTable의 모든 쓰기 작업은 SSTable 파일과 마찬가지로 Colossus의 공유 로그에 저장됩니다. BigTable의 7가지 핵심 기능은 비즈니스 성공에 매우 중요합니다. BigTable은 다양한 방식으로 삶을 개인화하고, 속도를 높이고, 자동화할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 행과 열은 BigTable에서 데이터의 두 가지 차원입니다. 각 행에는 단일 행 키를 사용하여 액세스할 수 있는 고유 식별자 또는 인덱스가 포함됩니다.

패밀리의 각 열에는 적합한 열이 있습니다. 행 키와 같은 열 한정 단위를 사용하면 열 식별에 도움이 됩니다. 데이터베이스와 관련하여 BigTable은 희소한 것으로 알려져 있습니다. BigTable의 각 타임스탬프 버전은 3D 맵 구조 내의 차원 중 하나인 셀로 표시됩니다. 개인화되고 속도에 민감한 이 강력한 데이터베이스는 모바일 웹사이트 및 앱을 강화하는 데 사용할 수 있습니다. 과거를 되돌아보면 어떤 상호 작용이 최상의 결과를 가져왔는지 파악할 수 있습니다. 더 많은 데이터 분석을 구현하는 데 도움이 되고 더 나은 고객 서비스로 이어질 것입니다.

오픈 소스 NoSQL 데이터베이스인 Google Cloud Bigtable이 Google 클라우드와 통합되었습니다. 기존 빅데이터 및 Hadoop 생태계와 호환이 가능하다는 것은 비정형 데이터나 짧은 지연 시간이 필요한 데이터에 사용할 수 있음을 의미합니다.

Bigtable: 데이터 집약적 애플리케이션을 위한 탁월한 선택

NoSQL 데이터베이스 서비스인 Bigtable은 대규모 분석 및 운영 워크로드에 사용됩니다. 결과적으로 데이터 집약적인 실시간 애플리케이션을 위한 탁월한 선택입니다. 또한 열 지향이므로 데이터를 3차원으로 저장하는 데 이상적입니다.

Bigtable 대 Mongodb

Bigtable과 MongoDB 사이에는 몇 가지 중요한 차이점이 있습니다. 첫째, Bigtable은 열 지향 데이터베이스인 반면 MongoDB는 문서 지향 데이터베이스입니다. 즉, Bigtable에서는 데이터가 열에 저장되고 MongoDB에서는 데이터가 문서에 저장됩니다. 둘째, Bigtable은 보조 인덱스를 지원하지 않지만 MongoDB는 지원합니다. 즉, Bigtable에서 데이터를 쿼리하려면 쿼리하려는 특정 열을 알아야 합니다. MongoDB에서는 문서의 모든 필드를 쿼리할 수 있습니다. 마지막으로 Bigtable은 수평으로 확장되도록 설계되었으며 MongoDB는 수직으로 확장되도록 설계되었습니다. 즉, Bigtable에서는 클러스터에 머신을 더 추가하여 용량을 늘릴 수 있고 MongoDB에서는 서버에 더 많은 RAM과 CPU를 추가하여 용량을 늘릴 수 있습니다.

Google의 Cloud Bigtable: 빅 데이터만을 위한 것이 아닙니다.

Bigtable은 2007년에 생성되어 여전히 Google 인프라의 구성 요소입니다. Cloud Bigtable은 짧은 대기 시간으로 많은 양의 데이터를 저장하는 데 적합하지만 자주 액세스할 필요가 없는 데이터에는 적합하지 않습니다. 예를 들어 Cloud Bigtable은 데이터 레이크에 적합하지 않습니다.

빅테이블 데이터베이스

bigtable 데이터베이스는 bigtable 데이터 구조 를 사용하는 데이터베이스입니다. 빅테이블은 매우 큰 크기로 확장되도록 설계된 구조화된 데이터용 분산 스토리지 시스템입니다.

큰 테이블은 행과 열이 많고 일반적으로 드물게 채워지는 테이블입니다. Bigtable은 대기 시간이 짧고 밀도가 높기 때문에 대규모 데이터 세트에 이상적입니다. 이 데이터 원본은 짧은 대기 시간에서 높은 읽기-쓰기 처리량을 지원하고 대규모 데이터 세트에 이상적이므로 MapReduce 작업에 이상적입니다. Bigtable 테이블의 데이터는 쿼리 부하를 줄이기 위해 각각 태블릿이라고 하는 연속 행 블록으로 샤딩됩니다. SSTable 형식은 회사의 파일 시스템인 Colossus에 Google 태블릿을 저장하는 데 사용됩니다. 각 태블릿은 노드라고도 하는 Bigtable 인스턴스의 특정 노드에 연결됩니다. 클러스터에 노드를 추가하면 여러 동시 요청을 처리할 수 있는 클러스터 용량이 증가할 수 있습니다.

각 행에는 기본적으로 키/값 항목의 배열인 열 패밀리, 열 식별자 및 타임스탬프의 조합이 포함됩니다. 대부분의 경우 Bigtable은 모든 데이터를 원시 바이트 문자열로 변환합니다. Bigtable은 변이를 순차적으로 저장하고 몇 달에 한 번만 압축하기 때문에 변이가 행으로 변경될 때 더 많은 저장 공간을 차지합니다. Bigtable은 지능형 알고리즘을 사용하여 데이터를 압축하고 압축 기술을 사용합니다. 삭제는 특수한 유형의 돌연변이이기 때문에 단기적으로 추가 저장 공간이 필요합니다. Google의 독점 저장 방법을 사용하면 표준 3방향 HDFS 복제 범위를 넘어서는 데이터에 대한 시간 테스트를 견딜 수 있습니다. 사용자는 Google Cloud 프로젝트 및 Identity and Access Management(IAM)에서 할당된 역할을 사용하여 Bigtable 테이블에 액세스할 수 있습니다. 대부분의 Google Cloud 데이터는 암호화된 데이터에 사용하는 것과 동일한 강화 키 관리 시스템을 사용하여 유휴 상태에서 암호화됩니다. 백업을 사용하여 테이블의 스키마 및 데이터 복사본을 저장하고 나중에 백업을 새 테이블로 복원할 수 있습니다.

Bigtable은 최대 페타바이트의 데이터를 저장할 수 있는 잘 설계된 분산 스토리지 시스템입니다. 사용이 간편하기 때문에 대규모 데이터 저장 에 탁월한 선택입니다.

클라우드 빅테이블의 힘

Cloud Bigtable 데이터베이스는 수만 개의 행과 열을 저장할 수 있으며 전 세계 어디에서나 액세스할 수 있습니다. 결과적으로 대규모 데이터 저장에 적합합니다. Cloud Bigtable은 이제 2015년 5월 6일부터 Google Cloud에서 사용할 수 있습니다. 그 결과 10EXAbyte 이상의 데이터가 제공되고 그 이후로 초당 50억 개 이상의 요청이 처리되었습니다. 결과적으로 Cloud Bigtable은 여전히 ​​사용 중이며 데이터 저장을 위한 유용한 도구입니다.

빅테이블 대 카산드라

각 노드는 고유한 방법을 사용하여 읽기 및 쓰기 작업을 위해 선택됩니다. Cassandra에서는 파티션 키가 식별되지만 Bigtable에서는 행 키가 사용됩니다. Cassandra의 부하 분산 정책은 먼저 클라이언트에서 검사합니다.

Bigtable 및 Cassandra와 같은 데이터베이스 시스템이 분산되어 있습니다. 초당 쿼리(QPS) 수만 개를 처리할 수 있는 다차원 키-값 저장소를 생성합니다. 이 문서의 목표는 두 데이터베이스 시스템 간의 차이점과 유사점을 설명하는 것입니다. Bigtable에는 Bigtable에 설명된 많은 주요 기능이 포함되어 있습니다. 이 백서에서는 구조화된 데이터를 위한 분산 스토리지 시스템에 대해 설명합니다. Bigtable이 데이터 세트에 필요한 범위 할당을 식별하면 스토리지 계층이 처리 계층과 분리되기 때문에 처리 노드의 데이터 범위를 간단하게 변경할 수 있습니다. 또한 Bigtable은 최대 4개의 토폴로지에서 지리적으로 분산된 클러스터 간의 비동기 복제를 허용합니다.

내결함성은 일관성 수준과 상관 관계가 있는 Cassandra에서 제공합니다. 구성 가능한 데이터 복제 토폴로지 전략을 사용하여 지리적 복제를 정의할 수 있습니다. 대부분의 다중 데이터 센터 토폴로지에서 QUORUM(또는 LOCAL_QUORUM)이 기본 설정입니다. 이 수준 설정이 성공적인 것으로 간주되려면 레플리카 노드의 대부분의 코디네이터 노드 응답이 필요합니다. Cassandra의 데이터 복제본은 데이터 센터 및 랙 구성을 사용하여 내결함성 측면에서 향상될 수 있습니다. 토폴로지는 읽기 및 쓰기 작업 중에 일관성을 보장하는 데 필요한 노드를 결정합니다. Bigtable 인스턴스에는 하나 이상의 클러스터가 있거나 최대 4개의 복제된 클러스터 컬렉션이 있을 수 있습니다.

Bigtable과 Cassandra는 모두 NoSQL 와이드 컬럼 저장소로 작동합니다. 행 키는 테이블의 전역 데이터 정렬이 Bigtable에 표시되는 순서를 결정합니다. Bigtable에서 노드는 일반적으로 태블릿이라고 하는 키 범위에 대한 책임의 균형을 맞추는 데 사용됩니다. Bigtable 서비스는 클라이언트가 보내는 열 데이터 유형을 적용하지 않습니다. Bigtable column family는 테이블에서 어떤 열을 저장하고 검색해야 하는지 선택합니다. 각 테이블에는 최소한 하나의 컬럼 패밀리가 있어야 하지만 테이블에는 더 많은 컬럼 패밀리가 있는 경우가 많습니다(테이블이 가질 수 있는 최대 컬럼 수는 100개). 행 키는 한 셀에 있고 열 이름은 다른 셀에 있습니다.

Cassandra와 Bigtable은 서로 다른 방법을 사용하여 읽기 및 쓰기 작업 모두에 대한 처리 노드를 선택합니다. Cassandra에서는 파티션 키가 구분되지만 Bigtable에서는 행 키가 사용됩니다. 다중 클러스터 정책을 생성함으로써 데이터 센터를 인식하는 로드 밸런싱 정책은 장애 조치의 이점을 제공합니다. 두 데이터베이스 모두 빠른 쓰기에 최적화되어 있으며 비슷한 프로세스를 사용합니다. 두 데이터베이스 모두 변경 불가능한 파일인 SSTable 파일에 데이터를 저장합니다. 카산드라에서는 코디네이터가 클라이언트에게 쓰기가 완료되었음을 알리기 전에 여러 복제본에 접속해야 합니다. Bigtable의 각 행 키는 하나의 노드에만 할당되므로 쓰기가 성공했는지 확인하려면 해당 노드의 응답이 필요합니다.

SSTable 병합의 결과로 두 데이터베이스 모두 셀을 제외할 수 있습니다. Cassandra에 데이터를 반환할 때 CQL 쿼리의 WHERE 절은 행 수를 제한합니다. Bigtable 사용 시 키 범위를 담당하는 노드만 협의하면 됩니다. 노드의 읽기 결과는 다양한 방식으로 제한될 수 있습니다. 압축 단계에서 Bigtable과 Cassandra는 정기적으로 병합되는 SSTable에 데이터를 저장합니다 . Bigtable은 각 셀의 타임스탬프 버전 수를 제한하지 않지만 다른 행 크기는 제한할 수 있습니다. Colossus에서 제공하는 복제는 높은 데이터 내구성을 보장합니다.

Bigtable의 명령줄 인터페이스와 다양한 일반 프로그래밍 언어용 클라이언트 라이브러리는 Cassandra의 기능을 보완합니다. Bigtable의 각 노드는 해당 테이블에 저장된 데이터를 포함하는 일련의 SSTable을 제공해야 합니다. 더 이상 클러스터 크기를 결정할 때 Cassandra에서 하듯이 Bigtable에서 저장소 복제본을 계산할 필요가 없습니다. Bigtable 인스턴스는 일반적으로 솔리드 스테이트 드라이브(SSD) 또는 하드 드라이브(HDD)에 데이터를 저장합니다. 내결함성을 달성하기 위해 스토리지 밀도의 손실이 없다는 이론을 기반으로 하는 Cassandra와 달리 워크로드는 밀도를 잃지 않습니다. 최소한의 노력과 가동 중지 시간을 유지하면서 워크로드 요구 사항을 충족하기 위해 필요에 따라 Bigtable 인스턴스를 확장하거나 축소하는 것은 간단합니다. 인스턴스에는 4개의 클러스터만 있을 수 있지만 지구상의 지원되는 모든 클라우드 지역에 클러스터링할 수 있습니다.

QPS pernode에 대한 측정항목을 만들려면 대표 데이터 및 쿼리와 함께 Bigtable의 성능을 사용하는 것이 좋습니다. Bigtable에는 일반적인 Cassandra 관리 기능을 위한 관리형 구성요소가 포함되어 있습니다. 클러스터의 일부인 테이블은 bigtable 백업에서 테이블의 복원 가능한 복사본으로 생성됩니다. 백업 가격은 Cloud Storage보다 저렴하거나 노드 리소스를 사용하지 않습니다. 또 다른 옵션은 Cloud Storage로 관리 데이터 내보내기를 사용하여 Bigtable을 백업하는 것입니다. Bigtable은 OS 패치, 노드 복구, 노드 복구, 스토리지 압축 모니터링, SSL 인증서 교체와 같은 일반적인 Cassandra 내부 유지 관리 작업을 쉽게 관리합니다. 대시보드는 Bigtable Google Cloud 콘솔 페이지의 인스턴스, 클러스터 및 테이블 수준에서 처리량 및 사용률 측정항목을 추적하기 위해 사전 구축되었습니다. 모니터링 대시보드를 사용하여 고급 성능 조정을 수행할 수 있습니다.

SQL은 NoSQL 데이터베이스의 데이터에 대한 행 키 액세스와 마찬가지로 Bigtable에서 사용됩니다. 노드는 네트워크 전체에 분산되며 가십은 네트워크 일관성을 유지하는 데 사용됩니다. 이 시스템을 사용하면 단일 장애 지점 없이 데이터 저장 용량이 증가하고 가용성이 유지됩니다.
반면에 Bigtable은 확장성이 뛰어나고 Cassandra보다 더 높은 수준의 가용성을 제공합니다. Bigtable은 또한 다른 프로그래밍 언어보다 사용자 친화적이므로 리소스가 적은 데이터 세트에 탁월한 선택입니다.

Google은 여전히 ​​Bigtable을 사용합니까?

Google Analytics, 웹 인덱싱, MapReduce 및 Google 지도, Google 도서, 내 검색 기록, Google 어스, Blogger.com, Google 코드 호스팅과 같은 기타 많은 Google 애플리케이션은 Bigtable, Google 지도에 저장된 데이터를 생성하고 수정하는 데 사용합니다. , Google 도서, 내 검색

Google은 Cassandra를 사용합니까?

DataStax Astra Cassandra as a Service 토폴로지는 TensorFlow 운영 체제를 사용하는 Google Cloud와 세 개의 Google Cloud 영역에서 Apache Cassandra 운영 체제를 사용하여 배포되었습니다.

Bigtable은 Hbase와 동일합니까?

Bigtable 타임스탬프는 마이크로초 단위로 저장되는 반면 HBase 타임스탬프는 밀리초 단위로 저장됩니다. 이러한 구분은 Bigtable용 HBase 클라이언트 라이브러리를 사용하고 역방향 타임스탬프를 볼 때 유용할 수 있습니다.

Bigtable은 무엇에 좋은가요?

Bigtable NoSQL 데이터베이스는 NoSQL 데이터베이스에서 사용하기에 이상적인 광역 열 데이터베이스입니다. 이 시스템은 짧은 대기 시간, 많은 수의 읽기 및 쓰기, 대규모 고성능을 제공하도록 최적화되어 있습니다. 테이블 사례의 사용은 일반적으로 사물 인터넷(IoT), AdTech, FinTech 등과 같이 높은 대기 시간이 필요한 특정 규모 또는 처리량으로 제한됩니다.

Bigtable 대 BigQuery

bigtable과 bigquery 사이에는 몇 가지 중요한 차이점이 있습니다. Bigtable은 확장 가능한 열 지향 데이터베이스로 설계되었으며 bigquery는 확장 가능한 관계형 데이터베이스로 설계되었습니다. Bigtable은 SQL을 지원하지 않지만 bigquery는 지원합니다. Bigtable은 bigquery만큼 널리 사용되지는 않지만 더 많은 수의 열과 행으로 확장할 수 있는 등 bigquery에 비해 몇 가지 장점이 있습니다.

Google은 수년에 걸쳐 대용량 데이터의 클라우드 스토리지에서 상당한 발전을 이루었습니다. Bigtable은 OOPA(객체 지향 데이터베이스 관리)를 기반으로 하는 페타바이트 규모의 완전 관리형 NoSQL 데이터베이스 서비스입니다. BigQuery는 Bigtable 및 Google Cloud Platform과 Google의 Dremel 데이터베이스 시스템을 사용하여 구축되었습니다. BigQuery와 Bigtable에는 세 가지 주요 차이점이 있습니다. BaaS( Big Data as a Service) 솔루션은 Google Cloud BigQuery에서 제공하는 솔루션입니다. BigQuery는 Analytics, Finance, Personalized Search, Earth, Orkut 및 Writely와 같은 Google 제품에서 사용됩니다. BigQuery의 초고속 데이터 처리를 사용하면 350억 개의 행을 몇 초 만에 처리할 수 있습니다.

NoSQL 데이터베이스는 데이터베이스 서비스의 약어입니다. 즉, 관계형 데이터베이스가 아닙니다. 키 열의 크기는 여러 개가 될 수 있으며 키 막대는 가로로 스크롤할 수 있습니다. 10MB의 더 큰 스토리지 용량을 가진 개별 데이터 요소는 성능을 저하시킬 수 있습니다. 구조화되지 않은 개체(예: 비디오 파일)를 위한 포괄적인 스토리지 솔루션이 필요한 경우 클라우드 스토리지가 더 나은 옵션일 수 있습니다. 테이블 스캔이 필요한 쿼리나 대규모 데이터베이스를 한 번에 보는 데 탁월한 선택입니다. 업로드된 객체가 BigQuery에서 수명 기간 동안 변경되는 것은 불가능하며 해당 데이터는 항상 변경할 수 없습니다. bigtable 내의 테이블은 키, 행 및 타임스탬프별로 정렬된 키/값 맵으로 정렬된 확장 가능한 데이터 를 저장합니다.

Integrate.io를 사용하면 ETL 및 데이터 통합 ​​프로세스를 자동화하여 데이터 소스와 클라우드 데이터 웨어하우스를 연결할 수 있습니다. 통합 플랫폼에는 BigQuery를 포함한 100개 이상의 사전 구축된 통합과 통합 프로세스를 그 어느 때보다 쉽게 ​​관리할 수 있는 드래그 앤 드롭 인터페이스가 포함되어 있습니다. 귀하의 상황을 논의하거나 Integrate 플랫폼의 14일 파일럿을 시작하려면 데이터 전문가 팀에 문의하십시오.

MySQL이 여전히 널리 사용되고 있음에도 불구하고 Google BigQuery는 기능면에서 최고입니다. 데이터 가져오기 및 내보내기, 데이터 분석 및 데이터 연합과 같은 비즈니스 애플리케이션에서 일반적으로 사용되는 기능의 경우 특히 그렇습니다. 반면 MySQL에는 28개의 기능만 있어 많은 비즈니스의 요구를 충족하지 못할 수 있습니다. Google BigQuery는 클라우드 기반이므로 인터넷 연결이 있는 모든 위치에서 액세스할 수 있습니다. 반면에 MySQL은 클라이언트-서버 아키텍처에서 실행되며 클라우드에서는 사용할 수 없습니다.

BigQuery와 Bigtable의 차이점은 무엇인가요?

Bigtable은 대량 읽기 및 쓰기에 최적화된 와이드 컬럼 NoSQL 데이터베이스입니다. 대용량 관계형 데이터를 위한 엔터프라이즈 데이터 웨어하우스인 BigQuery와 달리 Oracle Data Warehouse는 중복 제거 서비스 역할을 합니다.

BigQuery는 Bigtable에 구축되었나요?

구글과 마이크로소프트가 공동으로 개발한 클라우드 기반 쿼리 서비스인 빅테이블(Bigtable)과 임시 쿼리를 위한 구글의 드레멜(Dremel) 시스템이 곧 뒤따랐다.

언제 Bigtable을 사용해야 합니까?

Bigtable은 값당 데이터가 10MB 이하인 키/값 데이터를 처리할 때 높은 처리량과 확장성이 필요한 애플리케이션에 이상적입니다. Bigtable의 강점은 일괄 MapReduce 작업, 스트림 처리/분석 및 기계 학습에 있습니다.

확장 가능한 Nosql 데이터베이스 서비스

확장 가능한 nosql 데이터베이스 서비스 는 대규모 데이터를 처리할 수 있는 데이터베이스 유형입니다. 대용량 데이터를 저장하고 관리할 수 있는 웹 기반 서비스입니다. 이 유형의 데이터베이스는 대규모 데이터를 처리할 수 있도록 확장 가능하도록 설계되었습니다.

이 튜토리얼에서는 작동 중인 Node.js 환경이 있다고 가정합니다. DynamoDB 파일의 압축을 풀 nodejs-dynamodb-sample이라는 폴더를 생성했습니다. 프로젝트의 GitHub 페이지는 https://www.gofundme.com/adamfowleruk/nodesurvey.html입니다. 샘플 앱은 DynamoDB를 사용하여 영화 데이터를 검색하고 가져옵니다. S3에 데이터를 저장하기 위해 Amazon의 Identity and Access Management 서비스(IAM)를 사용하고 AWS에서 DynamoDB에 액세스하기 위해 Amazon의 DynamoDB 서비스를 사용합니다. Amazon의 iADM 서비스를 사용하려면 먼저 사용자를 등록하고 생성해야 합니다. 검색의 POST/movies 섹션에 영화 제목과 연도를 추가할 수 있습니다.

키 입력 필드를 입력하여 주어진 연도의 영화 목록을 만드십시오. 이제 이 기본 예제에 따라 고유한 애플리케이션을 만들 수 있습니다. 테이블을 다시 사용하려면 사용을 마친 후에 테이블을 삭제해야 하며, 이때 AWS 호스팅 및 서비스 비용이 발생합니다. AWS에서 DynamoDB 콘솔로 이동하여 사용한 스토리지 양을 입력합니다. 'Movies'를 클릭하여 표의 항목을 보고, 애플리케이션에 표시되는 메트릭을 보고, 용량 탭을 클릭하여 예상 월별 비용을 볼 수 있습니다. 내 GitHub 페이지에서 이 연습의 코드 샘플을 포함합니다: https://github.com/adamfowleruk/nodejs-dynamodb-sample.

Google 클라우드 빅테이블 데이터베이스

Google Cloud Bigtable은 빠르고 완벽하게 관리되는 페타바이트 규모의 NoSQL 데이터베이스 서비스로 대규모 분석 및 운영 워크로드에 적합합니다.

Google의 데이터 저장소는 사용자 요청에 대한 빠른 응답이 필요한 애플리케이션에 더 적합합니다.

Google의 Bigtable 데이터베이스에는 관계형 데이터베이스가 없습니다. SQL 쿼리, 조인 및 다중 행 트랜잭션은 지원되지 않습니다. 결과적으로 표준 데이터베이스 지원을 찾고 있다면 기대할 수 없습니다. 반면에 Bigtable은 많은 양의 데이터나 분석을 제공하지 않습니다. Bigtable의 최적화된 특성은 부분적으로 고성능 분석 및 데이터 처리 기능 때문입니다. 반면 Datastore는 가치가 높은 트랜잭션 데이터를 애플리케이션에 제공할 수 있도록 설계되었습니다. 결과적으로 Datastore는 사용자 요청에 대한 빠른 응답이 필요한 애플리케이션에 더 적합합니다.