Google Cloud Platform'un BigQuery'si: Bir NoSQL Veri Ambarı Hizmeti

İşletmeler ve kuruluşlar tarafından üretilen veri hacmi katlanarak artmaya devam ettikçe, NoSQL veritabanları giderek daha popüler hale geliyor. BigQuery, Google Cloud Platform tarafından sunulan güçlü ve tümüyle yönetilen bir NoSQL veri ambarı hizmetidir. Büyük ölçekli veri analitiği iş yüklerini kolaylıkla işlemek için tasarlanmıştır. Bu makalede, BigQuery'nin ne olduğuna, temel özelliklerine ve veri analizi ihtiyaçlarınız konusunda size nasıl yardımcı olabileceğine daha yakından bakacağız.

Güncellemeleri almak ve sistemdeki bilgileri genişletmek istiyorsanız, lütfen bizimle iletişime geçin; kilit müşteriler, rekabet avantajları ve pazar ölçümleri gibi satıcı tarafından sağlanan bilgileri görüntülemek istiyorsanız, lütfen bizimle iletişime geçin. Listelenmekle ilgileniyorsanız, lütfen bizimle iletişime geçin. Standart sürücüler, Büyük Veri ve NoSQL'e bağlanmanızı sağlar.

Bigtable, büyük miktarda veriyi ve çok çeşitli sütunları işlemek için tasarlanmış bir NoSQL veritabanıdır . BigQuery ise, büyük miktarda ilişkisel yapılandırılmış veriyi depolayabilen büyük ölçekli bir kurumsal veri ambarıdır.

BigQuery, tablo verilerini sütun biçiminde depolar ; bu, her sütunun ayrı olarak depolandığı anlamına gelir. Tek tek sütunlar, sütun yönelimli bir veritabanında hızlı ve kapsamlı bir şekilde taranabilir. Büyük miktarda veri tüketen analitik iş yüklerinin taleplerini karşılamak amacıyla sütunlar, analitik iş yükleri için optimize edilmiştir.

MySQL, ilişkisel bir veritabanı yönetim sistemi kullanan bir istemci-sunucu veritabanı yönetim sistemidir. MySQL, çok çeşitli web uygulamaları için verileri depolamak, yönetmek ve değiştirmek için kullanılabilir. BigQuery, yerleşik bir sorgu mekanizmasına ek olarak SQL çalıştırır.

Bigquery Nosql Kullanıyor mu?

BigQuery platformu, iş dünyasında iş zekası ve çevrimiçi analitik işleme için kullanılır. Bir NoSQL veritabanı hizmeti olan Bigtable kullanılabilir. BigQuery, SQL lehçelerini ve Google'ın tescilli veri işleme teknolojisi Dremel'i birleştiren karma bir programdır. Bigtable'da bir arama, anahtar tabanlı bir işleve dayalıdır ve yalnızca birkaç saniye sürer.

Cloud Storage'dan BigQuery'ye veri aktarıyorsanız bunun CSV biçiminde olduğundan emin olun. CSV, veri aktarımı için en yaygın biçim olduğundan, birçok araç ve dil tarafından desteklenir. JSON da desteklenen bir biçim olsa da, CSV'den daha az yaygındır. Cloud Storage verilerini BigQuery'ye dışa aktarmak için yeni satırla ayrılmış bir biçim kullanmanız gerekir. Avro, BigQuery ve Google Cloud Storage tarafından oluşturulan yeni bir dosya biçimidir. CSV veya JSON biçimlerinde olmayan Bulut Depolama verilerini kullanıyorsanız bunun yerine Avro biçimini kullanabilirsiniz.
Verileri BigQuery'ye aktarmak istiyorsanız Google Standart SQL lehçesi kullanılmalıdır. Bu lehçe, en geniş işlev yelpazesine sahiptir ve en çok desteklenenidir. Örneğin, DDL ve DML ifadeleri yalnızca Google Standart SQL tarafından desteklenir.
Verileriniz Google Standard SQL'de değilse, eski SQL lehçesini kullanmaya devam edebilirsiniz. Google Standart SQL ve eski SQL aynı işlevlerden bazılarını destekler. Ancak eski SQL, Google Standart SQL lehçesi kadar geniş çapta desteklenmez ve Google Standart SQL'in tüm özelliklerini desteklemeyebilir.
BigQuery'ye aşina değilseniz, Google Standart SQL lehçesi kullanılmalıdır. Yalnızca en çok yönlü değil, aynı zamanda en yaygın şekilde desteklenendir.

Bigquery Nasıl Bir Veritabanıdır?

BigQuery ile makine öğrenimi, coğrafi analiz ve iş zekası gibi yerleşik özelliklere sahip, tamamen yönetilen bir kurumsal veri ambarında verilerinizi yönetebilir ve analiz edebilirsiniz.

Tam olarak yönetilen bir kurumsal veri ambarı olan Google Cloud BigQuery, her büyüklükteki işletmenin büyük miktarda veriyi erişilebilir ve güvenli bir bulut ortamında depolamasını sağlar. Verilerinizi yönetmek ve analiz etmek için kullanılabilecek yerleşik makine öğrenimi, coğrafi analiz ve iş zekası özellikleri vardır. BigQuery ile, yanıtlarını bulmak için en önemli sorularınızı sorgulayabilirsiniz. BigQuery, iş analistlerinden geliştiricilere kadar çeşitli görev ve sorumluluklardaki veri uzmanlarının ihtiyaçlarını karşılar. Stack Overflow'un BigQuery geliştiricileri ve analistlerinden oluşan topluluğu, verimli tartışmalar yürütür. Geleneksel çevre güvenliğinin yanı sıra daha ayrıntılı güvenlik önlemlerini içeren Google Cloud güvenlik en iyi uygulamaları, sağlam ancak uyarlanabilir bir yaklaşımdır. Looker, Looker Studio ve Google E-Tablolar, BigQuery verilerini analiz etmek ve görselleştirmek için kullanabileceğiniz araçlardan yalnızca birkaçıdır.

BigQuery ise tam bellek tabanlı bir mimari kullanarak daha da yüksek performans elde edebilir. MapReduce olarak da bilinen bu mimari aşağıdaki prensiplere dayanmaktadır. MapReduce, büyük bir görevi haritalar olarak bilinen daha küçük parçalara bölerek ve ardından bu işi çok sayıda sunucuya dağıtarak çalışır. Harita görevi, girdi verilerini alarak veritabanı tarafından işlenebilecek bir forma dönüştürür. Harita görevi herhangi bir dilde yazılabilir, ancak genellikle harita azaltma kitaplığını kullanan bir Python programıdır. Çok fazla sunucu olduğu için, panodaki verileri azaltmaya ihtiyaç vardır. Azaltma görevi, bunu başarmak için harita görevlerinin çıktısını bir veritabanı tarafından işlenebilecek bir forma indirger. Azaltma görevi hemen hemen her dilde yazılabilir, ancak genellikle Python'da yazılır. Hafızadan tasarruf etme yeteneği nedeniyle, MapReduce tamamen hafızada çalıştırılabilir. Bu, veritabanının herhangi bir veri tutmasına gerek olmadığı anlamına gelir. Bunun bir dezavantajı vardır çünkü MapReduce'u çalıştırmak için gereken sunucu sayısı, geleneksel bir veritabanını çalıştırmak için gereken sayıdan çok daha fazladır. Sunucu tabanlı bir veri tabanı olan SQL Server, her gün milyonlarca kişi tarafından kullanılmaktadır. Bir SQL Server uygulaması, kullanıcı manuel olarak ölçeklendirmediği sürece sistem genelinde sabit performansa sahip bir istemci-sunucu mimarisine dayalıdır. SQL Server'ın bir dezavantajı vardır: sunucu tabanlı bir veritabanıdır. Sonuç olarak hızlı ölçeklendirme gerektiren uygulamalar için uygun bir ortam değildir. SQL Server'ın performansı da BigQuery'den daha düşüktür. BigQuery, MapReduce teknolojisini kullanan, petabayt ölçeğinde bir analiz veritabanıdır. Bir mapreduce mimarisi, belleğe dayalıdır ve son derece yüksek performans elde etmesine olanak tanır. Milyonlarca kişi, sunucu tabanlı bir veritabanı olan SQL Server'ı kullanıyor. SQL Server'ın birincil dezavantajı, sunucu tabanlı bir veritabanı modeline bağlı olmasıdır.

Google Büyük Sorgu Veri Türleri

Tarih/saat, metin, sayılar ve Boolean, Google BigQuery aracılığıyla erişilebilen dört veri türüdür. Her türün kendine özgü özellikleri ve avantajları vardır. Zaman türleri, en sık kullanılan BigQuery çözümlerinden biridir. Zaman damgaları ve tarih alanları, çalışanın süresini izlemek, teslimat süresini tahmin etmek ve ziyaretleri kaydetmek için zaman damgaları ve tarih alanlarına ek olarak kullanılabilir. Günlükler ve kullanıcı etkileşimlerinin izlenmesi, metin türlerinin kullanımıyla otomatik olarak tamamlanabilir. Kullanıcı kimlikleri, kullanıcı adları ve metin açıklamaları için alanlar formda bulunur. Sayı türlerinin ve sayısal değerlerin birleşimi, bunu sayısal bilgileri depolamak için ideal bir yöntem haline getirir. Int tamsayılar, kayan noktalı sayılar ve ondalık sayılar bu dosyalarda alanlar olarak listelenir. Boolean'ları saklamanın Boolean'lardan daha iyi bir yolu yoktur. Doğru ve yanlış değerlerin her ikisi de değerlere dahildir.

Bigtable Bir NoSQL mi?

Evet, Bigtable bir NoSQL veritabanıdır. Google tarafından oluşturulmuş, dağıtılmış, sütun yönelimli bir veri deposudur.

Zamanın %99,999'unda erişilebilen büyük analitik ve operasyonel iş yükleri için eksiksiz, yönetilen, ölçeklenebilir NoSQL veritabanı hizmetleri sağlar. Duyarlı uygulamalar geliştirirken milisaniyelik gecikmeyi minimumda tutmalısınız. Yeniden yapılandırma sırasında sabit kalırken, depolama ve aktarım hızı gereksinimlerinizi karşılayacak şekilde ölçeklendirme yapmanızı sağlar. Birden çok birincil çoğaltma noktası, ülkenin sekiz adede kadar bölgesinde bulunabilir. Bir Cloud Bigtable örneğine bağlanmak, temel yönetim görevlerini gerçekleştirmek ve bir tabloya veri yazmak için cbt komut satırı aracını nasıl kullanacağımızı öğrenirken, siz de temel yönetim görevlerini gerçekleştirmek için cbt komut satırı aracını nasıl kullanacağınızı öğreneceksiniz. Genel şema tasarımı hatalarından nasıl kaçınacağınızı, verileri nasıl içe aktaracağınızı ve sorgulayıp kullanacağınızı öğreneceğiniz bir codelab'in temelleriyle tanışacaksınız. HBase tablo şemaları oluşturmak, HBase veritabanının anlık görüntülerini içe aktarmak ve veri bütünlüğünü test etmek için araçları kullanın.

Cloud Bigtable NoSQL veritabanı hizmeti, hızlı, tam olarak yönetilen ve üst düzeyde ölçeklenebilir bir hizmettir. Anahtar erişim modellerini görebilmeniz için Cloud Bigtable şemalarınız için ısı haritası biçimleri oluşturmak üzere Key Visualizer'ı kullanabilirsiniz. Google Cloud'da oluşturmaya başlamak istiyorsanız 300 ABD doları tutarında ücretsiz kredi ve her zaman ücretsiz 20 ürün alabilirsiniz. Fiyatlandırma rehberi burada bulunabilir.

Bir NoSQL veritabanı, verilerin çeşitli şekillerde korunmasına izin vermesi bakımından geleneksel bir ilişkisel veritabanından farklıdır. Veriler daha az kalıcıdır ve daha fazla dağıtılır, bu da ona daha hızlı erişim sağlar. Cassandra, HBase ve Hypertable gibi NoSQL veritabanlarının tümü iyi bilinmektedir.

Bigquery Sql Tabanlı mı?

Evet, BigQuery, BigQuery SQL adlı SQL benzeri bir lehçe kullanır.

BigQuery, bir Google Standart SQL lehçesi ve eski bir SQL lehçesi tarafından desteklenir. SQL, Google Standard'daki DDL ve DML ifadeleri gibi özellikler için varsayılandır. Kullandığınız arabirim, hangi sorgu lehçesini kullandığınızı belirler. Komut satırı aracının yapılandırma dosyası, lehçeler arasında geçiş yapacak şekilde düzenlenmelidir. Bu örnek, sorgular için varsayılan sözdizimi olarak Google Standard SQL'i ve sorgular için varsayılan sözdizimi olarak (görünümler oluşturulurken kullanılan) mk komutunu kullanır. Sorgu veya mk komut bayrakları için zaten varsayılan değerleri yapılandırdıysanız, [query] veya [mk]'yi değiştirmeniz gerekmez. Bir sorgu işinde eski SQL sözdizimini kullanmak istiyorsanız UseSqlLegacy parametresini true olarak ayarlayın.

Bu örnek, Node.js kurulumu için BigQuery hızlı başlangıç ​​talimatlarında belirtildiği gibi istemci kitaplıkları kullanılarak çalışacaktır. Eski sistemlerin SQL lehçesine geçiş yapılıyor. Miras daha büyük ölçüde kullanılabilir. use_legacy_sql değişkenini True olarak yapılandırarak, bir sorgu işi true olan SQL sözdizimini kullanabilir. Ruby kullanıyorsanız, Legacy_sql: true seçeneğini sorgunuzla iletebilirsiniz.

Kullanılan veri türlerinin sayısı hızla artıyor ve JSON en popüler hale geliyor. Kuruluşlar, JSON gibi daha karmaşık veri modellerine geçiş yaptıkça, ilişkisel veritabanları gibi daha az geleneksel veri depolama yöntemleri kullanıyorlar. JSON'u okuması, anlaması ve birlikte çalışması basit olduğu için geliştiriciler arasında en popüler biçimdir.
JSON verilerini işlemek için BigQuery kullanmak mükemmel bir seçimdir. Bu depolama yöntemi, verileri satırlar yerine sütunlara göre depolayarak analitik sorguların daha verimli bir şekilde gerçekleştirilmesine olanak tanır. Ayrıca, basit kodlama ve işlem nedeniyle, değerler için JSON verileri içindeki ayrı ayrı alanları sorgulayabilirsiniz.

Bigquery'nin Birçok Kullanımı

Büyük sorgu için bazı kullanım durumları nelerdir?
BigQuery, çeşitli bağlamlarda kullanılır. Bunlara bazı örnekler: Veri akışına ek olarak, büyük miktarda verinin edinilmesi gerekir. Petabaytlarca veriyi yönetmenin en iyi yolu nedir? Büyük veri kümelerinde analiz edilecek çok sayıda veri vardır. Yapay zeka ve verilerden yararlanarak, karmaşık olayların sonuçlarını tahmin edebiliriz. BigQuery, birkaç haftadır ilgi odağımız oldu. Şimdi, bigQuery'nin bazı uygulamalarına bir göz atalım.

BigQuery İlişkisel Bir Veritabanı mı?

Hayır, BigQuery ilişkisel bir veritabanı değildir. Büyük veri kümelerinde karmaşık sorguları saniyeler içinde çalıştırmanıza olanak tanıyan güçlü, ölçeklenebilir ve uygun maliyetli bir veri ambarıdır.

BigQuery yerine Bigtable kullanmanın avantajlarından bazıları nelerdir?
BigQuery'nin en büyük avantajlarından biri, agnostik bir veri ambarı olabilmesidir. Bu, verilerin güvenilir ve tutarlı bir şekilde saklanabileceği ve erişilebileceği anlamına gelir ve bu da yüksek kaliteli verilere ihtiyaç duyan işletmeler için faydalıdır. BigQuery, çok yönlü olmasının yanı sıra Bigtable'dan daha fazla veri türü sağlar. İş zekası ve analiz gibi OLAP uygulamalarında kullanıma daha uygundur. Sonuç olarak BigQuery, Bigtable'dan daha hızlı ve daha doğru veri analizi sağlayabilir. BigQuery'nin kullanımı da Bigtable'dan daha ekonomiktir. Bunun nedeni donanım veya yazılım katmanlarının kurulumunu gerektirmemesi, yani küçük işletmeler tarafından kullanılabilmesidir.

Bigquery ve Bulut SQL

Uygulamaları içeren BigQuery'den farklı olarak Cloud SQL içermez. Bulut SQL veritabanı, BigQuery'den daha fazla veritabanı güvenlik seçeneğine sahiptir. Cloud SQL'de koltuk sayısı kullanılan veri ambarına göre belirlenirken, BigQuery'de bu sayı Google bulut depolama tarafından belirlenir.

Veri depolama ve analiz için kullanıcılar, diğer seçeneklerin yanı sıra Google Cloud SQL ve BigQuery'yi kullanır. Her iki ürün de Google tarafından oluşturulmuş olsa da aralarında önemli farklar bulunuyor. Bu makalede, ihtiyaçlarınıza en uygun olanı seçebilmeniz için Cloud SQL ve BigQuery arasındaki farkları ele alacağız. Aşağıda, BigQuery tabanlı çözümlerin bazı örnekleri verilmiştir. BigQuery ile verilerinizi analiz etmek için kullanılabilecek raporlar da oluşturabilirsiniz. Bu sadece güçlü bir analitik araç değil, aynı zamanda canlı verileri analiz etmek için de kullanılıyor. Bu makalede, Cloud SQL ve BigQuery'yi çeşitli yönleriyle karşılaştıracağız.

Veritabanı güvenliği açısından, bulut SQL'in BigQuery'ye göre daha fazla avantajı vardır. BigQuery'nin depolama kapasitesi, Google'ınkiyle karşılaştırılabilir. Cihazlarımızın çoğunda Google bağlantıları vardır, bu da verilere BigQuery'de erişip depolayabileceğimiz anlamına gelir. İkisini karşılaştırırken, iş yapmanın maliyetini de dikkate almak çok önemlidir. BigQuery'nin kurulumu ve kullanımı Cloud SQL'den daha kolaydır. BigQuery'de, sunucusuz bir veri çoğaltma hizmeti olan Datastream, verileri çoğaltmak için kullanılabilir. Python, C#, Java, Go, PHP, Node.js ve Ruby istemci kitaplıklarına ek olarak BigQuery'de C ve C++ için kullanıcı kitaplıkları bulunur.

SQL arayüzü de iyi gelişmiş ve güçlüdür. Aksine, MySQL çok daha sınırlı bir SQL arayüzüne sahiptir. Ayrıca JSON, CSV, Google E-Tablolar ve Tableau dahil olmak üzere çeşitli biçimlerde verilerin dışa aktarılmasını destekler. MySQL az sayıda dosya biçimini destekler. Dördüncüsü, BigQuery, MySQL'in içermediği bir şekilde birleştirmeleri ve gruplandırmaları (toplamalar olarak da bilinir) içerir. Birleştirmeler, bir tablonun kaç satır içerdiğini saymak, bir sütun için ortalama değeri hesaplamak veya bir sütundaki en büyük değeri bulmak gibi çeşitli sorgular için gereklidir. BigQuery ile veri ambarı maliyeti, MySQL ile veri ambarı maliyetinden daha yüksektir. BigQuery ise daha geniş bir özellik yelpazesi sunar ve diğer platformlardan daha iyi performans gösterir. MySQL'in depolama kapasitesi sınırlıdır; BigQuery daha fazla kapasite sağlar. BigQuery; Google Cloud Storage, S3 veya Azure Storage ile kullanılabilir. MySQL, verilerin yerel olarak depolanmasını destekler. BigQuery ile başka bir çerçevenin özelliklerini karşılaştırdığınızda, BigQuery'nin kazandığını göreceksiniz. Daha fazla özellik ile birlikte gelir ve daha iyi performans gösterir.

Bigquery Nedir?

Bigquery, kullanıcıların büyük miktarda veriyi depolamasına ve sorgulamasına olanak tanıyan bulut tabanlı bir veri ambarıdır. Büyük veri kümelerini işlemesi ve analiz etmesi gereken kuruluşlar için ölçeklenebilir ve uygun maliyetli bir çözümdür.

BigQuery, büyük miktarda veriyi gerçek zamanlı olarak analiz etmenizi ve görselleştirmenizi sağlayan güçlü bir veri işleme aracıdır. Her ay 1 TB veri analiz edilir ve 10 GB veri ücretsiz olarak kaydedilir. Akış alımını kullanarak, verilerinize ilişkin güncel içgörülere her zaman erişebileceksiniz.

Bigtable ve Bigquery

Bigtable ve bigquery arasında birkaç önemli fark vardır. İlk olarak, bigtable bir NoSQL veri deposudur, bigquery ise bir SQL veri deposudur. Bu, bigtable'ın veri şeması açısından daha esnek olduğu ancak sorgu işleme açısından daha az verimli olduğu anlamına gelir. İkincisi, bigtable ölçek için tasarlanmıştır ve milyarlarca satırlık veriyi işleyebilirken, bigquery hız için tasarlanmıştır ve milyonlarca satırlık veriyi işleyebilir. Son olarak, bigtable tescilli bir Google ürünüyken, bigquery açık kaynaklı bir projedir.

BigTable ve BigQuery arasındaki farklar nelerdir? Her iki hizmet de büyük miktarda veri depolamak için tasarlanmıştır. Hizmet güncellemeleri iş akışınızı doğrudan etkilemediğinde, geliştikçe size herhangi bir sorun çıkarmaz. Sınırsız ölçeklenebilirlik, otomatik yazma ve hatta basit geri yüklemelere ek olarak, her iki hizmet de yerleşik otomatik yedeklemelere sahiptir.

BigQuery çok çeşitli özellikler sunar, ancak kusursuz değildir. Depolama, Google'ın birincil veri deposu olarak hizmet eder, ancak Google'ın kendi hizmetindeki konumu ve işleme sınırlamaları nedeniyle, sık değişen verilerin depolanması için uygun değildir. Daha seyrek değişen verilere ek olarak, PostgreSQL daha kararlı veriler için daha iyi bir seçenektir.

Google'ın Bigtable'ı: Ne Zaman Kullanılmalı ve Ne Amaçla Kullanılmalı?

Bigtable, Google Cloud Platform ve Google'ın ad hoc sorgular için Dremel sistemi, daha sonra çok büyük veri kümeleri için bulut tabanlı bir sorgu hizmeti olan BigQuery'yi oluşturan üç platformdur.
Bigtable'ı neden kullanmalıyım? Bigtable, büyük miktarda anahtar/değer verisi içeren uygulamalar için idealdir çünkü her bir değerin boyutu genellikle 10 MB'tan büyük değildir. Bigtable ayrıca toplu MapReduce işlemleri, akış işleme/analitik ve makine öğrenimi için iyi bir depolama motorudur.
Google hala Bigtable kullanıyor mu? Bigtable'ın yetenekleri Google Analytics, web indeksleme, MapReduce, Google Haritalar, Google Kitaplar arama, "Arama Geçmişim", Google Earth, Blogger.com ve çeşitli diğer Google uygulamaları tarafından kullanılmaktadır.

Nosql Veritabanı

NoSQL veritabanı, ilişkisel veritabanının geleneksel tablo tabanlı yapısını kullanmayan, ilişkisel olmayan bir veritabanıdır. NoSQL veritabanları, genellikle ilişkisel bir veritabanı için pek uygun olmayan büyük miktarda veriyi işlemek için kullanılır.

NoSQL veritabanları, verileri tablolar yerine belgelerde depolar. Veri merkezleri, esnek, ölçeklenebilir ve değişen iş gereksinimlerine hızlı bir şekilde yanıt verebildikleri için çok çeşitli veri yönetimi ihtiyaçlarını karşılamak üzere tasarlanmıştır. Belge veritabanları, anahtar/değer depoları, geniş sütunlu veritabanları ve grafik veritabanları, mevcut NoSQL veritabanlarından yalnızca birkaçıdır. Küresel 2000 işletmeleri, görev açısından kritik uygulamaları desteklemek için hızla NoSQL veritabanlarını benimsiyor. Bu kısmen, çoğu ilişkisel veri tabanının üstesinden gelemeyeceği kadar zor olan teknik zorluklar sunan beş trendden kaynaklanmaktadır. Sabit veri modellerinden dolayı, ilişkisel veritabanları, verimsiz olan çevik geliştirmenin önündeki en büyük engeldir. NoSQL'de uygulama modeli, veri modelini tanımlar.

Verilerin nasıl modellenmesi gerektiğini tanımlamak gerekli değildir. JSON, belge yönelimli veritabanlarında veri depolamak için kullanılan varsayılan biçimdir. ORM çerçevelerini ortadan kaldırarak, uygulama geliştirmenin ek yükü azaltılabilir. Couchbase Server 4.0'ın en son sürümü, SQL ve JSON arasında köprü oluşturan güçlü bir sorgulama dili olan N1QL'yi ("nikel" olarak telaffuz edilir) kullanıma sundu. Yalnızca standart SELECT / FROM / WHERE deyimlerini desteklemekle kalmaz, aynı zamanda düzenlemek (GROUP BY), sıralamak (SORT BY), birleştirmek (LEFT OUTER / INNER) ve çeşitli başka şeyler için de kullanılabilir. Ölçeklenebilir bir mimariyle tasarlandığından ve tek bir hata noktası olmadığından NoSQL dağıtık veritabanından yararlanmak mümkündür. Çevrimiçi olarak daha fazla müşteri etkileşimi gerçekleştikçe, istikrarlı bir tedarik zincirini sürdürmek giderek daha kritik hale geliyor.

NoSQL veritabanlarını kullanmaya başlamak için herhangi bir programlama dili öğrenmeye gerek yoktur. Hepsine aynı anda erişilebilmesi için okuma, yazma ve depolamayı dağıtmak üzere tasarlandılar. Gerekli yönetim ve izlemeye sahip oldukları sürece her seviyede faaliyet gösterebilirler. Dağıtılmış NoSQL veritabanları söz konusu olduğunda, ayrı bir yazılım yığınına ihtiyaç yoktur; veri merkezleri arasında yerleşik çoğaltma ile yedeklenirler. Ayrıca, donanım yönlendiricileri, veritabanının bir sorunu algılamasını ve bir hizmet içi gerçekleştirmesini beklemek yerine uygulamaların kendi yük devretmelerini gerçekleştirmelerine olanak tanır. Günümüzün web, mobil ve IoT uygulamaları, NoSQL teknolojilerinin artan kullanımı nedeniyle bir NoSQL veritabanı gerektirir.

Bir NoSQL veritabanı, bir veri depolama ve işleme aracı olarak giderek daha popüler hale geliyor. MongoDB, en popüler NoSQL veritabanıdır ve Cloud Bigtable, %99,999 kullanılabilirliği destekleyebilen, tümüyle yönetilen bir NoSQL veritabanı hizmetidir. Cloud Big Elasticity ile saniyede 5 milyardan fazla isteği en yüksek performansta işleyebilir ve 10 milyar bayttan fazla veriyi yönetim altında depolayabilirsiniz. Büyük analitik ve operasyonel iş yüklerinin üstesinden gelebilecek bir NoSQL veritabanı arıyorsanız, Cloud Bigtable mükemmel bir seçimdir.

Nosql Veritabanı Nedir Örnekle Açıklayınız?

Bir NoSQL veritabanı, verileri tablolarda değil, belgelerde depolar. Sonuç olarak, "yalnızca SQL değil" olarak sınıflandırılırlar ve çeşitli esnek veri modellerine göre ayrılırlar. Belge veritabanları, anahtar/değer depoları, geniş sütunlu veritabanları ve grafik veritabanları, NoSQL veritabanlarının yalnızca birkaç örneğidir.

Nosql Veritabanlarının Artıları ve Eksileri

Ayrıca, NoSQL veritabanları, ilişkisel veritabanlarında bulunmayan özelliklerle birlikte gelir. Belge yönelimli depolama MongoDB, Cassandra ve Redis'te mevcuttur ve zaman serisi verileri Cassandra'da mevcuttur.
NoSQL veritabanlarının standart SQL işlevselliğinin olmaması gibi birkaç dezavantajı olmasına rağmen, bir bilgi işlem platformu olarak giderek daha popüler hale geliyorlar. Çeşitli amaçlar için NoSQL veritabanlarının avantajları, onları mükemmel bir seçim haline getirir.

Nosql Veritabanları Ne İşe Yarar?

NoSQL veritabanı veritabanı, verilere erişmek ve bunları yönetmek için çok çeşitli veri modelleri kullanır. Yüksek veri hacimlerine, düşük gecikme süresine ve esnek veri modellerine sahip uygulamalar için özel olarak optimize edilmiş büyük veritabanları, diğer veritabanlarındaki bazı veri tutarlılığı kısıtlamaları gevşetilerek çalıştırılabilir.

Nosql Veritabanları: Artıları ve Eksileri

MongoDB gibi NoSQL veritabanları, geleneksel SQL veritabanlarına göre birçok avantaj sağlar, ancak bazı riskler de taşırlar. SQL, karmaşık sorgular söz konusu olduğunda veri tutarlılığı, veri bütünlüğü ve veri fazlalığı açısından NoSQL'den daha güvenlidir. SQL, ACID özelliklerine bağlı kalır, bu da tutarlılığı garanti ettiği, verilerdeki değişikliklerin veritabanına yansıtılacağı ve bir felaket durumunda veri kaybı olmayacağı anlamına gelir.
SQL veritabanlarının yerine, NoSQL veritabanları çeşitli avantajlar sağlayabilir, ancak öncelikle işlevsellik ve güvenlik nedenleriyle test edilmelidir.

Bigtable ve Mongodb

Belirli bir proje için en iyi veritabanı çözümü birçok faktöre bağlı olduğundan, bu sorunun herkese uyan tek bir yanıtı yoktur. Ancak genel olarak MongoDB, yapılandırılmamış verileri içeren projeler gibi yüksek derecede esneklik gerektiren projeler için daha uygundur. Öte yandan Bigtable, büyük miktarda veri içeren projeler gibi yüksek düzeyde ölçeklenebilirlik ve performans gerektiren projeler için daha uygundur.

BigTable'ın uygulanması (TCO), MongoDB için 62/100'e karşı 91/100 TCO ile MongoDB'den daha pahalıdır. Bir aracın özellikleri diğerinden çok farklı değildir. Bu yazıda, iki yazılım ürününü karşılaştıracağız ve karşılaştıracağız. Google, 10gen ile nasıl karşılaştırılır? Sistem yazılımının TCO'su, yazılım lisansı, yazılım eğitimi, özelleştirme, donanım (gerekirse), bakım ve diğer ilişkili hizmetleri içeren toplam sahip olma maliyeti (TOA) tarafından belirlenir. MongoDB, büyük, orta ve küçük işletmeler dahil olmak üzere her büyüklükteki işletmeyi hedeflerken, BigTable her büyüklükteki işletmeye hitap eder.

Büyük, Tek Anahtarlı Veri Kümeleri İçin İdeal Nosql Veritabanı

Bigtable, büyük miktarda tek anahtarlı veriyi düşük gecikmeyle depolamak için ideal olan, hızlı, tam olarak yönetilen, büyük ölçüde ölçeklenebilir bir NoSQL veritabanı hizmetidir . Yüksek okuma ve yazma verimini ve düşük gecikmeyi destekleyerek MapReduce işlemleri için idealdir. Kurulum gerektirmeden düşük gecikmeyle büyük miktarlarda tek anahtarlı veriyi depolamak için ideal olan hızlı, tam olarak yönetilen, büyük ölçüde ölçeklenebilir bir NoSQL veritabanı hizmetidir.

Bigquery Olap mı

BigQuery'nin OLAP özellikleri, kullanıcının özel ihtiyaçlarına bağlı olarak değiştiğinden, bu sorunun her duruma uyan tek bir yanıtı yoktur. Ancak, genel olarak BigQuery, geniş ölçekte karmaşık veri analizi gerçekleştirme becerisi nedeniyle bir OLAP platformu olarak kabul edilebilir. Bu, onu iş zekası, veri ambarı ve analitik gibi uygulamalar için çok uygun hale getirir.

TrustRadius şu anda bir veri ambarı olarak BigQuery kullanıyor ve BQ, neredeyse tüm veri hattımız için varsayılan dil. BigQuery ile birkaç dakika içinde büyük veri kümelerinde arama yapabilirsiniz. Gerçek zamanlı bir sistem olmasa da OLAP tartışmasız en iyisidir. Şu anda OLAP kullanım durumuna çok uygundur, ancak etkileşimli özellikler de harika olurdu. OLAP, BigQuery'de daha iyi çalışır. Gerçek zamanlı bir sistem olmadığı için milyarlarca kaydınızı saniyeler içinde arayamaz. BigQuery ile veri hattı projeleri de yapılabilir. Bu uygulama ile veriler yüklenebilir ve kaldırılabilir ve verileri istediğiniz şekilde düzenlemek için SQL kullanılabilir.

BigQuery Neden Etl İçin En İyi Seçimdir?

BigQuery, yüksek sorgu verimi, düşük gecikme süresi ve ölçeklenebilirliğe sahip olduğundan, ETL görevleri için mükemmel bir araçtır. Ayrıca ambar mimarisi onu geleneksel OLTP sorgularından ayırır.

Büyük Sorgu Performansı

BigQuery, büyük veri kümelerini analiz etmek için güçlü bir araçtır. Ancak, bazı potansiyel performans sorunlarının farkında olmak önemlidir. Birincisi, BigQuery büyük miktarda veriyi hızlı bir şekilde işlemek için tasarlanmıştır. Ancak, çok fazla veri üzerinde bir sorgu çalıştırmayı denerseniz, tamamlanması uzun zaman alabilir. Bunu önlemek için, sorguladığınız veri miktarını sınırlamak önemlidir. İkinci olarak, BigQuery sütunlu bir depolama biçimi kullanır. Bu, verileri satırlar yerine sütunlarda depoladığı anlamına gelir. Bu, bazı sorgu türleri için verimli olabilir, ancak diğerleri için daha yavaş olabilir. Performans sorunları yaşıyorsanız, farklı bir depolama formatı denemeye değer. Son olarak, BigQuery, harici kaynaklardan veri alırken yavaş olabilir. Verileriniz ilişkisel bir veritabanında depolanıyorsa Dataflow gibi bir araç kullanarak BigQuery'ye yüklemek daha hızlı olabilir. Bu olası performans sorunlarının farkında olarak, BigQuery sorgularınızın hızlı ve verimli bir şekilde çalışmasını sağlayabilirsiniz.

Bu makalede, Google'ın Büyük Veri platformu BigQuery'yi kullanmaya yönelik bazı ipuçlarına ve püf noktalarına bakacağız. Bu blog gönderisinde, sorgu performansınızı geliştirmenize yardımcı olacak bazı tekniklerin üzerinden geçeceğim. Verilerinizi daha küçük parçalara bölerseniz, BQ'nun daha az veri okuması gerekecek, bu da daha hızlı ve daha ucuz sorgulara yol açacaktır. Veri kümelerini birleştirmeden önce homojen tablolar oluşturmak için denormalizasyon tekniğini kullanmayı düşünün. Bilgi işlem kaynaklarını depolama kaynaklarıyla değiştirerek maliyetleri azaltabilir ve performansı artırabilirsiniz. BigQuery iç içe geçmiş, yinelenen veri yapılarını desteklediği için karmaşık veri yapılarını kolayca işleyebilirsiniz. Sorguyu Kaydet işlevini kullanarak bu sorunları çözmenin bir yolu vardır. Düğmeye tıklayarak sorgunuzu daha sonra bulmak üzere adlandırabilirsiniz. Ayrıca, bir sorgu sonucu bir elektronik tabloya veya başka bir tabloya aktarılabilir.

Google'ın Bigquery'si: Hızlı ve Verimli Veri Çözümü

Veri Teslimi Daha Hızlı: BigQuery, Google'ın küresel ağını ve sabit disk altyapısını kullanarak verileri İnternet üzerinden göndermek için gereken süreden çok daha kısa sürede teslim eder. Hızlı ve verimli veri analizine ihtiyaç duyan işletmeler, BigQuery kullanmayı düşünmelidir.
Verileri BigQuery'de depolamak, geleneksel sistemlere göre daha kolaydır çünkü BigQuery, otomatik olarak çoğaltılan ve dünyanın dört bir yanındaki birden çok veri merkezinde depolanan yerleşik eşleme ve depolama özelliklerine sahiptir. Sonuç olarak, büyük bir felaket olsa bile işletmeler güvenilir veri depolamaya güvenebilir.

Google Bulut Büyük Tablosu

Google Cloud Bigtable , büyük miktarda veriyi depolamanıza ve sunmanıza olanak sağlayan, hızlı, ölçeklenebilir, tam olarak yönetilen bir NoSQL veritabanı hizmetidir. Ölçeklenebilir olacak ve yüksek verimli ve düşük gecikmeli iş yüklerinin üstesinden gelecek şekilde tasarlanmıştır.

Google'ın Cloud Bigtable NoSQL veritabanı hizmeti aracılığıyla kullanılabilir. Aynı veritabanı, Google Arama, Google Analytics, Haritalar ve Gmail'in yanı sıra Google Arama, Haritalar ve Gmail hizmetlerine de güç sağlar. Cloud Bigtable API ile bir Google Cloud Platform Console projesi oluşturulmalıdır. Google Cloud Bigtable'ı kodunuzun Hızlı Başlangıç ​​bölümüne eklemeniz yeterlidir. Cloud Bigtable'da kullanılabilen üç tür API sağlayıcı vardır: Data API, Instance API ve Table Admin API. Data API çağrıları, API tarafından sağlanan tablolardaki verileri sürdürebilir ve sorgulayabilir. Verilerin her örneğinde, çoğaltılan gerçek verileri içeren bir tablo vardır.

Bu API'ler, örnekleri, kümeleri ve tabloları eksiksiz bir şekilde yönetmenize olanak tanır. Google Cloud Platform Console Metrics Explorer, Cloud Bigtable Metrics'e erişebileceğiniz yerdir. İşlevsellik, uygulamanın başlangıcında devre dışı bırakılır. StackdriverStatsConfiguration'ı güncelleyerek, metriklerin StackDriver'a ve İzlenen kaynak türüne ne sıklıkta aktarılacağını belirleyebilirsiniz. Maven kullanıyorsanız, bunu pom.xml dosyası veya Gradle veya SBT dosyası olması gereken bağımlılıklarınıza kopyalayın. Bu istemciyi kullanmak istiyorsanız, Java 8 veya üstüne sahip olmalısınız. grpc-nio-worker-ELG-1-# iş parçacığı sayısı, CPU'larınkiyle aynıdır. Google, LTS testinde tüm istemci kitaplıkları için Oracle'ın Genişletilmiş Desteğini (genellikle istemcinin genel kullanıma sunulmasından sonra sekiz yıl sürer) kullanır.

GCP'de Cloud Bigtable Nedir?

Cloud Bigtable ile, seyrek olarak doldurulan küçük bir tabloda petabaytlarca veriyi ve milyarlarca satır ve sütunu depolayabilirsiniz. Satır anahtarı, her satırda bulunabilen dizinlenebilir bir değerdir.

Google Hala Bigtable Kullanıyor mu?

Google analytics, web indeksleme ve MapReduce'a ek olarak, artık Google Haritalar, Google Kitaplar, Google Arama Geçmişim, Google Earth, Blogger.com ve Google Code barındırma dahil olmak üzere bir dizi Google uygulaması tarafından kullanılmaktadır.

mongodb »

MongoDB, belge odaklı güçlü bir veritabanı sistemidir. Veri almayı hızlı ve kolay hale getiren dizin tabanlı bir arama özelliğine sahiptir. MongoDB ayrıca, büyük ölçekli verileri işlemesine izin veren bir ölçeklenebilirlik özelliği sunar.

Mongodb Ne İçin Kullanılır?

MongoDB gibi belge veritabanları, yüksek performanslı, yüksek düzeyde kullanılabilir ve ölçeklenebilir internet uygulamaları oluşturmak için kullanılır. Esnek şeması nedeniyle çevik geliştirme ekipleri için çok uygundur.

Mongodb: Kaynağa Ulaşılabilir Belge Yönelimli Bir Veritabanı Programı

MongoDB bir yazılım mı yoksa bir dil mi?
Bir MongoDB veritabanı, birden çok platformda dağıtılabilen çeşitli kaynak dostu bileşenlerden oluşur. MongoDB, isteğe bağlı şemalarla JSON benzeri belge türlerini kullanan bir NoSQL veritabanıdır. MongoDB, MongoDB Inc. tarafından geliştirilmiş bir veritabanıdır. MongoDB ve sql gerçekten birlikte çalışır mı?
Çoğu ilişkisel veritabanı gibi MySQL de veri erişimini yönetmek için yapılandırılmış sorgu dili (SQL) kullanır. MongoDB Sorgu Dili (MQL), geliştiriciler tarafından kullanılan varsayılan MongoDB sorgulama dilidir. Ortak veritabanlarındaki veritabanı işlemleri, MQL ve SQL sözdizimi kullanılarak belgelerde karşılaştırılır.

Mongodb Sql'den Daha mı İyi?

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.