NoSQL Veritabanları: Büyük Tablo

NoSQL veritabanları , esneklikleri, ölçeklenebilirlikleri ve performansları nedeniyle giderek daha popüler hale geliyor. Bir NoSQL veritabanı, önceden tanımlanmış bir şema gerektirmez ve verileri herhangi bir biçimde depolayabilir. Bu, sürekli değişen büyük miktarda veri depolaması gereken uygulamalar için idealdir. Büyük tablo, büyük miktarda veriyi depolamak için tasarlanmış bir NoSQL veritabanı türüdür. Büyük tablo, Google, Facebook ve Amazon gibi birçok büyük kuruluş tarafından kullanılmaktadır. Büyük tablo yüksek oranda ölçeklenebilir ve milyarlarca satırı ve milyonlarca sütunu işleyebilir. Büyük tablo da çok hızlıdır ve verilere gerçek zamanlı erişim sağlayabilir.

Google, Cloud Bigtable veritabanı hizmeti için genel kullanıma açık bir dizi güncelleme yayınladı. Yeni güncellemelerin bir sonucu olarak, artık düğüm başına beş kata kadar daha fazla depolama alanı kullanılabilir. Google ayrıca, bir veritabanı kümesinin ihtiyaçlarına göre otomatik olarak büyümesini veya küçülmesini sağlayan gelişmiş otomatik ölçeklendirme özellikleri de eklemiştir. Yeni bir CPU kullanım ölçüsü ve küme grubu yönlendirmesi, bir uygulamanın kaynaklarının nasıl kullanıldığına ilişkin daha fazla görünürlük sağlar. Bilgi işlem ve depolamanın ayrılması nedeniyle, Bigtable'da her kaynak türü kendi başına ölçeklenebilir. Kullanıcılar, yeni yetenekler sayesinde artık yüksek kullanılabilirlik dağıtımlarını kolayca yönetebilir ve iş yükü yönetimini geliştirebilir.

NoSQL, büyük miktarda veri depolamak için popüler bir seçimdir. Bu tür veritabanı, günümüzde web şirketleri arasında giderek daha popüler hale geliyor. NoSQL çözümlerinin savunucuları, geleneksel veritabanlarına göre daha basit ölçeklenebilirlik ve daha yüksek performans sunduklarını söylüyor.

Bigtable, hem geliştiriciler hem de veritabanı yöneticileri tarafından kullanılabilen bir tür NoSQL veritabanı hizmetidir . BigQuery, SQL lehçelerini kullandığı ve Google'ın veri işleme teknolojisi Dremel'i temel aldığı için bir karmadır.

Bigtable Sql mi Nosql mi?

Her bir terimi nasıl tanımladığınıza bağlı olduğundan, bu sorunun kesin bir yanıtı yoktur. Bununla birlikte, SQL'in geniş bir tanımını yapılandırılmış bir sorgulama dili kullanan herhangi bir veritabanı olarak ve NoSQL'i yapılandırılmış bir sorgulama dili kullanmayan herhangi bir veritabanı olarak alırsak, Bigtable bir NoSQL veritabanı olarak kabul edilir.

Bigtable ve BigQuery karşılaştırması nedir? Bigtable, verileri güvenli ve ölçeklenebilir bir şekilde depolamanıza olanak tanıyan bir NoSQL veritabanıdır. BigQuery, büyük miktarda veriyi bir SQL veritabanında depolayan ilişkisel bir veri ambarıdır. Bigtable, günlük işlemleri için Analytics, Finance, Kişiselleştirilmiş Arama, Earth ve Writely gibi Google ürünlerine entegre edilmiştir. Değiştirilebilir bir veri NoSQL veritabanı olan Bigtable, OLTP senaryolarıyla iyi çalışır. BigQuery, OLAP uygulamaları için kullanılabilen ilişkisel bir SQL veri ambarıdır. Hem Bigtable hem de BigQuery, sektör lideri hizmet düzeyi sözleşmeleriyle bulutta yereldir. Ayrıca, (replikasyonlu) otomatik yedeklemenin yanı sıra sonsuz ölçeklenebilirlik, otomatik parçalama ve otomatik arıza kurtarma (replikasyonlu) sunarlar.

NoSQL veritabanı yerine BigQuery bunu yapmaz.

Bigtable Ne Tür Nosql Veritabanıdır?

Cloud Bigtable, verileri analiz etmek ve işlemleri çalıştırmak için kullanılabilen bir NoSQL veritabanıdır. HDFS kullanan sütunlu bir veritabanı sistemi olan HBase'e bir alternatiftir. 10 MB'tan az bant genişliğine sahip uygulamalar, yüksek düzeyde aktarım hızı ve ölçeklenebilirliği destekleyebilen Cloud Bigtable için uygundur.

Big Table veritabanları, bilindiği gibi, NoSQL veritabanlarının bir alt kümesidir. Google'ın bir uygulaması olan Bigtable, Kleenex'e benzer. Bigtable veritabanları , taklit ve ilham için endüstri standardıdır. Makale öncelikle Bigtable ile ilgili olmakla birlikte, diğer NoSQL veritabanlarına da bakmaktadır. Bigtable, dışarıdan erişim olmaksızın, öncelikle Google tarafından dahili kullanım için tasarlanmıştır. Bigtable, Google'a 2004 yılında tanıtıldı ve o zamandan beri 60'tan fazla Google uygulaması tarafından kullanılıyor. Bir Bigtable uygulaması, diğer sunuculardan oluşan bir kümede tabletleri takip etmek için bir ana sunucu gerektirir.

Apache Software Foundation, özellikle veritabanları alanında bir dizi mükemmel teknik girişime katkıda bulunmuştur. Accumulo ve HBase, Google Bigtable ile aynı tasarım ilkelerini kullanır, ancak ticari olarak mevcut bir biçimdedir. Şu anda Apache HBase, Facebook'un mesajlaşma sistemini çalıştırıyor ve Hadoop ile sıkı bir şekilde entegre olduğundan, büyük veri kümelerini işlemesine izin veriyor. Hypertable veritabanı, basit bir tablo veritabanı olan Bigtable'ı temel alır. Hypertable, Hadoop ve HFS ile aynı şekilde çalışır. Çin'in en büyük arama motorlarından biri olan Baidu, Hypertable'ın ana sponsorlarından biridir. Müşteriler, eBay, Groupon ve Rediff.com gibi çevrimiçi açık artırma sitelerinin yanı sıra Lowe's ve TJ Maxx gibi çevrimdışı perakendecileri içerir.

Hadoop, kullanıcıların büyük miktarda veriyi verimli bir şekilde depolamasını ve işlemesini sağlayan açık kaynaklı bir yazılım platformudur. Bu, tek sunucularda depolamak için gereken veri miktarını azaltabilen NoSQL veritabanlarını etkinleştirir. Öte yandan bir NoSQL veritabanı, ölçeklenebilirlik odaklı olduğundan sabit bir şema gerektirmez. Bu nedenle, büyük miktarda veriyi dağıtılmış bir şekilde depolamak için mükemmel bir seçimdir.

Bigtable Ne Tür Nosql Veri Deposuna Girer?

Genel pazarda bulunan birkaç özellikten biri. En temel düzeyde Bigtable, çok çeşitli sütunları kapsayan bir NoSQL veritabanıdır.

Bigtable Sütunlu Veritabanı mı?

Bigtable ve Apache Cassandra gibi geniş sütun depoları, terimin geleneksel anlamında sütun değildir çünkü iki düzeyde de sütunlu veri yapıları kullanmazlar.

Bigtable İlişkisel Olmayan Bir Veritabanı mı?

"İlişkisel olmayan bir veritabanını" nasıl tanımladığınıza bağlı olduğundan, bu sorunun kesin bir yanıtı yoktur. Bigtable, bazı kişilerin bir tür NoSQL veritabanı olduğunu düşündüğü, sütun yönelimli bir veri deposudur. Ancak, tipik olarak ilişkisel veritabanlarıyla ilişkilendirilen işlemler ve indeksleme desteğine sahiptir. Yani, gerçekten ilişkisel olmayan bir veritabanını nasıl tanımladığınıza bağlıdır.

CREATE EXTERNAL TABLE deyimi, verilerin çekileceği bir tablo belirterek BigQuery'de bir tablo oluşturmak için kullanılabilir. uri seçeneği, verilerin çekileceği bir tablo belirtmek için kullanılabilir. Tablo şeması, tablo adını, tablo türünü, sütun adlarını ve veri türlerini ve ayrıca bigtable_options seçeneğinin tablo şemasını içerir.
MySQL kullanıyorsanız BigQuery içe aktarma aracı, verileri bir MySQL tablosundan otomatik olarak BigQuery'ye aktarmak için kullanılabilir. Verileri bir BigQuery tablosuna aktaran araca bir tablo adı ve bir sütun ailesi girilir.
Google Cloud konsolunu kullanırken, tablo adını ve sütun ailesini nitelendiren parametreleri manuel olarak girmelisiniz. Google Cloud platformunda MySQL, PostgreSQL, MongoDB ve Redis gibi çeşitli kaynaklardan veri içe aktarmak mümkündür.

Bigtable'ın Temel Özellikleri

Bigtable'ın bazı özellikleri nelerdir?
Bigtable'ın okuma ve yazma hızı, muazzam ölçeklenebilirliği ve büyük miktarda veriyi işleme yeteneği, birçok özelliğinden sadece birkaçıdır. Ayrıca, Bigtable bir NoSQL veritabanı olduğu için SQL sorguları desteklenmez. Bu, SQL işlemlerinin ayrı veritabanlarında gerçekleştirilmesine olan ihtiyacı ortadan kaldırır.

Bigtable Bir Veritabanı mı?

Bigtable ilişkisel bir veritabanı değildir. Çok büyük bir boyuta ölçeklendirmek üzere tasarlanmış, yapılandırılmış verileri yönetmek için dağıtılmış bir depolama sistemidir: binlerce emtia sunucusunda petabaytlarca veri. Google, Google Analytics ve Google Haritalar gibi büyük ölçekli hizmetlerinin çoğuna güç sağlamak için Bigtable'ı kullanır.

Cloud BigTable, 100.000'den fazla sütuna ve milyarlarca satıra ölçeklenebilmesini sağlayan benzersiz bir dizi özellik sunar. Yaklaşık olarak petabayt ve terabaytlarca verinin depolanmasını destekler. BigTable ile karşılaştırıldığında çok düşük gecikme süresine sahiptir, ancak aynı zamanda büyük miktarda veri depolama potansiyeline sahiptir. BigTable, yapılandırılmış verileri sütunlarda depolayarak web hizmetlerini ve şirket internet arama verilerini işlemesine olanak tanır. Sistemin kapasitesini artırmak için sıkıştırma algoritmaları da kullanılmaktadır. BigTable, BigTable'a dahil olan kendi kendini yöneten HBase kurulumundan daha iyi avantajlar sunan etkili arka uç sunuculara sahiptir. BigTable'daki satırlar aynı sınırı paylaşır, dolayısıyla blok olarak da adlandırılırlar.

'Tablet' olarak adlandırılan bu cihazlar, sorgu iş yükünüzü yönetmenize yardımcı olur. Google'ın bulut tabanlı dosya sistemi Colossus, tüm tabletleri depolamak için kullanılır. BigTable'daki tüm yazma işlemleri, SSTable dosyaları gibi Colossus'un paylaşılan günlüğünde saklanır. BigTable'ın yedi temel özelliği, bir işletmenin başarılı olması için kritik öneme sahiptir. BigTable, hayatınızı çeşitli şekillerde kişiselleştirme, hızlandırma ve otomatikleştirme potansiyeline sahiptir. satırlar ve sütunlar, BigTable'daki verilerin iki boyutudur. Her satır, tek satır tuşu kullanılarak erişilebilen benzersiz bir tanımlayıcı veya dizin içerir.

Bir ailedeki sütunların her birinin bir niteleyici sütunu vardır. Satır tuşları gibi sütun niteleyici birimlerin kullanılması, sütun tanımlamasına yardımcı olur. Veritabanları söz konusu olduğunda, BigTable seyrek olarak bilinir. BigTable'ın zaman damgası sürümlerinin her biri, 3B harita yapısındaki boyutlardan biri olan bir hücre ile temsil edilir. Kişiselleştirilebilen ve hıza duyarlı olabilen bu güçlü veritabanı, mobil web sitelerini ve uygulamaları güçlendirmek için kullanılabilir. Geçmişi düşünürseniz, hangi etkileşimlerin en iyi sonuçları verdiğini anlayabilirsiniz. Daha fazla veri analitiği uygulamanıza yardımcı olacak ve daha iyi müşteri hizmetlerine yol açacaktır.

Açık kaynaklı bir NoSQL veritabanı olan Google Cloud Bigtable, Google Cloud ile entegredir. Mevcut pek çok büyük veri ve Hadoop ekosistemiyle uyumlu olması, yapılandırılmamış veriler veya düşük gecikme gerektiren veriler için kullanılabileceği anlamına gelir.

Bigtable: Veri Yoğunluğu Olan Uygulamalar İçin Mükemmel Bir Seçim

Bir NoSQL veritabanı hizmeti olan Bigtable, büyük analitik ve operasyonel iş yükleri için kullanılır. Sonuç olarak, veri yoğun ve gerçek zamanlı uygulamalar için mükemmel bir seçimdir. Ayrıca kolon yönelimli olduğu için üç boyutlu veri depolamak için idealdir.

Bigtable ve Mongodb

Bigtable ve MongoDB arasında birkaç önemli fark vardır. İlk olarak, Bigtable sütun odaklı bir veritabanı, MongoDB ise belge odaklı bir veritabanıdır. Bu, Bigtable'da verilerin sütunlarda saklandığı, MongoDB'de verilerin belgelerde saklandığı anlamına gelir. İkincisi, Bigtable ikincil dizinleri desteklemezken MongoDB destekler. Bu, Bigtable'da veri sorgulamak istiyorsanız, sorgulamak istediğiniz belirli sütunu bilmeniz gerektiği anlamına gelir. MongoDB'de bir belgedeki herhangi bir alanı sorgulayabilirsiniz. Son olarak, Bigtable yatay olarak ölçeklenecek şekilde tasarlanırken, MongoDB dikey olarak ölçeklenecek şekilde tasarlanmıştır. Bu, Bigtable'da kapasiteyi artırmak için kümenize daha fazla makine ekleyebileceğiniz, MongoDB'de ise kapasiteyi artırmak için sunucunuza daha fazla RAM ve CPU ekleyebileceğiniz anlamına gelir.

Google'ın Cloud Bigtable'ı: Yalnızca Büyük Veri İçin Değil

Bigtable, 2007'de oluşturulmuş olmasına rağmen hâlâ Google'ın altyapısının bir bileşenidir. Cloud Bigtable, büyük miktarda veriyi düşük gecikmeyle depolamak için ideal olsa da, sık erişim gerektirmeyen veriler için ideal değildir. Örneğin Cloud Bigtable, bir veri gölü için uygun olmaz.

Büyük Tablo Veritabanı

Bigtable veritabanı, bigtable veri yapısını kullanan bir veritabanıdır. Bigtable, çok büyük bir boyuta ölçeklenmek üzere tasarlanmış, yapılandırılmış veriler için dağıtılmış bir depolama sistemidir.

Büyük bir tablo, birçok satırı ve sütunu olan ve genellikle seyrek olarak doldurulan bir tablodur. Bigtable, düşük gecikme süresi ve yüksek yoğunluğu nedeniyle büyük veri kümeleri için idealdir. Bu veri kaynağı, MapReduce işlemleri için idealdir çünkü düşük gecikmede yüksek okuma-yazma verimini destekler ve büyük veri kümeleri için idealdir. Bir Bigtable tablosunun verileri, sorgu yükünü azaltmak için her biri tablet olarak adlandırılan bitişik satır bloklarına bölünür. SSTable biçimi, Google tabletlerini şirketin dosya sistemi olan Colossus'ta depolamak için kullanılır. Her tablet, Bigtable örneğinde düğüm olarak da bilinen belirli bir düğüme bağlıdır. Bir kümeye düğüm eklemek, kümenin aynı anda birden çok isteği işleme kapasitesini artırabilir.

Her satır, sütun ailesi, sütun tanımlayıcısı ve zaman damgasının bir kombinasyonunu içerir; bu, temelde bir dizi anahtar/değer girişidir. Bigtable, çoğu zaman tüm verileri ham bayt dizilerine dönüştürür. Bigtable mutasyonları sırayla sakladığından ve bunları yalnızca birkaç ayda bir sıkıştırdığından, mutasyonlar bir satıra dönüştürüldüklerinde daha fazla depolama alanı kaplar. Bigtable, akıllı bir algoritma kullanarak verileri sıkıştırır ve sıkıştırma teknolojisini kullanır. Delesyonlar özelleşmiş bir mutasyon türü olduğu için kısa vadede fazladan depolama alanı gerektirir. Google'ın tescilli depolama yöntemleri, standart üç yollu HDFS çoğaltma aralığının ötesindeki veriler için zaman testine dayanmasını sağlar. Kullanıcılar, Google Cloud projeniz ve Identity and Access Management (IAM) tarafından kendilerine atanan rolleri kullanarak Bigtable tablolarınıza erişebilir. Google Cloud verilerinin çoğu, şifrelenmiş verilerimizde kullandığımız aynı sağlamlaştırılmış anahtar yönetim sistemleri kullanılarak kullanımda değilken şifrelenir. Yedekleme, tablonun şemasının ve verilerinin bir kopyasını kaydetmek ve ayrıca yedeği daha sonra yeni bir tabloya geri yüklemek için kullanılabilir.

Bigtable, petabaytlarca veriyi depolayabilen, iyi tasarlanmış, dağıtılmış bir depolama sistemidir. Kullanımı basit olduğundan, büyük ölçekli veri depolama için mükemmel bir seçimdir.

Cloud Bigtable'ın Gücü

Cloud Bigtable veritabanı, on binlerce satır ve sütunu tutma kapasitesine sahiptir ve dünyanın her yerinden erişilebilir. Sonuç olarak, büyük ölçekli veri depolama için çok uygundur. Cloud Bigtable, 6 Mayıs 2015 itibarıyla artık Google Cloud'da kullanıma sunuldu. Bu, o zamandan bu yana saniyede 10 EXAbyte'tan fazla verinin sunulması ve saniyede 5 milyardan fazla isteğin işlenmesiyle sonuçlandı. Sonuç olarak, Cloud Bigtable halen kullanımdadır ve veri depolama için değerli bir araçtır.

Bigtable Vs Cassandra

Her düğüm kendi yöntemi kullanılarak okuma ve yazma işlemleri için seçilir. Cassandra'da bir bölüm anahtarı tanımlanırken, Bigtable'da bir sıra anahtarı kullanılır. Cassandra'nın yük dengeleme politikası önce müşteri tarafından incelenir.

Bigtable ve Cassandra gibi veritabanı sistemleri dağıtılır. Saniyede on binlerce sorguyu (QPS) işleyebilen çok boyutlu anahtar/değer depoları oluştururlar. Bu belgenin amacı, iki veritabanı sistemi arasındaki farklılıkları ve benzerlikleri açıklamaktır. Bigtable, Bigtable'da açıklanan ana özelliklerin çoğunu içerir. Belgede, yapılandırılmış veriler için dağıtılmış bir depolama sistemi açıklanmaktadır. Bigtable, aralık atamasını bir veri kümesi için gerekli olarak tanımladığında, depolama katmanı işleme katmanından ayrıldığı için işleme düğümü için veri aralıklarını değiştirmek kolaydır. Ayrıca Bigtable, dörde kadar topolojilerde coğrafi olarak dağıtılmış kümeler arasında eşzamansız çoğaltmaya izin verir.

Hata toleransı, tutarlılık düzeyiyle ilişkilendirilen Cassandra tarafından sağlanır. Yapılandırılabilir bir veri çoğaltma topolojisi stratejisi kullanarak coğrafi çoğaltmayı tanımlayabilirsiniz. Çoğu çoklu veri merkezi topolojisinde, QUORUM (veya LOCAL_QUORUM) varsayılan ayardır. Bu seviye ayarının başarılı sayılması için bir çoğaltma düğümünün koordinatör düğüme yanıt verme çoğunluğunun olması gerekir. Cassandra'daki veri replikaları, veri merkezi ve raf konfigürasyonları kullanılarak hata toleransı açısından iyileştirilebilir. Topoloji, okuma ve yazma işlemleri sırasında tutarlılığı garanti etmek için hangi düğümlerin gerekli olduğunu belirler. Bigtable örneğinin bir veya daha fazla kümesi olabilir veya dört adede kadar çoğaltılmış kümeden oluşan bir koleksiyonu olabilir.

Bigtable ve Cassandra, NoSQL geniş sütun depoları olarak işlev görür. Satır anahtarı, bir tablonun genel veri sıralamasının Bigtable'da görüntülenme sırasını belirler. Bigtable'da Düğümler, genellikle tablet olarak adlandırılan anahtar aralıkların sorumluluğunu dengelemek için kullanılır. Bigtable hizmeti, istemcinin gönderdiği sütun veri türlerini zorlamaz. Bigtable sütun ailesi, bir tablodaki hangi sütunların saklanacağını ve bir tablodan diğerine alınacağını seçer. Her tablonun en az bir sütun ailesi olmalıdır, ancak tablolarda genellikle daha fazlası bulunur (bir tablonun sahip olabileceği maksimum sütun sayısı 100'dür). Bir hücrede bir satır anahtarı, diğerinde bir sütun adı bulunur.

Cassandra ve Bigtable, hem okuma hem de yazma işlemleri için işleme düğümünü seçmek üzere farklı yöntemler kullanır. Cassandra'da bölüm anahtarı ayırt edilirken, Bigtable'da satır anahtarı kullanılır. Çoklu küme ilkesi oluşturarak, veri merkezlerinden haberdar olan bir yük dengeleme ilkesi yük devretmenin faydalarını sağlar. Her iki veri tabanı da hızlı yazma için optimize edilmiştir ve bunu yapmak için benzer bir süreç kullanırlar. Her iki veritabanı da verileri değişmez dosyalar olan SSTable dosyalarında depolar. Cassandra'da, koordinatör müşteriye yazının tamamlandığını bildirmeden önce birkaç kopya ile iletişime geçilmelidir. Bigtable'daki her satır anahtarı yalnızca bir düğüme atandığından, yazmanın başarılı olduğunu doğrulamak için bu düğümden bir yanıt alınması gerekir.

SSTable birleşmesi sonucunda, her iki veritabanı da hücreleri hariç tutabilir. Verileri Cassandra'ya döndürürken, bir CQL sorgusundaki WHERE yan tümcesi satır sayısını kısıtlar. Bigtable kullanılırken yalnızca anahtar aralığından sorumlu düğüme danışılması gerekir. Bir düğümün okuma sonuçları çeşitli şekillerde sınırlandırılabilir. Bir sıkıştırma aşaması sırasında Bigtable ve Cassandra, verileri düzenli olarak birleştirilen SSTable'larda depolar . Bigtable, her hücre için zaman damgası sürümlerinin sayısını sınırlamaz, ancak diğer satır boyutları sınırlayabilir. Colossus tarafından sağlanan çoğaltma, yüksek veri dayanıklılığını garanti eder.

Bigtable'ın komut satırı arabiriminin yanı sıra çeşitli yaygın programlama dilleri için istemci kitaplıkları, Cassandra'nın yeteneklerini tamamlar. Bigtable'ın her düğümü, bu tablolarda depolanan verileri içeren bir dizi SSTable'a hizmet etmelidir. Kümenin boyutunu belirlerken artık Bigtable'da depolama kopyalarını Cassandra'da yaptığınız gibi hesaplamanıza gerek yok. Bigtable bulut sunucuları verileri genellikle katı hal sürücülerinde (SSD'ler) veya sabit sürücülerde (HDD'ler) depolar. Hata toleransını sağlamak için depolama yoğunluğu kaybı olmadığı teorisine dayanan Cassandra'nın aksine, iş yükü yoğunluğunu kaybetmez. Bir Bigtable bulut sunucusunu iş yükü gereksinimlerini karşılarken minimum çaba ve kapalı kalma süresini sürdürmek için gerektiği gibi ölçeklendirmek veya küçültmek kolaydır. Bir örneğin yalnızca dört kümesi olabilir, ancak bunlar gezegendeki desteklenen herhangi bir bulut bölgesinde kümelenebilir.

QPS pernode için bir metrik oluşturmak üzere Google, temsili veriler ve sorgularla Bigtable'ın performansının kullanılmasını önerir. Bigtable, ortak Cassandra yönetim işlevleri için yönetilen bileşenler içerir. Kümenin parçası olan bir tablo, bir büyük tablo yedeğinde tablonun geri yüklenebilir bir kopyası olarak oluşturulur. Bir yedeğin fiyatı, Bulut Depolamanınkinden daha düşüktür veya düğüm kaynaklarını tüketmez. Başka bir seçenek de, Bigtable'ı yedeklemek için Cloud Storage'a yönetilen bir veri aktarımı kullanmaktır. Bigtable, işletim sistemine yama uygulama, düğüm kurtarma, düğüm onarımı, depolama sıkıştırma izleme ve SSL sertifikası döndürme gibi yaygın Cassandra dahili bakım görevlerini kolaylıkla yönetir. Gösterge panoları, Bigtable Google Cloud konsol sayfasında örnek, küme ve tablo düzeylerinde aktarım hızı ve kullanım metriklerini izlemek için önceden oluşturulmuştur. Gelişmiş performans ayarı yapmak için izleme panosunu kullanabilirsiniz.

Bigtable'da SQL ve NoSQL veritabanındaki verilere satır anahtarı erişimi kullanılır. Düğümler ağ boyunca dağıtılır ve ağ tutarlılığını korumak için dedikodu kullanılır. Bu sistem ile veri depolama kapasitesi artırılır ve tek bir arıza noktası olmadan kullanılabilirlik korunur.
Bigtable ise Cassandra'dan daha ölçeklenebilir ve daha yüksek düzeyde kullanılabilirlik sağlıyor. Bigtable ayrıca diğer programlama dillerinden daha kullanıcı dostudur ve bu da onu daha az kaynağa sahip veri kümeleri için mükemmel bir seçim haline getirir.

Google Hala Bigtable Kullanıyor mu?

Google Analytics, web indeksleme, MapReduce ve Google Haritalar, Google Kitaplar, Arama Geçmişim, Google Earth, Blogger.com, Google Code barındırma gibi diğer birçok Google uygulaması, Bigtable, Google Haritalar'da saklanan verileri oluşturmak ve değiştirmek için kullanır. , Google Kitaplar, Aramalarım

Google Cassandra'yı Kullanıyor mu?

DataStax Astra Cassandra as a Service topolojisi, Google Cloud'da TensorFlow işletim sistemi ve ayrıca üç Google Cloud bölgesinde Apache Cassandra işletim sistemi kullanılarak dağıtıldı.

Bigtable, Hbase ile Aynı mı?

Bir Bigtable zaman damgası mikrosaniye cinsinden saklanırken, bir HBase zaman damgası milisaniye cinsinden saklanır. Bu ayrım, Bigtable için HBase istemci kitaplığını kullanırken ve tersine çevrilmiş zaman damgalarına bakarken faydalı olabilir.

Bigtable Ne İşe Yarar?

Bigtable NoSQL veritabanı, NoSQL veritabanında kullanım için ideal olan geniş sütunlu bir veritabanıdır. Sistem, düşük gecikme süresi, çok sayıda okuma ve yazma ve geniş ölçekte yüksek performans sağlayacak şekilde optimize edilmiştir. Tablo vakalarının kullanımı tipik olarak Nesnelerin İnterneti (IoT), AdTech, FinTech vb. gibi yüksek gecikme gerektiren belirli bir ölçek veya aktarım hızıyla sınırlıdır.

Bigtable ve Bigquery

Bigtable ve bigquery arasında birkaç önemli fark vardır. Bigtable ölçeklenebilir, sütun yönelimli bir veritabanı olacak şekilde tasarlanırken, bigquery ölçeklenebilir, ilişkisel bir veritabanı olacak şekilde tasarlanmıştır. Bigtable, SQL'i desteklemezken, bigquery destekler. Bigtable, bigquery kadar yaygın olarak kullanılmaz, ancak daha fazla sayıda sütun ve satıra ölçeklenebilmek gibi bigquery'ye göre bazı avantajları vardır.

Google, yıllar boyunca büyük verilerin bulutta depolanmasında önemli ilerleme kaydetti. Bigtable, Nesne Yönelimli Veritabanı Yönetimi'ne (OOPA) dayalı, petabayt ölçeğinde, tümüyle yönetilen bir NoSQL veritabanı hizmetidir. BigQuery, Bigtable ve Google Cloud Platform'un yanı sıra Google'ın Dremel veritabanı sistemi kullanılarak oluşturulmuştur. BigQuery ve Bigtable arasında üç büyük fark vardır. Hizmet Olarak Büyük Veri (BaaS) çözümü, Google Cloud BigQuery'nin sağladığı bir çözümdür. BigQuery, Analytics, Finance, Kişiselleştirilmiş Arama, Earth, Orkut ve Writely gibi Google ürünleri tarafından kullanılır. BigQuery'nin ışık hızında veri işleme özelliği kullanıldığında, saniyeler içinde 35 milyar satır işlenebilir.

NoSQL veritabanı, veritabanı hizmetinin kısaltmasıdır; başka bir deyişle, ilişkisel bir veritabanı değildir. Anahtar sütunlarının boyutu birden fazla olabilir ve anahtar çubukları yatay olarak kaydırılabilir. 10 megabaytlık daha büyük depolama kapasitesine sahip bireysel veri öğeleri, performansı düşürebilir. Yapılandırılmamış nesneler (örneğin video dosyaları) için kapsamlı bir depolama çözümüne ihtiyacınız varsa, bulut depolama muhtemelen daha iyi bir seçenek olacaktır. Tablo taraması gerektiren sorgular veya tek seferde büyük bir veritabanına bakmak için mükemmel bir seçimdir. Yüklenen bir nesnenin BigQuery'deki ömrü boyunca değişmesi imkansızdır ve verileri her zaman sabittir. Bigtable içindeki tablolar, anahtara, satıra ve zaman damgasına göre sıralanmış anahtarlar/değer haritalarına ayrılmış ölçeklenebilir verileri depolar.

Integrate.io ile veri kaynaklarınızı ve bulut veri ambarlarınızı bağlamak için bir ETL ve veri entegrasyon sürecini otomatikleştirebilirsiniz. Entegrasyon platformu, BigQuery dahil 100'den fazla önceden oluşturulmuş entegrasyon ve entegrasyon süreçlerinizi yönetmeyi her zamankinden daha kolay hale getiren bir sürükle ve bırak arayüzü içerir. Durumunuzu tartışmak veya Integrate platformunun 14 günlük pilot çalışmasına başlamak için veri uzmanlarından oluşan ekibimizle iletişime geçin.

Google BigQuery, MySQL'in hala yaygın olarak kullanılmasına rağmen özellikler açısından öne çıkıyor. Bu, özellikle veri alma ve verme, veri analizi ve veri birleştirme gibi iş uygulamalarında yaygın olarak kullanılan özellikler için geçerlidir. MySQL ise sadece 28 özelliğe sahiptir, bu da birçok işletmenin ihtiyaçlarını karşılayamayabilir. Google BigQuery, bulut tabanlıdır ve internet bağlantısı olan herhangi bir yerden erişilmesine olanak tanır. MySQL ise istemci-sunucu mimarisinde çalışır ve bulutta mevcut değildir.

Bigquery ve Bigtable Arasındaki Fark Nedir?

Bigtable, yoğun okuma ve yazma işlemleri için optimize edilmiş, geniş sütunlu bir NoSQL veritabanıdır. Büyük miktarda ilişkisel veri için bir kurumsal veri ambarı olan BigQuery'nin aksine, Oracle Data Warehouse bir tekilleştirme hizmeti olarak hizmet verir.

Bigquery, Bigtable Üzerine mi Oluşturuldu?

Bunu Google ve Microsoft ile işbirliği içinde geliştirilen bulut tabanlı bir sorgu hizmeti olan Bigtable ve kısa süre sonra Google'ın ad hoc sorgular için Dremel sistemi takip etti.

Bigtable'ı Ne Zaman Kullanmalıyım?

Bigtable, değer başına en fazla 10 MB veri ile anahtar/değer verilerini işlerken yüksek aktarım hızı ve ölçeklenebilirlik gerektiren uygulamalar için idealdir. Bigtable'ın güçlü yönleri, toplu MapReduce işlemleri, akış işleme/analitik ve makine öğrenimidir.

Ölçeklenebilir Nosql Veritabanı Hizmeti

Ölçeklenebilir bir nosql veritabanı hizmeti , büyük ölçekli verileri işleyebilen bir veritabanı türüdür. Büyük miktarda veriyi depolamak ve yönetmek için kullanılabilen web tabanlı bir hizmettir. Bu tür veritabanı, büyük ölçekli verileri işleyebilmesi için ölçeklenebilir olacak şekilde tasarlanmıştır.

Bu öğretici, çalışan bir Node.js ortamına sahip olduğunuzu varsayar. DynamoDB dosyalarını açmak için nodejs-dynamodb-sample adlı bir klasör oluşturdum. Proje için GitHub sayfası https://www.gofundme.com/adamfowleruk/nodesurvey.html'dir. Örnek uygulama, film verilerini aramak ve almak için DynamoDB'yi kullanır. S3'te veri depolamak için Amazon'un Kimlik ve Erişim Yönetimi hizmetini (IAM) kullanacağız ve AWS'de DynamoDB'ye erişmek için Amazon'un DynamoDB hizmetini kullanacağız. Amazon'un iADM hizmetini kullanmak için öncelikle kayıt olmanız ve bir kullanıcı oluşturmanız gerekir. Aramanızın POST/filmler bölümüne bir film adı ve yılı eklenebilir.

Anahtar girilen alana girerek belirli bir yıldaki filmlerin bir listesini yapın. Artık bu temel örneği izleyerek kendi uygulamanızı oluşturabilirsiniz. Tablolarınızı tekrar kullanmayı düşünüyorsanız, bunları kullandıktan sonra silmeniz gerekir, bu da AWS barındırma ve hizmet maliyetlerine neden olur. AWS'de DynamoDB konsoluna gidin ve kullandığınız depolama miktarını girin. 'Filmler'e tıklayarak öğeleri bir tablo halinde görüntüleyebilir, uygulamanızda gördüğünüz metriklere bakabilir ve Kapasite sekmesine tıklayarak tahmini aylık maliyetleri görebilirsiniz. GitHub sayfamda, bu alıştırmadaki kodun bir örneğini ekliyorum: https://github.com/adamfowleruk/nodejs-dynamodb-sample.

Google Bulut Büyük Tablo Veritabanı

Google Cloud Bigtable, büyük analitik ve operasyonel iş yükleri için ideal olan, hızlı, tam olarak yönetilen, petabayt ölçeğinde bir NoSQL veritabanı hizmetidir.

Google'ın Veri Deposu, Kullanıcı İsteklerine Hızlı Yanıt Verilmesi Gereken Uygulamalar İçin Daha Uygundur.

Google'ın Bigtable veritabanında ilişkisel veritabanı yoktur. SQL sorguları, birleştirmeler ve çok satırlı işlemler desteklenmez. Sonuç olarak, standart veritabanı desteği arıyorsanız, bunu bekleyemezsiniz. Bigtable ise büyük miktarda veri veya analitik sağlamıyor. Bigtable'ın optimize edilmiş yapısı, kısmen yüksek performanslı analitik ve veri işleme yeteneklerinden kaynaklanmaktadır. Datastore ise yüksek değerli işlem verilerinin uygulamalara sunulmasına izin verecek şekilde tasarlanmıştır. Sonuç olarak Datastore, kullanıcı isteklerine hızlı yanıt verilmesi gereken uygulamalar için daha uygundur.