谷歌云平台的 BigQuery：一種 NoSQL 數據倉庫服務

已發表: 2022-11-16

隨著企業和組織生成的數據量繼續呈指數級增長，NoSQL 數據庫越來越受歡迎。 BigQuery 是 Google Cloud Platform 提供的功能強大且完全託管的 NoSQL 數據倉庫服務。它旨在輕鬆處理大規模數據分析工作負載。在本文中，我們將深入了解 BigQuery 是什麼、它的主要功能，以及它如何幫助您滿足數據分析需求。

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Bigtable 是一種NoSQL 數據庫，旨在處理大量數據並具有廣泛的列。另一方面，BigQuery 是一個大型企業數據倉庫，能夠存儲大量關係結構化數據。

BigQuery 以列格式存儲表數據，這意味著每一列都是單獨存儲的。可以在面向列的數據庫中快速徹底地掃描各個列。為了滿足消耗大量數據的分析工作負載的需求，列針對分析工作負載進行了優化。

MySQL是一個使用關係數據庫管理系統的客戶端-服務器數據庫管理系統。 MySQL 可用於為範圍廣泛的 Web 應用程序存儲、管理和操作數據。除了內置查詢機制外，BigQuery 還運行 SQL。

Bigquery 是否使用 Nosql？

BigQuery 平台在商業世界中用於商業智能和在線分析處理。可以使用 Bigtable，一種NoSQL 數據庫服務。 BigQuery 是一個混合程序，結合了 SQL 方言和 Google 的專有數據處理技術 Dremel。在 bigtable 中，查找基於基於鍵的函數，只需幾秒鐘。

如果您要將數據從 Cloud Storage 導出到 BigQuery，請確保它是 CSV 格式。由於 CSV 是最常見的數據導出格式，因此許多工具和語言都支持它。儘管 JSON 也是一種受支持的格式，但不如 CSV 常見。要將 Cloud Storage 數據導出到 BigQuery，您必須使用換行符分隔格式。 Avro 是由 BigQuery 和 Google Cloud Storage 創建的一種新文件格式。如果您使用的 Cloud Storage 數據不是 CSV 或 JSON 格式，則可以改用 Avro 格式。
如果要將數據導入 BigQuery，應使用 Google 標準 SQL 方言。這種方言具有最廣泛的功能，也是最受支持的。例如，DDL 和 DML 語句僅受 Google 標準 SQL 支持。
如果您的數據不在 Google 標準 SQL 中，您仍然可以使用舊版 SQL 方言。 Google 標準 SQL 以及遺留 SQL 支持一些相同的功能。但是，遺留 SQL 不像 Google 標準 SQL 方言那樣得到廣泛支持，它可能無法支持 Google 標準 SQL 的所有功能。
如果您不熟悉 BigQuery，則應使用 Google 標準 SQL 方言。它不僅是最通用的，而且也是最廣泛支持的。

Bigquery 是什麼類型的數據庫？

借助 BigQuery，您可以在具有機器學習、地理分析和商業智能等內置功能的完全託管的企業數據倉庫中管理和分析數據。

Google Cloud BigQuery 是一個完全託管的企業數據倉庫，可讓各種規模的企業將大量數據存儲在可訪問且安全的雲環境中。內置機器學習、地理分析和商業智能功能可用於管理和分析您的數據。借助 BigQuery，您可以查詢最重要的問題以找到答案。 BigQuery 滿足了從業務分析師到開發人員等各種角色和職責的數據專業人員的需求。 Stack Overflow 的BigQuery 開發人員和分析師社區參與富有成效的討論。谷歌云安全最佳實踐，包括傳統的邊界安全以及更精細的安全措施，是一種可靠但適應性強的方法。 Looker、Looker Studio 和 Google Sheets 只是您可以用來分析和可視化 BigQuery 數據的部分工具。

另一方面，BigQuery 可以通過利用完全基於內存的架構實現更高的性能。這種架構，也稱為 MapReduce，基於以下原則。 MapReduce 的工作原理是將大型任務分解為更小的任務（稱為映射），然後將該工作分佈到大量服務器上。 map任務通過獲取輸入數據，將輸入數據轉換成數據庫可以處理的形式。地圖任務可以用任何語言編寫，但通常是使用 map-reduce 庫的 Python 程序。因為服務器太多了，所以需要一刀切的減少數據。 Reduce 任務將 map 任務的輸出減少為數據庫可以處理的形式，以實現此目的。 reduce 任務幾乎可以用任何語言編寫，但通常是用 Python 編寫的。由於其節省內存的能力，MapReduce 可以完全在內存中運行。這意味著數據庫根本不需要保留任何數據。這樣做有一個缺點，因為運行 MapReduce 所需的服務器數量遠遠大於運行傳統數據庫所需的服務器數量。 SQL Server 是一種基於服務器的數據庫，每天有數百萬人使用。 SQL Server 實現基於客戶端-服務器體系結構，除非用戶手動對其進行擴展，否則整個系統的性能都是固定的。 SQL Server 有一個缺點：它是一個基於服務器的數據庫。因此，它不適合需要快速擴展的應用程序環境。 SQL Server 的性能也不如 BigQuery。 BigQuery 是一個採用 MapReduce 技術的 PB 級分析數據庫。 mapreduce 架構基於內存，使其具有極高的性能。數百萬人使用基於服務器的數據庫 SQL Server。 SQL Server 的主要缺點是它依賴於基於服務器的數據庫模型。

Google Bigquery 數據類型

日期/時間、文本、數字和布爾值是可以通過Google BigQuery訪問的四種數據類型。每種類型都有自己的一套特性和優勢。時間類型是最常用的 BigQuery 解決方案之一。除了時間戳和日期字段之外，時間戳和日期字段還可用於跟踪員工時間、估計交貨時間和記錄訪問。可以使用文本類型自動完成用戶交互的日誌和監控。用戶 ID、用戶名和文本描述的字段位於表單上。數字類型和數值的結合使它成為存儲數字信息的理想方法。 Int 整數、浮點數和小數列為這些文件中的字段。沒有比布爾值更好的存儲布爾值的方法了。真值和假值都包含在值中。

Bigtable 是 Nosql 嗎？

是的，Bigtable 是一個 NoSQL 數據庫。它是由谷歌創建的分佈式、面向列的數據存儲。

它為可以在 99.999% 的時間內訪問的大型分析和操作工作負載提供完整的託管、可擴展的 NoSQL 數據庫服務。在開發響應式應用程序時，您應該將毫秒延遲保持在最低限度。它使您能夠擴展以滿足存儲和吞吐量要求，同時在重新配置期間保持穩定。多個主複製點最多可以位於該國的八個地區。在我們學習如何使用 cbt 命令行工具連接到Cloud Bigtable實例、執行基本管理任務以及在表中寫入數據時，您還將學習如何使用 cbt 命令行工具執行基本管理任務。您將了解 Codelab 的基礎知識，您將在其中學習如何避免常見的架構設計錯誤、導入數據以及查詢和使用數據。使用工具創建 HBase 表架構、導入 HBase 數據庫的快照以及測試數據完整性。

Cloud Bigtable NoSQL 數據庫服務是一種快速、完全託管且高度可擴展的服務。您可以使用 Key Visualizer 為Cloud Bigtable 模式生成熱圖格式，以便查看密鑰訪問模式。如果您想在 Google Cloud 上開始構建，您可以獲得 300 美元的免費贈金和 20 種始終免費的產品。定價指南可在此處找到。

NoSQL 數據庫不同於傳統的關係數據庫，因為它允許以多種方式保存數據。數據的持久性和分佈性更強，可以更快地訪問它。 NoSQL 數據庫，例如 Cassandra、HBase 和 Hypertable，都是眾所周知的。

BigQuery 是基於 SQL 的嗎？

是的，BigQuery 使用一種類似於 SQL 的方言，稱為 BigQuery SQL。

BigQuery 受 Google 標準 SQL 方言和舊版 SQL 方言的支持。 SQL 是 Google 標準中 DDL 和 DML 語句等功能的默認設置。您使用的界面決定了您使用的查詢方言。現在應該編輯命令行工具的配置文件以在方言之間切換。此示例將使用 Google 標準 SQL 作為查詢的默認語法，並使用 mk 命令（在創建視圖時使用）作為查詢的默認語法。如果您已經為查詢或 mk 命令標誌配置了默認值，則不需要更改 [query] 或 [mk]。如果要在查詢作業中使用舊版 SQL 語法，請將 UseSqlLegacy 參數設置為 true。

此示例將使用客戶端庫運行，如 Node.js 設置的 BigQuery 快速入門說明中所指定。正在切換到遺留系統的 SQL 方言。 Legacy可以得到更大程度的利用。通過將 use_legacy_sql 變量配置為 True，查詢作業可以使用 true 的 SQL 語法。如果您使用的是 Ruby，則可以在查詢中傳遞選項 legacy_sql: true。

使用的數據類型數量正在迅速增加，其中 JSON 成為最流行的數據類型。隨著組織轉向更複雜的數據模型，例如 JSON，他們正在使用不太傳統的數據存儲方法，例如關係數據庫。由於 JSON 易於閱讀、理解和使用，因此它是開發人員中最流行的格式。
使用 BigQuery 處理 JSON 數據是一個極好的選擇。這種存儲方法按列而不是按行存儲數據，從而可以更有效地執行分析查詢。此外，由於編碼和處理簡單，您可以在 JSON 數據中查詢各個字段的值。

Bigquery 的多種用途

大查詢有哪些用例？
BigQuery 用於各種上下文。以下是一些示例：除了流式數據，還必須獲取大量數據。管理 PB 級數據的最佳方式是什麼？大型數據集中有大量數據需要分析。通過利用人工智能和數據，我們可以預測複雜事件的結果。幾週來，BigQuery 一直是我們關注的焦點。現在，讓我們來看看bigQuery的一些應用。

Bigquery 是關係型數據庫嗎

不，BigQuery 不是關係數據庫。它是一個功能強大、可擴展且經濟高效的數據倉庫，使您能夠在幾秒鐘內對大型數據集運行複雜的查詢。

使用 BigQuery 而不是 Bigtable 有哪些好處？
BigQuery 的主要優勢之一是它能夠成為一個不可知的數據倉庫。這意味著可以以可靠、一致的方式存儲和訪問數據，這有利於需要高質量數據的業務。除了更通用之外，BigQuery 還提供了比 Bigtable 更多的數據類型。更適合在商業智能、分析等OLAP應用中使用。因此，BigQuery 可以提供比 Bigtable 更快、更準確的數據分析。 BigQuery 的使用成本也比 Bigtable 低。這是因為它不需要安裝硬件或軟件層，這意味著它可以供小型企業使用。

BigQuery 與 Cloud Sql

與包含應用程序的 BigQuery 不同，Cloud SQL 不包含應用程序。與 BigQuery 相比，雲 SQL 數據庫具有更多的數據庫安全選項。在 Cloud SQL 中，席位數量由所使用的數據倉庫決定，而在 BigQuery 中，席位數量由谷歌云存儲決定。

對於數據存儲和分析，用戶使用 Google Cloud SQL 和 BigQuery 等選項。雖然這兩種產品都是由谷歌創建的，但它們之間存在顯著差異。在本文中，我們將介紹 Cloud SQL 和 BigQuery 之間的區別，以便您根據自己的需要選擇合適的。以下是一些基於 BigQuery 的解決方案示例。您還可以構建可用於使用 BigQuery 分析數據的報告。這不僅是一個強大的分析工具，而且還用於分析實時數據。在本文中，我們將從各個方面比較 Cloud SQL 和 BigQuery。

在數據庫安全方面，Cloud SQL 比 BigQuery 更有優勢。 BigQuery 的存儲容量可與 Google 媲美。我們的大多數設備都有 Google 連接，這意味著我們可以在 BigQuery 中訪問和存儲數據。比較兩者時，考慮開展業務的成本也很重要。 BigQuery 比 Cloud SQL 更易於設置和使用。在 BigQuery 中，可以使用無服務器數據複製服務 Datastream 來複製數據。除了 Python、C#、Java、Go、PHP、Node.js 和 Ruby 客戶端庫之外，BigQuery 還具有用於 C 和 C++ 的用戶庫。

SQL接口也很發達，功能強大。相比之下，MySQL 的 SQL 接口更為有限。它還支持以多種格式導出數據，包括 JSON、CSV、Google Sheets 和 Tableau。 MySQL 支持少量的文件格式。第四，BigQuery 以 MySQL 所沒有的方式包含連接和分組（也稱為聚合）。各種查詢都需要連接，例如計算表包含的行數、計算列的平均值或查找列中的最大值。使用 BigQuery 的數據倉庫成本高於使用 MySQL 的數據倉庫成本。另一方面，BigQuery 提供了更廣泛的功能，並且性能優於其他平台。 MySQL的存儲容量是有限的； BigQuery 提供更多容量。 BigQuery 可與穀歌云存儲、S3 或 Azure 存儲一起使用。 MySQL 支持數據的本地存儲。當你比較 BigQuery 和另一個框架的特性時，你會發現 BigQuery 勝出。它具有更多功能並且性能更好。

什麼是大查詢

Bigquery 是一個基於雲的數據倉庫，允許用戶存儲和查詢大量數據。對於需要處理和分析大型數據集的組織來說，它是一種可擴展且經濟實惠的解決方案。

BigQuery 是一種強大的數據處理工具，可讓您實時分析和可視化大量數據。每個月分析 1TB 數據並免費保存 10GB 數據。使用流式攝取，您將始終可以訪問對數據的最新見解。

Bigtable 與 BigQuery

bigtable 和 bigquery 之間存在一些關鍵差異。首先，bigtable 是一種 NoSQL 數據存儲，而 bigquery 是一種 SQL 數據存儲。這意味著 bigtable 在數據模式方面更靈活，但在查詢處理方面效率較低。其次，bigtable 是為規模而設計的，可以處理數十億行數據，而 bigquery 是為速度而設計的，可以處理數百萬行數據。最後，bigtable 是 Google 的專有產品，而 bigquery 是一個開源項目。

BigTable 和 BigQuery 之間有什麼區別？這兩種服務都旨在存儲大量數據。當服務更新不直接影響您的工作流程時，它們不會在改進時給您帶來任何問題。除了無限的可擴展性、自動刻錄甚至簡單的恢復之外，這兩種服務都有內置的自動備份。

BigQuery 提供了多種功能，但並非完美無缺。該存儲作為谷歌的主要數據存儲，但由於其在谷歌自身服務中的位置和處理限制，不適合存儲頻繁變化的數據。除了更改頻率較低的數據之外，PostgreSQL 是更穩定數據的更好選擇。

谷歌的 Bigtable：何時使用它以及它的用途

Bigtable、谷歌云平台和谷歌用於臨時查詢的 Dremel 系統是後來構建 BigQuery 的三個平台，BigQuery 是一種用於超大型數據集的基於雲的查詢服務。
我為什麼要使用 Bigtable？ Bigtable 非常適合具有大量鍵/值數據的應用程序，因為每個值的大小通常不超過 10 MB。 Bigtable 還是批處理 MapReduce 操作、流處理/分析和機器學習的良好存儲引擎。
Google 還在使用 Bigtable 嗎？ Bigtable 的功能被谷歌分析、網絡索引、MapReduce、谷歌地圖、谷歌圖書搜索、“我的搜索歷史”、谷歌地球、Blogger.com 和各種其他谷歌應用程序所使用。

數據庫

NoSQL 數據庫是一種非關係數據庫，它不使用關係數據庫傳統的基於表的結構。 NoSQL 數據庫通常用於處理不適合關係數據庫的大量數據。

NoSQL 數據庫將數據存儲在文檔中而不是表中。數據中心旨在處理廣泛的數據管理需求，因為它們靈活、可擴展並且能夠快速響應不斷變化的業務需求。文檔數據庫、鍵值存儲、寬列數據庫和圖形數據庫只是可用的 NoSQL 數據庫中的一小部分。全球 2000 家企業正在迅速採用 NoSQL 數據庫來支持任務關鍵型應用程序。這部分是由於五個趨勢提出了大多數關係數據庫難以處理的技術挑戰。由於其固定的數據模型，關係數據庫是敏捷開發的主要障礙，而敏捷開發效率低下。在 NoSQL 中，應用程序模型定義了數據模型。

沒有必要定義數據必須如何建模。 JSON 是用於在面向文檔的數據庫中存儲數據的默認格式。通過消除 ORM 框架，可以減少開發應用程序的開銷。最新版本的 Couchbase Server 4.0 引入了 N1QL（發音為“nickel”），這是一種連接 SQL 和 JSON 的強大查詢語言。它不僅支持標準的 SELECT / FROM / WHERE 語句，還可以用於組織（GROUP BY）、排序（SORT BY）、連接（LEFT OUTER / INNER），以及其他各種各樣的事情。可以利用 NoSQL 分佈式數據庫，因為它採用橫向擴展架構設計並且沒有單點故障。隨著越來越多的客戶互動發生在網上，維持穩定的供應鏈變得越來越重要。

無需學習任何編程語言即可開始使用 NoSQL 數據庫。它們旨在分發讀取、寫入和存儲，以便可以同時訪問它們。只要有必要的管理和監控，它們就可以在任何級別運行。對於分佈式 NoSQL 數據庫，不需要單獨的軟件堆棧——它們由數據中心之間的內置複製進行備份。此外，硬件路由器允許應用程序執行它們自己的故障轉移，而不是等待數據庫檢測到問題並執行服務中。由於越來越多地使用NoSQL 技術，當今的 Web、移動和物聯網應用程序需要 NoSQL 數據庫。

NoSQL 數據庫作為數據存儲和處理工具正變得越來越流行。 MongoDB 是最流行的 NoSQL 數據庫，而 Cloud Bigtable 是一個完全託管的 NoSQL 數據庫服務，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處理超過 50 億個請求，並存儲超過 100 億字節的受管理數據。如果您正在尋找可以處理大型分析和操作工作負載的 NoSQL 數據庫，Cloud Bigtable 是一個絕佳的選擇。

什麼是Nosql數據庫用例子解釋？

NoSQL 數據庫不將數據存儲在表中，而是存儲在文檔中。因此，它們被歸類為“不僅是 SQL”，而且被各種靈活的數據模型細分。文檔數據庫、鍵值存儲、寬列數據庫和圖形數據庫只是 NoSQL 數據庫的幾個示例。

Nosql 數據庫的優缺點

此外，NoSQL 數據庫還具有關係數據庫所不具備的功能。面向文檔的存儲在MongoDB、Cassandra和Redis中可用，在Cassandra中可用時序數據。
儘管 NoSQL 數據庫存在一些缺點，例如缺乏標準 SQL 功能，但它們作為計算平台正變得越來越流行。 NoSQL 數據庫具有多種用途的優勢，使其成為絕佳的選擇。

Nosql 數據庫有什麼用處？

NoSQL 數據庫採用廣泛的數據模型來訪問和管理數據。專門針對高數據量、低延遲、靈活數據模型的應用程序優化的大型數據庫可以通過放寬對其他數據庫的一些數據一致性限制來運行。

Nosql 數據庫：優點和缺點

與傳統 SQL 數據庫相比，NoSQL 數據庫（例如 MongoDB）具有許多優勢，但它們也帶來了一些風險。在復雜查詢時，SQL 在數據一致性、數據完整性和數據冗餘方面比 NoSQL 更安全。 SQL 遵守ACID 屬性，這意味著它保證一致性，對數據的更改將反映在數據庫中，並且在發生災難時不會丟失數據。
代替 SQL 數據庫，NoSQL 數據庫可以提供多種優勢，但首先必須出於功能和安全原因對其進行測試。

Bigtable 與 MongoDB

這個問題沒有千篇一律的答案，因為給定項目的最佳數據庫解決方案取決於許多因素。但是，總的來說，MongoDB 更適合需要高度靈活性的項目，例如那些涉及非結構化數據的項目。另一方面，Bigtable 更適合需要高度可擴展性和性能的項目，例如涉及大量數據的項目。

BigTable 的實施成本 (TCO) 高於 MongoDB，TCO 為 91/100，而 MongoDB 為 62/100。一種工具的功能與另一種工具的功能沒有太大區別。在本文中，我們將比較和對比這兩種軟件產品。 Google 與 10gen 相比如何？系統軟件的 TCO 由總擁有成本 (TOA) 決定，包括軟件許可、軟件培訓、定制、硬件（如有必要）、維護和其他相關服務。 MongoDB 面向各種規模的企業，包括大、中、小型企業，而 BigTable 則迎合各種規模的企業。

適用於大型單鍵數據集的理想 Nosql 數據庫

Bigtable 是一種快速、完全託管、可大規模擴展的 NoSQL 數據庫服務，非常適合以低延遲存儲大量單鍵數據。它支持高讀寫吞吐量和低延遲，非常適合 MapReduce 操作。它是一種快速、完全託管、可大規模擴展的 NoSQL 數據庫服務，非常適合以低延遲存儲大量單鍵數據，無需設置。

是 Bigquery Olap

這個問題沒有千篇一律的答案，因為 BigQuery 的 OLAP 功能因用戶的具體需求而異。但是，一般來說，BigQuery 可以被視為 OLAP 平台，因為它能夠大規模執行複雜的數據分析。這使得它非常適合商業智能、數據倉庫和分析等應用程序。

TrustRadius 目前使用 BigQuery 作為數據倉庫，而 BQ 是我們幾乎所有數據管道的默認語言。使用 BigQuery，您可以在幾分鐘內搜索大型數據集。雖然它不是實時系統，但 OLAP 無疑是最好的。它目前非常適合 OLAP 用例，但交互功能也很棒。 OLAP 在 BigQuery 上運行得更好。它無法在幾秒鐘內搜索您的十億條記錄，因為它不是實時系統。數據管道項目也可以使用 BigQuery 完成。使用此應用程序，可以上傳和刪除數據，並且可以使用 SQL 以您想要的任何方式組織數據。

為什麼 Bigquery 是 Etl 的最佳選擇

由於 BigQuery 具有高查詢吞吐量、低延遲和可擴展性，因此它是 ETL 任務的絕佳工具。此外，它的倉庫架構使其有別於傳統的 OLTP 查詢。

大查詢性能

BigQuery 是分析大型數據集的強大工具。但是，了解一些潛在的性能問題很重要。首先，BigQuery 旨在快速處理大量數據。但是，如果您嘗試對太多數據運行查詢，則可能需要很長時間才能完成。為避免這種情況，限制查詢的數據量很重要。其次，BigQuery 使用列式存儲格式。這意味著它將數據存儲在列中，而不是行中。這對於某些類型的查詢可能很有效，但對於其他類型的查詢可能會更慢。如果您遇到性能問題，值得嘗試不同的存儲格式。最後，BigQuery 在從外部源檢索數據時可能會很慢。如果您的數據存儲在關係數據庫中，使用 Dataflow 等工具將其加載到 BigQuery 中會更快。通過了解這些潛在的性能問題，您可以確保BigQuery 查詢快速高效地運行。

在本文中，我們將探討使用 Google 的大數據平台BigQuery 的一些提示和技巧。在這篇博文中，我將介紹一些可以幫助您提高查詢性能的技術。如果將數據分成更小的塊，BQ 將需要讀取更少的數據塊，從而實現更快、成本更低的查詢。考慮在連接數據集之前使用反規範化技術生成同構表。通過將計算資源交換為存儲資源，您可以降低成本並提高性能。由於 BigQuery 支持嵌套、重複的數據結構，因此您可以輕鬆處理複雜的數據結構。有一種方法可以使用“保存查詢”功能來解決這些問題。通過單擊該按鈕，您可以為您的查詢命名以便稍後查找。此外，查詢結果可以導出到電子表格或其他表格中。

Google 的 Bigquery：快速高效的數據解決方案

數據傳輸速度更快：BigQuery 傳輸數據的時間僅為使用 Google 的全球網絡和硬盤驅動器基礎架構通過互聯網發送數據所需時間的一小部分。需要快速高效數據分析的企業應考慮使用 BigQuery。
在 BigQuery 中存儲數據比傳統系統更容易，因為它具有內置的複制和存儲功能，可以自動複製並存儲在全球多個數據中心。因此，即使發生重大災難，企業也可以依靠可靠的數據存儲。

谷歌云大表

Google Cloud Bigtable是一種快速、可擴展、完全託管的 NoSQL 數據庫服務，可讓您存儲和提供大量數據。它旨在可擴展並處理高吞吐量和低延遲的工作負載。

它可通過 Google 的 Cloud Bigtable NoSQL 數據庫服務獲得。除了 Google 搜索、地圖和 Gmail 服務之外，同一數據庫還支持 Google 搜索、Google Analytics、地圖和 Gmail。必須創建具有 Cloud Bigtable API 的 Google Cloud Platform Console 項目。在代碼的快速入門部分中包含 Google Cloud Bigtable 就足夠了。 Cloud Bigtable 提供三種類型的 API 提供程序：數據 API、實例 API 和表管理 API。數據 API 調用可以在 API 提供的表中保存和查詢數據。在數據的每個實例中，都有一個包含實際複製數據的表。

這些 API 允許您在裸機基礎上管理實例、集群和表。 Google Cloud Platform Console Metrics Explorer 是您可以訪問 Cloud Bigtable Metrics 的地方。該功能在應用程序啟動時被禁用。通過更新 StackdriverStatsConfiguration，您可以確定將指標推送到 StackDriver 的頻率和受監控的資源類型。如果您使用的是 Maven，請將其複製到您的依賴項中，該依賴項應該是 pom.xml 文件或 Gradle 或 SBT 文件。如果你想使用這個客戶端，你必須有 Java 8 或更高版本。 grpc-nio-worker-ELG-1-#的線程數與CPU相同。 Google 在其 LTS 測試中為其所有客戶端庫使用 Oracle 的擴展支持（通常在客戶端普遍可用後持續八年）。

Gcp 中的 Cloud Bigtable 是什麼？

借助 Cloud Bigtable，您可以在一個人口稀少的小表上存儲 PB 級數據和數十億行和列。行鍵是可以在每一行中找到的可索引值。

Google 還在使用 Bigtable 嗎？

除了 Google 分析、Web 索引和 MapReduce，它現在還被許多 Google 應用程序使用，包括 Google Maps、Google Books、Google My Search History、Google Earth、Blogger.com 和 Google Code hosting。

Mongodb »

MongoDB 是一個強大的面向文檔的數據庫系統。它具有基於索引的搜索功能，使數據檢索變得快速和容易。 MongoDB 還提供可擴展性功能，使其能夠處理大規模數據。

Mongodb 有什麼用？

MongoDB 等文檔數據庫用於構建高性能、高可用和可擴展的互聯網應用程序。由於其靈活的模式，它非常適合敏捷開發團隊。

Mongodb：一個源碼可用的面向文檔的數據庫程序

MongoDB 是一種軟件還是一種語言？
MongoDB 數據庫由各種源代碼友好的組件組成，可以跨多個平台部署。 MongoDB 是一個 NoSQL 數據庫，它使用類似 JSON 的文檔類型和可選模式。 MongoDB 是 MongoDB Inc. 開發的數據庫。MongoDB 和 sql 真的可以一起工作嗎？
與大多數關係數據庫一樣，MySQL 使用結構化查詢語言 (SQL) 來管理數據訪問。 MongoDB 查詢語言 (MQL) 是開發人員使用的默認 MongoDB 查詢語言。文檔中使用 MQL 和 SQL 語法比較了常見數據庫中的數據庫操作。

Mongodb 比 SQL 好嗎？

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.