NoSQL 数据库：大表

已发表: 2023-01-04

NoSQL 数据库因其灵活性、可扩展性和性能而越来越受欢迎。 NoSQL 数据库不需要预定义的模式，可以以任何格式存储数据。这使得它非常适合需要存储大量不断变化的数据的应用程序。大表是一种 NoSQL 数据库，旨在存储大量数据。 Big table 被许多大型组织使用，例如 Google、Facebook 和 Amazon。大表具有高度可扩展性，可以处理数十亿行和数百万列。大表也非常快，可以提供实时访问数据。

谷歌为其Cloud Bigtable 数据库服务发布了一系列普遍可用的更新。作为新更新的结果，现在每个节点的可用存储空间高达五倍。谷歌还增加了改进的自动缩放功能，使数据库集群能够根据需要自动增长或收缩。新的 CPU 利用率指标和集群组路由可以更清楚地了解应用程序资源的使用情况。由于计算和存储的分离，每种类型的资源都可以在 Bigtable 上自行扩展。得益于新功能，用户现在可以轻松管理高可用性部署并改进工作负载管理。

NoSQL 是存储大量数据的流行选择。如今，这种类型的数据库在网络公司中越来越受欢迎。 NoSQL 解决方案的支持者表示，与传统数据库相比，它们提供了更简单的可扩展性和更高的性能。

Bigtable 是一种NoSQL 数据库服务，可供开发人员和数据库管理员使用。 BigQuery 是一个混合体，因为它使用 SQL 方言并基于 Google 的数据处理技术 Dremel。

Bigtable 是 Sql 还是 Nosql？

这个问题没有明确的答案，因为它取决于你如何定义每个术语。但是，如果我们将 SQL 广义定义为任何使用结构化查询语言的数据库，将 NoSQL 定义为任何不使用结构化查询语言的数据库，那么 Bigtable 将被视为 NoSQL 数据库。

什么是 Bigtable 与 BigQuery 比较？ Bigtable 是一种 NoSQL 数据库，可让您以安全且可扩展的方式存储数据。 BigQuery 是一种关系数据仓库，可在 SQL 数据库中存储大量数据。 Bigtable 已集成到 Google 的产品中，例如 Analytics、Finance、Personalized Search、Earth 和 Writely，用于日常操作。 Bigtable 是一种可变数据 NoSQL 数据库，非常适合 OLTP 场景。 BigQuery 是一个关系型 SQL 数据仓库，可用于 OLAP 应用程序。 Bigtable 和 BigQuery 都是云原生的，具有行业领先的服务水平协议。此外，它们还提供自动备份（通过复制）以及无限可扩展性、自动分片和自动故障恢复（通过复制）。

BigQuery，而不是 NoSQL 数据库，不会这样做。

Bigtable 是什么类型的 Nosql 数据库？

Cloud Bigtable 是一个 NoSQL 数据库，可用于分析数据和运行操作。它是 HBase 的替代品，HBase 是使用 HDFS 的列式数据库系统。带宽小于 10 MB 的应用程序适用于 Cloud Bigtable，它可以支持高水平的吞吐量和可扩展性。

众所周知，大表数据库是 NoSQL 数据库的一个子集。 Bigtable 是 Google 的一个应用程序，类似于 Kleenex。 Bigtable 数据库是模仿和启发的行业标准。虽然本文主要关注 Bigtable，但它也关注其他 NoSQL 数据库。 Bigtable 主要供 Google 内部使用而设计，外部无法访问。 Bigtable 于 2004 年引入 Google，此后已被 60 多个 Google 应用程序使用。 Bigtable 实现需要一个主服务器来跨其他服务器集群跟踪 tablets。

Apache Software Foundation 为许多优秀的技术计划做出了贡献，尤其是在数据库领域。 Accumulo 和 HBase 采用与 Google Bigtable 相同的设计原则，但采用的是商业可用的格式。目前，Apache HBase 运行着 Facebook 的消息系统，它与 Hadoop 紧密集成，使其能够处理大型数据集。 Hypertable 数据库基于 Bigtable，它是一个简单的表格数据库。 Hypertable 的运行方式与 Hadoop 和 HFS 相同。百度是中国最大的搜索引擎之一，也是 Hypertable 的主要赞助商之一。客户包括 eBay、Groupon 和 Rediff.com 等在线拍卖网站，以及 Lowe's 和 TJ Maxx 等线下零售商。

Hadoop 是一个开源软件平台，使用户能够以高效的方式存储和处理大量数据。这启用了 NoSQL 数据库，可以减少存储在单个服务器上所需的数据量。另一方面，NoSQL 数据库不需要固定模式，因为它是可扩展性驱动的。因此，它们是以分布式方式存储大量数据的绝佳选择。

Bigtable属于什么类型的Nosql数据存储？

通用市场上可用的少数功能之一。在最基本的层面上，Bigtable 是一个跨越广泛列的 NoSQL 数据库。

Bigtable 是列式数据库吗？

Bigtable、Apache Cassandra 等宽列存储并不是传统意义上的列，因为它们在两个层次上根本没有使用列式数据结构。

Bigtable 是非关系型数据库吗？

这个问题没有明确的答案，因为它取决于您如何定义“非关系数据库”。 Bigtable 是一种面向列的数据存储，有些人认为它是一种 NoSQL 数据库。但是，它确实支持通常与关系数据库关联的事务和索引。因此，这实际上取决于您如何定义非关系数据库。

CREATE EXTERNAL TABLE 语句可用于通过指定要从中提取数据的表在 BigQuery 中创建表。 uri 选项可用于指定要从中提取数据的表。表模式包括表名、表类型、列名和数据类型，以及 bigtable_options 选项的表模式。
如果您使用 MySQL，可以使用 BigQuery 导入工具将数据从 MySQL 表自动导入到 BigQuery。将表名和列族输入该工具，该工具将数据导入 BigQuery 表。
使用 Google Cloud 控制台时，您必须手动输入表名和列族限定参数。在 Google Cloud 平台上可以从各种来源导入数据，包括 MySQL、PostgreSQL、MongoDB 和 Redis。

Bigtable 的主要特点

Bigtable 有哪些特点？
Bigtable 的读写速度、巨大的可扩展性以及处理大量数据的能力只是其众多功能中的一小部分。此外，由于 Bigtable 是 NoSQL 数据库，因此不支持 SQL 查询。这消除了在单独的数据库中执行 SQL 操作的需要。

Bigtable 是数据库吗？

Bigtable 不是关系数据库。它是一个分布式存储系统，用于管理结构化数据，旨在扩展到非常大的规模：跨越数千台商用服务器的 PB 级数据。 Google 使用 Bigtable 为其许多大型服务提供支持，例如 Google Analytics 和 Google Maps。

Cloud BigTable 提供了一组独特的功能，使其能够扩展到超过 100,000 列和数十亿行。它支持存储大约 PB 和 TB 的数据。与 BigTable 相比，它具有非常低的延迟，但它也具有存储大量数据的潜力。 BigTable 可以按列存储结构化数据，使其能够处理网络服务和公司互联网搜索数据。压缩算法也用于增加系统的容量。 BigTable 拥有强大的后端服务器，与 BigTable 附带的自我管理的 HBase 安装相比，它们提供了更好的优势。 BigTable 上的行共享相同的边框，因此它们也被称为块。

这些设备称为“平板电脑”，可帮助您管理查询工作量。谷歌基于云的文件系统 Colossus 用于存储所有平板电脑。 BigTable 中的所有写操作都存储在 Colossus 的共享日志中，SSTable 文件也是如此。 BigTable 的七大关键功能对于企业的成功至关重要。 BigTable 具有以多种方式个性化、加速和自动化您的生活的潜力。行和列是BigTable中数据的两个维度。每行都包含一个唯一的标识符或索引，可以使用单个行键进行访问。

族中的每一列都有一个限定列。使用列限定单元（如行键）有助于列标识。在数据库方面，BigTable 被称为稀疏数据库。 BigTable 的每个时间戳版本都由一个单元表示，它是 3D 地图结构中的维度之一。这个强大的数据库可以个性化并且对速度敏感，可用于为移动网站和应用程序提供支持。如果您回想过去，您可以找出哪些互动产生了最好的结果。它将帮助您实施更多的数据分析，并带来更好的客户服务。

谷歌云 Bigtable 是一个开源的 NoSQL 数据库，与谷歌的云集成。它与众多现有大数据和 Hadoop 生态系统兼容的事实意味着它可用于非结构化数据或需要低延迟的数据。

Bigtable：数据密集型应用程序的绝佳选择

Bigtable 是一种 NoSQL 数据库服务，用于处理大型分析和运营工作负载。因此，它是数据密集型和实时应用程序的绝佳选择。此外，由于它是面向列的，因此非常适合在三个维度上存储数据。

Bigtable 与 MongoDB

Bigtable 和 MongoDB 之间存在一些关键差异。首先，Bigtable是一个面向列的数据库，而MongoDB是一个面向文档的数据库。这意味着在 Bigtable 中，数据存储在列中，而在 MongoDB 中，数据存储在文档中。其次，Bigtable 不支持二级索引，而 MongoDB 支持。这意味着如果你想查询 Bigtable 中的数据，你必须知道你要查询的具体列。在 MongoDB 中，您可以查询文档中的任何字段。最后，Bigtable 旨在水平扩展，而 MongoDB 旨在垂直扩展。这意味着在 Bigtable 中，您可以向集群添加更多机器以增加容量，而在 MongoDB 中，您可以向服务器添加更多 RAM 和 CPU 以增加容量。

谷歌的 Cloud Bigtable：不仅仅是为了大数据

Bigtable 仍然是 Google 基础架构的一个组件，创建于 2007 年。尽管 Cloud Bigtable 非常适合存储大量低延迟数据，但对于不需要频繁访问的数据来说并不理想。例如，Cloud Bigtable 就不太适合数据湖。

大表数据库

bigtable 数据库是使用bigtable 数据结构的数据库。 bigtable 是一种用于结构化数据的分布式存储系统，旨在扩展到非常大的尺寸。

大表是具有许多行和列并且通常是稀疏填充的表。由于低延迟和高密度，Bigtable 是大型数据集的理想选择。此数据源非常适合 MapReduce 操作，因为它支持低延迟的高读写吞吐量，非常适合大型数据集。 Bigtable 表的数据被分片成连续行的块，每个行被称为一个 tablet，以减少查询负载。 SSTable 格式用于在公司的文件系统 Colossus 中存储 Google 平板电脑。每个 tablet 都链接到 Bigtable 实例中的特定节点，该节点也称为节点。向集群添加节点可以增加集群处理多个并发请求的能力。

每行包含列族、列标识符和时间戳的组合，本质上是一个键/值条目数组。绝大多数时候，Bigtable 将所有数据转换为原始字节字符串。因为 Bigtable 顺序存储突变并且每隔几个月才对它们进行一次压缩，所以突变在更改为一行时会占用更多的存储空间。 Bigtable 使用智能算法压缩数据并采用压缩技术。因为删除是一种特殊类型的突变，所以它们在短期内需要额外的存储空间。 Google 专有的存储方法使其能够经受住时间的考验，数据超出标准的三向 HDFS 复制范围。用户可以使用您的 Google Cloud 项目和身份与访问管理 (IAM) 分配给他们的角色来访问您的 Bigtable 表。大部分 Google Cloud 数据都使用我们用于加密数据的强化密钥管理系统进行静态加密。备份可用于保存表的架构和数据的副本，以及稍后将备份恢复到新表。

Bigtable 是一个精心设计的分布式存储系统，能够存储高达 PB 级的数据。由于使用简单，是大规模数据存储的绝佳选择。

Cloud Bigtable 的力量

Cloud Bigtable 数据库能够容纳数万行和列，并且可以从世界任何地方访问。因此，它非常适合大规模数据存储。截至 2015 年 5 月 6 日，Cloud Bigtable 现已在 Google Cloud 上可用。从那时起，这导致超过 10 EXAbyte 的数据得到处理，每秒处理超过 50 亿个请求。因此，Cloud Bigtable 仍在使用，是一种有价值的数据存储工具。

Bigtable 与 Cassandra

通过使用自己的方法选择每个节点进行读写操作。在 Cassandra 中，分区键被识别，而在 Bigtable 中，使用行键。 Cassandra 的负载平衡策略首先由客户端检查。

Bigtable、Cassandra 等数据库系统是分布式的。他们创建了每秒可以处理数万个查询 (QPS) 的多维键值存储。本文档的目的是解释这两个数据库系统之间的区别和相似之处。 Bigtable 包含 Bigtable 中描述的许多主要功能。该论文描述了一种用于结构化数据的分布式存储系统。当 Bigtable 根据数据集的需要识别范围分配时，处理节点的数据范围很容易更改，因为存储层与处理层是分离的。此外，Bigtable 允许在最多四个拓扑结构中的地理分布式集群之间进行异步复制。

容错由Cassandra提供，与一致性的高低相关。使用可配置的数据复制拓扑策略，您可以定义地理复制。在大多数多数据中心拓扑中，QUORUM（或 LOCAL_QUORUM）是默认设置。需要副本节点对协调器节点的大部分响应，此级别设置才被视为成功。通过使用数据中心和机架配置，可以在容错方面改进 Cassandra 中的数据副本。拓扑确定需要哪些节点来保证读写操作期间的一致性。 Bigtable 实例可以有一个或多个集群，或者它可以有最多四个复制集群的集合。

Bigtable 和 Cassandra 都用作 NoSQL 宽列存储。行键决定了表的全局数据排序在 Bigtable 中的显示顺序。在 Bigtable 中，Nodes 用于平衡键范围的责任，通常称为 tablets。 Bigtable 服务不强制执行客户端发送的列数据类型。 Bigtable 列族选择表中的哪些列应该被存储和从一个到下一个检索。每个表必须至少有一个列族，但表通常有更多（一个表可以有的最大列数是 100）。行键位于一个单元格中，列名位于另一个单元格中。

Cassandra 和 Bigtable 使用不同的方法来选择读写操作的处理节点。在Cassandra中，partition key是有区别的，而在Bigtable中，使用的是row key。通过创建多集群策略，了解数据中心的负载平衡策略提供了故障转移的好处。这两个数据库都针对快速写入进行了优化，并且它们使用类似的过程来实现。两个数据库都将数据存储在 SSTable 文件中，这些文件是不可变的文件。在 Cassandra 中，协调器通知客户端写入完成之前，必须联系多个副本。因为 Bigtable 中的每个行键只分配给一个节点，所以需要该节点的响应来确认写入成功。

作为 SSTable 合并的结果，两个数据库都可以排除单元格。当向 Cassandra 返回数据时，CQL 查询中的 WHERE 子句限制了行数。使用Bigtable时只需要查询负责key范围的节点。可以通过多种方式限制节点的读取结果。在压缩阶段，Bigtable 和Cassandra 将数据存储在定期合并的 SSTable 中。 Bigtable 不限制每个单元格的时间戳版本数量，但其他行大小可能会限制。 Colossus 提供的复制保证了数据的高持久性。

Bigtable 的命令行界面及其针对各种常见编程语言的客户端库补充了 Cassandra 的功能。 Bigtable 的每个节点都必须服务于一系列包含存储在这些表上的数据的 SSTable。在确定集群大小时，您不再需要像在 Cassandra 中那样计算 Bigtable 中的存储副本。 Bigtable 实例通常将数据存储在固态驱动器 (SSD) 或硬盘驱动器 (HDD) 上。与基于不损失存储密度的理论来实现容错的Cassandra相反，工作负载不损失密度。根据需要扩大或缩小 Bigtable 实例以满足工作负载要求，同时保持最少的工作量和停机时间，这很简单。一个实例只能有四个集群，但它们可以集群在地球上任何支持的云区域中。

要为每个节点的 QPS 创建指标，Google 建议使用 Bigtable 的性能来处理代表性数据和查询。 Bigtable 包括用于常见 Cassandra 管理功能的托管组件。作为集群一部分的表在 bigtable 备份中创建为表的可恢复副本。备份价格低于云存储或不消耗节点资源。另一种选择是使用托管数据导出到 Cloud Storage 来备份 Bigtable。 Bigtable 可以轻松管理常见的 Cassandra 内部维护任务，例如操作系统修补、节点恢复、节点修复、存储压缩监控和 SSL 证书轮换。仪表板是预先构建的，用于在 Bigtable Google Cloud 控制台页面上跟踪实例、集群和表级别的吞吐量和利用率指标。您可以使用监控仪表板进行高级性能调优。

SQL 在 Bigtable 中使用，就像对 NoSQL 数据库中数据的行键访问一样。节点分布在整个网络中，并使用八卦来维护网络的一致性。有了这个系统，数据存储容量增加了，可用性得到了维护，没有单点故障。
另一方面，Bigtable 比 Cassandra 更具可扩展性并提供更高级别的可用性。 Bigtable 还比其他编程语言更易于使用，使其成为资源较少的数据集的绝佳选择。

Google 还在使用 Bigtable 吗？

Google Analytics、网络索引、MapReduce 和许多其他 Google 应用程序，例如 Google Maps、Google Books、My Search History、Google Earth、Blogger.com、Google Code hosting，使用它来生成和修改存储在 Bigtable、Google Maps 中的数据, Google 图书, 我的搜索

Google 使用 Cassandra 吗？

DataStax Astra Cassandra 即服务拓扑使用 TensorFlow 操作系统部署在 Google Cloud 上，并在三个 Google Cloud 区域中使用 Apache Cassandra 操作系统。

Bigtable 和 Hbase 一样吗？

Bigtable 时间戳以微秒为单位存储，而 HBase 时间戳以毫秒为单位存储。在将 HBase 客户端库用于 Bigtable 并查看反向时间戳时，这种区别非常有用。

Bigtable 有什么用？

Bigtable NoSQL 数据库是一个宽列数据库，非常适合在 NoSQL 数据库中使用。该系统经过优化，可提供低延迟、大量读取和写入以及大规模的高性能。表格案例的使用通常仅限于需要高延迟的特定规模或吞吐量，例如物联网 (IoT)、AdTech、FinTech 等。

Bigtable 与 BigQuery

bigtable 和 bigquery 之间存在一些关键差异。 Bigtable 被设计为可扩展的、面向列的数据库，而 bigquery 被设计为可扩展的关系数据库。 Bigtable 不支持 SQL，而 bigquery 支持。 Bigtable 不像 bigquery 那样广泛使用，但它确实比 bigquery 有一些优势，例如能够扩展到更多的列和行。

多年来，谷歌在海量数据的云存储方面取得了重大进展。 Bigtable 是一种 PB 级、完全托管的 NoSQL 数据库服务，它基于面向对象的数据库管理 (OOPA)。 BigQuery 是使用 Bigtable 和 Google Cloud Platform 以及 Google 的 Dremel 数据库系统构建的。 BigQuery 和 Bigtable 之间存在三个主要区别。 大数据即服务 (BaaS) 解决方案是 Google Cloud BigQuery 提供的解决方案。 Analytics、Finance、Personalized Search、Earth、Orkut 和 Writely 等 Google 产品使用 BigQuery。当使用 BigQuery 的快如闪电的数据处理时，可以在几秒钟内处理 350 亿行。

NoSQL 数据库是数据库服务的缩写；换句话说，它不是关系数据库。键列的大小可以是多个，键栏可以水平滚动。具有 10 兆字节更大存储容量的单个数据元素可能会影响性能。如果您需要针对非结构化对象（例如视频文件）的全面存储解决方案，云存储可能是更好的选择。对于需要表扫描的查询或一次性查看大型数据库，这是一个极好的选择。上传的对象在 BigQuery 中的整个生命周期内是不可能发生变化的，它的数据始终是不可变的。 bigtable 中的表存储可扩展数据，这些数据已按键、行和时间戳分类为排序的键/值映射。

使用 Integrate.io，您可以自动化 ETL 和数据集成过程，以链接您的数据源和云数据仓库。该集成平台包括 100 多个预构建集成（包括 BigQuery）和一个拖放式界面，可让您比以往更轻松地管理集成流程。联系我们的数据专家团队讨论您的情况或开始为期 14 天的 Integrate 平台试用。

Google BigQuery 在功能方面名列前茅，尽管 MySQL 仍在广泛使用。对于业务应用程序中常用的功能尤其如此，例如数据导入和导出、数据分析和数据联合。而MySQL只有28个特性，这意味着它可能无法满足很多业务的需求。 Google BigQuery 是基于云的，允许通过互联网连接从任何位置访问它。另一方面，MySQL 在客户端-服务器架构上运行，在云中不可用。

BigQuery 和 BigTable 有什么区别？

Bigtable 是一种宽列 NoSQL 数据库，针对大量读写进行了优化。与作为大量关系数据的企业数据仓库的 BigQuery 相比，Oracle 数据仓库提供重复数据删除服务。

Bigquery 是建立在 Bigtable 上的吗？

Bigtable 是与谷歌和微软合作开发的基于云的查询服务，紧随其后的还有谷歌用于临时查询的 Dremel 系统。

我什么时候应该使用 Bigtable？

Bigtable 非常适合在处理键/值数据时需要高吞吐量和可扩展性的应用程序，每个值的数据不超过 10 MB。 Bigtable 的优势在于批量 MapReduce 操作、流处理/分析和机器学习。

可扩展的 Nosql 数据库服务

可扩展的 nosql 数据库服务是一种可以处理大规模数据的数据库。它是一种基于 Web 的服务，可用于存储和管理大量数据。这种类型的数据库被设计成可扩展的，以便它可以处理大规模数据。

本教程假设您有一个可用的 Node.js 环境。我创建了一个名为 nodejs-dynamodb-sample 的文件夹，用于解压 DynamoDB 文件。该项目的 GitHub 页面是 https://www.gofundme.com/adamfowleruk/nodesurvey.html。示例应用程序使用 DynamoDB 来搜索和检索电影数据。要在 S3 上存储数据，我们将使用亚马逊的身份和访问管理服务 (IAM)，而要访问 AWS 上的 DynamoDB，我们将使用亚马逊的 DynamoDB 服务。要使用亚马逊的 iADM 服务，您必须先注册并创建一个用户。可以将电影名称和年份添加到搜索的 POST/电影部分。

通过输入键输入字段来制作给定年份的电影列表。您现在可以按照这个基本示例创建自己的应用程序。如果您打算再次使用您的表，您应该在使用完它们后将其删除，这将产生 AWS 托管和服务成本。在 AWS 上，转到 DynamoDB 控制台并输入您已使用的存储量。您可以通过单击“电影”查看表格中的项目，查看您在应用程序中看到的指标，并通过单击“容量”选项卡查看估计的每月成本。在我的 GitHub 页面上，我包含了本练习中的代码示例：https://github.com/adamfowleruk/nodejs-dynamodb-sample。

谷歌云 Bigtable 数据库

Google Cloud Bigtable 是一种快速、完全托管的 PB 级 NoSQL 数据库服务，非常适合大型分析和运营工作负载。

Google 的数据存储更适合需要快速响应用户请求的应用程序。

在 Google 的 Bigtable 数据库中，没有关系数据库。不支持 SQL 查询、连接和多行事务。因此，如果您正在寻找标准的数据库支持，您就不能指望它。另一方面，Bigtable 不提供大量数据或分析。 Bigtable 的优化特性部分归功于其高性能分析和数据处理能力。另一方面，Datastore 旨在为应用程序提供高价值的交易数据。因此，Datastore 更适合需要快速响应用户请求的应用程序。