BigQuery ของแพลตฟอร์ม Google Cloud: บริการคลังข้อมูล NoSQL

ฐานข้อมูล NoSQL กำลังเป็นที่นิยมมากขึ้นเนื่องจากปริมาณข้อมูลที่สร้างขึ้นโดยธุรกิจและองค์กรยังคงเติบโตในอัตราทวีคูณ BigQuery เป็นบริการคลังข้อมูล NoSQL ที่มีประสิทธิภาพและมีการจัดการเต็มรูปแบบซึ่งนำเสนอโดย Google Cloud Platform ได้รับการออกแบบมาเพื่อจัดการกับเวิร์กโหลดการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ได้อย่างง่ายดาย ในบทความนี้ เราจะมาดูกันให้ละเอียดยิ่งขึ้นว่า BigQuery คืออะไร ฟีเจอร์หลัก และจะช่วยตอบสนองความต้องการในการวิเคราะห์ข้อมูลของคุณได้อย่างไร

หากคุณต้องการรับข้อมูลอัปเดตและขยายข้อมูลในระบบ โปรดติดต่อเรา หากคุณต้องการแสดงข้อมูลที่ผู้ขายให้ไว้ เช่น ลูกค้าหลัก ข้อได้เปรียบในการแข่งขัน และเมตริกตลาด โปรดติดต่อเรา หากคุณสนใจเข้าร่วมในรายการ โปรดติดต่อเรา ไดรเวอร์มาตรฐานช่วยให้คุณเชื่อมต่อกับ Big Data และ NoSQL

Bigtable เป็น ฐานข้อมูล NoSQL ที่ออกแบบมาเพื่อจัดการกับข้อมูลจำนวนมากและมีคอลัมน์ที่หลากหลาย ในทางกลับกัน BigQuery เป็นคลังข้อมูลระดับองค์กรขนาดใหญ่ที่สามารถจัดเก็บข้อมูลที่มีโครงสร้างเชิงสัมพันธ์จำนวนมากได้

BigQuery จัดเก็บข้อมูลตาราง ในรูปแบบคอลัมน์ ซึ่งหมายความว่าแต่ละคอลัมน์จะถูกจัดเก็บแยกกัน แต่ละคอลัมน์สามารถสแกนได้อย่างรวดเร็วและทั่วถึงในฐานข้อมูลเชิงคอลัมน์ เพื่อตอบสนองความต้องการของเวิร์กโหลดการวิเคราะห์ที่ใช้ข้อมูลจำนวนมาก คอลัมน์จึงได้รับการปรับให้เหมาะสมสำหรับเวิร์กโหลดการวิเคราะห์

MySQL เป็นระบบจัดการฐานข้อมูลไคลเอนต์เซิร์ฟเวอร์ที่ใช้ระบบจัดการฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ สามารถใช้ MySQL เพื่อจัดเก็บ จัดการ และจัดการข้อมูลสำหรับเว็บแอปพลิเคชันที่หลากหลาย BigQuery เรียกใช้ SQL นอกเหนือจากกลไกการสืบค้นในตัว

Bigquery ใช้ Nosql หรือไม่

แพลตฟอร์ม BigQuery ใช้ในโลกธุรกิจสำหรับระบบธุรกิจอัจฉริยะและการประมวลผลการวิเคราะห์ออนไลน์ สามารถใช้ Bigtable ซึ่งเป็น บริการฐานข้อมูล NoSQL ได้ BigQuery เป็นโปรแกรมแบบผสมผสานที่รวมเอาภาษาถิ่นของ SQL และเทคโนโลยีการประมวลผลข้อมูลที่เป็นกรรมสิทธิ์ของ Google นั่นคือ Dremel ใน bigtable การค้นหาจะขึ้นอยู่กับฟังก์ชันตามคีย์และใช้เวลาเพียงไม่กี่วินาที

หากคุณกำลังส่งออกข้อมูลจาก Cloud Storage ไปยัง BigQuery โปรดตรวจสอบว่าข้อมูลดังกล่าวอยู่ในรูปแบบ CSV เนื่องจาก CSV เป็นรูปแบบที่ใช้กันทั่วไปในการส่งออกข้อมูล จึงได้รับการสนับสนุนจากเครื่องมือและภาษามากมาย แม้ว่า JSON จะเป็นรูปแบบที่รองรับเช่นกัน แต่ก็พบได้น้อยกว่า CSV สำหรับการส่งออกข้อมูล Cloud Storage ไปยัง BigQuery คุณต้องใช้รูปแบบที่คั่นด้วยบรรทัดใหม่ Avro เป็นรูปแบบไฟล์ใหม่ที่สร้างโดย BigQuery และ Google Cloud Storage หากคุณใช้ข้อมูล Cloud Storage ที่ไม่ได้อยู่ในรูปแบบ CSV หรือ JSON คุณสามารถใช้รูปแบบ Avro แทนได้
หากต้องการนำเข้าข้อมูลไปยัง BigQuery ควรใช้ภาษา SQL มาตรฐานของ Google ภาษาถิ่นนี้มีฟังก์ชันที่หลากหลายที่สุดและได้รับการสนับสนุนมากที่สุด ตัวอย่างเช่น คำสั่ง DDL และ DML ได้รับการสนับสนุนโดย Google Standard SQL เท่านั้น
หากข้อมูลของคุณไม่ได้อยู่ใน SQL มาตรฐานของ Google คุณยังคงใช้ภาษาถิ่นของ SQL เดิมได้ SQL มาตรฐานของ Google รวมถึง SQL เดิม รองรับการทำงานบางอย่างที่เหมือนกัน อย่างไรก็ตาม SQL เดิมไม่ได้รับการสนับสนุนอย่างกว้างขวางเท่ากับภาษา SQL มาตรฐานของ Google และอาจไม่สามารถรองรับคุณลักษณะทั้งหมดของ Google Standard SQL ได้
หากคุณไม่คุ้นเคยกับ BigQuery ควรใช้ภาษา SQL มาตรฐานของ Google ไม่เพียงหลากหลายที่สุดเท่านั้น แต่ยังได้รับการสนับสนุนอย่างกว้างขวางที่สุดอีกด้วย

Bigquery เป็นฐานข้อมูลประเภทใด

ด้วย BigQuery คุณสามารถจัดการและวิเคราะห์ข้อมูลของคุณในคลังข้อมูลขององค์กรที่มีการจัดการเต็มรูปแบบพร้อมฟีเจอร์ในตัว เช่น แมชชีนเลิร์นนิง การวิเคราะห์ทางภูมิศาสตร์ และระบบธุรกิจอัจฉริยะ

Google Cloud BigQuery เป็นคลังข้อมูลระดับองค์กรที่มีการจัดการเต็มรูปแบบ ช่วยให้ธุรกิจทุกขนาดสามารถจัดเก็บข้อมูลจำนวนมากในสภาพแวดล้อมระบบคลาวด์ที่เข้าถึงได้และปลอดภัย มีฟีเจอร์แมชชีนเลิร์นนิง การวิเคราะห์ทางภูมิศาสตร์ และข่าวกรองธุรกิจในตัวที่สามารถใช้เพื่อจัดการและวิเคราะห์ข้อมูลของคุณได้ เมื่อใช้ BigQuery คุณจะถามคำถามที่สำคัญที่สุดเพื่อหาคำตอบได้ BigQuery ตอบสนองความต้องการของผู้เชี่ยวชาญด้านข้อมูลในบทบาทและความรับผิดชอบที่หลากหลาย ตั้งแต่นักวิเคราะห์ธุรกิจไปจนถึงนักพัฒนา ชุมชน นักพัฒนา BigQuery และนักวิเคราะห์ของ Stack Overflow มีส่วนร่วมในการอภิปรายอย่างมีประสิทธิผล แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดด้านความปลอดภัยของ Google Cloud ซึ่งรวมถึงการรักษาความปลอดภัยตามขอบเขตแบบดั้งเดิม ตลอดจนมาตรการรักษาความปลอดภัยที่ละเอียดมากขึ้น เป็นแนวทางที่มั่นคงแต่ปรับเปลี่ยนได้ Looker, Looker Studio และ Google ชีตเป็นเพียงเครื่องมือบางส่วนที่คุณสามารถใช้เพื่อวิเคราะห์และแสดงภาพข้อมูล BigQuery

ในทางกลับกัน BigQuery สามารถบรรลุประสิทธิภาพที่สูงขึ้นได้โดยใช้สถาปัตยกรรมที่ใช้หน่วยความจำเต็มรูปแบบ สถาปัตยกรรมนี้หรือที่เรียกว่า MapReduce เป็นไปตามหลักการต่อไปนี้ MapReduce ทำงานโดยแบ่งงานขนาดใหญ่ให้เล็กลง ซึ่งเรียกว่าแผนที่ แล้วกระจายงานนั้นไปยังเซิร์ฟเวอร์จำนวนมาก งานแผนที่จะแปลงข้อมูลอินพุตให้เป็นรูปแบบที่ฐานข้อมูลสามารถประมวลผลได้โดยการรับข้อมูลอินพุต งานแผนที่สามารถเขียนในภาษาใดก็ได้ แต่โดยปกติจะเป็นโปรแกรม Python ที่ใช้ไลบรารีลดแผนที่ เนื่องจากมีเซิร์ฟเวอร์จำนวนมาก จึงจำเป็นต้องลดข้อมูลทั่วทั้งกระดาน งานลดจะลดเอาต์พุตของงานแผนที่ลงในแบบฟอร์มที่ฐานข้อมูลสามารถประมวลผลได้เพื่อให้บรรลุเป้าหมายนี้ งานย่อขนาดสามารถเขียนได้เกือบทุกภาษา แต่โดยปกติแล้วจะเขียนด้วยภาษาไพธอน เนื่องจากความสามารถในการประหยัดหน่วยความจำ MapReduce จึงสามารถทำงานทั้งหมดในหน่วยความจำได้ หมายความว่าฐานข้อมูลไม่จำเป็นต้องเก็บข้อมูลใดๆ เลย มีข้อเสียเนื่องจากจำนวนเซิร์ฟเวอร์ที่ต้องใช้ในการรัน MapReduce นั้นมากกว่าจำนวนที่ต้องใช้ในการรันฐานข้อมูลแบบดั้งเดิม SQL Server ซึ่งเป็นฐานข้อมูลบนเซิร์ฟเวอร์มีการใช้งานโดยผู้คนหลายล้านคนในแต่ละวัน การใช้งาน SQL Server จะขึ้นอยู่กับสถาปัตยกรรมแบบไคลเอนต์-เซิร์ฟเวอร์ โดยประสิทธิภาพคงที่ทั่วทั้งระบบ เว้นแต่ผู้ใช้จะปรับขนาดด้วยตนเอง SQL Server มีข้อเสียอย่างหนึ่งคือเป็นฐานข้อมูลแบบเซิร์ฟเวอร์ ด้วยเหตุนี้ จึงไม่ใช่สภาพแวดล้อมที่เหมาะสมสำหรับการใช้งานที่ต้องการการปรับขนาดอย่างรวดเร็ว ประสิทธิภาพของ SQL Server ยังน้อยกว่าของ BigQuery BigQuery เป็นฐานข้อมูลการวิเคราะห์ระดับเพตะไบต์ที่ใช้เทคโนโลยี MapReduce สถาปัตยกรรม mapreduce ขึ้นอยู่กับหน่วยความจำ ทำให้สามารถบรรลุประสิทธิภาพที่สูงมาก ผู้คนหลายล้านคนใช้ SQL Server ซึ่งเป็นฐานข้อมูลบนเซิร์ฟเวอร์ ข้อเสียเปรียบหลักของ SQL Server คือการพึ่งพาโมเดลฐานข้อมูลบนเซิร์ฟเวอร์

ประเภทข้อมูล Google Bigquery

วันที่/เวลา ข้อความ ตัวเลข และบูลีนเป็นข้อมูลสี่ประเภทที่สามารถเข้าถึงได้ผ่าน Google BigQuery แต่ละประเภทมาพร้อมกับคุณสมบัติและข้อดีของมันเอง ประเภทเวลาเป็นหนึ่งในโซลูชัน BigQuery ที่ใช้บ่อยที่สุด สามารถใช้ฟิลด์ประทับเวลาและวันที่เพื่อติดตามเวลาของพนักงาน เวลาจัดส่งโดยประมาณ และบันทึกการเยี่ยมชม นอกเหนือจากฟิลด์ประทับเวลาและวันที่ บันทึกและการตรวจสอบการโต้ตอบของผู้ใช้สามารถทำได้โดยอัตโนมัติด้วยการใช้ประเภทข้อความ ฟิลด์สำหรับ ID ผู้ใช้ ชื่อผู้ใช้ และคำอธิบายข้อความจะอยู่ในฟอร์ม การรวมกันของประเภทตัวเลขและค่าตัวเลขทำให้วิธีนี้เป็นวิธีที่เหมาะสมในการจัดเก็บข้อมูลตัวเลข จำนวนเต็ม int ตัวเลขทศนิยม และทศนิยมจะแสดงเป็นฟิลด์ในไฟล์เหล่านี้ ไม่มีวิธีใดที่จะเก็บบูลีนได้ดีไปกว่าการเก็บบูลีน ค่าจริงและค่าเท็จจะรวมอยู่ในค่า

Bigtable เป็น Nosql หรือไม่

ใช่ Bigtable เป็นฐานข้อมูล NoSQL เป็นที่เก็บข้อมูลเชิงคอลัมน์แบบกระจายที่สร้างโดย Google

ให้บริการฐานข้อมูล NoSQL ที่มีการจัดการและปรับขนาดได้อย่างสมบูรณ์สำหรับปริมาณงานเชิงวิเคราะห์และการดำเนินงานขนาดใหญ่ที่สามารถเข้าถึงได้ 99.999% ของเวลาทั้งหมด เมื่อพัฒนาแอปพลิเคชันที่ตอบสนอง คุณควรรักษาเวลาแฝงในระดับมิลลิวินาทีให้น้อยที่สุด ช่วยให้คุณสามารถปรับขนาดเพื่อตอบสนองความต้องการพื้นที่เก็บข้อมูลและปริมาณงานของคุณในขณะที่ยังคงความเสถียรระหว่างการกำหนดค่าใหม่ จุดจำลองหลักหลายจุดสามารถอยู่ได้ถึงแปดภูมิภาคของประเทศ ขณะที่เราเรียนรู้วิธีใช้เครื่องมือบรรทัดคำสั่ง cbt เพื่อเชื่อมต่อกับอินสแตนซ์ Cloud Bigtable ดำเนินงานการดูแลระบบขั้นพื้นฐาน และการเขียนข้อมูลในตาราง คุณจะได้เรียนรู้วิธีใช้เครื่องมือบรรทัดคำสั่ง cbt เพื่อดำเนินงานการดูแลระบบขั้นพื้นฐาน คุณจะได้รับการแนะนำเกี่ยวกับพื้นฐานของ Codelab ซึ่งคุณจะได้เรียนรู้วิธีหลีกเลี่ยงข้อผิดพลาดในการออกแบบสคีมาทั่วไป นำเข้าข้อมูล และค้นหาและใช้งาน ใช้เครื่องมือเพื่อสร้างสกีมาตาราง HBase นำเข้าภาพรวมของฐานข้อมูล HBase และทดสอบความสมบูรณ์ของข้อมูล

บริการฐานข้อมูล Cloud Bigtable NoSQL เป็นบริการที่รวดเร็ว มีการจัดการเต็มรูปแบบ และปรับขนาดได้สูง คุณสามารถใช้ Key Visualizer เพื่อสร้างรูปแบบแผนที่ความร้อนสำหรับส คีมา Cloud Bigtable ของคุณ เพื่อให้คุณเห็นรูปแบบการเข้าถึงคีย์ หากคุณต้องการเริ่มสร้างบน Google Cloud คุณสามารถรับเครดิตฟรีมูลค่า $300 และผลิตภัณฑ์ฟรี 20 รายการ คู่มือการกำหนดราคาสามารถพบได้ที่นี่

ฐานข้อมูล NoSQL แตกต่างจากฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์แบบดั้งเดิมตรงที่ช่วยให้สามารถเก็บรักษาข้อมูลได้หลายวิธี ข้อมูลมีความคงอยู่น้อยลงและมีการกระจายมากขึ้น ทำให้เข้าถึงได้เร็วขึ้น ฐานข้อมูล NoSQL เช่น Cassandra, HBase และ Hypertable เป็นที่รู้จักกันดี

Bigquery Sql อิงตามหรือไม่

ใช่ BigQuery ใช้ภาษาถิ่นคล้าย SQL เรียกว่า BigQuery SQL

BigQuery รองรับโดยภาษา Google Standard SQL และภาษา SQL เดิม SQL เป็นค่าเริ่มต้นสำหรับคุณลักษณะต่างๆ เช่น คำสั่ง DDL และ DML ใน Google Standard อินเทอร์เฟซที่คุณใช้จะเป็นตัวกำหนดว่าคุณใช้ภาษาถิ่นของข้อความค้นหาใด ตอนนี้ควรแก้ไขไฟล์การกำหนดค่าของเครื่องมือบรรทัดคำสั่งเพื่อสลับระหว่างภาษาถิ่น ตัวอย่างนี้จะใช้ Google Standard SQL เป็นไวยากรณ์เริ่มต้นสำหรับการสืบค้นข้อมูล และคำสั่ง mk (ซึ่งใช้เมื่อสร้างมุมมอง) เป็นไวยากรณ์เริ่มต้นสำหรับการสืบค้น หากคุณกำหนดค่าดีฟอลต์สำหรับเคียวรีหรือแฟล็กคำสั่ง mk แล้ว คุณไม่จำเป็นต้องเปลี่ยน [query] หรือ [mk] ตั้งค่าพารามิเตอร์ UseSqlLegacy เป็น true หากคุณต้องการใช้ไวยากรณ์ SQL ดั้งเดิมในงานเคียวรี

ตัวอย่างนี้จะเรียกใช้โดยใช้ไลบรารีของไคลเอ็นต์ตามที่ระบุไว้ในคำแนะนำในการเริ่มต้นใช้งานด่วนของ BigQuery สำหรับการตั้งค่า Node.js ภาษาถิ่น SQL ของระบบดั้งเดิมกำลังเปลี่ยนไปใช้ มรดกสามารถนำมาใช้ในขอบเขตที่มากขึ้น ด้วยการกำหนดค่าตัวแปร use_legacy_sql เป็น True งานเคียวรีสามารถใช้ไวยากรณ์ SQL ที่เป็นจริงได้ หากคุณใช้ Ruby คุณสามารถส่งตัวเลือก legacy_sql: true กับข้อความค้นหาของคุณ

จำนวนประเภทข้อมูลที่ใช้เพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็ว โดย JSON กลายเป็นที่นิยมมากที่สุด เมื่อองค์กรต่างๆ เปลี่ยนไปใช้โมเดลข้อมูลที่ซับซ้อนมากขึ้น เช่น JSON พวกเขาจึงใช้วิธีการจัดเก็บข้อมูลแบบเดิมๆ น้อยลง เช่น ฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ เนื่องจาก JSON อ่าน เข้าใจ และใช้งานได้ง่าย จึงเป็นรูปแบบที่ได้รับความนิยมสูงสุดในหมู่นักพัฒนา
การใช้ BigQuery เพื่อจัดการข้อมูล JSON เป็นตัวเลือกที่ยอดเยี่ยม วิธีการจัดเก็บนี้จัดเก็บข้อมูลตามคอลัมน์แทนที่จะเป็นแถว ทำให้สามารถดำเนินการสืบค้นเชิงวิเคราะห์ได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น นอกจากนี้ เนื่องจากการเข้ารหัสและกระบวนการที่เรียบง่าย คุณจึงสามารถค้นหาค่าแต่ละฟิลด์ภายในข้อมูล JSON ได้

ประโยชน์มากมายของ Bigquery

กรณีการใช้งานสำหรับข้อความค้นหาขนาดใหญ่มีอะไรบ้าง
BigQuery ใช้ในบริบทที่หลากหลาย นี่คือตัวอย่างบางส่วน: นอกจากการสตรีมข้อมูลแล้ว ยังต้องได้รับข้อมูลจำนวนมากอีกด้วย วิธีที่ดีที่สุดในการจัดการข้อมูลระดับเพตะไบต์คืออะไร? มีข้อมูลจำนวนมากในชุดข้อมูลขนาดใหญ่ที่ต้องวิเคราะห์ ด้วยการใช้ประโยชน์จากปัญญาประดิษฐ์และข้อมูล เราสามารถทำนายผลลัพธ์ของเหตุการณ์ที่ซับซ้อนได้ BigQuery เป็นจุดสนใจของเรามาสองสามสัปดาห์แล้ว ทีนี้ มาดูการใช้งานของ bigQuery กันบ้าง

Bigquery เป็นฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์หรือไม่

ไม่ BigQuery ไม่ใช่ฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ เป็นคลังข้อมูลที่มีประสิทธิภาพ ปรับขนาดได้ และคุ้มค่า ซึ่งช่วยให้คุณสามารถเรียกใช้การสืบค้นที่ซับซ้อนบนชุดข้อมูลขนาดใหญ่ได้ภายในไม่กี่วินาที

ประโยชน์ของการใช้ BigQuery บน Bigtable มีอะไรบ้าง
ข้อได้เปรียบที่สำคัญอย่างหนึ่งของ BigQuery คือความสามารถในการเป็นคลังข้อมูลที่ไม่เชื่อเรื่องพระเจ้า ซึ่งหมายความว่าสามารถจัดเก็บและเข้าถึงข้อมูลได้อย่างน่าเชื่อถือและสม่ำเสมอ ซึ่งเป็นประโยชน์ต่อธุรกิจที่ต้องการข้อมูลคุณภาพสูง นอกจากจะมีความหลากหลายมากขึ้นแล้ว BigQuery ยังมีประเภทข้อมูลมากกว่า Bigtable เหมาะสำหรับใช้ในแอปพลิเคชัน OLAP เช่น ระบบธุรกิจอัจฉริยะและการวิเคราะห์ ด้วยเหตุนี้ BigQuery จึงวิเคราะห์ข้อมูลได้รวดเร็วและแม่นยำกว่า Bigtable นอกจากนี้ BigQuery ยังใช้งานได้ง่ายกว่า Bigtable เนื่องจากไม่จำเป็นต้องติดตั้งเลเยอร์ฮาร์ดแวร์หรือซอฟต์แวร์ ซึ่งหมายความว่าธุรกิจขนาดเล็กสามารถใช้งานได้

Bigquery เทียบกับ Cloud Sql

Cloud SQL ไม่เหมือนกับ BigQuery ซึ่งมีแอปพลิเคชัน ฐานข้อมูล Cloud SQL มีตัวเลือกการรักษาความปลอดภัยของฐานข้อมูลมากกว่า BigQuery ใน Cloud SQL จำนวนที่นั่งจะกำหนดโดยคลังข้อมูลที่ใช้ ในขณะที่ BigQuery จะกำหนดจำนวนโดยที่เก็บข้อมูลบนคลาวด์ของ Google

สำหรับการจัดเก็บข้อมูลและการวิเคราะห์ ผู้ใช้จะใช้ Google Cloud SQL และ BigQuery รวมถึงตัวเลือกอื่นๆ แม้ว่าผลิตภัณฑ์ทั้งสองจะถูกสร้างขึ้นโดย Google แต่ก็มีข้อแตกต่างที่สำคัญระหว่างผลิตภัณฑ์ทั้งสอง ในบทความนี้ เราจะพูดถึงความแตกต่างระหว่าง Cloud SQL และ BigQuery เพื่อให้คุณสามารถเลือกสิ่งที่ใช่สำหรับความต้องการของคุณ ต่อไปนี้เป็นตัวอย่างโซลูชันที่ใช้ BigQuery คุณยังสร้างรายงานที่ใช้วิเคราะห์ข้อมูลด้วย BigQuery ได้อีกด้วย นี่ไม่ใช่แค่เครื่องมือวิเคราะห์ที่ทรงพลังเท่านั้น แต่ยังใช้เพื่อวิเคราะห์ข้อมูลสดอีกด้วย ในบทความนี้ เราจะเปรียบเทียบ Cloud SQL และ BigQuery ในแง่มุมต่างๆ

ในแง่ของความปลอดภัยของฐานข้อมูล Cloud SQL มีข้อได้เปรียบมากกว่า BigQuery ความจุของ BigQuery เทียบได้กับของ Google อุปกรณ์ส่วนใหญ่ของเรามีการเชื่อมต่อของ Google ซึ่งหมายความว่าเราสามารถเข้าถึงและจัดเก็บข้อมูลใน BigQuery ได้ เมื่อเปรียบเทียบทั้งสองสิ่งนี้ สิ่งสำคัญคือต้องพิจารณาต้นทุนในการทำธุรกิจด้วย BigQuery ตั้งค่าและใช้งานได้ง่ายกว่า Cloud SQL ใน BigQuery สามารถใช้ Datastream ซึ่งเป็นบริการจำลองข้อมูลแบบไร้เซิร์ฟเวอร์เพื่อทำซ้ำข้อมูลได้ นอกจากไลบรารีไคลเอนต์ Python, C#, Java, Go, PHP, Node.js และ Ruby แล้ว BigQuery ยังมีไลบรารีผู้ใช้สำหรับ C และ C++

อินเทอร์เฟซ SQL ได้รับการพัฒนาอย่างดีและมีประสิทธิภาพ ในทางตรงกันข้าม MySQL มีอินเทอร์เฟซ SQL ที่จำกัดมากกว่า นอกจากนี้ยังรองรับการส่งออกข้อมูลในรูปแบบต่างๆ เช่น JSON, CSV, Google Sheets และ Tableau MySQL รองรับรูปแบบไฟล์จำนวนน้อย ประการที่สี่ BigQuery รวมการรวมและการจัดกลุ่ม (หรือที่เรียกว่าการรวม) ในแบบที่ MySQL ไม่มี การรวมจำเป็นสำหรับการสืบค้นที่หลากหลาย เช่น การนับจำนวนแถวในตาราง การคำนวณค่าเฉลี่ยสำหรับคอลัมน์ หรือการค้นหาค่าที่ใหญ่ที่สุดในคอลัมน์ ต้นทุนของคลังข้อมูลด้วย BigQuery นั้นสูงกว่าต้นทุนของคลังข้อมูลด้วย MySQL ในทางกลับกัน BigQuery มีฟีเจอร์ที่หลากหลายและทำงานได้ดีกว่าแพลตฟอร์มอื่นๆ พื้นที่จัดเก็บของ MySQL มีจำกัด; BigQuery ให้ความจุมากขึ้น BigQuery ใช้ได้กับ Google Cloud Storage, S3 หรือ Azure Storage MySQL รองรับการจัดเก็บข้อมูลในเครื่อง เมื่อคุณเปรียบเทียบคุณลักษณะของ BigQuery กับเฟรมเวิร์กอื่น คุณจะพบว่า BigQuery ชนะ มันมาพร้อมกับคุณสมบัติที่มากขึ้นและทำงานได้ดีขึ้น

Bigquery คืออะไร

Bigquery เป็นคลังข้อมูลบนคลาวด์ที่ช่วยให้ผู้ใช้สามารถจัดเก็บและสืบค้นข้อมูลจำนวนมาก เป็นโซลูชันที่ปรับขนาดได้และราคาไม่แพงสำหรับองค์กรที่ต้องประมวลผลและวิเคราะห์ชุดข้อมูลขนาดใหญ่

BigQuery เป็นเครื่องมือประมวลผลข้อมูลอันทรงพลังที่ช่วยให้คุณวิเคราะห์และแสดงภาพข้อมูลจำนวนมากแบบเรียลไทม์ ในแต่ละเดือน ข้อมูล 1TB จะถูกวิเคราะห์และบันทึกข้อมูล 10 GB ฟรี เมื่อใช้การส่งผ่านข้อมูลแบบสตรีม คุณจะสามารถเข้าถึงข้อมูลเชิงลึกปัจจุบันเกี่ยวกับข้อมูลของคุณได้เสมอ

Bigtable กับ Bigquery

มีความแตกต่างที่สำคัญบางประการระหว่าง bigtable และ bigquery ประการแรก bigtable เป็นที่เก็บข้อมูล NoSQL ในขณะที่ bigquery เป็นที่เก็บข้อมูล SQL ซึ่งหมายความว่า bigtable มีความยืดหยุ่นมากกว่าในแง่ของสคีมาข้อมูล แต่มีประสิทธิภาพน้อยกว่าในแง่ของการประมวลผลคิวรี ประการที่สอง bigtable ได้รับการออกแบบมาสำหรับขนาดและสามารถจัดการข้อมูลหลายพันล้านแถว ในขณะที่ bigquery ได้รับการออกแบบมาสำหรับความเร็วและสามารถจัดการข้อมูลได้หลายล้านแถว ประการสุดท้าย bigtable เป็นผลิตภัณฑ์ที่เป็นกรรมสิทธิ์ของ Google ในขณะที่ bigquery เป็นโครงการโอเพ่นซอร์ส

BigTable และ BigQuery แตกต่างกันอย่างไร บริการทั้งสองได้รับการออกแบบมาเพื่อจัดเก็บข้อมูลจำนวนมาก เมื่อการอัปเดตบริการไม่ส่งผลกระทบโดยตรงต่อเวิร์กโฟลว์ของคุณ การอัปเดตเหล่านี้จะไม่ก่อให้เกิดปัญหาใดๆ แก่คุณในขณะที่มีการปรับปรุง นอกจากความสามารถในการปรับขนาดแบบไม่จำกัด การเบิร์นอัตโนมัติ และแม้แต่การคืนค่าอย่างง่ายแล้ว ทั้งสองบริการยังมีการสำรองข้อมูลอัตโนมัติในตัวอีกด้วย

BigQuery มีชุดคุณลักษณะที่หลากหลาย แต่ก็ไม่ได้ไร้ที่ติ พื้นที่จัดเก็บทำหน้าที่เป็นพื้นที่จัดเก็บข้อมูลหลักของ Google แต่เนื่องจากตำแหน่งที่ตั้งในบริการและข้อจำกัดในการประมวลผลของ Google เอง จึงไม่เหมาะสำหรับการจัดเก็บข้อมูลที่เปลี่ยนแปลงบ่อย นอกจากข้อมูลที่เปลี่ยนแปลงไม่บ่อยแล้ว PostgreSQL ยังเป็นตัวเลือกที่ดีกว่าสำหรับข้อมูลที่เสถียรกว่า

Bigtable ของ Google: เมื่อใดควรใช้และควรทำอย่างไร

Bigtable, Google Cloud Platform และระบบ Dremel ของ Google สำหรับการสืบค้นเฉพาะกิจเป็นสามแพลตฟอร์มที่สร้าง BigQuery ในภายหลัง ซึ่งเป็นบริการสืบค้นข้อมูลบนคลาวด์สำหรับชุดข้อมูลขนาดใหญ่มาก
เหตุใดฉันจึงควรใช้ Bigtable Bigtable เหมาะอย่างยิ่งสำหรับแอปพลิเคชันที่มีข้อมูลคีย์/ค่าจำนวนมาก เนื่องจากแต่ละค่ามักมีขนาดไม่เกิน 10 MB นอกจากนี้ Bigtable ยังเป็นเครื่องมือจัดเก็บข้อมูลที่ดีสำหรับการดำเนินการ MapReduce แบบแบตช์ การประมวลผลสตรีม/การวิเคราะห์ และการเรียนรู้ของเครื่อง
Google ยังใช้ Bigtable อยู่หรือเปล่า? ความสามารถของ Bigtable ถูกใช้โดย Google Analytics, การจัดทำดัชนีเว็บ, MapReduce, Google Maps, Google Books search, “My Search History,” Google Earth, Blogger.com และแอปอื่นๆ ของ Google

ฐานข้อมูล Nosql

ฐานข้อมูล NoSQL เป็นฐานข้อมูลที่ไม่ใช่เชิงสัมพันธ์ซึ่งไม่ได้ใช้โครงสร้างแบบตารางแบบดั้งเดิมของฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ ฐานข้อมูล NoSQL มักจะใช้สำหรับจัดการข้อมูลจำนวนมากที่ไม่เหมาะกับฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์

ฐานข้อมูล NoSQL เก็บข้อมูลในเอกสารมากกว่าในตาราง ศูนย์ข้อมูลได้รับการออกแบบมาเพื่อรองรับความต้องการด้านการจัดการข้อมูลที่หลากหลาย เนื่องจากมีความยืดหยุ่น ปรับขยายขนาดได้ และสามารถตอบสนองความต้องการทางธุรกิจที่เปลี่ยนแปลงได้อย่างรวดเร็ว ฐานข้อมูลเอกสาร ที่เก็บคีย์-ค่า ฐานข้อมูลคอลัมน์กว้าง และฐานข้อมูลกราฟเป็นเพียงฐานข้อมูล NoSQL บางส่วนที่มีอยู่ ธุรกิจทั่วโลกกว่า 2,000 แห่งกำลังปรับใช้ฐานข้อมูล NoSQL อย่างรวดเร็วเพื่อขับเคลื่อนแอปพลิเคชันที่มีความสำคัญต่อภารกิจ นี่เป็นสาเหตุส่วนหนึ่งจากห้าแนวโน้มที่นำเสนอความท้าทายทางเทคนิคที่ยากเกินกว่าที่ฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ส่วนใหญ่จะรับมือได้ เนื่องจากโมเดลข้อมูลตายตัว ฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์จึงเป็นอุปสรรคสำคัญต่อการพัฒนาแบบอไจล์ ซึ่งไม่มีประสิทธิภาพ ใน NoSQL แบบจำลองของแอปพลิเคชันกำหนดแบบจำลองข้อมูล

ไม่จำเป็นต้องกำหนดวิธีการสร้างแบบจำลองข้อมูล JSON เป็นรูปแบบเริ่มต้นที่ใช้สำหรับจัดเก็บข้อมูลในฐานข้อมูลเชิงเอกสาร การกำจัดเฟรมเวิร์ก ORM ทำให้ค่าใช้จ่ายในการพัฒนาแอปพลิเคชันลดลงได้ เวอร์ชันล่าสุดของ Couchbase Server 4.0 ได้แนะนำ N1QL (อ่านว่า “นิเกิล”) ซึ่งเป็นภาษาคิวรีที่ทรงพลังที่เชื่อมโยง SQL และ JSON ไม่เพียงรองรับคำสั่ง SELECT / FROM / WHERE มาตรฐานเท่านั้น แต่ยังสามารถใช้เพื่อจัดระเบียบ (GROUP BY) จัดเรียง (SORT BY) เข้าร่วม (ซ้ายนอก / ใน) และอื่น ๆ อีกมากมาย เป็นไปได้ที่จะใช้ประโยชน์จากฐานข้อมูลแบบกระจาย NoSQL เนื่องจากได้รับการออกแบบด้วยสถาปัตยกรรมแบบขยายขนาดและไม่มีจุดล้มเหลวแม้แต่จุดเดียว เมื่อมีการโต้ตอบกับลูกค้าทางออนไลน์มากขึ้น การรักษาห่วงโซ่อุปทานที่มีเสถียรภาพจึงมีความสำคัญมากขึ้น

ไม่จำเป็นต้องเรียนรู้ภาษาโปรแกรมใดๆ เพื่อเริ่มใช้ฐานข้อมูล NoSQL ออกแบบมาเพื่อแจกจ่ายการอ่าน เขียน และที่เก็บข้อมูลเพื่อให้สามารถเข้าถึงได้ทั้งหมดในเวลาเดียวกัน พวกเขาสามารถทำงานในระดับใดก็ได้ตราบเท่าที่มีการจัดการและการตรวจสอบที่จำเป็น เมื่อพูดถึงฐานข้อมูล NoSQL แบบกระจาย ไม่จำเป็นต้องมีชุดซอฟต์แวร์แยกต่างหาก – พวกมันสำรองข้อมูลโดยการจำลองแบบในตัวระหว่างศูนย์ข้อมูล นอกจากนี้ ฮาร์ดแวร์เราเตอร์ยังอนุญาตให้แอปพลิเคชันทำการเฟลโอเวอร์ของตนเอง แทนที่จะรอให้ฐานข้อมูลตรวจพบปัญหาและดำเนินการในบริการ แอปพลิเคชันบนเว็บ อุปกรณ์เคลื่อนที่ และ IoT ในปัจจุบันต้องการฐานข้อมูล NoSQL เนื่องจากการใช้ เทคโนโลยี NoSQL ที่เพิ่มขึ้น

ฐานข้อมูล NoSQL กำลังเป็นที่นิยมมากขึ้นในฐานะเครื่องมือจัดเก็บและประมวลผลข้อมูล MongoDB เป็น ฐานข้อมูล NoSQL ที่ได้รับความนิยมสูงสุด และ Cloud Bigtable เป็นบริการฐานข้อมูล NoSQL ที่มีการจัดการเต็มรูปแบบซึ่งสามารถรองรับความพร้อมใช้งานได้ 99.999% ด้วย Cloud Big Elasticity คุณสามารถประมวลผลคำขอมากกว่า 5 พันล้านรายการต่อวินาทีด้วยประสิทธิภาพสูงสุดและจัดเก็บข้อมูลมากกว่า 10 พันล้านไบต์ภายใต้การจัดการ หากคุณกำลังมองหาฐานข้อมูล NoSQL ที่สามารถรองรับปริมาณงานด้านการวิเคราะห์และการดำเนินงานขนาดใหญ่ได้ Cloud Bigtable คือตัวเลือกที่ยอดเยี่ยม

ฐานข้อมูล Nosql คืออะไร อธิบายด้วยตัวอย่าง

ฐานข้อมูล NoSQL ไม่ได้เก็บข้อมูลในตาราง แต่อยู่ในเอกสาร ด้วยเหตุนี้ จึงจัดประเภทเป็น "ไม่เฉพาะ SQL เท่านั้น" และแยกย่อยตามโมเดลข้อมูลที่ยืดหยุ่นได้หลากหลาย ฐานข้อมูลเอกสาร ที่เก็บคีย์-ค่า ฐานข้อมูลคอลัมน์กว้าง และฐานข้อมูลกราฟเป็นเพียงตัวอย่างเล็กๆ น้อยๆ ของฐานข้อมูล NoSQL

ข้อดีข้อเสียของฐานข้อมูล Nosql

นอกจากนี้ ฐานข้อมูล NoSQL ยังมาพร้อมกับคุณสมบัติที่ไม่มีในฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ พื้นที่จัดเก็บเชิงเอกสารมีอยู่ใน MongoDB, Cassandra และ Redis และข้อมูลอนุกรมเวลามีอยู่ใน Cassandra
แม้ว่าฐานข้อมูล NoSQL จะมีข้อบกพร่องเล็กน้อย เช่น ไม่มีฟังก์ชัน SQL มาตรฐาน แต่ฐานข้อมูลเหล่านี้กำลังได้รับความนิยมมากขึ้นเรื่อย ๆ ในฐานะแพลตฟอร์มคอมพิวเตอร์ ประโยชน์ของฐานข้อมูล NoSQL สำหรับวัตถุประสงค์ที่หลากหลายทำให้เป็นตัวเลือกที่ยอดเยี่ยม

ฐานข้อมูล Nosql ดีสำหรับอะไร?

ฐานข้อมูล NoSQL ใช้โมเดลข้อมูลที่หลากหลายสำหรับการเข้าถึงและจัดการข้อมูล ฐานข้อมูลขนาดใหญ่ที่ได้รับการปรับให้เหมาะสมโดยเฉพาะสำหรับแอปพลิเคชันที่มีปริมาณข้อมูลสูง เวลาแฝงต่ำ และโมเดลข้อมูลที่ยืดหยุ่นสามารถเรียกใช้ได้โดยการผ่อนปรนข้อจำกัดความสอดคล้องของข้อมูลในฐานข้อมูลอื่น

ฐานข้อมูล Nosql: ข้อดีข้อเสีย

ฐานข้อมูล NoSQL เช่น MongoDB มีข้อดีหลายประการเหนือฐานข้อมูล SQL แบบดั้งเดิม แต่ก็มีความเสี่ยงเช่นกัน SQL มีความปลอดภัยมากกว่า NoSQL ในแง่ของความสอดคล้องของข้อมูล ความสมบูรณ์ของข้อมูล และความซ้ำซ้อนของข้อมูล เมื่อพูดถึงการสืบค้นที่ซับซ้อน SQL ปฏิบัติตามคุณสมบัติของ ACID ซึ่งหมายความว่ารับประกันความสอดคล้อง การเปลี่ยนแปลงข้อมูลจะสะท้อนให้เห็นในฐานข้อมูล และจะไม่มีการสูญหายของข้อมูลในกรณีที่เกิดภัยพิบัติ
แทนที่ฐานข้อมูล SQL ฐานข้อมูล NoSQL สามารถให้ข้อดีหลายประการ แต่ก่อนอื่นต้องทดสอบด้วยเหตุผลด้านการทำงานและความปลอดภัย

บิ๊กเทเบิล VS มองก็อด

ไม่มีคำตอบเดียวสำหรับคำถามนี้ เนื่องจากโซลูชันฐานข้อมูลที่ดีที่สุดสำหรับโครงการที่กำหนดขึ้นอยู่กับหลายปัจจัย อย่างไรก็ตาม โดยทั่วไปแล้ว MongoDB เหมาะกับโครงการที่ต้องการความยืดหยุ่นสูง เช่น โครงการที่เกี่ยวข้องกับข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง ในทางกลับกัน Bigtable นั้นเหมาะสมกว่าสำหรับโครงการที่ต้องการความสามารถในการปรับขนาดและประสิทธิภาพระดับสูง เช่น โครงการที่เกี่ยวข้องกับข้อมูลจำนวนมาก

BigTable มีค่าใช้จ่ายสูงในการดำเนินการ (TCO) มากกว่า MongoDB โดยมี TCO อยู่ที่ 91/100 เทียบกับ 62/100 สำหรับ MongoDB คุณลักษณะของเครื่องมือไม่แตกต่างอย่างมากจากคุณลักษณะอื่น ในบทความนี้ เราจะเปรียบเทียบความแตกต่างของผลิตภัณฑ์ซอฟต์แวร์ทั้งสอง Google เปรียบเทียบกับ 10gen อย่างไร TCO ของซอฟต์แวร์ระบบถูกกำหนดโดยต้นทุนรวมในการเป็นเจ้าของ (TOA) ซึ่งรวมถึงใบอนุญาตซอฟต์แวร์ การฝึกอบรมซอฟต์แวร์ การปรับแต่ง ฮาร์ดแวร์ (หากจำเป็น) การบำรุงรักษา และบริการที่เกี่ยวข้องอื่นๆ MongoDB กำหนดเป้าหมายธุรกิจทุกขนาด รวมถึงธุรกิจขนาดใหญ่ ขนาดกลาง และขนาดเล็ก ในขณะที่ BigTable มุ่งเป้าไปที่ธุรกิจทุกขนาด

ฐานข้อมูล Nosql ในอุดมคติสำหรับชุดข้อมูลคีย์เดียวขนาดใหญ่

Bigtable เป็น บริการฐานข้อมูล NoSQL ที่รวดเร็ว มีการจัดการเต็มรูปแบบและปรับขนาดได้ จำนวนมาก ซึ่งเหมาะอย่างยิ่งสำหรับการจัดเก็บข้อมูลคีย์เดียวจำนวนมากโดยมีเวลาแฝงต่ำ รองรับทรูพุตการอ่านและเขียนสูงและเวลาแฝงต่ำ ทำให้เหมาะสำหรับการดำเนินการ MapReduce เป็นบริการฐานข้อมูล NoSQL ที่รวดเร็ว มีการจัดการเต็มรูปแบบและปรับขนาดได้จำนวนมาก ซึ่งเหมาะอย่างยิ่งสำหรับการจัดเก็บข้อมูลคีย์เดียวจำนวนมากในเวลาแฝงต่ำโดยไม่จำเป็นต้องตั้งค่า

เป็น Bigquery Olap

ไม่มีคำตอบเดียวสำหรับคำถามนี้ เนื่องจากความสามารถ OLAP ของ BigQuery จะแตกต่างกันไปขึ้นอยู่กับความต้องการเฉพาะของผู้ใช้ อย่างไรก็ตาม โดยทั่วไปแล้ว BigQuery ถือได้ว่าเป็นแพลตฟอร์ม OLAP เนื่องจากความสามารถในการวิเคราะห์ข้อมูลที่ซับซ้อนตามขนาด ทำให้เหมาะสำหรับการใช้งานต่างๆ เช่น ระบบธุรกิจอัจฉริยะ คลังข้อมูล และการวิเคราะห์

ปัจจุบัน TrustRadius ใช้ BigQuery เป็นคลังข้อมูล และ BQ เป็นภาษาเริ่มต้นสำหรับไปป์ไลน์ข้อมูลเกือบทั้งหมดของเรา ด้วย BigQuery คุณสามารถค้นหาชุดข้อมูลขนาดใหญ่ได้ในเวลาไม่กี่นาที แม้ว่าจะไม่ใช่ระบบเรียลไทม์ แต่ OLAP ก็ดีที่สุดอย่างไม่ต้องสงสัย ขณะนี้เหมาะกับกรณีการใช้งาน OLAP เป็นอย่างมาก แต่คุณลักษณะแบบโต้ตอบก็ยอดเยี่ยมเช่นกัน OLAP ทำงานได้ดีขึ้นบน BigQuery จะไม่สามารถค้นหาข้อมูลนับพันล้านรายการของคุณได้ภายในเวลาไม่กี่วินาที เนื่องจากไม่ใช่ระบบเรียลไทม์ โครงการไปป์ไลน์ข้อมูลสามารถทำได้ด้วย BigQuery ด้วยแอปนี้ คุณสามารถอัปโหลดและลบข้อมูลได้ และสามารถใช้ SQL เพื่อจัดระเบียบข้อมูลในแบบที่คุณต้องการ

เหตุใด Bigquery จึงเป็นตัวเลือกที่ดีที่สุดสำหรับ Etl

เนื่องจาก BigQuery มีปริมาณการสืบค้นสูง เวลาแฝงต่ำ และความสามารถในการปรับขนาด จึงเป็นเครื่องมือที่ยอดเยี่ยมสำหรับงาน ETL นอกจากนี้ สถาปัตยกรรมคลังสินค้ายังแยกความแตกต่างจากการสืบค้น OLTP แบบดั้งเดิม

ประสิทธิภาพของ BigQuery

BigQuery เป็นเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพสำหรับการวิเคราะห์ชุดข้อมูลขนาดใหญ่ อย่างไรก็ตาม สิ่งสำคัญคือต้องตระหนักถึงปัญหาด้านประสิทธิภาพที่อาจเกิดขึ้น ประการแรก BigQuery ออกแบบมาเพื่อประมวลผลข้อมูลจำนวนมากอย่างรวดเร็ว อย่างไรก็ตาม หากคุณพยายามเรียกใช้แบบสอบถามโดยใช้ข้อมูลมากเกินไป อาจใช้เวลานานในการดำเนินการให้เสร็จสิ้น เพื่อหลีกเลี่ยงปัญหานี้ สิ่งสำคัญคือต้องจำกัดจำนวนข้อมูลที่คุณค้นหา ประการที่สอง BigQuery ใช้รูปแบบการจัดเก็บแบบเรียงเป็นแนว ซึ่งหมายความว่าจะเก็บข้อมูลในคอลัมน์แทนที่จะเป็นแถว การดำเนินการนี้อาจมีประสิทธิภาพสำหรับข้อความค้นหาบางประเภท แต่อาจช้ากว่าสำหรับประเภทอื่นๆ หากคุณประสบปัญหาด้านประสิทธิภาพ คุณควรลองใช้รูปแบบการจัดเก็บอื่น ประการสุดท้าย BigQuery อาจทำงานช้าเมื่อดึงข้อมูลจากแหล่งข้อมูลภายนอก หากข้อมูลของคุณจัดเก็บไว้ในฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ การโหลดลงใน BigQuery สามารถทำได้เร็วกว่าโดยใช้เครื่องมืออย่าง Dataflow เมื่อตระหนักถึงปัญหาด้านประสิทธิภาพที่อาจเกิดขึ้น คุณจะมั่นใจได้ว่าการ ค้นหา BigQuery จะทำงานได้อย่างรวดเร็วและมีประสิทธิภาพ

เราจะมาดูกลเม็ดเคล็ดลับในการใช้ แพลตฟอร์ม Big Data ของ Google หรือ BigQuery ในบทความนี้ ในบล็อกโพสต์นี้ ฉันจะพูดถึงเทคนิคบางอย่างที่จะช่วยคุณปรับปรุงประสิทธิภาพการค้นหาของคุณ หากคุณแบ่งข้อมูลออกเป็นส่วนย่อยๆ BQ จะต้องอ่านข้อมูลจำนวนน้อยลง ส่งผลให้การสืบค้นรวดเร็วขึ้นและมีราคาถูกลง พิจารณาการใช้เทคนิค denormalization เพื่อสร้างตารางที่เป็นเนื้อเดียวกันก่อนที่จะรวมชุดข้อมูล คุณสามารถลดต้นทุนและเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานได้ด้วยการแลกเปลี่ยนทรัพยากรการประมวลผลเป็นทรัพยากรพื้นที่เก็บข้อมูล เนื่องจาก BigQuery รองรับโครงสร้างข้อมูลที่ซ้ำซ้อนกัน คุณจึงสามารถจัดการกับโครงสร้างข้อมูลที่ซับซ้อนได้อย่างง่ายดาย มีวิธีแก้ไขปัญหาเหล่านี้โดยใช้ฟังก์ชันบันทึกแบบสอบถาม เมื่อคลิกที่ปุ่ม คุณสามารถตั้งชื่อข้อความค้นหาของคุณเพื่อค้นหาในภายหลัง นอกจากนี้ยังสามารถส่งออกผลการสืบค้นไปยังสเปรดชีตหรือตารางอื่นได้

Bigquery ของ Google: โซลูชันข้อมูลที่รวดเร็วและมีประสิทธิภาพ

ส่งข้อมูลได้เร็วกว่า: BigQuery ส่งข้อมูลในเวลาเพียงเศษเสี้ยวของเวลาที่ใช้ในการส่งข้อมูลทางอินเทอร์เน็ตโดยใช้เครือข่ายทั่วโลกของ Google และโครงสร้างพื้นฐานของฮาร์ดไดรฟ์ ธุรกิจที่ต้องการการวิเคราะห์ข้อมูลที่รวดเร็วและมีประสิทธิภาพควรพิจารณาใช้ BigQuery
การจัดเก็บข้อมูลใน BigQuery ทำได้ง่ายกว่าระบบแบบเดิมเนื่องจากมีการจำลองแบบในตัวและความสามารถในการจัดเก็บที่จำลองและจัดเก็บไว้ในศูนย์ข้อมูลหลายแห่งทั่วโลกโดยอัตโนมัติ เป็นผลให้แม้ว่าจะเกิดภัยพิบัติครั้งใหญ่ ธุรกิจก็สามารถวางใจในการจัดเก็บข้อมูลที่เชื่อถือได้

Google Cloud Bigtable

Google Cloud Bigtable เป็นบริการฐานข้อมูล NoSQL ที่รวดเร็ว ปรับขนาดได้ และมีการจัดการเต็มรูปแบบ ซึ่งช่วยให้คุณสามารถจัดเก็บและให้บริการข้อมูลจำนวนมากได้ ได้รับการออกแบบมาให้ปรับขนาดได้และรองรับปริมาณงานสูงและปริมาณงานที่มีความหน่วงต่ำ

มีให้บริการผ่านบริการฐานข้อมูล Cloud Bigtable NoSQL ของ Google ฐานข้อมูลเดียวกันขับเคลื่อน Google Search, Google Analytics, Maps และ Gmail นอกเหนือจากบริการ Google Search, Maps และ Gmail ต้องสร้างโครงการ Google Cloud Platform Console ที่มี Cloud Bigtable API การรวม Google Cloud Bigtable ไว้ในส่วน Quickstart ของโค้ดก็เพียงพอแล้ว Cloud Bigtable มีผู้ให้บริการ API สามประเภท ได้แก่ Data API, Instance API และ Table Admin API การเรียกใช้ Data API สามารถคงอยู่และสืบค้นข้อมูลในตารางที่ API จัดเตรียมไว้ให้ ในทุกอินสแตนซ์ของข้อมูล จะมีตารางที่มีข้อมูลจริงที่ถูกจำลองแบบ

API เหล่านี้ช่วยให้คุณจัดการอินสแตนซ์ คลัสเตอร์ และตารางบนพื้นฐานแบบไร้โลหะ Google Cloud Platform Console Metrics Explorer คือที่ที่คุณสามารถเข้าถึง Cloud Bigtable Metrics ฟังก์ชันถูกปิดใช้งานเมื่อเริ่มต้นแอปพลิเคชัน การอัปเดต StackdriverStatsConfiguration ช่วยให้คุณกำหนดความถี่ในการพุชเมตริกไปยัง StackDriver และประเภททรัพยากรที่ตรวจสอบได้ หากคุณใช้ Maven ให้คัดลอกสิ่งนี้ไปยังการอ้างอิงของคุณ ซึ่งควรเป็นไฟล์ pom.xml หรือ Gradle หรือไฟล์ SBT หากคุณต้องการใช้ไคลเอนต์นี้ คุณต้องมี Java 8 หรือสูงกว่า จำนวนเธรดของ grpc-nio-worker-ELG-1-# เท่ากับจำนวนของ CPU Google ใช้ Extended Support ของ Oracle (ซึ่งโดยทั่วไปจะใช้เวลาแปดปีหลังจากไคลเอ็นต์พร้อมใช้งานทั่วไป) สำหรับไลบรารีไคลเอ็นต์ทั้งหมดในการทดสอบ LTS

Cloud Bigtable ใน Gcp คืออะไร

ด้วย Cloud Bigtable คุณสามารถจัดเก็บข้อมูลระดับเพตะไบต์ ตลอดจนแถวและคอลัมน์หลายพันล้านรายการในตารางขนาดเล็กที่มีข้อมูลกระจัดกระจาย คีย์แถวคือค่าที่จัดทำดัชนีได้ซึ่งสามารถพบได้ในแต่ละแถว

Google ยังใช้ Bigtable หรือไม่

นอกเหนือจากการวิเคราะห์ของ Google, การจัดทำดัชนีเว็บ และ MapReduce แล้ว ปัจจุบันแอปพลิเคชันต่างๆ ของ Google ยังใช้งานแอปนี้อยู่ เช่น Google Maps, Google Books, Google My Search History, Google Earth, Blogger.com และ Google Code hosting

ม่อนแจ่ม »

MongoDB เป็นระบบฐานข้อมูลเชิงเอกสารที่มีประสิทธิภาพ มีคุณสมบัติการค้นหาตามดัชนีที่ทำให้การดึงข้อมูลทำได้ง่ายและรวดเร็ว MongoDB ยังนำเสนอฟีเจอร์ความสามารถในการขยายขนาด ซึ่งช่วยให้สามารถจัดการข้อมูลขนาดใหญ่ได้

Mongodb ใช้สำหรับอะไร?

ฐานข้อมูลเอกสารเช่น MongoDB ใช้ในการสร้างแอปพลิเคชันอินเทอร์เน็ตที่มีประสิทธิภาพสูง พร้อมใช้งานสูง และปรับขนาดได้ เนื่องจากสคีมาที่ยืดหยุ่น จึงเหมาะกับทีมพัฒนาที่คล่องตัว

Mongodb: โปรแกรมฐานข้อมูลเชิงเอกสารที่มีแหล่งที่มา

MongoDB เป็นซอฟต์แวร์หรือภาษา?
ฐานข้อมูล MongoDB ประกอบด้วยคอมโพเนนต์ที่เป็นมิตรกับแหล่งที่มาที่หลากหลาย ซึ่งสามารถนำไปใช้กับหลายแพลตฟอร์มได้ MongoDB เป็นฐานข้อมูล NoSQL ที่ใช้ประเภทเอกสารคล้าย JSON พร้อมสคีมาเสริม MongoDB เป็นฐานข้อมูลที่พัฒนาโดย MongoDB Inc. MongoDB และ sql ทำงานร่วมกันได้จริงหรือ
MySQL เช่นเดียวกับฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ส่วนใหญ่ ใช้ภาษาคิวรีที่มีโครงสร้าง (SQL) เพื่อจัดการการเข้าถึงข้อมูล ภาษาแบบสอบถาม MongoDB (MQL) เป็นภาษาแบบสอบถาม MongoDB เริ่มต้นที่ใช้โดยนักพัฒนา การดำเนินการของฐานข้อมูลในฐานข้อมูลทั่วไปจะถูกเปรียบเทียบในเอกสารประกอบโดยใช้ไวยากรณ์ MQL และ SQL

Mongodb ดีกว่า sql หรือไม่

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.