Wat is het verschil tussen Big Table en BigQuery?
Bigtable en BigQuery zijn beide integrale componenten van het Google Cloud Platform (GCP), maar ze dienen verschillende doeleinden en zijn geoptimaliseerd voor verschillende soorten productietaken. Het begrijpen van de verschillen tussen deze twee services is belangrijk voor het effectief benutten van hun mogelijkheden in cloud computing-omgevingen.
Google Cloud Bigtable
Google Cloud Bigtable is een volledig beheerde, schaalbare NoSQL-databaseservice die is ontworpen voor het verwerken van grootschalige werklasten met hoge doorvoer. Het is met name geschikt voor toepassingen die lees- en schrijftoegang met lage latentie tot grote datasets vereisen. Bigtable is gebaseerd op dezelfde technologie die veel van de kernservices van Google aanstuurt, zoals Zoeken, Analytics, Maps en Gmail.
1. Gegevensmodel en structuur: Bigtable is een schaarse, gedistribueerde, aanhoudende multidimensionaal gesorteerde kaart. De kaart wordt geïndexeerd door een rijsleutel, kolomsleutel en een tijdstempel, waardoor gestructureerde gegevens efficiënt kunnen worden opgeslagen en opgehaald. Dit model is met name voordelig voor tijdreeksgegevens, IoT-gegevens en andere toepassingen die een hoge schrijfdoorvoer en toegang met lage latentie vereisen.
2. Schaalbaarheid: Bigtable is ontworpen om horizontaal te schalen, wat betekent dat het petabytes aan gegevens en miljoenen bewerkingen per seconde kan verwerken. Dit wordt bereikt door gegevens over meerdere knooppunten te verdelen, waardoor naadloze schaling zonder downtime mogelijk is.
3. Prestatie: Dankzij de lees- en schrijfmogelijkheden met lage latentie is Bigtable ideaal voor toepassingen die realtime analyses en snelle gegevensopname vereisen. Het ondersteunt latenties van enkele milliseconden voor zowel lees- als schrijfbewerkingen, waardoor het geschikt is voor toepassingen met hoge prestaties.
4. Gebruikers verhalen: Veelvoorkomende gebruiksscenario's voor Bigtable zijn onder meer realtime analyses, analyse van financiële gegevens, personalisatie, aanbevelingsengines en IoT-gegevensopslag. Een bedrijf dat sensorgegevens van een reeks verbonden apparaten monitort, kan bijvoorbeeld Bigtable gebruiken om tijdreeksgegevens in realtime op te slaan en te analyseren.
Google BigQuery
Google BigQuery daarentegen is een volledig beheerd, serverloos datawarehouse dat is ontworpen voor grootschalige data-analyse. Hiermee kunnen gebruikers op een zeer efficiënte en kosteneffectieve manier SQL-query's uitvoeren op grote hoeveelheden gegevens.
1. Gegevensmodel en structuur: BigQuery maakt gebruik van een kolomvormig opslagformaat, dat is geoptimaliseerd voor analytische zoekopdrachten. Dit formaat maakt het snel ophalen van gegevens en efficiënte opslag mogelijk, vooral bij leesintensieve werklasten. BigQuery ondersteunt ook standaard SQL, waardoor het toegankelijk wordt voor gebruikers die bekend zijn met traditionele relationele databases.
2. Schaalbaarheid: BigQuery schaalt automatisch om grote datasets en complexe zoekopdrachten te verwerken. Dankzij de gedistribueerde architectuur kan het terabytes tot petabytes aan gegevens snel verwerken. Gebruikers hoeven de infrastructuur niet te beheren en hoeven zich geen zorgen te maken over schaalvergroting, omdat BigQuery deze aspecten transparant afhandelt.
3. Prestatie: BigQuery is geoptimaliseerd voor analytische workloads die veel leeswerk vereisen. Het maakt gebruik van een gedistribueerde engine voor het uitvoeren van query's die taken over meerdere knooppunten kan parallelliseren, waardoor snelle queryprestaties mogelijk zijn, zelfs op grote datasets. BigQuery ondersteunt ook functies zoals het cachen van query's, gerealiseerde weergaven en gepartitioneerde tabellen om de prestaties verder te verbeteren.
4. Gebruikers verhalen: BigQuery is ideaal voor business intelligence, datawarehousing en complexe analytische vragen. Een detailhandelsbedrijf kan BigQuery bijvoorbeeld gebruiken om verkoopgegevens te analyseren, voorraadniveaus bij te houden en rapporten over klantgedrag te genereren. De mogelijkheid om complexe SQL-query's uit te voeren op grote datasets maakt BigQuery een krachtig hulpmiddel voor data-analisten en business intelligence-professionals.
Belangrijkste verschillen
1. Doel: Bigtable is ontworpen voor werklasten met hoge doorvoer en lage latentie, waardoor het geschikt is voor realtime toepassingen en operationele gegevensopslag. BigQuery is daarentegen geoptimaliseerd voor grootschalige data-analyse en complexe queryverwerking.
2. Gegevensmodel: Bigtable gebruikt een NoSQL-datamodel met een multidimensionaal gesorteerde kaart, terwijl BigQuery een kolomvormig opslagformaat gebruikt en standaard SQL ondersteunt.
3. Schaalbaarheid: Beide services zijn zeer schaalbaar, maar bereiken schaalbaarheid op een andere manier. Bigtable schaalt horizontaal door gegevens over knooppunten te verdelen, terwijl BigQuery een gedistribueerde engine voor het uitvoeren van query's gebruikt om taken te parallelliseren.
4. Prestatie: Bigtable blinkt uit in lees- en schrijfbewerkingen met lage latentie, waardoor het geschikt is voor realtime gebruik. BigQuery is geoptimaliseerd voor analytische workloads die veel leeswerk vereisen en kan grote datasets snel verwerken.
5. Gebruikers verhalen: Bigtable wordt vaak gebruikt voor realtime analyses, tijdreeksgegevens en IoT-toepassingen. BigQuery wordt gebruikt voor datawarehousing, business intelligence en complexe analytische queries.
Voorbeelden
Bekijk de volgende voorbeelden om de verschillen tussen Bigtable en BigQuery te illustreren:
– Een financiële dienstverlener moet beursgegevens in realtime opslaan en analyseren. Ze kiezen voor Bigtable vanwege de lees- en schrijfmogelijkheden met lage latentie, waardoor ze hoogfrequente handelsgegevens efficiënt kunnen opnemen en verwerken.
– Een e-commercebedrijf wil het aankoopgedrag van klanten analyseren en verkooprapporten genereren. Ze gebruiken BigQuery om complexe SQL-query's uit te voeren op hun verkoopgegevens, waarbij ze gebruik maken van de krachtige analytische mogelijkheden om inzicht te krijgen in klanttrends en hun marketingstrategieën te optimaliseren.
De keuze tussen Bigtable en BigQuery is afhankelijk van de specifieke eisen van de workload. Bigtable heeft de voorkeur voor applicaties die toegang met een lage latentie tot grote datasets vereisen, terwijl BigQuery ideaal is voor grootschalige data-analyse en complexe queryverwerking.
Andere recente vragen en antwoorden over EITC/CL/GCP Google Cloud Platform:
- In hoeverre is de GCP nuttig voor de ontwikkeling, implementatie en hosting van webpagina's of applicaties?
- Hoe bereken ik het IP-adresbereik voor een subnet?
- Wat is het verschil tussen Cloud AutoML en Cloud AI Platform?
- Hoe configureer ik de taakverdeling in GCP voor een gebruiksscenario van meerdere backend-webservers met WordPress, waarbij wordt verzekerd dat de database consistent is over de vele back-ends (webservers) van WordPress-instanties?
- Heeft het zin om load-balancing te implementeren als er slechts één backend-webserver wordt gebruikt?
- Als Cloud Shell een vooraf geconfigureerde shell levert met de Cloud SDK en er geen lokale bronnen nodig zijn, wat is dan het voordeel van het gebruik van een lokale installatie van Cloud SDK in plaats van het gebruik van Cloud Shell via Cloud Console?
- Is er een mobiele Android-applicatie die kan worden gebruikt voor het beheer van Google Cloud Platform?
- Wat zijn de manieren om het Google Cloud Platform te beheren?
- Wat is cloud computing?
- Wat is het verschil tussen Bigquery en Cloud SQL
Bekijk meer vragen en antwoorden in EITC/CL/GCP Google Cloud Platform