ฐานข้อมูล NoSQL: ตารางขนาดใหญ่

ฐานข้อมูล NoSQL กำลังเป็นที่นิยมมากขึ้นเนื่องจากความยืดหยุ่น ความสามารถในการปรับขนาด และประสิทธิภาพ ฐานข้อมูล NoSQL ไม่ต้องการสคีมาที่กำหนดไว้ล่วงหน้า และสามารถจัดเก็บข้อมูลในรูปแบบใดก็ได้ ทำให้เหมาะสำหรับแอปพลิเคชันที่ต้องการจัดเก็บข้อมูลจำนวนมากที่เปลี่ยนแปลงตลอดเวลา ตารางขนาดใหญ่เป็นฐานข้อมูล NoSQL ประเภทหนึ่งที่ออกแบบมาเพื่อจัดเก็บข้อมูลจำนวนมาก ตารางขนาดใหญ่ถูกใช้โดยองค์กรขนาดใหญ่หลายแห่ง เช่น Google, Facebook และ Amazon ตารางขนาดใหญ่ปรับขนาดได้สูงและสามารถรองรับแถวนับพันล้านแถวและคอลัมน์นับล้านได้ ตารางขนาดใหญ่นั้นรวดเร็วมากและสามารถให้การเข้าถึงข้อมูลแบบเรียลไทม์

Google ได้เปิดตัวการอัปเดตที่มีอยู่โดยทั่วไปสำหรับ บริการฐานข้อมูล Cloud Bigtable ผลจากการอัปเดตใหม่ทำให้มีพื้นที่เก็บข้อมูลมากถึงห้าเท่าต่อโหนด Google ยังได้เพิ่มความสามารถในการปรับขนาดอัตโนมัติที่ได้รับการปรับปรุงซึ่งช่วยให้คลัสเตอร์ฐานข้อมูลขยายหรือลดขนาดโดยอัตโนมัติตามความต้องการ เมตริกการใช้งาน CPU ใหม่และการกำหนดเส้นทางกลุ่มคลัสเตอร์ช่วยให้มองเห็นได้มากขึ้นว่าทรัพยากรของแอปพลิเคชันถูกใช้อย่างไร ทรัพยากรแต่ละประเภทสามารถปรับขนาดได้ด้วยตัวเองที่ Bigtable เนื่องจากการแยกระหว่างการประมวลผลและการจัดเก็บ ขณะนี้ผู้ใช้สามารถจัดการการปรับใช้ที่มีความพร้อมใช้งานสูงและปรับปรุงการจัดการปริมาณงานได้อย่างง่ายดายด้วยความสามารถใหม่

NoSQL เป็นตัวเลือกยอดนิยมสำหรับการจัดเก็บข้อมูลจำนวนมาก ฐานข้อมูลประเภทนี้กำลังเป็นที่นิยมมากขึ้นในหมู่บริษัทเว็บในปัจจุบัน ผู้สนับสนุนโซลูชัน NoSQL กล่าวว่าพวกเขานำเสนอความสามารถในการปรับขนาดที่ง่ายกว่าและประสิทธิภาพที่เพิ่มขึ้นกว่าฐานข้อมูลแบบเดิม

Bigtable เป็น บริการฐานข้อมูล NoSQL ประเภทหนึ่งที่ทั้งนักพัฒนาและผู้ดูแลระบบฐานข้อมูลสามารถใช้ได้ BigQuery เป็นลูกผสม เนื่องจากใช้ภาษาถิ่นของ SQL และใช้เทคโนโลยีการประมวลผลข้อมูลของ Google นั่นคือ Dremel

Bigtable Sql หรือ Nosql คืออะไร?

ไม่มีคำตอบที่แน่นอนสำหรับคำถามนี้ เนื่องจากขึ้นอยู่กับว่าคุณนิยามคำศัพท์แต่ละคำอย่างไร อย่างไรก็ตาม หากเราใช้คำจำกัดความกว้างๆ ของ SQL เป็นฐานข้อมูลใดๆ ที่ใช้ภาษาคิวรีที่มีโครงสร้าง และ NoSQL เป็นฐานข้อมูลใดๆ ที่ไม่ได้ใช้ภาษาคิวรีที่มีโครงสร้าง ก็จะถือว่า Bigtable เป็นฐานข้อมูล NoSQL

การเปรียบเทียบ Bigtable กับ BigQuery คืออะไร Bigtable เป็นฐานข้อมูล NoSQL ที่ช่วยให้คุณจัดเก็บข้อมูลในลักษณะที่ปลอดภัยและปรับขนาดได้ BigQuery เป็นคลังข้อมูลเชิงสัมพันธ์ที่จัดเก็บข้อมูลจำนวนมหาศาลไว้ในฐานข้อมูล SQL Bigtable ได้รวมเข้ากับผลิตภัณฑ์ต่างๆ ของ Google เช่น Analytics, Finance, Personalized Search, Earth และ Writely สำหรับการดำเนินงานในแต่ละวัน Bigtable ซึ่งเป็น ฐานข้อมูล NoSQL ของข้อมูลที่ไม่แน่นอน ทำงานได้ดีกับสถานการณ์ OLTP BigQuery เป็นคลังข้อมูล SQL เชิงสัมพันธ์ที่สามารถใช้กับแอปพลิเคชัน OLAP ทั้ง Bigtable และ BigQuery เป็นแบบคลาวด์เนทีฟ โดยมีข้อตกลงระดับบริการชั้นนำของอุตสาหกรรม นอกจากนี้ ยังมีการสำรองข้อมูลอัตโนมัติ (พร้อมการจำลองแบบ) ตลอดจนความสามารถในการปรับขนาดที่ไม่จำกัด การแบ่งกลุ่มย่อยอัตโนมัติ และการกู้คืนความล้มเหลวโดยอัตโนมัติ (ด้วยการจำลองแบบ)

BigQuery ไม่ทำเช่นนี้แทนที่จะเป็นฐานข้อมูล NoSQL

Bigtable เป็นฐานข้อมูล Nosql ประเภทใด

Cloud Bigtable เป็นฐานข้อมูล NoSQL ที่สามารถใช้เพื่อวิเคราะห์ข้อมูลและเรียกใช้การดำเนินการ เป็นอีกทางเลือกหนึ่งสำหรับ HBase ซึ่งเป็นระบบฐานข้อมูลแบบคอลัมน์โดยใช้ HDFS แอปพลิเคชันที่มีแบนด์วิธน้อยกว่า 10 MB เหมาะสำหรับ Cloud Bigtable ซึ่งรองรับปริมาณงานและความสามารถในการปรับขนาดได้ในระดับสูง

ดังที่ทราบกันดีว่าฐานข้อมูล Big Table เป็นส่วนย่อยของฐานข้อมูล NoSQL Bigtable แอปพลิเคชันจาก Google มีลักษณะคล้ายกับคลีเน็กซ์ ฐานข้อมูล Bigtable เป็นมาตรฐานอุตสาหกรรมสำหรับการเลียนแบบและแรงบันดาลใจ แม้ว่าบทความนี้จะเกี่ยวข้องกับ Bigtable เป็นหลัก แต่ก็ดูที่ฐานข้อมูล NoSQL อื่นๆ ด้วย Bigtable ได้รับการออกแบบมาสำหรับการใช้งานภายในโดย Google เป็นหลัก โดยไม่มีการเข้าถึงจากภายนอก Bigtable ได้รับการแนะนำให้รู้จักกับ Google ในปี 2004 และหลังจากนั้นมีการใช้งานแอปพลิเคชันของ Google มากกว่า 60 รายการ การใช้งาน Bigtable ต้องการเซิร์ฟเวอร์หลักหนึ่งเครื่องเพื่อติดตามแท็บเล็ตในคลัสเตอร์ของเซิร์ฟเวอร์อื่น

Apache Software Foundation ได้สนับสนุนการริเริ่มทางเทคนิคที่ยอดเยี่ยมหลายโครงการ โดยเฉพาะอย่างยิ่งในด้านฐานข้อมูล Accumulo และ HBase ใช้หลักการออกแบบเดียวกันกับ Google Bigtable แต่อยู่ในรูปแบบที่มีจำหน่ายทั่วไป ปัจจุบัน Apache HBase รันระบบการส่งข้อความของ Facebook และผสานรวมกับ Hadoop อย่างแน่นหนา ทำให้สามารถประมวลผลชุดข้อมูลขนาดใหญ่ได้ ฐานข้อมูล Hypertable ขึ้นอยู่กับ Bigtable ซึ่งเป็นฐานข้อมูลแบบตารางอย่างง่าย Hypertable ทำงานในลักษณะเดียวกับที่ Hadoop และ HFS ทำ Baidu หนึ่งในเสิร์ชเอ็นจิ้นที่ใหญ่ที่สุดของจีน เป็นหนึ่งในผู้สนับสนุนหลักของ Hypertable ลูกค้ารวมถึงเว็บไซต์ประมูลออนไลน์ เช่น eBay Groupon และ Rediff.com ตลอดจนผู้ค้าปลีกออฟไลน์ เช่น Lowe's และ TJ Maxx

Hadoop เป็นแพลตฟอร์มซอฟต์แวร์โอเพ่นซอร์สที่ช่วยให้ผู้ใช้สามารถจัดเก็บและประมวลผลข้อมูลจำนวนมหาศาลได้อย่างมีประสิทธิภาพ สิ่งนี้ทำให้ฐานข้อมูล NoSQL สามารถลดจำนวนข้อมูลที่จำเป็นสำหรับการจัดเก็บบนเซิร์ฟเวอร์เดียว ในทางกลับกัน ฐานข้อมูล NoSQL ไม่ต้องการสคีมาแบบตายตัวเนื่องจากเป็นฐานข้อมูลที่ขับเคลื่อนด้วยความสามารถในการปรับขนาด ด้วยเหตุนี้จึงเป็นตัวเลือกที่ยอดเยี่ยมสำหรับการจัดเก็บข้อมูลจำนวนมหาศาลในลักษณะกระจาย

Bigtable ของ Nosql Datastore ประเภทใดที่ตกอยู่ใน?

หนึ่งในไม่กี่คุณสมบัติที่มีอยู่ในตลาดทั่วไป ในระดับพื้นฐานที่สุด Bigtable เป็นฐานข้อมูล NoSQL ที่ครอบคลุมคอลัมน์ที่หลากหลาย

Bigtable Columnar Database คืออะไร?

ร้านค้าแบบคอลัมน์กว้าง เช่น Bigtable และ Apache Cassandra ไม่ใช่คอลัมน์ตามความหมายดั้งเดิมของคำนี้ เนื่องจากไม่ได้ใช้โครงสร้างข้อมูลแบบคอลัมน์เลยในสองระดับ

Bigtable เป็นฐานข้อมูลที่ไม่ใช่เชิงสัมพันธ์หรือไม่?

ไม่มีคำตอบที่แน่นอนสำหรับคำถามนี้ เนื่องจากขึ้นอยู่กับว่าคุณกำหนด "ฐานข้อมูลที่ไม่ใช่เชิงสัมพันธ์" อย่างไร Bigtable เป็นที่เก็บข้อมูลแบบคอลัมน์ ซึ่งบางคนคิดว่าเป็นฐานข้อมูล NoSQL ประเภทหนึ่ง อย่างไรก็ตาม มีการรองรับธุรกรรมและการจัดทำดัชนี ซึ่งโดยทั่วไปจะเชื่อมโยงกับฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ ดังนั้นจึงขึ้นอยู่กับว่าคุณกำหนดฐานข้อมูลที่ไม่ใช่เชิงสัมพันธ์อย่างไร

คุณสามารถใช้คำสั่ง CREATE EXTERNAL TABLE เพื่อสร้างตารางใน BigQuery ได้โดยการระบุตารางที่จะดึงข้อมูลมา สามารถใช้ตัวเลือก uri เพื่อระบุตารางที่จะดึงข้อมูลมา สคีมาตารางประกอบด้วยชื่อตาราง ชนิดตาราง ชื่อคอลัมน์ และชนิดข้อมูล ตลอดจนสคีมาตารางของตัวเลือก bigtable_options
หากคุณใช้ MySQL คุณจะใช้เครื่องมือนำเข้า BigQuery เพื่อนำเข้าข้อมูลจากตาราง MySQL ไปยัง BigQuery ได้โดยอัตโนมัติ ชื่อตารางและตระกูลคอลัมน์ถูกป้อนลงในเครื่องมือ ซึ่งจะนำเข้าข้อมูลลงในตาราง BigQuery
เมื่อใช้ Google Cloud Console คุณต้องป้อนชื่อตารางและพารามิเตอร์ที่มีคุณสมบัติตามเกณฑ์ของตระกูลคอลัมน์ด้วยตนเอง นำเข้าข้อมูลจากแหล่งต่างๆ ได้บนแพลตฟอร์ม Google Cloud รวมถึง MySQL, PostgreSQL, MongoDB และ Redis

คุณสมบัติที่สำคัญของ Bigtable

Bigtable มีคุณสมบัติอะไรบ้าง?
ความเร็วในการอ่านและเขียนของ Bigtable ความสามารถในการปรับขนาดได้อย่างมาก และความสามารถในการจัดการข้อมูลจำนวนมากเป็นเพียงส่วนหนึ่งของฟีเจอร์มากมาย นอกจากนี้ เนื่องจาก Bigtable เป็นฐานข้อมูล NoSQL จึงไม่รองรับการสืบค้น SQL สิ่งนี้ทำให้ไม่จำเป็นต้องดำเนินการ SQL ในฐานข้อมูลแยกต่างหาก

Bigtable เป็นฐานข้อมูลหรือไม่

Bigtable ไม่ใช่ฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ เป็นระบบจัดเก็บข้อมูลแบบกระจายสำหรับจัดการข้อมูลที่มีโครงสร้างซึ่งได้รับการออกแบบให้ปรับขนาดเป็นขนาดใหญ่มาก: ข้อมูลระดับเพตะไบต์ในเซิร์ฟเวอร์สินค้าโภคภัณฑ์หลายพันรายการ Google ใช้ Bigtable เพื่อขับเคลื่อนบริการขนาดใหญ่จำนวนมาก เช่น Google Analytics และ Google Maps

Cloud BigTable มีชุดคุณลักษณะเฉพาะที่ช่วยให้ปรับขนาดได้มากกว่า 100,000 คอลัมน์และหลายพันล้านแถว รองรับการจัดเก็บข้อมูลประมาณเพตะไบต์และเทราไบต์ เมื่อเปรียบเทียบกับ BigTable นั้นมีเวลาแฝงที่ต่ำมาก แต่ก็มีศักยภาพในการจัดเก็บข้อมูลจำนวนมากเช่นกัน BigTable สามารถจัดเก็บข้อมูลที่มีโครงสร้างในคอลัมน์ ทำให้สามารถจัดการบริการเว็บและข้อมูลการค้นหาทางอินเทอร์เน็ตของบริษัทได้ อัลกอริธึมการบีบอัดยังใช้เพื่อเพิ่มขีดความสามารถของระบบ BigTable มีเซิร์ฟเวอร์ส่วนหลังที่มีประสิทธิภาพซึ่งให้สิทธิพิเศษที่ดีกว่าการติดตั้ง HBase ที่จัดการด้วยตนเองซึ่งรวมอยู่ใน BigTable แถวบน BigTable ใช้เส้นขอบเดียวกัน ดังนั้นจึงเรียกอีกอย่างว่าบล็อก

อุปกรณ์เหล่านี้ซึ่งเรียกว่า 'แท็บเล็ต' ช่วยคุณจัดการปริมาณงานการค้นหาของคุณ Colossus ระบบไฟล์บนคลาวด์ของ Google ใช้เพื่อจัดเก็บแท็บเล็ตทั้งหมด การดำเนินการเขียนทั้งหมดใน BigTable จะถูกจัดเก็บไว้ในบันทึกที่ใช้ร่วมกันของ Colossus เช่นเดียวกับไฟล์ SSTable ความสามารถหลัก 7 ประการของ BigTable มีความสำคัญต่อความสำเร็จของธุรกิจ BigTable มีศักยภาพในการปรับแต่ง เร่งความเร็ว และทำให้ชีวิตของคุณเป็นอัตโนมัติได้หลายวิธี แถวและคอลัมน์เป็นข้อมูลสองมิติใน BigTable แต่ละแถวมีตัวระบุหรือดัชนีเฉพาะที่สามารถเข้าถึงได้โดยใช้คีย์แถวเดียว

แต่ละคอลัมน์ในครอบครัวมีคอลัมน์ที่มีคุณสมบัติ การใช้หน่วยที่มีคุณสมบัติตามคอลัมน์ เช่น แป้นแถว ช่วยในการระบุคอลัมน์ เมื่อพูดถึงฐานข้อมูล BigTable เรียกว่ากระจัดกระจาย แต่ละเวอร์ชันการประทับเวลาของ BigTable จะแสดงด้วยเซลล์ ซึ่งเป็นหนึ่งในมิติข้อมูลภายในโครงสร้างแผนที่ 3 มิติ ฐานข้อมูลอันทรงพลังนี้ซึ่งสามารถปรับเปลี่ยนให้เป็นส่วนตัวและคำนึงถึงความเร็วได้ สามารถใช้เพื่อขับเคลื่อนเว็บไซต์และแอพบนมือถือได้ หากคุณนึกย้อนกลับไปในอดีต คุณจะทราบได้ว่าการโต้ตอบใดให้ผลลัพธ์ที่ดีที่สุด มันจะช่วยคุณในการใช้การวิเคราะห์ข้อมูลมากขึ้น และจะนำไปสู่การบริการลูกค้าที่ดีขึ้น

Google Cloud Bigtable ซึ่งเป็นฐานข้อมูล NoSQL แบบโอเพ่นซอร์สผสานรวมกับระบบคลาวด์ของ Google ข้อเท็จจริงที่ว่ามันเข้ากันได้กับบิ๊กดาต้าและระบบนิเวศ Hadoop ที่มีอยู่จำนวนมากหมายความว่าสามารถใช้กับข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างหรือข้อมูลที่ต้องการเวลาแฝงต่ำ

Bigtable: ตัวเลือกที่ยอดเยี่ยมสำหรับแอปพลิเคชันที่ต้องใช้ข้อมูลมาก

Bigtable ซึ่งเป็นบริการฐานข้อมูล NoSQL ใช้สำหรับปริมาณงานเชิงวิเคราะห์และการดำเนินงานขนาดใหญ่ ด้วยเหตุนี้จึงเป็นตัวเลือกที่ยอดเยี่ยมสำหรับแอปพลิเคชันที่ต้องใช้ข้อมูลจำนวนมากและเรียลไทม์ นอกจากนี้ เนื่องจากเป็นแบบคอลัมน์ จึงเหมาะอย่างยิ่งสำหรับการจัดเก็บข้อมูลในรูปแบบสามมิติ

บิ๊กเทเบิล VS มองก็อด

มีความแตกต่างที่สำคัญบางประการระหว่าง Bigtable และ MongoDB ประการแรก Bigtable เป็นฐานข้อมูลเชิงคอลัมน์ ในขณะที่ MongoDB เป็นฐานข้อมูลเชิงเอกสาร ซึ่งหมายความว่าใน Bigtable ข้อมูลจะถูกจัดเก็บไว้ในคอลัมน์ ในขณะที่ MongoDB ข้อมูลจะถูกจัดเก็บไว้ในเอกสาร ประการที่สอง Bigtable ไม่รองรับดัชนีรอง ในขณะที่ MongoDB รองรับ ซึ่งหมายความว่าหากคุณต้องการสืบค้นข้อมูลใน Bigtable คุณต้องทราบคอลัมน์ที่ต้องการสืบค้น ใน MongoDB คุณสามารถสอบถามฟิลด์ใดก็ได้ในเอกสาร ในที่สุด Bigtable ได้รับการออกแบบให้ปรับขนาดในแนวนอน ในขณะที่ MongoDB ได้รับการออกแบบให้ปรับขนาดในแนวตั้ง ซึ่งหมายความว่าใน Bigtable คุณสามารถเพิ่มเครื่องในคลัสเตอร์ของคุณเพื่อเพิ่มความจุ ในขณะที่ MongoDB คุณสามารถเพิ่ม RAM และ CPU ให้กับเซิร์ฟเวอร์ของคุณเพื่อเพิ่มความจุ

Cloud Bigtable ของ Google: ไม่ใช่แค่สำหรับข้อมูลขนาดใหญ่เท่านั้น

Bigtable ยังคงเป็นส่วนประกอบของโครงสร้างพื้นฐานของ Google ซึ่งสร้างขึ้นในปี 2550 แม้ว่า Cloud Bigtable จะเหมาะสำหรับการจัดเก็บข้อมูลจำนวนมากโดยมีเวลาแฝงต่ำ แต่ก็ไม่เหมาะสำหรับข้อมูลที่ไม่ต้องการการเข้าถึงบ่อยครั้ง ตัวอย่างเช่น Cloud Bigtable จะไม่เหมาะกับ Data Lake

ฐานข้อมูล Bigtable

ฐานข้อมูลขนาดใหญ่คือฐานข้อมูลที่ใช้ โครงสร้างข้อมูล ขนาดใหญ่ ตารางขนาดใหญ่คือระบบจัดเก็บข้อมูลแบบกระจายสำหรับข้อมูลที่มีโครงสร้าง ซึ่งได้รับการออกแบบให้ปรับขนาดให้มีขนาดใหญ่มาก

ตารางขนาดใหญ่คือตารางที่มีหลายแถวและหลายคอลัมน์ และโดยทั่วไปจะมีประชากรเบาบาง Bigtable เหมาะอย่างยิ่งสำหรับชุดข้อมูลขนาดใหญ่เนื่องจากมีเวลาแฝงต่ำและมีความหนาแน่นสูง แหล่งข้อมูลนี้เหมาะอย่างยิ่งสำหรับการดำเนินการ MapReduce เนื่องจากรองรับปริมาณการอ่าน-เขียนสูงที่เวลาแฝงต่ำ และเหมาะสำหรับชุดข้อมูลขนาดใหญ่ ข้อมูลของตาราง Bigtable แบ่งเป็นกลุ่มของแถวที่อยู่ติดกัน ซึ่งแต่ละแถวจะเรียกว่าแท็บเล็ต เพื่อลดภาระการสืบค้น รูปแบบ SSTable ใช้เพื่อจัดเก็บแท็บเล็ต Google ใน Colossus ซึ่งเป็นระบบไฟล์ของบริษัท แต่ละแท็บเล็ตเชื่อมโยงกับโหนดเฉพาะในอินสแตนซ์ Bigtable ซึ่งเรียกอีกอย่างว่าโหนด การเพิ่มโหนดในคลัสเตอร์สามารถเพิ่มความจุของคลัสเตอร์เพื่อรองรับคำขอหลายรายการพร้อมกัน

แต่ละแถวประกอบด้วยการรวมกันของกลุ่มคอลัมน์ ตัวระบุคอลัมน์ และการประทับเวลา โดยพื้นฐานแล้วเป็นอาร์เรย์ของรายการคีย์/ค่า ส่วนใหญ่แล้ว Bigtable จะแปลงข้อมูลทั้งหมดเป็นสตริงไบต์ดิบ เนื่องจาก Bigtable จัดเก็บการกลายพันธุ์ตามลำดับและกระชับเพียงครั้งเดียวทุกๆ สองสามเดือน การกลายพันธุ์จึงใช้พื้นที่จัดเก็บมากขึ้นเมื่อเปลี่ยนเป็นแถว Bigtable บีบอัดข้อมูลโดยใช้อัลกอริธึมอัจฉริยะและใช้เทคโนโลยีการบีบอัด เนื่องจากการลบเป็นการกลายพันธุ์ประเภทพิเศษ จึงจำเป็นต้องมีพื้นที่จัดเก็บเพิ่มเติมในระยะสั้น วิธีการจัดเก็บข้อมูลที่เป็นกรรมสิทธิ์ของ Google ช่วยให้สามารถทนต่อการทดสอบเวลาสำหรับข้อมูลที่เกินขอบเขตของการจำลองแบบ HDFS สามทางมาตรฐาน ผู้ใช้สามารถเข้าถึงตาราง Bigtable ของคุณได้โดยใช้บทบาทที่กำหนดโดยโครงการ Google Cloud และ Identity and Access Management (IAM) ข้อมูลส่วนใหญ่ของ Google Cloud ได้รับการเข้ารหัสเมื่อไม่มีการใช้งานโดยใช้ระบบการจัดการคีย์แบบแข็งแบบเดียวกับที่เราใช้กับข้อมูลที่เข้ารหัสของเรา สามารถใช้ข้อมูลสำรองเพื่อบันทึกสำเนาของสคีมาและข้อมูลของตาราง ตลอดจนกู้คืนข้อมูลสำรองไปยังตารางใหม่ในภายหลัง

Bigtable เป็นระบบจัดเก็บข้อมูลแบบกระจายที่ออกแบบมาอย่างดีซึ่งสามารถจัดเก็บข้อมูลได้มากถึงเพตะไบต์ เนื่องจากใช้งานง่าย จึงเป็นตัวเลือกที่ยอดเยี่ยมสำหรับ การจัดเก็บข้อมูลขนาด ใหญ่

พลังของ Cloud Bigtable

ฐานข้อมูล Cloud Bigtable มีความสามารถในการเก็บแถวและคอลัมน์นับหมื่น และสามารถเข้าถึงได้จากทุกที่ในโลก ด้วยเหตุนี้จึงเหมาะอย่างยิ่งสำหรับการจัดเก็บข้อมูลขนาดใหญ่ Cloud Bigtable พร้อมใช้งานแล้วบน Google Cloud ณ วันที่ 6 พฤษภาคม 2015 ซึ่งส่งผลให้มีการเสิร์ฟข้อมูลมากกว่า 10 EXAbyte และประมวลผลคำขอมากกว่า 5 พันล้านรายการต่อวินาทีตั้งแต่นั้นเป็นต้นมา ด้วยเหตุนี้ Cloud Bigtable จึงยังคงใช้งานอยู่และเป็นเครื่องมือที่มีคุณค่าสำหรับการจัดเก็บข้อมูล

บิ๊กเทเบิล VS แคสแซนดรา

แต่ละโหนดถูกเลือกสำหรับการดำเนินการอ่านและเขียนโดยใช้วิธีการของตนเอง ใน Cassandra มีการระบุพาร์ติชันคีย์ ในขณะที่ Bigtable จะใช้คีย์แถว นโยบายการจัดสรรภาระงานของ Cassandra ได้รับการตรวจสอบโดยลูกค้าเป็นอันดับแรก

มีการแจกจ่ายระบบฐานข้อมูล เช่น Bigtable และ Cassandra พวกเขาสร้างที่เก็บคีย์-ค่าหลายมิติที่สามารถประมวลผลการสืบค้นนับหมื่นรายการต่อวินาที (QPS) เป้าหมายของเอกสารนี้คือเพื่ออธิบายความแตกต่างและความคล้ายคลึงกันระหว่างระบบฐานข้อมูลสองระบบ Bigtable มีคุณสมบัติหลักมากมายที่อธิบายไว้ใน Bigtable กระดาษอธิบายระบบจัดเก็บข้อมูลแบบกระจายสำหรับข้อมูลที่มีโครงสร้าง เมื่อ Bigtable ระบุการกำหนดช่วงตามที่จำเป็นสำหรับชุดข้อมูล ช่วงข้อมูลสำหรับโหนดการประมวลผลจะเปลี่ยนแปลงได้ง่าย เนื่องจากชั้นการจัดเก็บถูกแยกออกจากชั้นการประมวลผล นอกจากนี้ Bigtable ยังอนุญาตการจำลองแบบอะซิงโครนัสระหว่างคลัสเตอร์ที่กระจายตามภูมิศาสตร์ในโทโพโลยีสูงสุดสี่รายการ

ความทนทานต่อความผิดพลาดจัดทำโดย Cassandra ซึ่งมีความสัมพันธ์กับระดับความสอดคล้อง การใช้กลยุทธ์โทโพโลยีการจำลองข้อมูลที่กำหนดค่าได้ คุณสามารถกำหนดการจำลองแบบทางภูมิศาสตร์ได้ ในโทโพโลยีหลายศูนย์ข้อมูลส่วนใหญ่ QUORUM (หรือ LOCAL_QUORUM) เป็นการตั้งค่าเริ่มต้น โหนดเรพพลิกาส่วนใหญ่ที่ตอบสนองต่อโหนดผู้ประสานงานจำเป็นสำหรับการตั้งค่าระดับนี้จึงจะถือว่าสำเร็จ แบบจำลองข้อมูลใน Cassandra สามารถปรับปรุงในด้านความทนทานต่อข้อผิดพลาดได้โดยใช้การกำหนดค่าศูนย์ข้อมูลและชั้นวาง โทโพโลยีกำหนดว่าโหนดใดที่จำเป็นในการรับประกันความสอดคล้องระหว่างการดำเนินการอ่านและเขียน อินสแตนซ์ Bigtable สามารถมีคลัสเตอร์ตั้งแต่หนึ่งคลัสเตอร์ขึ้นไป หรือสามารถมีคอลเล็กชันของคลัสเตอร์ที่จำลองได้สูงสุดสี่คลัสเตอร์

ทั้ง Bigtable และ Cassandra ทำหน้าที่เป็นที่เก็บคอลัมน์กว้างของ NoSQL แป้นแถวกำหนดลำดับที่การจัดเรียงข้อมูลส่วนกลางของตารางแสดงใน Bigtable ใน Bigtable โหนดจะใช้เพื่อสร้างสมดุลระหว่างความรับผิดชอบสำหรับช่วงคีย์ ซึ่งเรียกกันทั่วไปว่าแท็บเล็ต บริการ Bigtable ไม่บังคับใช้ประเภทข้อมูลคอลัมน์ที่ไคลเอนต์ส่ง กลุ่มคอลัมน์ Bigtable จะเลือกคอลัมน์ในตารางที่ควรจัดเก็บและเรียกใช้จากคอลัมน์หนึ่งไปยังอีกคอลัมน์หนึ่ง แต่ละตารางต้องมีตระกูลคอลัมน์อย่างน้อยหนึ่งตระกูล แต่ตารางมักมีมากกว่านั้น (จำนวนคอลัมน์สูงสุดที่ตารางมีได้คือ 100) แป้นแถวจะอยู่ในเซลล์หนึ่ง และชื่อคอลัมน์จะอยู่ที่อีกเซลล์หนึ่ง

Cassandra และ Bigtable ใช้วิธีการต่างๆ กันในการเลือกโหนดการประมวลผลสำหรับทั้งการดำเนินการอ่านและเขียน ใน Cassandra คีย์พาร์ติชันจะแยกความแตกต่าง ในขณะที่ Bigtable จะใช้คีย์แถว ด้วยการสร้างนโยบายหลายคลัสเตอร์ นโยบายการทำโหลดบาลานซ์ที่รับรู้ถึงศูนย์ข้อมูลจะมอบประโยชน์ของการเฟลโอเวอร์ ฐานข้อมูลทั้งสองได้รับการปรับให้เหมาะสมสำหรับการเขียนที่รวดเร็ว และใช้กระบวนการที่คล้ายกันในการดำเนินการดังกล่าว ฐานข้อมูลทั้งสองเก็บข้อมูลในไฟล์ SSTable ซึ่งเป็นไฟล์ที่ไม่เปลี่ยนรูป ใน Cassandra ต้องติดต่อแบบจำลองหลายรายการก่อนที่ผู้ประสานงานจะแจ้งให้ลูกค้าทราบว่าการเขียนเสร็จสมบูรณ์แล้ว เนื่องจากคีย์แถวแต่ละคีย์ใน Bigtable ถูกกำหนดให้กับโหนดเดียวเท่านั้น จึงจำเป็นต้องมีการตอบกลับจากโหนดนั้นเพื่อยืนยันว่าการเขียนสำเร็จ

จากการรวม SSTable ฐานข้อมูลทั้งสองสามารถยกเว้นเซลล์ได้ เมื่อส่งคืนข้อมูลไปยัง Cassandra ส่วนคำสั่ง WHERE ในคิวรี CQL จะจำกัดจำนวนแถว เฉพาะโหนดที่รับผิดชอบช่วงคีย์เท่านั้นที่ต้องได้รับการพิจารณาเมื่อใช้ Bigtable ผลลัพธ์การอ่านของโหนดสามารถถูกจำกัดได้หลายวิธี ในระหว่างขั้นตอนการบีบอัด Bigtable และ Cassandra จะจัดเก็บข้อมูล ใน SSTables ซึ่งจะมีการรวมเข้าด้วยกันเป็นประจำ Bigtable ไม่จำกัดจำนวนเวอร์ชันการประทับเวลาสำหรับแต่ละเซลล์ แต่อาจมีขนาดแถวอื่นๆ การจำลองแบบโดย Colossus รับประกันความคงทนของข้อมูลสูง

อินเทอร์เฟซบรรทัดคำสั่งของ Bigtable ตลอดจนไลบรารีไคลเอ็นต์สำหรับภาษาโปรแกรมทั่วไปที่หลากหลาย ช่วยเสริมความสามารถของ Cassandra แต่ละโหนดของ Bigtable ต้องให้บริการชุด SSTables ที่มีข้อมูลที่จัดเก็บไว้ในตารางเหล่านั้น คุณไม่จำเป็นต้องคำนวณแบบจำลองพื้นที่เก็บข้อมูลใน Bigtable แบบเดียวกับที่คุณทำใน Cassandra เมื่อกำหนดขนาดของคลัสเตอร์อีกต่อไป โดยทั่วไปแล้วอินสแตนซ์ Bigtable จะเก็บข้อมูลไว้ในไดรฟ์โซลิดสเทต (SSD) หรือฮาร์ดไดรฟ์ (HDD) ตรงกันข้ามกับ Cassandra ซึ่งอิงตามทฤษฎีที่ว่าไม่มีการสูญเสียความหนาแน่นของสตอเรจเพื่อให้ได้ความทนทานต่อความผิดพลาด ปริมาณงานจะไม่สูญเสียความหนาแน่น ปรับขนาดอินสแตนซ์ Bigtable ขึ้นหรือลงตามความจำเป็นเพื่อให้เป็นไปตามข้อกำหนดปริมาณงานได้อย่างง่ายดาย ในขณะที่รักษาความพยายามและเวลาหยุดทำงานให้น้อยที่สุด อินสแตนซ์สามารถมีคลัสเตอร์ได้เพียงสี่คลัสเตอร์ แต่สามารถคลัสเตอร์ในพื้นที่คลาวด์ที่รองรับใดๆ บนโลกใบนี้

ในการสร้างเมตริกสำหรับ QPS pernode Google ขอแนะนำให้ใช้ประสิทธิภาพของ Bigtable กับข้อมูลตัวแทนและข้อความค้นหา Bigtable มีส่วนประกอบที่ได้รับการจัดการสำหรับฟังก์ชันการดูแลระบบทั่วไปของ Cassandra ตารางที่เป็นส่วนหนึ่งของคลัสเตอร์จะถูกสร้างขึ้นเป็นสำเนาของตารางที่สามารถกู้คืนได้ในการสำรองข้อมูลขนาดใหญ่ ราคาของการสำรองข้อมูลต่ำกว่าของ Cloud Storage หรือไม่ใช้ทรัพยากรของโหนด อีกทางเลือกหนึ่งคือใช้การส่งออกข้อมูลที่จัดการไปยัง Cloud Storage เพื่อสำรองข้อมูล Bigtable Bigtable จัดการงานบำรุงรักษาภายในทั่วไปของ Cassandra เช่น การแพตช์ OS, การกู้คืนโหนด, การซ่อมแซมโหนด, การตรวจสอบการบีบอัดพื้นที่เก็บข้อมูล และการหมุนเวียนใบรับรอง SSL ได้อย่างง่ายดาย แดชบอร์ดสร้างไว้ล่วงหน้าเพื่อติดตามปริมาณงานและเมตริกการใช้งานในระดับอินสแตนซ์ คลัสเตอร์ และตารางบนหน้า Bigtable Google Cloud Console คุณสามารถใช้แดชบอร์ดการตรวจสอบเพื่อดำเนินการปรับแต่งประสิทธิภาพขั้นสูง

SQL ใช้ใน Bigtable เช่นเดียวกับการเข้าถึงคีย์แถวไปยังข้อมูลในฐานข้อมูล NoSQL โหนดจะกระจายไปทั่วเครือข่ายและใช้การซุบซิบเพื่อรักษาความสอดคล้องของเครือข่าย ด้วยระบบนี้ ความจุในการจัดเก็บข้อมูลจะเพิ่มขึ้นและยังคงความพร้อมใช้งานไว้ได้โดยไม่มีข้อผิดพลาดแม้แต่จุดเดียว
ในทางกลับกัน Bigtable สามารถปรับขนาดได้มากกว่าและมอบความพร้อมใช้งานในระดับที่สูงกว่า Cassandra Bigtable ยังเป็นมิตรกับผู้ใช้มากกว่าภาษาโปรแกรมอื่นๆ ทำให้เป็นตัวเลือกที่ยอดเยี่ยมสำหรับชุดข้อมูลที่มีทรัพยากรน้อยกว่า

Google ยังใช้ Bigtable หรือไม่

Google Analytics, การจัดทำดัชนีเว็บ, MapReduce และแอปพลิเคชันอื่นๆ ของ Google เช่น Google Maps, Google Books, ประวัติการค้นหาของฉัน, Google Earth, Blogger.com, Google Code hosting ใช้สำหรับสร้างและแก้ไขข้อมูลที่จัดเก็บไว้ใน Bigtable, Google Maps , Google หนังสือ, การค้นหาของฉัน

Google ใช้ Cassandra หรือไม่

มีการปรับใช้ DataStax Astra Cassandra เป็นโทโพโลยีบริการบน Google Cloud โดยใช้ระบบปฏิบัติการ TensorFlow รวมถึงการใช้ระบบปฏิบัติการ Apache Cassandra ในโซน Google Cloud สามโซน

Bigtable เหมือนกับ Hbase หรือไม่

การประทับเวลาของ Bigtable จะจัดเก็บเป็นไมโครวินาที ในขณะที่การประทับเวลาของ HBase จะจัดเก็บเป็นมิลลิวินาที ความแตกต่างนี้มีประโยชน์เมื่อใช้ไลบรารีไคลเอ็นต์ HBase สำหรับ Bigtable และดูการประทับเวลาที่ย้อนกลับ

Bigtable เหมาะกับอะไร?

ฐานข้อมูล Bigtable NoSQL เป็นฐานข้อมูลแบบกว้างที่เหมาะสำหรับใช้ในฐานข้อมูล NoSQL ระบบได้รับการปรับให้เหมาะสมเพื่อให้มีเวลาแฝงต่ำ อ่านและเขียนจำนวนมาก และประสิทธิภาพสูงตามขนาด โดยทั่วไปแล้ว การใช้กรณีตารางจะจำกัดอยู่ที่ขนาดหรือปริมาณงานเฉพาะที่ต้องการเวลาแฝงสูง เช่น Internet of Things (IoT), AdTech, FinTech และอื่นๆ

Bigtable กับ Bigquery

มีความแตกต่างที่สำคัญบางประการระหว่าง bigtable และ bigquery Bigtable ได้รับการออกแบบให้เป็นฐานข้อมูลเชิงคอลัมน์ที่ปรับขนาดได้ ในขณะที่ bigquery ได้รับการออกแบบให้เป็นฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ที่ปรับขนาดได้ Bigtable ไม่รองรับ SQL ในขณะที่ bigquery ไม่รองรับ Bigtable ไม่ได้ใช้กันอย่างแพร่หลายเท่ากับ bigquery แต่มีข้อดีบางประการที่เหนือกว่า bigquery เช่น สามารถปรับขยายเป็นจำนวนคอลัมน์และแถวที่มากขึ้น

Google มีความก้าวหน้าอย่างมากในการจัดเก็บข้อมูลขนาดใหญ่บนคลาวด์ในช่วงหลายปีที่ผ่านมา Bigtable เป็นบริการฐานข้อมูล NoSQL ที่มีการจัดการเต็มรูปแบบในระดับเพตะไบต์ ซึ่งอิงตาม Object Oriented Database Administration (OOPA) BigQuery สร้างขึ้นโดยใช้ Bigtable และ Google Cloud Platform รวมถึงระบบฐานข้อมูล Dremel ของ Google มีความแตกต่างที่สำคัญสามประการระหว่าง BigQuery และ Bigtable โซลูชัน Big Data as a Service (BaaS) เป็นโซลูชันที่ Google Cloud BigQuery ให้บริการ BigQuery ถูกใช้โดยผลิตภัณฑ์ต่างๆ ของ Google เช่น Analytics, Finance, Personalized Search, Earth, orkut และ Writely เมื่อใช้การประมวลผลข้อมูลที่รวดเร็วของ BigQuery จะสามารถประมวลผล 35 พันล้านแถวได้ในเวลาไม่กี่วินาที

ฐานข้อมูล NoSQL เป็นตัวย่อสำหรับบริการฐานข้อมูล กล่าวอีกนัยหนึ่ง มันไม่ใช่ฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ คอลัมน์หลักสามารถมีหลายขนาดและแถบหลักสามารถเลื่อนตามแนวนอนได้ องค์ประกอบข้อมูลส่วนบุคคลที่มีความจุมากกว่า 10 เมกะไบต์อาจทำให้ประสิทธิภาพลดลง หากคุณต้องการโซลูชันการจัดเก็บข้อมูลที่ครอบคลุมสำหรับวัตถุที่ไม่มีโครงสร้าง (เช่น ไฟล์วิดีโอ) ที่เก็บข้อมูลบนคลาวด์น่าจะเป็นตัวเลือกที่ดีกว่า เป็นตัวเลือกที่ยอดเยี่ยมสำหรับการค้นหาที่ต้องการการสแกนตาราง หรือสำหรับการดูฐานข้อมูลขนาดใหญ่ในช็อตเดียว เป็นไปไม่ได้ที่วัตถุที่อัปโหลดจะเปลี่ยนแปลงตลอดอายุการใช้งานใน BigQuery และข้อมูลของวัตถุนั้นเปลี่ยนแปลงไม่ได้เสมอ ตารางภายใน bigtable เก็บ ข้อมูลที่ปรับขนาดได้ ซึ่งถูกจัดเรียงเป็นคีย์/แมปค่าที่จัดเรียงตามคีย์ แถว และการประทับเวลา

ด้วย Integrate.io คุณสามารถทำให้ ETL และกระบวนการรวมข้อมูลเป็นไปโดยอัตโนมัติเพื่อเชื่อมโยงแหล่งข้อมูลของคุณและคลังข้อมูลบนคลาวด์ แพลตฟอร์มการผสานรวมประกอบด้วยการผสานรวมที่สร้างไว้ล่วงหน้ามากกว่า 100 รายการ รวมถึง BigQuery และอินเทอร์เฟซแบบลากและวางที่ทำให้การจัดการกระบวนการผสานรวมของคุณง่ายกว่าที่เคย ติดต่อทีมผู้เชี่ยวชาญด้านข้อมูลของเราเพื่อหารือเกี่ยวกับสถานการณ์ของคุณหรือเริ่มทดลองใช้แพลตฟอร์ม Integrate เป็นเวลา 14 วัน

Google BigQuery มีความโดดเด่นในด้านคุณสมบัติ แม้ว่า MySQL จะยังคงถูกใช้อย่างแพร่หลาย โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับฟีเจอร์ที่ใช้กันทั่วไปในแอปพลิเคชันทางธุรกิจ เช่น การนำเข้าและส่งออกข้อมูล การวิเคราะห์ข้อมูล และการรวมศูนย์ข้อมูล ในทางกลับกัน MySQL มีเพียง 28 ฟีเจอร์เท่านั้น ซึ่งหมายความว่าอาจไม่สามารถตอบสนองความต้องการของธุรกิจจำนวนมากได้ Google BigQuery ทำงานบนคลาวด์ ทำให้สามารถเข้าถึงได้จากทุกที่ที่มีการเชื่อมต่ออินเทอร์เน็ต ในทางกลับกัน MySQL ทำงานบนสถาปัตยกรรมไคลเอ็นต์เซิร์ฟเวอร์และไม่พร้อมใช้งานในระบบคลาวด์

อะไรคือความแตกต่างระหว่าง Bigquery และ Bigtable?

Bigtable เป็นฐานข้อมูล NoSQL แบบคอลัมน์กว้างที่ได้รับการปรับให้เหมาะสมสำหรับการอ่านและเขียนจำนวนมาก ตรงกันข้ามกับ BigQuery ซึ่งเป็นคลังข้อมูลขององค์กรสำหรับข้อมูลเชิงสัมพันธ์จำนวนมาก Oracle Data Warehouse ทำหน้าที่เป็นบริการขจัดความซ้ำซ้อน

Bigquery สร้างขึ้นบน Bigtable หรือไม่

Bigtable ซึ่งเป็นบริการสืบค้นบนคลาวด์ที่พัฒนาโดยความร่วมมือกับ Google และ Microsoft และระบบ Dremel ของ Google สำหรับการสืบค้นเฉพาะกิจตามมาในไม่ช้าตามลำดับ

ฉันควรใช้ Bigtable เมื่อใด

Bigtable เหมาะอย่างยิ่งสำหรับแอปพลิเคชันที่ต้องการปริมาณงานสูงและความสามารถในการปรับขนาดเมื่อต้องจัดการข้อมูลคีย์/ค่า โดยมีข้อมูลไม่เกิน 10 MB ต่อค่า จุดแข็งของ Bigtable อยู่ที่การดำเนินการ MapReduce แบบกลุ่ม การประมวลผลสตรีม/การวิเคราะห์ และการเรียนรู้ของเครื่อง

บริการฐานข้อมูล Nosql ที่ปรับขนาดได้

บริการฐานข้อมูล nosql ที่ปรับขนาดได้คือฐานข้อมูล ประเภทหนึ่งที่สามารถจัดการข้อมูลขนาดใหญ่ได้ เป็นบริการบนเว็บที่สามารถใช้เพื่อจัดเก็บและจัดการข้อมูลจำนวนมาก ฐานข้อมูลประเภทนี้ได้รับการออกแบบให้ปรับขนาดได้เพื่อให้สามารถจัดการข้อมูลขนาดใหญ่ได้

บทช่วยสอนนี้จะถือว่าคุณมีสภาพแวดล้อม Node.js ที่ใช้งานได้ ฉันได้สร้างโฟลเดอร์ชื่อ nodejs-dynamodb-sample เพื่อคลายไฟล์ DynamoDB หน้า GitHub สำหรับโครงการคือ https://www.gofundme.com/adamfowleruk/nodesurvey.html แอปตัวอย่างใช้ DynamoDB เพื่อค้นหาและดึงข้อมูลภาพยนตร์ ในการจัดเก็บข้อมูลบน S3 เราจะใช้บริการ Identity and Access Management (IAM) ของ Amazon และเพื่อเข้าถึง DynamoDB บน ​​AWS เราจะใช้บริการ DynamoDB ของ Amazon หากต้องการใช้บริการ iADM ของ Amazon คุณต้องลงทะเบียนและสร้างผู้ใช้ก่อน สามารถเพิ่มชื่อเรื่องและปีของภาพยนตร์ลงในส่วนโพสต์/ภาพยนตร์ของการค้นหาของคุณได้

สร้างรายชื่อภาพยนตร์ในปีที่กำหนดโดยป้อนฟิลด์ป้อนคีย์ ตอนนี้คุณสามารถสร้างแอปพลิเคชันของคุณเองตามตัวอย่างพื้นฐานนี้ หากคุณตั้งใจจะใช้ตารางของคุณอีกครั้ง คุณควรลบออกเมื่อคุณใช้งานเสร็จแล้ว ซึ่งจะต้องเสียค่าบริการโฮสติ้งและค่าบริการ AWS บน AWS ให้ไปที่คอนโซล DynamoDB และป้อนจำนวนพื้นที่จัดเก็บที่คุณใช้ คุณสามารถดูรายการในตารางได้โดยคลิกที่ 'ภาพยนตร์' ดูเมตริกที่คุณเห็นในแอปพลิเคชันของคุณ และดูค่าใช้จ่ายรายเดือนโดยประมาณโดยคลิกที่แท็บความจุ ในหน้า GitHub ของฉัน ฉันได้ใส่ตัวอย่างโค้ดในแบบฝึกหัดนี้: https://github.com/adamfowleruk/nodejs-dynamodb-sample

ฐานข้อมูล Google Cloud Bigtable

Google Cloud Bigtable เป็นบริการฐานข้อมูล NoSQL ขนาดเพตะไบต์ที่รวดเร็วและมีการจัดการเต็มรูปแบบ ซึ่งเหมาะสำหรับภาระงานด้านการวิเคราะห์และการดำเนินงานขนาดใหญ่

Datastore ของ Google เหมาะกว่าสำหรับแอปพลิเคชันที่ต้องการการตอบสนองอย่างรวดเร็วต่อคำขอของผู้ใช้

ในฐานข้อมูล Bigtable ของ Google ไม่มีฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ ไม่สนับสนุนการสืบค้น SQL การรวม และธุรกรรมหลายแถว ดังนั้น หากคุณกำลังมองหาการสนับสนุนฐานข้อมูลมาตรฐาน คุณจะไม่สามารถคาดหวังได้ ในทางกลับกัน Bigtable ไม่ได้ให้ข้อมูลหรือการวิเคราะห์จำนวนมาก ลักษณะที่ปรับให้เหมาะสมที่สุดของ Bigtable ส่วนหนึ่งมาจากการวิเคราะห์ที่มีประสิทธิภาพสูงและความสามารถในการจัดการข้อมูล ในทางกลับกัน Datastore ได้รับการออกแบบมาเพื่อให้สามารถให้บริการข้อมูลธุรกรรมที่มีมูลค่าสูงไปยังแอปพลิเคชันได้ ด้วยเหตุนี้ Datastore จึงเหมาะกับแอปพลิเคชันที่ต้องการการตอบสนองอย่างรวดเร็วต่อคำขอของผู้ใช้