BigQuery de la Google Cloud Platform: un serviciu de depozit de date NoSQL

Bazele de date NoSQL devin din ce în ce mai populare pe măsură ce volumul de date generate de companii și organizații continuă să crească într-un ritm exponențial. BigQuery este un serviciu de depozit de date NoSQL puternic și complet gestionat, oferit de Google Cloud Platform. Este conceput pentru a gestiona cu ușurință sarcinile de lucru de analiză a datelor la scară largă. În acest articol, vom arunca o privire mai atentă la ce este BigQuery, la caracteristicile sale cheie și la modul în care vă poate ajuta cu nevoile dvs. de analiză a datelor.

Dacă doriți să primiți actualizări și să extindeți informațiile despre sistem, vă rugăm să ne contactați; dacă doriți să afișați informații furnizate de furnizor, cum ar fi clienții cheie, avantajele competitive și valorile pieței, vă rugăm să ne contactați. Dacă sunteți interesat să fiți listat, vă rugăm să ne contactați. Driverele standard vă permit să vă conectați la Big Data și NoSQL.

Bigtable este o bază de date NoSQL concepută pentru a gestiona cantități mari de date și cu o gamă largă de coloane. BigQuery, pe de altă parte, este un depozit de date la scară largă, capabil să stocheze o cantitate mare de date structurate relaționale.

BigQuery stochează datele din tabel în format de coloană, ceea ce înseamnă că fiecare coloană este stocată separat. Coloanele individuale pot fi scanate rapid și complet într-o bază de date orientată pe coloane. Pentru a răspunde cerințelor sarcinilor de lucru analitice care consumă o cantitate mare de date, coloanele sunt optimizate pentru sarcinile de lucru analitice.

MySQL este un sistem de gestionare a bazelor de date client-server care utilizează un sistem de gestionare a bazelor de date relaționale. MySQL poate fi folosit pentru a stoca, gestiona și manipula date pentru o gamă largă de aplicații web. BigQuery rulează SQL pe lângă un mecanism de interogare încorporat.

Bigquery folosește Nosql?

Platforma BigQuery este folosită în lumea afacerilor pentru business intelligence și procesare analitică online. Bigtable, un serviciu de baze de date NoSQL , poate fi utilizat. BigQuery este un program hibrid care încorporează dialectele SQL și tehnologia proprietară de procesare a datelor Google, Dremel. În bigtable, o căutare se bazează pe o funcție bazată pe chei și durează doar câteva secunde.

Dacă exportați date din Cloud Storage în BigQuery, asigurați-vă că sunt în format CSV. Deoarece CSV este cel mai comun format pentru exporturile de date, este acceptat de multe instrumente și limbi. Deși JSON este, de asemenea, un format acceptat, este mai puțin comun decât CSV. Pentru exporturile de date Cloud Storage în BigQuery, trebuie să utilizați un format delimitat de linie nouă. Avro este un nou format de fișier creat de BigQuery și Google Cloud Storage. Dacă utilizați date Cloud Storage care nu sunt în formatele CSV sau JSON, puteți utiliza în schimb formatul Avro.
Dacă doriți să importați date în BigQuery, ar trebui să utilizați dialectul Google Standard SQL. Acest dialect are cea mai largă gamă de funcții și este cel mai acceptat. Instrucțiunile DDL și DML, de exemplu, sunt acceptate numai de Google Standard SQL.
Dacă datele dvs. nu sunt în Google Standard SQL, puteți utiliza în continuare dialectul SQL vechi. Google Standard SQL, precum și vechiul SQL, acceptă unele dintre aceleași funcționalități. Cu toate acestea, moștenirea SQL nu este la fel de acceptată ca dialectul Google Standard SQL și este posibil să nu poată accepta toate funcțiile Google Standard SQL.
Dacă nu sunteți familiarizat cu BigQuery, ar trebui să utilizați dialectul Google Standard SQL. Nu este doar cel mai versatil, dar este și cel mai susținut.

Ce fel de Db este Bigquery?

Cu BigQuery, vă puteți gestiona și analiza datele într-un depozit de date de întreprindere complet gestionat, cu funcții încorporate, cum ar fi învățarea automată, analiza geografică și inteligența de afaceri.

Google Cloud BigQuery, un depozit de date de întreprindere complet gestionat, permite companiilor de toate dimensiunile să stocheze cantități mari de date într-un mediu cloud accesibil și securizat. Există funcții încorporate de învățare automată, analiză geografică și business intelligence care pot fi folosite pentru a vă gestiona și analiza datele. Cu BigQuery, puteți interoga cele mai importante întrebări pentru a găsi răspunsuri la acestea. BigQuery se adresează nevoilor profesioniștilor de date într-o varietate de roluri și responsabilități, de la analiști de afaceri la dezvoltatori. Comunitatea de dezvoltatori și analiști BigQuery din Stack Overflow se implică în discuții productive. Cele mai bune practici de securitate Google Cloud, care includ securitatea perimetrului tradițională, precum și măsuri de securitate mai granulare, reprezintă o abordare solidă, dar adaptabilă. Looker, Looker Studio și Google Sheets sunt doar câteva dintre instrumentele pe care le puteți folosi pentru a analiza și vizualiza datele BigQuery.

BigQuery, pe de altă parte, poate obține performanțe și mai mari prin utilizarea unei arhitecturi bazate pe memorie complet. Această arhitectură, cunoscută și sub numele de MapReduce, se bazează pe următoarele principii. MapReduce funcționează prin împărțirea unei sarcini mari în mai mici, cunoscute sub numele de hărți, și apoi prin distribuirea acelei lucrări pe un număr mare de servere. Sarcina de hartă convertește datele de intrare într-un formular care poate fi procesat de baza de date prin preluarea datelor de intrare. Sarcina de hartă poate fi scrisă în orice limbă, dar este de obicei un program Python care utilizează biblioteca de reducere a hărților. Deoarece există atât de multe servere, este necesar să se reducă datele în general. Sarcina Reducere reduce rezultatul sarcinilor de hartă într-o formă care poate fi procesată de o bază de date pentru a realiza acest lucru. Sarcina de reducere poate fi scrisă în aproape orice limbă, dar de obicei este scrisă în Python. Datorită capacității sale de economisire a memoriei, MapReduce poate fi rulat în întregime în memorie. Înseamnă că baza de date nu trebuie să păstreze deloc date. Există un dezavantaj în acest sens, deoarece numărul de servere necesare pentru a rula MapReduce este mult mai mare decât numărul necesar pentru a rula o bază de date tradițională. SQL Server, care este o bază de date bazată pe server, este folosită de milioane de oameni în fiecare zi. O implementare SQL Server se bazează pe o arhitectură client-server, cu performanțe fixe în întregul sistem, cu excepția cazului în care utilizatorul o scala manual. SQL Server are un dezavantaj: este o bază de date bazată pe server. Ca urmare, nu este un mediu potrivit pentru aplicațiile care necesită scalare rapidă. Performanța SQL Server este, de asemenea, mai mică decât cea a BigQuery. BigQuery este o bază de date de analiză la scară petabyte care utilizează tehnologia MapReduce. O arhitectură mapreduce se bazează pe memorie, permițându-i să atingă performanțe extrem de ridicate. Milioane de oameni folosesc SQL Server, o bază de date bazată pe server. Dezavantajul principal al SQL Server este dependența sa de un model de bază de date bazat pe server.

Tipuri de date Google Bigquery

Data/ora, textul, numerele și valorile booleene sunt cele patru tipuri de date care pot fi accesate prin Google BigQuery . Fiecare tip vine cu propriul set de caracteristici și avantaje. Tipurile de timp sunt una dintre cele mai frecvent utilizate soluții BigQuery. Marcajele de timp și câmpurile de dată pot fi folosite pentru a urmări timpul angajaților, estimarea timpului de livrare și a înregistra vizitele, în plus față de marcajele de timp și câmpurile de dată. Jurnalele și monitorizarea interacțiunilor utilizatorului pot fi finalizate automat cu utilizarea tipurilor de text. Câmpurile pentru ID-uri de utilizator, nume de utilizator și descrieri de text se află în formular. Combinația de tipuri de numere și valori numerice face ca aceasta să fie o metodă ideală de stocare a informațiilor numerice. Numerele întregi, numerele în virgulă mobilă și zecimale sunt listate ca câmpuri în aceste fișiere. Nu există o modalitate mai bună de a stoca booleeni decât cu booleeni. Valorile adevărate și false sunt ambele incluse în valori.

Bigtable este un Nosql?

Da, Bigtable este o bază de date NoSQL. Este un magazin de date distribuit, orientat pe coloane, creat de Google.

Oferă servicii complete de baze de date NoSQL, scalabile și gestionate, pentru sarcini mari de lucru analitice și operaționale, care pot fi accesate în 99,999% din timp. Când dezvoltați aplicații receptive, ar trebui să mențineți latența în milisecunde la minimum. Vă permite să vă scalați pentru a îndeplini cerințele dvs. de stocare și debit, rămânând în același timp stabil în timpul reconfigurarii. Mai multe puncte de replicare primară pot fi localizate în până la opt regiuni ale țării. Pe măsură ce învățăm cum să folosim instrumentul de linie de comandă cbt pentru a vă conecta la o instanță Cloud Bigtable , a efectua sarcini administrative de bază și a scrie date într-un tabel, veți învăța și cum să utilizați instrumentul de linie de comandă cbt pentru a efectua sarcini administrative de bază. Veți primi cunoștințele fundamentale ale unui laborator de codare, unde veți învăța cum să evitați greșelile comune de proiectare a schemei, să importați date, să interogați și să le utilizați. Utilizați instrumente pentru a crea scheme de tabele HBase, importați instantanee ale bazei de date HBase și testați integritatea datelor.

Serviciul de baze de date Cloud Bigtable NoSQL este un serviciu rapid, complet gestionat și foarte scalabil. Puteți utiliza Key Visualizer pentru a genera formate de hărți termice pentru schemele dvs. Cloud Bigtable , astfel încât să puteți vedea modelele de acces la chei. Dacă doriți să începeți să construiți pe Google Cloud, puteți obține 300 USD în credite gratuite și 20 de produse întotdeauna gratuite. Ghidul de prețuri poate fi găsit aici.

O bază de date NoSQL diferă de o bază de date relațională tradițională prin faptul că permite păstrarea datelor într-o varietate de moduri. Datele sunt mai puțin persistente și mai distribuite, permițând un acces mai rapid la ele. Bazele de date NoSQL, cum ar fi Cassandra, HBase și Hypertable, sunt toate binecunoscute.

Se bazează pe Bigquery Sql?

Da, BigQuery folosește un dialect asemănător SQL numit BigQuery SQL.

BigQuery este acceptat de un dialect SQL standard Google, precum și de un dialect SQL vechi. SQL este implicit pentru funcții precum instrucțiunile DDL și DML din Google Standard. Interfața pe care o utilizați determină ce dialect de interogare folosiți. Fișierul de configurare al instrumentului de linie de comandă ar trebui acum editat pentru a comuta între dialecte. Acest exemplu ar folosi Google Standard SQL ca sintaxă implicită pentru interogări și comanda mk (care este utilizată la crearea vizualizărilor) ca sintaxă implicită pentru interogări. Dacă ați configurat deja valorile implicite pentru steagurile de comandă de interogare sau mk, nu trebuie să modificați [interogare] sau [mk]. Setați parametrul UseSqlLegacy la true dacă doriți să utilizați sintaxa SQL moștenită într-un job de interogare.

Acest eșantion va rula folosind bibliotecile client, așa cum se specifică în instrucțiunile de pornire rapidă BigQuery pentru configurarea Node.js. Se trece la dialectul SQL al sistemelor moștenite. Moștenirea poate fi folosită într-o măsură mai mare. Configurarea variabilei use_legacy_sql la True, un job de interogare poate folosi sintaxa SQL care este adevărată. Dacă utilizați Ruby, puteți trece opțiunea legacy_sql: true cu interogarea dvs.

Numărul de tipuri de date utilizate crește rapid, JSON devenind cel mai popular. Pe măsură ce organizațiile se deplasează către modele de date mai sofisticate, cum ar fi JSON, folosesc metode mai puțin tradiționale de stocare a datelor, cum ar fi bazele de date relaționale. Deoarece JSON este ușor de citit, înțeles și de lucrat, este cel mai popular format în rândul dezvoltatorilor.
Utilizarea BigQuery pentru a gestiona datele JSON este o alegere excelentă. Această metodă de stocare stochează datele pe coloane și nu pe rânduri, permițând interogărilor analitice să fie efectuate mai eficient. În plus, datorită codificării și procesului simplu, puteți interoga câmpurile individuale din datele JSON pentru valori.

Numeroasele utilizări ale Bigquery

Care sunt unele cazuri de utilizare pentru interogări mari?
BigQuery este utilizat într-o varietate de contexte. Acestea sunt câteva exemple: Pe lângă date în flux, trebuie achiziționate cantități mari de date. Care este cel mai bun mod de a gestiona petabytes de date? Există o mulțime de date în seturi mari de date de analizat. Prin valorificarea inteligenței artificiale și a datelor, putem prezice rezultatele unor evenimente complexe. BigQuery a fost în centrul atenției noastre de câteva săptămâni. Acum, să aruncăm o privire la unele dintre aplicațiile bigQuery.

Bigquery este o bază de date relațională

Nu, BigQuery nu este o bază de date relațională. Este un depozit de date puternic, scalabil și rentabil, care vă permite să executați interogări complexe pe seturi de date mari în câteva secunde.

Care sunt unele avantaje ale utilizării BigQuery față de Bigtable?
Unul dintre avantajele majore ale BigQuery este capacitatea sa de a fi un depozit de date agnostic. Aceasta înseamnă că datele pot fi stocate și accesate într-o manieră fiabilă și consecventă, ceea ce este benefic pentru companiile care necesită date de înaltă calitate. Pe lângă faptul că este mai versatil, BigQuery oferă mai multe tipuri de date decât Bigtable. Este mai potrivit pentru utilizare în aplicații OLAP, cum ar fi business intelligence și analiză. Ca rezultat, BigQuery poate oferi o analiză a datelor mai rapidă și mai precisă decât Bigtable. BigQuery este, de asemenea, mai accesibil de utilizat decât Bigtable. Acest lucru se datorează faptului că nu necesită instalarea de straturi hardware sau software, ceea ce înseamnă că poate fi folosit de întreprinderile mici.

Bigquery vs Cloud Sql

Spre deosebire de BigQuery, care include aplicații, Cloud SQL nu. Baza de date cloud SQL are un set mai mare de opțiuni de securitate pentru baze de date decât BigQuery. În Cloud SQL, numărul de locuri este determinat de depozitul de date utilizat, în timp ce în BigQuery, numărul este determinat de stocarea în cloud Google.

Pentru stocarea și analiza datelor, utilizatorii folosesc Google Cloud SQL și BigQuery, printre alte opțiuni. Deși ambele produse au fost create de Google, există diferențe semnificative între ele. În acest articol, vom trece peste diferențele dintre Cloud SQL și BigQuery, astfel încât să îl puteți alege pe cel potrivit pentru nevoile dvs. Următoarele sunt câteva exemple de soluții bazate pe BigQuery. De asemenea, puteți crea rapoarte care pot fi folosite pentru a vă analiza datele cu BigQuery. Acesta nu este doar un instrument analitic puternic, dar este și folosit pentru a analiza date live. În acest articol, vom compara Cloud SQL și BigQuery în diferitele lor aspecte.

În ceea ce privește securitatea bazei de date, cloud SQL are mai multe avantaje față de BigQuery. Capacitatea de stocare a lui BigQuery este comparabilă cu cea a Google. Majoritatea dispozitivelor noastre au conexiuni Google, ceea ce înseamnă că putem accesa și stoca date în BigQuery. Când comparăm cele două, este, de asemenea, esențial să luați în considerare costul de a face afaceri. BigQuery este mai simplu de configurat și utilizat decât Cloud SQL. În BigQuery, Datastream, un serviciu de replicare a datelor fără server, poate fi folosit pentru a replica datele. Pe lângă bibliotecile client Python, C#, Java, Go, PHP, Node.js și Ruby, BigQuery are biblioteci de utilizatori pentru C și C++.

Interfața SQL este, de asemenea, bine dezvoltată și puternică. În schimb, MySQL are o interfață SQL mult mai limitată. De asemenea, acceptă exportul de date într-o varietate de formate, inclusiv JSON, CSV, Foi de calcul Google și Tableau. MySQL acceptă un număr mic de formate de fișiere. În al patrulea rând, BigQuery include alăturari și grupări (cunoscute și sub denumirea de agregare) într-un mod în care MySQL nu o face. Îmbinările sunt necesare pentru o varietate de interogări, cum ar fi numărarea câte rânduri conține un tabel, calcularea valorii medii pentru o coloană sau găsirea celei mai mari valori dintr-o coloană. Costul depozitării de date cu BigQuery este mai mare decât costul depozitării datelor cu MySQL. BigQuery, pe de altă parte, oferă o gamă mai largă de funcții și are performanțe mai bune decât alte platforme. Capacitatea de stocare a MySQL este limitată; BigQuery oferă mai multă capacitate. BigQuery poate fi utilizat cu Google Cloud Storage, S3 sau Azure Storage. MySQL acceptă stocarea locală a datelor. Când comparați caracteristicile BigQuery cu un alt cadru, veți descoperi că BigQuery câștigă. Vine cu mai multe caracteristici și are performanțe mai bune.

Ce este Bigquery

Bigquery este un depozit de date bazat pe cloud, care permite utilizatorilor să stocheze și să interogheze cantități mari de date. Este o soluție scalabilă și accesibilă pentru organizațiile care trebuie să proceseze și să analizeze seturi mari de date.

BigQuery este un instrument puternic de procesare a datelor care vă permite să analizați și să vizualizați cantități mari de date în timp real. În fiecare lună, 1 TB de date este analizat și 10 GB de date sunt salvate gratuit. Folosind asimilarea în flux, veți avea întotdeauna acces la informații actuale despre datele dvs.

Bigtable vs Bigquery

Există câteva diferențe cheie între bigtable și bigquery. În primul rând, bigtable este un depozit de date NoSQL, în timp ce bigquery este un depozit de date SQL. Aceasta înseamnă că bigtable este mai flexibil în ceea ce privește schema de date, dar mai puțin eficient în ceea ce privește procesarea interogărilor. În al doilea rând, bigtable este proiectat pentru scară și poate gestiona miliarde de rânduri de date, în timp ce bigquery este conceput pentru viteză și poate gestiona milioane de rânduri de date. În cele din urmă, bigtable este un produs proprietar Google, în timp ce bigquery este un proiect open source.

Care sunt diferențele dintre BigTable și BigQuery? Ambele servicii sunt concepute pentru a stoca cantități mari de date. Când actualizările de servicii nu vă afectează direct fluxul de lucru, nu vă vor cauza probleme pe măsură ce se îmbunătățesc. Pe lângă scalabilitatea nelimitată, arderea automată și chiar restaurările simple, ambele servicii au backup-uri automate încorporate.

BigQuery oferă un set divers de funcții, dar nu este perfect. Stocarea servește ca stocare principală a datelor Google, dar din cauza locației sale în propriul serviciu Google și a limitărilor de procesare, nu este potrivit pentru stocarea datelor care se schimbă frecvent. Pe lângă datele care se modifică mai rar, PostgreSQL este o opțiune mai bună pentru date mai stabile.

Bigtable Google: Când să-l folosiți și ce pentru

Bigtable, Google Cloud Platform și sistemul Google Dremel pentru interogări ad-hoc sunt cele trei platforme care au creat ulterior BigQuery, un serviciu de interogare bazat pe cloud pentru seturi de date foarte mari.
De ce ar trebui să folosesc Bigtable? Bigtable este ideal pentru aplicațiile cu cantități mari de date cheie/valoare, deoarece fiecare valoare nu este de obicei mai mare de 10 MB. Bigtable este, de asemenea, un motor de stocare bun pentru operațiuni MapReduce în loturi, procesarea/analitica fluxului și învățarea automată.
Mai folosește Google Bigtable? Capacitățile Bigtable sunt utilizate de Google Analytics, indexarea web, MapReduce, Google Maps, căutarea Google Cărți, „Istoricul căutărilor mele”, Google Earth, Blogger.com și o varietate de alte aplicații Google.

Baza de date Nosql

O bază de date NoSQL este o bază de date non-relațională care nu utilizează structura tradițională bazată pe tabel a unei baze de date relaționale. Bazele de date NoSQL sunt adesea folosite pentru a gestiona cantități mari de date care nu sunt potrivite pentru o bază de date relațională.

Bazele de date NoSQL stochează date mai degrabă în documente decât în ​​tabele. Centrele de date sunt concepute pentru a face față unei game largi de nevoi de gestionare a datelor, deoarece sunt flexibile, scalabile și capabile să răspundă rapid la cerințele de afaceri în schimbare. Bazele de date de documente, depozitele cheie-valoare, bazele de date cu coloane largi și bazele de date grafice sunt doar câteva dintre bazele de date NoSQL disponibile. Cele 2000 de companii globale adoptă rapid bazele de date NoSQL pentru a alimenta aplicațiile critice. Acest lucru se datorează în parte celor cinci tendințe care prezintă provocări tehnice care sunt prea dificil de gestionat pentru majoritatea bazelor de date relaționale. Datorită modelului lor de date fixe, bazele de date relaționale reprezintă un impediment major în dezvoltarea agilă, care este ineficientă. În NoSQL, modelul de aplicație definește modelul de date.

Nu este necesar să se definească modul în care datele trebuie modelate. JSON este formatul implicit utilizat pentru stocarea datelor în baze de date orientate spre documente. Prin eliminarea cadrelor ORM, costul general al dezvoltării aplicațiilor poate fi redus. Cea mai recentă versiune a Couchbase Server 4.0 a introdus N1QL (pronunțat „nichel”), un limbaj de interogare puternic care face legătura între SQL și JSON. Nu numai că acceptă instrucțiuni standard SELECT / FROM / WHERE, dar poate fi folosit și pentru a organiza (GROUP BY), sortare (SORT BY), uni (LEFT OUTER / INNER) și o varietate de alte lucruri. Este posibil să profitați de o bază de date distribuită NoSQL, deoarece este proiectată cu o arhitectură scalabilă și nu are un singur punct de eșec. Pe măsură ce mai multe interacțiuni cu clienții au loc online, devine din ce în ce mai esențial să se mențină un lanț de aprovizionare stabil.

Nu este nevoie să învățați niciun limbaj de programare pentru a începe să utilizați bazele de date NoSQL. Au fost concepute pentru a distribui citirile, scrierile și stocarea, astfel încât toate să poată fi accesate în același timp. Pot opera la orice nivel, atata timp cat au managementul si monitorizarea necesara. Când vine vorba de bazele de date NoSQL distribuite, nu este nevoie de o stivă separată de software - acestea sunt susținute de replicare încorporată între centrele de date. În plus, routerele hardware permit aplicațiilor să-și efectueze propriul failover, mai degrabă decât să aștepte ca baza de date să detecteze o problemă și să efectueze o operațiune în serviciu. Aplicațiile web, mobile și IoT de astăzi necesită o bază de date NoSQL din cauza utilizării tot mai mari a tehnologiilor NoSQL .

O bază de date NoSQL devine din ce în ce mai populară ca instrument de stocare și procesare a datelor. MongoDB este cea mai populară bază de date NoSQL , iar Cloud Bigtable este un serviciu de baze de date NoSQL complet gestionat, care poate accepta o disponibilitate de 99,999%. Cu Cloud Big Elasticity, puteți procesa peste 5 miliarde de solicitări pe secundă la performanță maximă și puteți stoca peste 10 miliarde de octeți de date gestionate. Dacă sunteți în căutarea unei baze de date NoSQL care să poată face față unor sarcini mari de lucru analitice și operaționale, Cloud Bigtable este o alegere excelentă.

Ce este baza de date Nosql explicată cu un exemplu?

O bază de date NoSQL nu stochează date în tabele, ci în documente. Ca rezultat, ele sunt clasificate ca „nu numai SQL” și sunt defalcate după o varietate de modele de date flexibile. Bazele de date de documente, depozitele cheie-valoare, bazele de date cu coloane largi și bazele de date grafice sunt doar câteva exemple de baze de date NoSQL.

Avantajele și dezavantajele bazelor de date Nosql

În plus, bazele de date NoSQL vin cu caracteristici care nu sunt disponibile în bazele de date relaționale. Stocarea orientată spre documente este disponibilă în MongoDB, Cassandra și Redis, iar datele din seria temporală sunt disponibile în Cassandra.
În ciuda faptului că bazele de date NoSQL vin cu câteva dezavantaje, cum ar fi lipsa funcționalității standard SQL, acestea devin din ce în ce mai populare ca platformă de calcul. Beneficiile bazelor de date NoSQL pentru o varietate de scopuri le fac o alegere excelentă.

La ce sunt bune bazele de date Nosql?

Baza de date a bazei de date NoSQL folosește o gamă largă de modele de date pentru accesarea și gestionarea datelor. Bazele de date mari care sunt optimizate special pentru aplicații cu volume mari de date, latență scăzută și modele de date flexibile pot fi rulate prin relaxarea unora dintre restricțiile de consistență a datelor din alte baze de date.

Baze de date Nosql: argumente pro și contra

Bazele de date NoSQL, cum ar fi MongoDB, oferă multe avantaje față de bazele de date SQL tradiționale, dar prezintă și un anumit risc. SQL este mai sigur decât NoSQL în ceea ce privește consistența datelor, integritatea datelor și redundanța datelor atunci când vine vorba de interogări complexe. SQL aderă la proprietățile ACID, ceea ce înseamnă că garantează consistență, că modificările aduse datelor vor fi reflectate în baza de date și că nu va exista nicio pierdere de date în cazul unui dezastru.
În locul bazelor de date SQL, bazele de date NoSQL pot oferi o varietate de avantaje, dar mai întâi trebuie testate din motive funcționale și de securitate.

Bigtable Vs Mongodb

Nu există un răspuns unic la această întrebare, deoarece cea mai bună soluție de bază de date pentru un proiect dat depinde de mulți factori. Cu toate acestea, în general, MongoDB este mai potrivit pentru proiectele care necesită un grad ridicat de flexibilitate, cum ar fi cele care implică date nestructurate. Bigtable, pe de altă parte, este mai potrivit pentru proiectele care necesită un grad ridicat de scalabilitate și performanță, cum ar fi cele care implică cantități mari de date.

BigTable este mai scump de implementat (TCO) decât MongoDB, cu un TCO de 91/100 față de 62/100 pentru MongoDB. Caracteristicile unui instrument nu diferă foarte mult de cele ale altuia. În acest articol, vom compara și compara cele două produse software. Cum se compară Google cu 10gen? TCO al software-ului de sistem este determinat de costul total de proprietate (TOA), care include licența software, instruirea software, personalizarea, hardware-ul (dacă este necesar), întreținerea și alte servicii asociate. MongoDB vizează întreprinderile de toate dimensiunile, inclusiv întreprinderile mari, mijlocii și mici, în timp ce BigTable se adresează companiilor de toate dimensiunile.

Bază de date Nosql ideală pentru seturi de date mari, cu o singură cheie

Bigtable este un serviciu de baze de date NoSQL rapid, complet gestionat, scalabil masiv, care este ideal pentru stocarea unor cantități mari de date cu o singură cheie, cu latență scăzută. Acceptă un randament ridicat de citire și scriere și o latență scăzută, ceea ce îl face ideal pentru operațiunile MapReduce. Este un serviciu de baze de date NoSQL rapid, complet gestionat, scalabil masiv, care este ideal pentru stocarea unor cantități mari de date cu o singură cheie la latență scăzută, fără a fi necesară configurarea.

Este Bigquery Olap

Nu există un răspuns unic la această întrebare, deoarece capacitățile OLAP ale BigQuery variază în funcție de nevoile specifice ale utilizatorului. Cu toate acestea, în general, BigQuery poate fi considerată o platformă OLAP datorită capacității sale de a efectua analize complexe de date la scară. Acest lucru îl face bine potrivit pentru aplicații precum business intelligence, depozitarea datelor și analiză.

TrustRadius folosește în prezent BigQuery ca depozit de date, iar BQ este limba implicită pentru aproape toată conducta noastră de date. Cu BigQuery, puteți căuta seturi de date mari în câteva minute. Deși nu este un sistem în timp real, OLAP este, fără îndoială, cel mai bun. În prezent, este foarte potrivit pentru cazul de utilizare OLAP, dar și caracteristicile interactive ar fi fantastice. OLAP rulează mai bine pe BigQuery. Nu va putea căuta prin miliardele dvs. de înregistrări în câteva secunde, deoarece nu este un sistem în timp real. Proiectele pipeline de date pot fi realizate și cu BigQuery. Cu această aplicație, datele pot fi încărcate și eliminate, iar SQL poate fi folosit pentru a organiza datele în orice mod doriți.

De ce Bigquery este cea mai bună alegere pentru Etl

Deoarece BigQuery are un debit mare de interogări, latență scăzută și scalabilitate, este un instrument excelent pentru sarcinile ETL. În plus, arhitectura sa de depozit îl deosebește de interogările tradiționale OLTP.

Performanța Bigquery

BigQuery este un instrument puternic pentru analiza seturilor mari de date. Cu toate acestea, este important să fiți conștienți de unele potențiale probleme de performanță. În primul rând, BigQuery este conceput pentru a procesa rapid cantități mari de date. Cu toate acestea, dacă încercați să executați o interogare pe prea multe date, finalizarea poate dura mult timp. Pentru a evita acest lucru, este important să limitați cantitatea de date pe care o interogați. În al doilea rând, BigQuery utilizează un format de stocare în coloană. Aceasta înseamnă că stochează datele în coloane, mai degrabă decât în ​​rânduri. Acest lucru poate fi eficient pentru unele tipuri de interogări, dar poate fi mai lent pentru altele. Dacă aveți probleme de performanță, merită să încercați un alt format de stocare. În cele din urmă, BigQuery poate fi lent când preiau date din surse externe. Dacă datele dvs. sunt stocate într-o bază de date relațională, poate fi mai rapid să le încărcați în BigQuery folosind un instrument precum Dataflow. Fiind conștienți de aceste potențiale probleme de performanță, vă puteți asigura că interogările dvs. BigQuery rulează rapid și eficient.

În acest articol, vom analiza câteva sfaturi și trucuri pentru utilizarea platformei Big Data de la Google , BigQuery. În această postare pe blog, voi trece peste câteva tehnici care vă vor ajuta să vă îmbunătățiți performanța interogărilor. Dacă vă împărțiți datele în bucăți mai mici, BQ va trebui să citească mai puține bucăți de date, rezultând interogări mai rapide și mai puțin costisitoare. Luați în considerare utilizarea tehnicii de denormalizare pentru a genera tabele omogene înainte de a vă alătura seturile de date. Schimbând resurse de calcul cu resurse de stocare, puteți reduce costurile și puteți crește performanța. Deoarece BigQuery acceptă structuri de date imbricate și repetate, puteți gestiona cu ușurință structuri de date complexe. Există o modalitate de a rezolva aceste probleme folosind funcția Salvare interogare. Făcând clic pe butonul, vă puteți denumi interogarea pentru a o găsi mai târziu. În plus, rezultatul unei interogări poate fi exportat într-o foaie de calcul sau într-un alt tabel.

Bigquery de la Google: soluția de date rapidă și eficientă

Livrarea datelor este mai rapidă: BigQuery furnizează date într-o fracțiune din timpul necesar pentru a le trimite prin Internet, folosind rețeaua globală și infrastructura de hard disk a Google. Companiile care necesită o analiză rapidă și eficientă a datelor ar trebui să ia în considerare utilizarea BigQuery.
Este mai ușor să stocați date în BigQuery decât sistemele tradiționale, deoarece are încorporate capabilități de replicare și stocare care sunt replicate și stocate automat în mai multe centre de date din întreaga lume. Drept urmare, chiar dacă există un dezastru major, companiile se pot baza pe stocarea de date sigură.

Google Cloud Bigtable

Google Cloud Bigtable este un serviciu de baze de date NoSQL rapid, scalabil și complet gestionat, care vă permite să stocați și să difuzați cantități mari de date. Este conceput pentru a fi scalabil și pentru a gestiona încărcături de lucru cu debit ridicat și cu latență scăzută.

Este disponibil prin intermediul serviciului de baze de date NoSQL Cloud Bigtable de la Google. Aceeași bază de date alimentează Căutarea Google, Google Analytics, Maps și Gmail, pe lângă serviciile Google Search, Maps și Gmail. Trebuie creat un proiect Google Cloud Platform Console cu API-ul Cloud Bigtable. Este suficient să includeți Google Cloud Bigtable în secțiunea Quickstart a codului dvs. Există trei tipuri de furnizori API disponibili cu Cloud Bigtable: API-ul de date, API-ul Instance și API-ul Table Admin. Apelurile API de date pot persista și pot interoga date în tabelele furnizate de API. În fiecare instanță a datelor, există un tabel care conține datele reale care sunt replicate.

Aceste API-uri vă permit să gestionați instanțe, clustere și tabele pe o bază completă. Google Cloud Platform Console Metrics Explorer este locul unde puteți accesa Cloud Bigtable Metrics. Funcționalitatea este dezactivată la pornirea aplicației. Prin actualizarea StackdriverStatsConfiguration, puteți determina cât de des sunt trimise valorile către StackDriver și tipul de resursă Monitorizat. Dacă utilizați Maven, copiați acest lucru în dependențe, care ar trebui să fie fișierul pom.xml sau Gradle sau fișierul SBT. Dacă doriți să utilizați acest client, trebuie să aveți Java 8 sau o versiune superioară. Numărul de fire ale grpc-nio-worker-ELG-1-# este același cu cel al CPU-urilor. Google folosește asistența extinsă Oracle (care durează de obicei opt ani după disponibilitatea generală a clientului) pentru toate bibliotecile sale client în testarea LTS.

Ce este Cloud Bigtable în Gcp?

Cu Cloud Bigtable, puteți stoca petaocteți de date și miliarde de rânduri și coloane pe un tabel mic, care este puțin populat. O cheie de rând este o valoare indexabilă care poate fi găsită în fiecare rând.

Google încă mai folosește Bigtable?

Pe lângă Google Analytics, indexarea web și MapReduce, este utilizat acum de o serie de aplicații Google, inclusiv Google Maps, Google Books, Google My Search History, Google Earth, Blogger.com și Google Code hosting.

Mongodb »

MongoDB este un sistem de baze de date puternic orientat spre documente. Are o funcție de căutare bazată pe index care face recuperarea datelor rapidă și ușoară. MongoDB oferă, de asemenea, o caracteristică de scalabilitate, permițându-i să gestioneze date la scară largă.

Pentru ce este folosit Mongodb?

Bazele de date de documente, cum ar fi MongoDB, sunt folosite pentru a construi aplicații de internet de înaltă performanță, foarte disponibile și scalabile. Datorită schemei sale flexibile, este potrivit pentru echipele de dezvoltare agile.

Mongodb: Un program de bază de date orientat spre documente disponibil pe sursă

MongoDB este un software sau o limbă?
O bază de date MongoDB este alcătuită dintr-o varietate de componente prietenoase cu sursa care pot fi implementate pe mai multe platforme. MongoDB este o bază de date NoSQL care utilizează tipuri de documente asemănătoare JSON cu scheme opționale. MongoDB este o bază de date care a fost dezvoltată de MongoDB Inc. MongoDB și sql chiar lucrează împreună?
MySQL, ca majoritatea bazelor de date relaționale, folosește limbajul de interogare structurat (SQL) pentru a gestiona accesul la date. Limbajul de interogare MongoDB (MQL) este limbajul de interogare MongoDB implicit folosit de dezvoltatori. Operațiile cu bazele de date din bazele de date comune sunt comparate în documentație folosind sintaxa MQL și SQL.

Este Mongodb mai bun decât 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.