BigQuery Google Cloud Platform: usługa magazynu danych NoSQL

Bazy danych NoSQL stają się coraz bardziej popularne, ponieważ ilość danych generowanych przez firmy i organizacje stale rośnie w tempie wykładniczym. BigQuery to zaawansowana iw pełni zarządzana usługa hurtowni danych NoSQL oferowana przez Google Cloud Platform. Został zaprojektowany z myślą o łatwej obsłudze dużych obciążeń związanych z analizą danych. W tym artykule przyjrzymy się bliżej temu, czym jest BigQuery, jego kluczowym funkcjom i temu, jak może pomóc w spełnieniu Twoich potrzeb związanych z analizą danych.

Jeśli chcesz otrzymywać aktualizacje i rozszerzać informacje o systemie, skontaktuj się z nami; jeśli chcesz wyświetlić informacje dostarczone przez dostawcę, takie jak kluczowi klienci, przewaga konkurencyjna i wskaźniki rynkowe, skontaktuj się z nami. Jeśli jesteś zainteresowany umieszczeniem na liście, skontaktuj się z nami. Standardowe sterowniki umożliwiają połączenie z Big Data i NoSQL.

Bigtable to baza danych NoSQL zaprojektowana do obsługi dużych ilości danych iz szerokim zakresem kolumn. Z drugiej strony BigQuery to hurtownia danych przedsiębiorstwa na dużą skalę, zdolna do przechowywania dużej ilości relacyjnych danych strukturalnych.

BigQuery przechowuje dane tabeli w formacie kolumnowym, co oznacza, że ​​każda kolumna jest przechowywana oddzielnie. Poszczególne kolumny można szybko i dokładnie przeskanować w zorientowanej na kolumny bazie danych. Aby sprostać wymaganiom obciążeń analitycznych, które zużywają dużą ilość danych, kolumny są zoptymalizowane pod kątem obciążeń analitycznych.

MySQL to system zarządzania bazami danych klient-serwer, który wykorzystuje system zarządzania relacyjnymi bazami danych. MySQL może być używany do przechowywania, zarządzania i manipulowania danymi dla szerokiej gamy aplikacji internetowych. Oprócz wbudowanego mechanizmu zapytań BigQuery obsługuje SQL.

Czy BigQuery używa Nosql?

Platforma BigQuery jest używana w świecie biznesowym do analiz biznesowych i przetwarzania analitycznego online. Można użyć Bigtable, usługi bazy danych NoSQL . BigQuery to program hybrydowy, który zawiera dialekty SQL i zastrzeżoną technologię przetwarzania danych Google, Dremel. W bigtable wyszukiwanie opiera się na funkcji opartej na kluczach i zajmuje tylko kilka sekund.

Jeśli eksportujesz dane z Cloud Storage do BigQuery, upewnij się, że są one w formacie CSV. Ponieważ CSV jest najpopularniejszym formatem eksportu danych, jest obsługiwany przez wiele narzędzi i języków. Chociaż JSON jest również obsługiwanym formatem, jest mniej powszechny niż CSV. W przypadku eksportu danych Cloud Storage do BigQuery musisz użyć formatu rozdzielanego znakami nowej linii. Avro to nowy format plików stworzony przez BigQuery i Google Cloud Storage. Jeśli używasz danych Cloud Storage, które nie są w formacie CSV ani JSON, możesz zamiast tego użyć formatu Avro.
Jeśli chcesz zaimportować dane do BigQuery, użyj dialektu Google Standard SQL. Ten dialekt ma najszerszy zakres funkcji i jest najczęściej obsługiwany. Na przykład instrukcje DDL i DML są obsługiwane tylko przez Google Standard SQL.
Jeśli Twoje dane nie znajdują się w Google Standard SQL, nadal możesz używać starszego dialektu SQL. Standardowy SQL Google, podobnie jak starszy SQL, obsługuje niektóre z tych samych funkcji. Jednak starsza wersja SQL nie jest tak powszechnie obsługiwana jak dialekt Google Standard SQL i może nie obsługiwać wszystkich funkcji Google Standard SQL.
Jeśli nie znasz BigQuery, powinieneś użyć dialektu Google Standard SQL. Jest nie tylko najbardziej wszechstronny, ale także najczęściej obsługiwany.

Jakim rodzajem bazy danych jest BigQuery?

Dzięki BigQuery możesz zarządzać danymi i analizować je we w pełni zarządzanej hurtowni danych przedsiębiorstwa z wbudowanymi funkcjami, takimi jak uczenie maszynowe, analiza geograficzna i analiza biznesowa.

Google Cloud BigQuery, w pełni zarządzana hurtownia danych przedsiębiorstwa, umożliwia firmom każdej wielkości przechowywanie dużych ilości danych w dostępnym i bezpiecznym środowisku chmurowym. Istnieją wbudowane funkcje uczenia maszynowego, analizy geograficznej i analizy biznesowej, których można używać do zarządzania danymi i ich analizowania. Dzięki BigQuery możesz zadawać najważniejsze pytania, aby znaleźć na nie odpowiedzi. BigQuery odpowiada na potrzeby specjalistów ds. danych pełniących różne role i obowiązki, od analityków biznesowych po programistów. Społeczność programistów i analityków BigQuery Stack Overflow angażuje się w produktywne dyskusje. Najlepsze praktyki bezpieczeństwa Google Cloud, które obejmują tradycyjne zabezpieczenia obwodowe, a także bardziej szczegółowe środki bezpieczeństwa, to solidne, ale elastyczne podejście. Looker, Looker Studio i Arkusze Google to tylko niektóre z narzędzi, których możesz użyć do analizy i wizualizacji danych BigQuery.

Z drugiej strony BigQuery może osiągnąć jeszcze wyższą wydajność, wykorzystując architekturę w pełni opartą na pamięci. Ta architektura, znana również jako MapReduce, opiera się na następujących zasadach. MapReduce działa poprzez podzielenie dużego zadania na mniejsze, zwane mapami, a następnie rozdzielenie tej pracy na dużą liczbę serwerów. Zadanie mapy konwertuje dane wejściowe na formularz, który może być przetwarzany przez bazę danych poprzez pobranie danych wejściowych. Zadanie mapy można napisać w dowolnym języku, ale zwykle jest to program w języku Python, który wykorzystuje bibliotekę map-reduce. Ponieważ jest tak wiele serwerów, istnieje potrzeba ograniczenia danych we wszystkich obszarach. Zadanie Reduce redukuje dane wyjściowe zadań mapy do postaci, która może być przetwarzana przez bazę danych w celu osiągnięcia tego celu. Zadanie reduce można napisać w prawie każdym języku, ale zwykle jest napisane w Pythonie. Ze względu na swoją zdolność oszczędzania pamięci, MapReduce może działać całkowicie w pamięci. Oznacza to, że baza danych w ogóle nie musi przechowywać żadnych danych. Ma to swoją wadę, ponieważ liczba serwerów wymaganych do uruchomienia MapReduce jest znacznie większa niż liczba serwerów wymagana do uruchomienia tradycyjnej bazy danych. SQL Server, który jest opartą na serwerze bazą danych, jest codziennie używany przez miliony ludzi. Implementacja SQL Server jest oparta na architekturze klient-serwer, ze stałą wydajnością w całym systemie, chyba że użytkownik skaluje ją ręcznie. SQL Server ma jedną wadę: jest bazą danych opartą na serwerze. W rezultacie nie jest to odpowiednie środowisko dla aplikacji wymagających szybkiego skalowania. Wydajność programu SQL Server jest również mniejsza niż w przypadku BigQuery. BigQuery to analityczna baza danych o wielkości petabajtów, która wykorzystuje technologię MapReduce. Architektura mapreduce oparta jest na pamięci, dzięki czemu osiąga bardzo wysoką wydajność. Miliony ludzi korzysta z SQL Server, opartej na serwerze bazy danych. Podstawową wadą programu SQL Server jest jego zależność od modelu bazy danych opartego na serwerze.

Typy danych Google BigQuery

Data/godzina, tekst, liczby i wartości logiczne to cztery typy danych, do których można uzyskać dostęp za pośrednictwem Google BigQuery . Każdy typ ma swój własny zestaw cech i zalet. Typy czasu to jedno z najczęściej używanych rozwiązań BigQuery. Znaczniki czasu i pola daty mogą służyć do śledzenia czasu pracowników, szacowania czasu dostawy i rejestrowania wizyt, oprócz znaczników czasu i pól daty. Logi i monitorowanie interakcji użytkownika mogą być uzupełniane automatycznie przy użyciu typów tekstowych. Na formularzu znajdują się pola dla identyfikatorów użytkowników, nazw użytkowników i opisów tekstowych. Połączenie typów liczb i wartości liczbowych sprawia, że ​​jest to idealna metoda przechowywania informacji liczbowych. Liczby całkowite, liczby zmiennoprzecinkowe i ułamki dziesiętne są wyświetlane jako pola w tych plikach. Nie ma lepszego sposobu przechowywania wartości logicznych niż wartość logiczna. Wartości prawda i fałsz są zawarte w wartościach.

Czy Bigtable to Nosql?

Tak, Bigtable to baza danych NoSQL. Jest to rozproszony, zorientowany na kolumny magazyn danych stworzony przez Google.

Zapewnia kompletne zarządzane, skalowalne usługi bazodanowe NoSQL dla dużych obciążeń analitycznych i operacyjnych, do których można uzyskać dostęp przez 99,999% czasu. Tworząc responsywne aplikacje, należy ograniczyć do minimum milisekundowe opóźnienia. Umożliwia skalowanie w celu spełnienia wymagań dotyczących pamięci masowej i przepustowości przy zachowaniu stabilności podczas rekonfiguracji. Wiele głównych punktów replikacji może znajdować się w maksymalnie ośmiu regionach kraju. Gdy nauczymy się używać narzędzia wiersza poleceń cbt do łączenia się z instancją Cloud Bigtable , wykonywania podstawowych zadań administracyjnych i zapisywania danych w tabeli, dowiesz się również, jak używać narzędzia wiersza poleceń cbt do wykonywania podstawowych zadań administracyjnych. Zostaniesz wprowadzony w podstawy laboratorium kodowania, w którym dowiesz się, jak unikać błędów projektowych wspólnego schematu, importować dane oraz wyszukiwać i wykorzystywać je. Używaj narzędzi do tworzenia schematów tabel HBase, importowania migawek bazy danych HBase i testowania integralności danych.

Usługa bazy danych Cloud Bigtable NoSQL to szybka, w pełni zarządzana i wysoce skalowalna usługa. Za pomocą wizualizatora kluczy możesz generować formaty map popularności dla swoich schematów Cloud Bigtable , aby zobaczyć wzorce dostępu do kluczy. Jeśli chcesz zacząć korzystać z Google Cloud, możesz otrzymać darmowe kredyty w wysokości 300 USD i 20 zawsze bezpłatnych produktów. Cennik można znaleźć tutaj.

Baza danych NoSQL różni się od tradycyjnej relacyjnej bazy danych tym, że umożliwia przechowywanie danych na różne sposoby. Dane są mniej trwałe i bardziej rozproszone, co pozwala na szybszy dostęp do nich. Bazy danych NoSQL, takie jak Cassandra, HBase i Hypertable, są dobrze znane.

Czy BigQuery jest oparty na Sql?

Tak, BigQuery używa dialektu podobnego do języka SQL o nazwie BigQuery SQL.

BigQuery jest obsługiwane przez standardowy dialekt SQL Google oraz starszy dialekt SQL. SQL jest wartością domyślną dla takich funkcji, jak instrukcje DDL i DML w Google Standard. Używany interfejs określa używany dialekt zapytań. Plik konfiguracyjny narzędzia wiersza poleceń powinien być teraz edytowany w celu przełączania między dialektami. W tym przykładzie użyto Google Standard SQL jako domyślnej składni zapytań i polecenia mk (które jest używane podczas tworzenia widoków) jako domyślnej składni zapytań. Jeśli masz już skonfigurowane wartości domyślne dla flag poleceń query lub mk, nie musisz zmieniać [query] ani [mk]. Ustaw parametr UseSqlLegacy na true, jeśli chcesz używać starszej składni SQL w zadaniu zapytania.

Ta próbka będzie działać przy użyciu bibliotek klienckich, jak określono w krótkich instrukcjach BigQuery dotyczących konfiguracji Node.js. Dialekt SQL ze starszych systemów jest przełączany na. Dziedzictwo można wykorzystać w większym stopniu. Konfigurując zmienną use_legacy_sql na True, zadanie zapytania może używać składni SQL, która jest prawdziwa. Jeśli używasz Ruby, możesz przekazać opcję legacy_sql: true w swoim zapytaniu.

Liczba używanych typów danych szybko rośnie, a JSON staje się najpopularniejszym. W miarę jak organizacje przechodzą na bardziej wyrafinowane modele danych, takie jak JSON, używają mniej tradycyjnych metod przechowywania danych, takich jak relacyjne bazy danych. Ponieważ JSON jest łatwy do odczytania, zrozumienia i pracy z nim, jest to najpopularniejszy format wśród programistów.
Używanie BigQuery do obsługi danych JSON to doskonały wybór. Ta metoda przechowywania przechowuje dane w kolumnach, a nie w wierszach, co pozwala na wydajniejsze wykonywanie zapytań analitycznych. Ponadto, dzięki prostemu kodowaniu i procesowi, możesz wyszukiwać wartości w poszczególnych polach danych JSON.

Wiele zastosowań BigQuery

Jakie są przypadki użycia dużego zapytania?
BigQuery jest używany w różnych kontekstach. Oto kilka przykładów: Oprócz przesyłania strumieniowego danych konieczne jest pozyskiwanie dużych ilości danych. Jaki jest najlepszy sposób zarządzania petabajtami danych? Istnieje wiele danych w dużych zestawach danych do analizy. Wykorzystując sztuczną inteligencję i dane, możemy przewidywać skutki złożonych zdarzeń. Od kilku tygodni skupiamy naszą uwagę na BigQuery. Przyjrzyjmy się teraz niektórym aplikacjom bigQuery.

Czy BigQuery jest relacyjną bazą danych

Nie, BigQuery nie jest relacyjną bazą danych. Jest to potężna, skalowalna i ekonomiczna hurtownia danych, która umożliwia uruchamianie złożonych zapytań na dużych zbiorach danych w ciągu kilku sekund.

Jakie korzyści płyną z używania BigQuery zamiast Bigtable?
Jedną z głównych zalet BigQuery jest to, że może być niezależnym magazynem danych. Oznacza to, że dane mogą być przechowywane i dostępne w niezawodny, spójny sposób, co jest korzystne dla firm wymagających danych wysokiej jakości. Oprócz tego, że jest bardziej wszechstronny, BigQuery udostępnia więcej typów danych niż Bigtable. Jest bardziej odpowiedni do stosowania w aplikacjach OLAP, takich jak wywiad biznesowy i analizy. W rezultacie BigQuery może zapewnić szybszą i dokładniejszą analizę danych niż Bigtable. BigQuery jest również bardziej przystępny cenowo niż Bigtable. Wynika to z faktu, że nie wymaga instalacji warstw sprzętowych ani programowych, co oznacza, że ​​może być używany przez małe firmy.

BigQuery kontra Cloud Sql

W przeciwieństwie do BigQuery, które obejmuje aplikacje, Cloud SQL nie. Baza danych Cloud SQL ma większy zestaw opcji zabezpieczeń bazy danych niż BigQuery. W Cloud SQL liczba stanowisk jest określana przez używaną hurtownię danych, podczas gdy w BigQuery liczba ta jest określana przez miejsce w chmurze Google.

Do przechowywania i analizy danych użytkownicy korzystają między innymi z Google Cloud SQL i BigQuery. Chociaż oba produkty zostały stworzone przez Google, istnieją między nimi znaczne różnice. W tym artykule omówimy różnice między Cloud SQL a BigQuery, abyś mógł wybrać odpowiedni dla swoich potrzeb. Poniżej przedstawiono kilka przykładów rozwiązań opartych na BigQuery. Możesz też tworzyć raporty, których można używać do analizowania danych za pomocą BigQuery. To nie tylko potężne narzędzie analityczne, ale służy również do analizy danych na żywo. W tym artykule porównamy Cloud SQL i BigQuery w różnych aspektach.

Pod względem bezpieczeństwa bazy danych cloud SQL ma więcej zalet niż BigQuery. Pojemność BigQuery jest porównywalna z pojemnością Google. Większość naszych urządzeń ma połączenia Google, co oznacza, że ​​możemy uzyskiwać dostęp do danych i przechowywać je w BigQuery. Porównując te dwa rozwiązania, należy również wziąć pod uwagę koszty prowadzenia działalności. BigQuery jest prostszy w konfiguracji i obsłudze niż Cloud SQL. W BigQuery Datastream, usługa bezserwerowej replikacji danych, może służyć do replikacji danych. Oprócz bibliotek klienckich Python, C#, Java, Go, PHP, Node.js i Ruby, BigQuery udostępnia biblioteki użytkownika dla języków C i C++.

Interfejs SQL jest również dobrze rozwinięty i wydajny. Natomiast MySQL ma znacznie bardziej ograniczony interfejs SQL. Obsługuje również eksportowanie danych w różnych formatach, w tym JSON, CSV, Arkusze Google i Tableau. MySQL obsługuje niewielką liczbę formatów plików. Po czwarte, BigQuery obejmuje sprzężenia i grupowania (znane również jako agregacje) w sposób, w jaki MySQL tego nie robi. Sprzężenia są wymagane w przypadku różnych zapytań, takich jak zliczanie liczby wierszy w tabeli, obliczanie średniej wartości dla kolumny lub znajdowanie największej wartości w kolumnie. Koszt przechowywania danych w BigQuery jest wyższy niż koszt przechowywania danych w MySQL. Z drugiej strony BigQuery zapewnia szerszy zakres funkcji i działa lepiej niż inne platformy. Pojemność pamięci MySQL jest ograniczona; BigQuery zapewnia większą pojemność. BigQuery może być używany z Google Cloud Storage, S3 lub Azure Storage. MySQL obsługuje lokalne przechowywanie danych. Porównując funkcje BigQuery i innego frameworka, przekonasz się, że BigQuery wygrywa. Ma więcej funkcji i działa lepiej.

Co to jest BigQuery

Bigquery to działająca w chmurze hurtownia danych, która umożliwia użytkownikom przechowywanie i wysyłanie zapytań do dużych ilości danych. Jest to skalowalne i niedrogie rozwiązanie dla organizacji, które muszą przetwarzać i analizować duże zbiory danych.

BigQuery to potężne narzędzie do przetwarzania danych, które umożliwia analizowanie i wizualizację dużych ilości danych w czasie rzeczywistym. Co miesiąc analizowany jest 1 TB danych i bezpłatnie zapisywanych jest 10 GB danych. Korzystając z przetwarzania strumieniowego, zawsze będziesz mieć dostęp do bieżących wglądów w swoje dane.

Bigtable kontra BigQuery

Istnieje kilka kluczowych różnic między bigtable i bigquery. Po pierwsze, bigtable to magazyn danych NoSQL, podczas gdy bigquery to magazyn danych SQL. Oznacza to, że bigtable jest bardziej elastyczny pod względem schematu danych, ale mniej wydajny pod względem przetwarzania zapytań. Po drugie, bigtable został zaprojektowany z myślą o skalowalności i może obsłużyć miliardy wierszy danych, podczas gdy bigquery został zaprojektowany z myślą o szybkości i może obsłużyć miliony wierszy danych. Wreszcie bigtable jest zastrzeżonym produktem Google, podczas gdy bigquery to projekt typu open source.

Jakie są różnice między BigTable a BigQuery? Obie usługi są przeznaczone do przechowywania dużych ilości danych. Gdy aktualizacje usług nie wpływają bezpośrednio na przepływ pracy, nie spowodują żadnych problemów w miarę ich ulepszania. Oprócz nieograniczonej skalowalności, automatycznego nagrywania, a nawet prostego przywracania, obie usługi mają wbudowane automatyczne kopie zapasowe.

BigQuery zapewnia zróżnicowany zestaw funkcji, ale nie jest bezbłędny. Przechowywanie służy jako podstawowy magazyn danych Google, ale ze względu na swoją lokalizację we własnym serwisie Google i ograniczenia przetwarzania nie nadaje się do przechowywania często zmieniających się danych. Oprócz danych, które zmieniają się rzadziej, PostgreSQL jest lepszą opcją dla bardziej stabilnych danych.

Bigtable Google: kiedy go używać i po co

Bigtable, Google Cloud Platform i system Google Dremel do zapytań ad hoc to trzy platformy, które później zbudowały BigQuery, opartą na chmurze usługę zapytań do bardzo dużych zbiorów danych.
Dlaczego powinienem używać Bigtable? Bigtable jest idealny do aplikacji z dużymi ilościami danych klucz/wartość, ponieważ każda wartość zazwyczaj nie przekracza 10 MB. Bigtable to także dobry silnik pamięci masowej do operacji wsadowych MapReduce, przetwarzania strumieniowego/analizy i uczenia maszynowego.
Czy Google nadal korzysta z Bigtable? Z możliwości Bigtable korzystają Google Analytics, indeksowanie stron internetowych, MapReduce, Mapy Google, wyszukiwanie w Książkach Google, „Moja historia wyszukiwania”, Google Earth, Blogger.com i wiele innych aplikacji Google.

Baza danych Nosql

Baza danych NoSQL to nierelacyjna baza danych, która nie korzysta z tradycyjnej struktury relacyjnej bazy danych opartej na tabelach. Bazy danych NoSQL są często używane do obsługi dużych ilości danych, które nie są dobrze przystosowane do relacyjnej bazy danych.

Bazy danych NoSQL przechowują dane w dokumentach, a nie w tabelach. Centra danych są zaprojektowane do obsługi szerokiego zakresu potrzeb związanych z zarządzaniem danymi, ponieważ są elastyczne, skalowalne i zdolne do szybkiego reagowania na zmieniające się wymagania biznesowe. Bazy danych dokumentów, magazyny klucz-wartość, bazy danych z szerokimi kolumnami i bazy danych wykresów to tylko niektóre z dostępnych baz danych NoSQL. Globalne 2000 firm szybko wykorzystuje bazy danych NoSQL do zasilania aplikacji o znaczeniu krytycznym. Wynika to po części z pięciu trendów, które stanowią wyzwania techniczne, które są zbyt trudne do obsłużenia przez większość relacyjnych baz danych. Ze względu na ich stały model danych, relacyjne bazy danych są główną przeszkodą w zwinnym rozwoju, który jest nieefektywny. W NoSQL model aplikacji definiuje model danych.

Nie jest konieczne określanie, w jaki sposób dane mają być modelowane. JSON to domyślny format używany do przechowywania danych w bazach danych zorientowanych na dokumenty. Eliminując frameworki ORM, można zmniejszyć narzut związany z tworzeniem aplikacji. Najnowsza wersja Couchbase Server 4.0 wprowadziła N1QL (wymawiane „nikiel”), potężny język zapytań, który łączy SQL i JSON. Obsługuje nie tylko standardowe instrukcje SELECT / FROM / WHERE, ale może być również używany do organizowania (GROUP BY), sortowania (SORT BY), łączenia (LEFT OUTER / INNER) i wielu innych rzeczy. Możliwe jest wykorzystanie rozproszonej bazy danych NoSQL, ponieważ jest ona zaprojektowana z architekturą skalowalną w poziomie i nie ma pojedynczego punktu awarii. Ponieważ coraz więcej interakcji z klientami odbywa się online, utrzymanie stabilnego łańcucha dostaw staje się coraz ważniejsze.

Aby zacząć korzystać z baz danych NoSQL, nie trzeba znać żadnych języków programowania. Zostały zaprojektowane do dystrybucji odczytów, zapisów i przechowywania, aby można było uzyskać do nich dostęp w tym samym czasie. Mogą działać na każdym poziomie, o ile mają niezbędne zarządzanie i monitoring. Jeśli chodzi o rozproszone bazy danych NoSQL, nie ma potrzeby posiadania osobnego stosu oprogramowania – są one wspierane przez wbudowaną replikację między centrami danych. Ponadto routery sprzętowe umożliwiają aplikacjom samodzielne przełączanie awaryjne, zamiast czekać, aż baza danych wykryje problem i przeprowadzi in-service. Dzisiejsze aplikacje internetowe, mobilne i IoT wymagają bazy danych NoSQL ze względu na coraz częstsze korzystanie z technologii NoSQL .

Baza danych NoSQL staje się coraz bardziej popularna jako narzędzie do przechowywania i przetwarzania danych. MongoDB to najpopularniejsza baza danych NoSQL , a Cloud Bigtable to w pełni zarządzana usługa bazy danych NoSQL, która zapewnia dostępność na poziomie 99,999%. Dzięki Cloud Big Elasticity możesz przetwarzać ponad 5 miliardów żądań na sekundę przy maksymalnej wydajności i zarządzać ponad 10 miliardami bajtów danych. Jeśli szukasz bazy danych NoSQL, która poradzi sobie z dużymi obciążeniami analitycznymi i operacyjnymi, Cloud Bigtable to doskonały wybór.

Czym jest baza danych Nosql Wyjaśnij na przykładzie?

Baza danych NoSQL nie przechowuje danych w tabelach, ale w dokumentach. W rezultacie są one klasyfikowane jako „nie tylko SQL” i są podzielone według różnych elastycznych modeli danych. Bazy danych dokumentów, magazyny klucz-wartość, bazy danych z szerokimi kolumnami i bazy danych wykresów to tylko kilka przykładów baz danych NoSQL.

Plusy i minusy baz danych Nosql

Ponadto bazy danych NoSQL mają funkcje niedostępne w relacyjnych bazach danych. Magazyn zorientowany na dokumenty jest dostępny w MongoDB, Cassandra i Redis, a dane szeregów czasowych są dostępne w Cassandrze.
Pomimo faktu, że bazy danych NoSQL mają kilka wad, takich jak brak standardowej funkcjonalności SQL, stają się coraz bardziej popularne jako platforma obliczeniowa. Zalety baz danych NoSQL do różnych celów sprawiają, że są one doskonałym wyborem.

Do czego służą bazy danych Nosql?

Baza danych NoSQL wykorzystuje szeroką gamę modeli danych do uzyskiwania dostępu do danych i zarządzania nimi. Duże bazy danych, które są zoptymalizowane specjalnie pod kątem aplikacji o dużej ilości danych, małych opóźnieniach i elastycznych modelach danych, można uruchamiać, rozluźniając niektóre ograniczenia dotyczące spójności danych w innych bazach danych.

Bazy danych Nosql: zalety i wady

Bazy danych NoSQL, takie jak MongoDB, zapewniają wiele korzyści w porównaniu z tradycyjnymi bazami danych SQL, ale wiążą się również z pewnym ryzykiem. SQL jest bezpieczniejszy niż NoSQL pod względem spójności danych, integralności danych i nadmiarowości danych w przypadku złożonych zapytań. SQL przestrzega właściwości ACID, co oznacza, że ​​gwarantuje spójność, zmiany danych zostaną odzwierciedlone w bazie danych oraz brak utraty danych w przypadku awarii.
Zamiast baz danych SQL, bazy danych NoSQL mogą zapewnić wiele korzyści, ale najpierw muszą zostać przetestowane pod kątem funkcjonalności i bezpieczeństwa.

Bigtable kontra Mongodb

Nie ma jednej uniwersalnej odpowiedzi na to pytanie, ponieważ najlepsze rozwiązanie bazodanowe dla danego projektu zależy od wielu czynników. Jednak ogólnie rzecz biorąc, MongoDB lepiej nadaje się do projektów wymagających wysokiego stopnia elastyczności, takich jak te, które obejmują nieustrukturyzowane dane. Z drugiej strony Bigtable lepiej nadaje się do projektów wymagających wysokiego stopnia skalowalności i wydajności, takich jak te, które obejmują duże ilości danych.

BigTable jest droższy we wdrożeniu (TCO) niż MongoDB, z TCO 91/100 w porównaniu z 62/100 dla MongoDB. Cechy jednego narzędzia nie różnią się zbytnio od innych. W tym artykule porównamy i porównamy dwa produkty oprogramowania. Jak Google wypada w porównaniu z 10gen? Całkowity koszt posiadania oprogramowania systemowego jest określany na podstawie całkowitego kosztu posiadania (TOA), który obejmuje licencję na oprogramowanie, szkolenie w zakresie oprogramowania, dostosowywanie, sprzęt (jeśli to konieczne), konserwację i inne powiązane usługi. MongoDB jest skierowany do firm każdej wielkości, w tym dużych, średnich i małych, podczas gdy BigTable obsługuje firmy każdej wielkości.

Idealna baza danych Nosql dla dużych zestawów danych z jednym kluczem

Bigtable to szybka, w pełni zarządzana, masowo skalowalna usługa bazy danych NoSQL, która idealnie nadaje się do przechowywania dużych ilości danych jednokluczowych z niskimi opóźnieniami. Obsługuje wysoką przepustowość odczytu i zapisu oraz niskie opóźnienia, dzięki czemu idealnie nadaje się do operacji MapReduce. Jest to szybka, w pełni zarządzana, masowo skalowalna usługa bazy danych NoSQL, która idealnie nadaje się do przechowywania dużych ilości danych z jednym kluczem przy małych opóźnieniach i bez konieczności konfiguracji.

Czy BigQuery Olap

Nie ma jednej uniwersalnej odpowiedzi na to pytanie, ponieważ możliwości OLAP w BigQuery różnią się w zależności od konkretnych potrzeb użytkownika. Jednak ogólnie rzecz biorąc, BigQuery można uznać za platformę OLAP ze względu na możliwość przeprowadzania złożonej analizy danych na dużą skalę. Dzięki temu doskonale nadaje się do zastosowań takich jak analiza biznesowa, hurtownie danych i analizy.

TrustRadius używa obecnie BigQuery jako hurtowni danych, a BQ jest domyślnym językiem dla prawie całego naszego potoku danych. Dzięki BigQuery możesz przeszukiwać duże zbiory danych w ciągu kilku minut. Chociaż nie jest to system czasu rzeczywistego, OLAP jest bezsprzecznie najlepszy. Obecnie bardzo dobrze pasuje do przypadku użycia OLAP, ale funkcje interaktywne również byłyby fantastyczne. OLAP działa lepiej w BigQuery. Nie będzie w stanie przeszukać twoich miliardów rekordów w ciągu kilku sekund, ponieważ nie jest to system działający w czasie rzeczywistym. Projekty potoków danych można również realizować za pomocą BigQuery. Dzięki tej aplikacji dane można przesyłać i usuwać, a SQL może służyć do organizowania danych w dowolny sposób.

Dlaczego BigQuery to najlepszy wybór dla Etl

Ponieważ BigQuery ma wysoką przepustowość zapytań, małe opóźnienia i skalowalność, jest doskonałym narzędziem do zadań ETL. Ponadto jego architektura magazynowa odróżnia go od tradycyjnych zapytań OLTP.

Wydajność BigQuery

BigQuery to potężne narzędzie do analizowania dużych zbiorów danych. Należy jednak pamiętać o pewnych potencjalnych problemach z wydajnością. Po pierwsze, BigQuery zaprojektowano z myślą o szybkim przetwarzaniu dużych ilości danych. Jeśli jednak spróbujesz uruchomić zapytanie na zbyt dużej ilości danych, może to zająć dużo czasu. Aby tego uniknąć, ważne jest ograniczenie ilości danych, o które pytasz. Po drugie, BigQuery używa kolumnowego formatu przechowywania. Oznacza to, że przechowuje dane w kolumnach, a nie w wierszach. Może to być wydajne w przypadku niektórych typów zapytań, ale może być wolniejsze w przypadku innych. Jeśli masz problemy z wydajnością, warto wypróbować inny format przechowywania. Wreszcie BigQuery może działać wolno podczas pobierania danych ze źródeł zewnętrznych. Jeśli Twoje dane są przechowywane w relacyjnej bazie danych, załadowanie ich do BigQuery może być szybsze za pomocą narzędzia takiego jak Dataflow. Mając świadomość tych potencjalnych problemów z wydajnością, możesz mieć pewność, że Twoje zapytania BigQuery działają szybko i sprawnie.

W tym artykule przyjrzymy się kilku wskazówkom i wskazówkom dotyczącym korzystania z platformy Google Big Data , BigQuery. W tym poście na blogu omówię kilka technik, które pomogą Ci poprawić wydajność zapytań. Jeśli podzielisz dane na mniejsze części, BQ będzie musiał odczytać mniej części danych, co spowoduje szybsze i tańsze zapytania. Rozważ użycie techniki denormalizacji do generowania jednorodnych tabel przed łączeniem zestawów danych. Wymieniając zasoby obliczeniowe na zasoby pamięci masowej, można obniżyć koszty i zwiększyć wydajność. Ponieważ BigQuery obsługuje zagnieżdżone, powtarzające się struktury danych, możesz z łatwością obsługiwać złożone struktury danych. Istnieje sposób rozwiązania tych problemów za pomocą funkcji Zapisz zapytanie. Klikając przycisk, możesz nazwać swoje zapytanie, aby później je znaleźć. Ponadto wynik zapytania można wyeksportować do arkusza kalkulacyjnego lub innej tabeli.

Bigquery Google: szybkie i wydajne rozwiązanie do przetwarzania danych

Dostarczanie danych jest szybsze: BigQuery dostarcza dane w ułamku czasu potrzebnego do wysłania ich przez Internet przy użyciu globalnej sieci i infrastruktury dysków twardych Google. Firmy, które wymagają szybkiej i wydajnej analizy danych, powinny rozważyć użycie BigQuery.
Przechowywanie danych w BigQuery jest łatwiejsze niż w tradycyjnych systemach, ponieważ ma wbudowane funkcje replikacji i przechowywania, które są automatycznie replikowane i przechowywane w wielu centrach danych na całym świecie. W rezultacie, nawet w przypadku poważnej katastrofy, firmy mogą polegać na niezawodnym przechowywaniu danych.

Duży stół Google Cloud

Google Cloud Bigtable to szybka, skalowalna, w pełni zarządzana usługa bazy danych NoSQL, która umożliwia przechowywanie i udostępnianie dużych ilości danych. Został zaprojektowany tak, aby był skalowalny i obsługiwał obciążenia o dużej przepustowości i małych opóźnieniach.

Jest dostępny za pośrednictwem usługi bazy danych Google Cloud Bigtable NoSQL. Ta sama baza danych obsługuje wyszukiwarkę Google, Google Analytics, Mapy i Gmaila, a także usługi wyszukiwania, Map i Gmaila. Należy utworzyć projekt Google Cloud Platform Console z interfejsem Cloud Bigtable API. Wystarczy umieścić Google Cloud Bigtable w sekcji Quickstart swojego kodu. W Cloud Bigtable dostępne są trzy typy dostawców API: Data API, Instance API i Table Admin API. Wywołania interfejsu API danych mogą utrwalać i wyszukiwać dane w tabelach udostępnianych przez interfejs API. W każdym wystąpieniu danych znajduje się tabela zawierająca rzeczywiste dane, które są replikowane.

Te interfejsy API umożliwiają zarządzanie instancjami, klastrami i tabelami na poziomie podstawowym. Google Cloud Platform Console Metrics Explorer to miejsce, w którym możesz uzyskać dostęp do Cloud Bigtable Metrics. Funkcjonalność jest wyłączona na początku aplikacji. Aktualizując StackdriverStatsConfiguration, możesz określić, jak często metryki są przesyłane do StackDriver i typu monitorowanego zasobu. Jeśli używasz Maven, skopiuj to do swoich zależności, którymi powinien być plik pom.xml lub plik Gradle lub SBT. Jeśli chcesz używać tego klienta, musisz mieć Javę 8 lub nowszą. Liczba wątków grpc-nio-worker-ELG-1-# jest taka sama jak w przypadku procesorów. Google korzysta z przedłużonej pomocy technicznej firmy Oracle (która zwykle trwa osiem lat po ogólnej dostępności klienta) dla wszystkich swoich bibliotek klienckich w testach LTS.

Co to jest Cloud Bigtable w Gcp?

Dzięki Cloud Bigtable możesz przechowywać petabajty danych oraz miliardy wierszy i kolumn na małej tabeli, która jest słabo zapełniona. Klucz wiersza to indeksowalna wartość, którą można znaleźć w każdym wierszu.

Czy Google nadal używa Bigtable?

Oprócz Google Analytics, indeksowania stron internetowych i MapReduce jest obecnie używany przez wiele aplikacji Google, w tym Google Maps, Google Books, Google My Search History, Google Earth, Blogger.com i Google Code Hosting.

Mongodb »

MongoDB to potężny system baz danych zorientowany na dokumenty. Posiada funkcję wyszukiwania opartą na indeksie, która sprawia, że ​​wyszukiwanie danych jest szybkie i łatwe. MongoDB oferuje również funkcję skalowalności, umożliwiającą obsługę danych na dużą skalę.

Do czego służy Mongodb?

Bazy danych dokumentów, takie jak MongoDB, służą do tworzenia wydajnych, wysoce dostępnych i skalowalnych aplikacji internetowych. Ze względu na elastyczny schemat doskonale nadaje się dla zwinnych zespołów programistycznych.

Mongodb: dostępny w źródle program bazy danych zorientowany na dokumenty

Czy MongoDB to oprogramowanie czy język?
Baza danych MongoDB składa się z różnych komponentów przyjaznych źródłom, które można wdrożyć na wielu platformach. MongoDB to baza danych NoSQL, która wykorzystuje typy dokumentów podobne do JSON z opcjonalnymi schematami. MongoDB to baza danych opracowana przez firmę MongoDB Inc. Czy MongoDB i sql naprawdę ze sobą współpracują?
MySQL, podobnie jak większość relacyjnych baz danych, wykorzystuje strukturalny język zapytań (SQL) do zarządzania dostępem do danych. Język zapytań MongoDB (MQL) jest domyślnym językiem zapytań MongoDB używanym przez programistów. Operacje na bazach danych w popularnych bazach danych są porównywane w dokumentacji przy użyciu składni MQL i SQL.

Czy Mongodb jest lepszy niż 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.