谷歌云平台的 BigQuery：一种 NoSQL 数据仓库服务

已发表: 2022-11-16

随着企业和组织生成的数据量继续呈指数级增长，NoSQL 数据库越来越受欢迎。 BigQuery 是 Google Cloud Platform 提供的功能强大且完全托管的 NoSQL 数据仓库服务。它旨在轻松处理大规模数据分析工作负载。在本文中，我们将深入了解 BigQuery 是什么、它的主要功能，以及它如何帮助您满足数据分析需求。

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Bigtable 是一种NoSQL 数据库，旨在处理大量数据并具有广泛的列。另一方面，BigQuery 是一个大型企业数据仓库，能够存储大量关系结构化数据。

BigQuery 以列格式存储表数据，这意味着每一列都是单独存储的。可以在面向列的数据库中快速彻底地扫描各个列。为了满足消耗大量数据的分析工作负载的需求，列针对分析工作负载进行了优化。

MySQL是一个使用关系数据库管理系统的客户端-服务器数据库管理系统。 MySQL 可用于为范围广泛的 Web 应用程序存储、管理和操作数据。除了内置查询机制外，BigQuery 还运行 SQL。

Bigquery 是否使用 Nosql？

BigQuery 平台在商业世界中用于商业智能和在线分析处理。可以使用 Bigtable，一种NoSQL 数据库服务。 BigQuery 是一个混合程序，结合了 SQL 方言和 Google 的专有数据处理技术 Dremel。在 bigtable 中，查找基于基于键的函数，只需几秒钟。

如果您要将数据从 Cloud Storage 导出到 BigQuery，请确保它是 CSV 格式。由于 CSV 是最常见的数据导出格式，因此许多工具和语言都支持它。尽管 JSON 也是一种受支持的格式，但不如 CSV 常见。要将 Cloud Storage 数据导出到 BigQuery，您必须使用换行符分隔格式。 Avro 是由 BigQuery 和 Google Cloud Storage 创建的一种新文件格式。如果您使用的 Cloud Storage 数据不是 CSV 或 JSON 格式，则可以改用 Avro 格式。
如果要将数据导入 BigQuery，应使用 Google 标准 SQL 方言。这种方言具有最广泛的功能，也是最受支持的。例如，DDL 和 DML 语句仅受 Google 标准 SQL 支持。
如果您的数据不在 Google 标准 SQL 中，您仍然可以使用旧版 SQL 方言。 Google 标准 SQL 以及遗留 SQL 支持一些相同的功能。但是，遗留 SQL 不像 Google 标准 SQL 方言那样得到广泛支持，它可能无法支持 Google 标准 SQL 的所有功能。
如果您不熟悉 BigQuery，则应使用 Google 标准 SQL 方言。它不仅是最通用的，而且也是最广泛支持的。

Bigquery 是什么类型的数据库？

借助 BigQuery，您可以在具有机器学习、地理分析和商业智能等内置功能的完全托管的企业数据仓库中管理和分析数据。

Google Cloud BigQuery 是一个完全托管的企业数据仓库，可让各种规模的企业将大量数据存储在可访问且安全的云环境中。内置机器学习、地理分析和商业智能功能可用于管理和分析您的数据。借助 BigQuery，您可以查询最重要的问题以找到答案。 BigQuery 满足了从业务分析师到开发人员等各种角色和职责的数据专业人员的需求。 Stack Overflow 的BigQuery 开发人员和分析师社区参与富有成效的讨论。谷歌云安全最佳实践，包括传统的边界安全以及更精细的安全措施，是一种可靠但适应性强的方法。 Looker、Looker Studio 和 Google Sheets 只是您可以用来分析和可视化 BigQuery 数据的部分工具。

另一方面，BigQuery 可以通过利用完全基于内存的架构实现更高的性能。这种架构，也称为 MapReduce，基于以下原则。 MapReduce 的工作原理是将大型任务分解为更小的任务（称为映射），然后将该工作分布到大量服务器上。 map任务通过获取输入数据，将输入数据转换成数据库可以处理的形式。地图任务可以用任何语言编写，但通常是使用 map-reduce 库的 Python 程序。因为服务器太多了，所以需要一刀切的减少数据。 Reduce 任务将 map 任务的输出减少为数据库可以处理的形式，以实现此目的。 reduce 任务几乎可以用任何语言编写，但通常是用 Python 编写的。由于其节省内存的能力，MapReduce 可以完全在内存中运行。这意味着数据库根本不需要保留任何数据。这样做有一个缺点，因为运行 MapReduce 所需的服务器数量远远大于运行传统数据库所需的服务器数量。 SQL Server 是一种基于服务器的数据库，每天有数百万人使用。 SQL Server 实现基于客户端-服务器体系结构，除非用户手动对其进行扩展，否则整个系统的性能都是固定的。 SQL Server 有一个缺点：它是一个基于服务器的数据库。因此，它不适合需要快速扩展的应用程序环境。 SQL Server 的性能也不如 BigQuery。 BigQuery 是一个采用 MapReduce 技术的 PB 级分析数据库。 mapreduce 架构基于内存，使其具有极高的性能。数百万人使用基于服务器的数据库 SQL Server。 SQL Server 的主要缺点是它依赖于基于服务器的数据库模型。

Google Bigquery 数据类型

日期/时间、文本、数字和布尔值是可以通过Google BigQuery访问的四种数据类型。每种类型都有自己的一套特性和优势。时间类型是最常用的 BigQuery 解决方案之一。除了时间戳和日期字段之外，时间戳和日期字段还可用于跟踪员工时间、估计交货时间和记录访问。可以使用文本类型自动完成用户交互的日志和监控。用户 ID、用户名和文本描述的字段位于表单上。数字类型和数值的结合使它成为存储数字信息的理想方法。 Int 整数、浮点数和小数列为这些文件中的字段。没有比布尔值更好的存储布尔值的方法了。真值和假值都包含在值中。

Bigtable 是 Nosql 吗？

是的，Bigtable 是一个 NoSQL 数据库。它是由谷歌创建的分布式、面向列的数据存储。

它为可以在 99.999% 的时间内访问的大型分析和操作工作负载提供完整的托管、可扩展的 NoSQL 数据库服务。在开发响应式应用程序时，您应该将毫秒延迟保持在最低限度。它使您能够扩展以满足存储和吞吐量要求，同时在重新配置期间保持稳定。多个主复制点最多可以位于该国的八个地区。在我们学习如何使用 cbt 命令行工具连接到Cloud Bigtable实例、执行基本管理任务以及在表中写入数据时，您还将学习如何使用 cbt 命令行工具执行基本管理任务。您将了解 Codelab 的基础知识，您将在其中学习如何避免常见的架构设计错误、导入数据以及查询和使用数据。使用工具创建 HBase 表架构、导入 HBase 数据库的快照以及测试数据完整性。

Cloud Bigtable NoSQL 数据库服务是一种快速、完全托管且高度可扩展的服务。您可以使用 Key Visualizer 为Cloud Bigtable 模式生成热图格式，以便查看密钥访问模式。如果您想在 Google Cloud 上开始构建，您可以获得 300 美元的免费赠金和 20 种始终免费的产品。定价指南可在此处找到。

NoSQL 数据库不同于传统的关系数据库，因为它允许以多种方式保存数据。数据的持久性和分布性更强，可以更快地访问它。 NoSQL 数据库，例如 Cassandra、HBase 和 Hypertable，都是众所周知的。

BigQuery 是基于 SQL 的吗？

是的，BigQuery 使用一种类似于 SQL 的方言，称为 BigQuery SQL。

BigQuery 受 Google 标准 SQL 方言和旧版 SQL 方言的支持。 SQL 是 Google 标准中 DDL 和 DML 语句等功能的默认设置。您使用的界面决定了您使用的查询方言。现在应该编辑命令行工具的配置文件以在方言之间切换。此示例将使用 Google 标准 SQL 作为查询的默认语法，并使用 mk 命令（在创建视图时使用）作为查询的默认语法。如果您已经为查询或 mk 命令标志配置了默认值，则不需要更改 [query] 或 [mk]。如果要在查询作业中使用旧版 SQL 语法，请将 UseSqlLegacy 参数设置为 true。

此示例将使用客户端库运行，如 Node.js 设置的 BigQuery 快速入门说明中所指定。正在切换到遗留系统的 SQL 方言。 Legacy可以得到更大程度的利用。通过将 use_legacy_sql 变量配置为 True，查询作业可以使用 true 的 SQL 语法。如果您使用的是 Ruby，则可以在查询中传递选项 legacy_sql: true。

使用的数据类型数量正在迅速增加，其中 JSON 成为最流行的数据类型。随着组织转向更复杂的数据模型，例如 JSON，他们正在使用不太传统的数据存储方法，例如关系数据库。由于 JSON 易于阅读、理解和使用，因此它是开发人员中最流行的格式。
使用 BigQuery 处理 JSON 数据是一个极好的选择。这种存储方法按列而不是按行存储数据，从而可以更有效地执行分析查询。此外，由于编码和处理简单，您可以在 JSON 数据中查询各个字段的值。

Bigquery 的多种用途

大查询有哪些用例？
BigQuery 用于各种上下文。以下是一些示例：除了流式数据，还必须获取大量数据。管理 PB 级数据的最佳方式是什么？大型数据集中有大量数据需要分析。通过利用人工智能和数据，我们可以预测复杂事件的结果。几周来，BigQuery 一直是我们关注的焦点。现在，让我们来看看bigQuery的一些应用。

Bigquery 是关系型数据库吗

不，BigQuery 不是关系数据库。它是一个功能强大、可扩展且经济高效的数据仓库，使您能够在几秒钟内对大型数据集运行复杂的查询。

使用 BigQuery 而不是 Bigtable 有哪些好处？
BigQuery 的主要优势之一是它能够成为一个不可知的数据仓库。这意味着可以以可靠、一致的方式存储和访问数据，这有利于需要高质量数据的业务。除了更通用之外，BigQuery 还提供了比 Bigtable 更多的数据类型。更适合在商业智能、分析等OLAP应用中使用。因此，BigQuery 可以提供比 Bigtable 更快、更准确的数据分析。 BigQuery 的使用成本也比 Bigtable 低。这是因为它不需要安装硬件或软件层，这意味着它可以供小型企业使用。

BigQuery 与 Cloud Sql

与包含应用程序的 BigQuery 不同，Cloud SQL 不包含应用程序。与 BigQuery 相比，云 SQL 数据库具有更多的数据库安全选项。在 Cloud SQL 中，席位数量由所使用的数据仓库决定，而在 BigQuery 中，席位数量由谷歌云存储决定。

对于数据存储和分析，用户使用 Google Cloud SQL 和 BigQuery 等选项。虽然这两种产品都是由谷歌创建的，但它们之间存在显着差异。在本文中，我们将介绍 Cloud SQL 和 BigQuery 之间的区别，以便您根据自己的需要选择合适的。以下是一些基于 BigQuery 的解决方案示例。您还可以构建可用于使用 BigQuery 分析数据的报告。这不仅是一个强大的分析工具，而且还用于分析实时数据。在本文中，我们将从各个方面比较 Cloud SQL 和 BigQuery。

在数据库安全方面，Cloud SQL 比 BigQuery 更有优势。 BigQuery 的存储容量可与 Google 媲美。我们的大多数设备都有 Google 连接，这意味着我们可以在 BigQuery 中访问和存储数据。比较两者时，考虑开展业务的成本也很重要。 BigQuery 比 Cloud SQL 更易于设置和使用。在 BigQuery 中，可以使用无服务器数据复制服务 Datastream 来复制数据。除了 Python、C#、Java、Go、PHP、Node.js 和 Ruby 客户端库之外，BigQuery 还具有用于 C 和 C++ 的用户库。

SQL接口也很发达，功能强大。相比之下，MySQL 的 SQL 接口更为有限。它还支持以多种格式导出数据，包括 JSON、CSV、Google Sheets 和 Tableau。 MySQL 支持少量的文件格式。第四，BigQuery 以 MySQL 所没有的方式包含连接和分组（也称为聚合）。各种查询都需要连接，例如计算表包含的行数、计算列的平均值或查找列中的最大值。使用 BigQuery 的数据仓库成本高于使用 MySQL 的数据仓库成本。另一方面，BigQuery 提供了更广泛的功能，并且性能优于其他平台。 MySQL的存储容量是有限的； BigQuery 提供更多容量。 BigQuery 可与谷歌云存储、S3 或 Azure 存储一起使用。 MySQL 支持数据的本地存储。当你比较 BigQuery 和另一个框架的特性时，你会发现 BigQuery 胜出。它具有更多功能并且性能更好。

什么是大查询

Bigquery 是一个基于云的数据仓库，允许用户存储和查询大量数据。对于需要处理和分析大型数据集的组织来说，它是一种可扩展且经济实惠的解决方案。

BigQuery 是一种强大的数据处理工具，可让您实时分析和可视化大量数据。每个月分析 1TB 数据并免费保存 10GB 数据。使用流式摄取，您将始终可以访问对数据的最新见解。

Bigtable 与 BigQuery

bigtable 和 bigquery 之间存在一些关键差异。首先，bigtable 是一种 NoSQL 数据存储，而 bigquery 是一种 SQL 数据存储。这意味着 bigtable 在数据模式方面更灵活，但在查询处理方面效率较低。其次，bigtable 是为规模而设计的，可以处理数十亿行数据，而 bigquery 是为速度而设计的，可以处理数百万行数据。最后，bigtable 是 Google 的专有产品，而 bigquery 是一个开源项目。

BigTable 和 BigQuery 之间有什么区别？这两种服务都旨在存储大量数据。当服务更新不直接影响您的工作流程时，它们不会在改进时给您带来任何问题。除了无限的可扩展性、自动刻录甚至简单的恢复之外，这两种服务都有内置的自动备份。

BigQuery 提供了多种功能，但并非完美无缺。该存储作为谷歌的主要数据存储，但由于其在谷歌自身服务中的位置和处理限制，不适合存储频繁变化的数据。除了更改频率较低的数据之外，PostgreSQL 是更稳定数据的更好选择。

谷歌的 Bigtable：何时使用它以及它的用途

Bigtable、谷歌云平台和谷歌用于临时查询的 Dremel 系统是后来构建 BigQuery 的三个平台，BigQuery 是一种用于超大型数据集的基于云的查询服务。
我为什么要使用 Bigtable？ Bigtable 非常适合具有大量键/值数据的应用程序，因为每个值的大小通常不超过 10 MB。 Bigtable 还是批处理 MapReduce 操作、流处理/分析和机器学习的良好存储引擎。
Google 还在使用 Bigtable 吗？ Bigtable 的功能被谷歌分析、网络索引、MapReduce、谷歌地图、谷歌图书搜索、“我的搜索历史”、谷歌地球、Blogger.com 和各种其他谷歌应用程序所使用。

数据库

NoSQL 数据库是一种非关系数据库，它不使用关系数据库传统的基于表的结构。 NoSQL 数据库通常用于处理不适合关系数据库的大量数据。

NoSQL 数据库将数据存储在文档中而不是表中。数据中心旨在处理广泛的数据管理需求，因为它们灵活、可扩展并且能够快速响应不断变化的业务需求。文档数据库、键值存储、宽列数据库和图形数据库只是可用的 NoSQL 数据库中的一小部分。全球 2000 家企业正在迅速采用 NoSQL 数据库来支持任务关键型应用程序。这部分是由于五个趋势提出了大多数关系数据库难以处理的技术挑战。由于其固定的数据模型，关系数据库是敏捷开发的主要障碍，而敏捷开发效率低下。在 NoSQL 中，应用程序模型定义了数据模型。

没有必要定义数据必须如何建模。 JSON 是用于在面向文档的数据库中存储数据的默认格式。通过消除 ORM 框架，可以减少开发应用程序的开销。最新版本的 Couchbase Server 4.0 引入了 N1QL（发音为“nickel”），这是一种连接 SQL 和 JSON 的强大查询语言。它不仅支持标准的 SELECT / FROM / WHERE 语句，还可以用于组织（GROUP BY）、排序（SORT BY）、连接（LEFT OUTER / INNER），以及其他各种各样的东西。可以利用 NoSQL 分布式数据库，因为它采用横向扩展架构设计并且没有单点故障。随着越来越多的客户互动发生在网上，维持稳定的供应链变得越来越重要。

无需学习任何编程语言即可开始使用 NoSQL 数据库。它们旨在分发读取、写入和存储，以便可以同时访问它们。只要有必要的管理和监控，它们就可以在任何级别运行。对于分布式 NoSQL 数据库，不需要单独的软件堆栈——它们由数据中心之间的内置复制进行备份。此外，硬件路由器允许应用程序执行它们自己的故障转移，而不是等待数据库检测到问题并执行服务中。由于越来越多地使用NoSQL 技术，当今的 Web、移动和物联网应用程序需要 NoSQL 数据库。

NoSQL 数据库作为数据存储和处理工具正变得越来越流行。 MongoDB 是最流行的 NoSQL 数据库，而 Cloud Bigtable 是一个完全托管的 NoSQL 数据库服务，可以支持 99.999% 的可用性。借助 Cloud Big Elasticity，您可以在峰值性能下每秒处理超过 50 亿个请求，并存储超过 100 亿字节的受管理数据。如果您正在寻找可以处理大型分析和操作工作负载的 NoSQL 数据库，Cloud Bigtable 是一个绝佳的选择。

什么是Nosql数据库用例子解释？

NoSQL 数据库不将数据存储在表中，而是存储在文档中。因此，它们被归类为“不仅是 SQL”，而且被各种灵活的数据模型细分。文档数据库、键值存储、宽列数据库和图形数据库只是 NoSQL 数据库的几个示例。

Nosql 数据库的优缺点

此外，NoSQL 数据库还具有关系数据库所不具备的功能。面向文档的存储在MongoDB、Cassandra和Redis中可用，在Cassandra中可用时序数据。
尽管 NoSQL 数据库存在一些缺点，例如缺乏标准 SQL 功能，但它们作为计算平台正变得越来越流行。 NoSQL 数据库具有多种用途的优势，使其成为绝佳的选择。

Nosql 数据库有什么用处？

NoSQL 数据库采用广泛的数据模型来访问和管理数据。专门针对高数据量、低延迟、灵活数据模型的应用程序优化的大型数据库可以通过放宽对其他数据库的一些数据一致性限制来运行。

Nosql 数据库：优点和缺点

与传统 SQL 数据库相比，NoSQL 数据库（例如 MongoDB）具有许多优势，但它们也带来了一些风险。在复杂查询时，SQL 在数据一致性、数据完整性和数据冗余方面比 NoSQL 更安全。 SQL 遵守ACID 属性，这意味着它保证一致性，对数据的更改将反映在数据库中，并且在发生灾难时不会丢失数据。
代替 SQL 数据库，NoSQL 数据库可以提供多种优势，但首先必须出于功能和安全原因对其进行测试。

Bigtable 与 MongoDB

这个问题没有千篇一律的答案，因为给定项目的最佳数据库解决方案取决于许多因素。但是，总的来说，MongoDB 更适合需要高度灵活性的项目，例如那些涉及非结构化数据的项目。另一方面，Bigtable 更适合需要高度可扩展性和性能的项目，例如涉及大量数据的项目。

BigTable 的实施成本 (TCO) 高于 MongoDB，TCO 为 91/100，而 MongoDB 为 62/100。一种工具的功能与另一种工具的功能没有太大区别。在本文中，我们将比较和对比这两种软件产品。 Google 与 10gen 相比如何？系统软件的 TCO 由总拥有成本 (TOA) 决定，包括软件许可、软件培训、定制、硬件（如有必要）、维护和其他相关服务。 MongoDB 面向各种规模的企业，包括大、中、小型企业，而 BigTable 则迎合各种规模的企业。

适用于大型单键数据集的理想 Nosql 数据库

Bigtable 是一种快速、完全托管、可大规模扩展的 NoSQL 数据库服务，非常适合以低延迟存储大量单键数据。它支持高读写吞吐量和低延迟，非常适合 MapReduce 操作。它是一种快速、完全托管、可大规模扩展的 NoSQL 数据库服务，非常适合以低延迟存储大量单键数据，无需设置。

是 Bigquery Olap

这个问题没有千篇一律的答案，因为 BigQuery 的 OLAP 功能因用户的具体需求而异。但是，一般来说，BigQuery 可以被视为 OLAP 平台，因为它能够大规模执行复杂的数据分析。这使得它非常适合商业智能、数据仓库和分析等应用程序。

TrustRadius 目前使用 BigQuery 作为数据仓库，而 BQ 是我们几乎所有数据管道的默认语言。使用 BigQuery，您可以在几分钟内搜索大型数据集。虽然它不是实时系统，但 OLAP 无疑是最好的。它目前非常适合 OLAP 用例，但交互功能也很棒。 OLAP 在 BigQuery 上运行得更好。它无法在几秒钟内搜索您的十亿条记录，因为它不是实时系统。数据管道项目也可以使用 BigQuery 完成。使用此应用程序，可以上传和删除数据，并且可以使用 SQL 以您想要的任何方式组织数据。

为什么 Bigquery 是 Etl 的最佳选择

由于 BigQuery 具有高查询吞吐量、低延迟和可扩展性，因此它是 ETL 任务的绝佳工具。此外，它的仓库架构使其有别于传统的 OLTP 查询。

大查询性能

BigQuery 是分析大型数据集的强大工具。但是，了解一些潜在的性能问题很重要。首先，BigQuery 旨在快速处理大量数据。但是，如果您尝试对太多数据运行查询，则可能需要很长时间才能完成。为避免这种情况，限制查询的数据量很重要。其次，BigQuery 使用列式存储格式。这意味着它将数据存储在列中，而不是行中。这对于某些类型的查询可能很有效，但对于其他类型的查询可能会更慢。如果您遇到性能问题，值得尝试不同的存储格式。最后，BigQuery 在从外部源检索数据时可能会很慢。如果您的数据存储在关系数据库中，使用 Dataflow 等工具将其加载到 BigQuery 中会更快。通过了解这些潜在的性能问题，您可以确保BigQuery 查询快速高效地运行。

在本文中，我们将探讨使用 Google 的大数据平台BigQuery 的一些提示和技巧。在这篇博文中，我将介绍一些可以帮助您提高查询性能的技术。如果将数据分成更小的块，BQ 将需要读取更少的数据块，从而实现更快、成本更低的查询。考虑在连接数据集之前使用反规范化技术生成同构表。通过将计算资源交换为存储资源，您可以降低成本并提高性能。由于 BigQuery 支持嵌套、重复的数据结构，因此您可以轻松处理复杂的数据结构。有一种方法可以使用“保存查询”功能来解决这些问题。通过单击该按钮，您可以为您的查询命名以便稍后查找。此外，查询结果可以导出到电子表格或其他表格中。

Google 的 Bigquery：快速高效的数据解决方案

数据传输速度更快：BigQuery 传输数据的时间仅为使用 Google 的全球网络和硬盘驱动器基础架构通过互联网发送数据所需时间的一小部分。需要快速高效数据分析的企业应考虑使用 BigQuery。
在 BigQuery 中存储数据比传统系统更容易，因为它具有内置的复制和存储功能，可以自动复制并存储在全球多个数据中心。因此，即使发生重大灾难，企业也可以依靠可靠的数据存储。

谷歌云大表

Google Cloud Bigtable是一种快速、可扩展、完全托管的 NoSQL 数据库服务，可让您存储和提供大量数据。它旨在可扩展并处理高吞吐量和低延迟的工作负载。

它可通过 Google 的 Cloud Bigtable NoSQL 数据库服务获得。除了 Google 搜索、地图和 Gmail 服务之外，同一数据库还支持 Google 搜索、Google Analytics、地图和 Gmail。必须创建具有 Cloud Bigtable API 的 Google Cloud Platform Console 项目。在代码的快速入门部分中包含 Google Cloud Bigtable 就足够了。 Cloud Bigtable 提供三种类型的 API 提供程序：数据 API、实例 API 和表管理 API。数据 API 调用可以在 API 提供的表中保存和查询数据。在数据的每个实例中，都有一个包含实际复制数据的表。

这些 API 允许您在裸机基础上管理实例、集群和表。 Google Cloud Platform Console Metrics Explorer 是您可以访问 Cloud Bigtable Metrics 的地方。该功能在应用程序启动时被禁用。通过更新 StackdriverStatsConfiguration，您可以确定将指标推送到 StackDriver 的频率和受监控的资源类型。如果您使用的是 Maven，请将其复制到您的依赖项中，该依赖项应该是 pom.xml 文件或 Gradle 或 SBT 文件。如果你想使用这个客户端，你必须有 Java 8 或更高版本。 grpc-nio-worker-ELG-1-#的线程数与CPU相同。 Google 在其 LTS 测试中为其所有客户端库使用 Oracle 的扩展支持（通常在客户端普遍可用后持续八年）。

Gcp 中的 Cloud Bigtable 是什么？

借助 Cloud Bigtable，您可以在一个人口稀少的小表上存储 PB 级数据和数十亿行和列。行键是可以在每一行中找到的可索引值。

Google 还在使用 Bigtable 吗？

除了 Google 分析、Web 索引和 MapReduce，它现在还被许多 Google 应用程序使用，包括 Google Maps、Google Books、Google My Search History、Google Earth、Blogger.com 和 Google Code hosting。

Mongodb »

MongoDB 是一个强大的面向文档的数据库系统。它具有基于索引的搜索功能，使数据检索变得快速和容易。 MongoDB 还提供可扩展性功能，使其能够处理大规模数据。

Mongodb 有什么用？

MongoDB 等文档数据库用于构建高性能、高可用和可扩展的互联网应用程序。由于其灵活的模式，它非常适合敏捷开发团队。

Mongodb：一个源码可用的面向文档的数据库程序

MongoDB 是一种软件还是一种语言？
MongoDB 数据库由各种源代码友好的组件组成，可以跨多个平台部署。 MongoDB 是一个 NoSQL 数据库，它使用类似 JSON 的文档类型和可选模式。 MongoDB 是 MongoDB Inc. 开发的数据库。MongoDB 和 sql 真的可以一起工作吗？
与大多数关系数据库一样，MySQL 使用结构化查询语言 (SQL) 来管理数据访问。 MongoDB 查询语言 (MQL) 是开发人员使用的默认 MongoDB 查询语言。文档中使用 MQL 和 SQL 语法比较了常见数据库中的数据库操作。

Mongodb 比 SQL 好吗？

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.