Büyük Tablo ile BigQuery arasındaki fark nedir?

/ / Yayınlandığı Cloud Computing, EITC/CL/GCP Google Cloud Platform, Tanıtımları, GCP'nin temelleri

Bigtable ve BigQuery, Google Cloud Platform'un (GCP) ayrılmaz bileşenleri olmasına rağmen farklı amaçlara hizmet eder ve farklı iş yükü türleri için optimize edilmiştir. Bu iki hizmet arasındaki farkları anlamak, bulut bilişim ortamlarındaki yeteneklerinden etkili bir şekilde yararlanmak için önemlidir.

Google Cloud Büyük Tablo

Google Cloud Bigtable, büyük ölçekli, yüksek aktarım hızına sahip iş yüklerini yönetmek için tasarlanmış, tümüyle yönetilen, ölçeklenebilir bir NoSQL veritabanı hizmetidir. Büyük veri kümelerine düşük gecikmeli okuma ve yazma erişimi gerektiren uygulamalar için özellikle uygundur. Bigtable, Arama, Analytics, Haritalar ve Gmail gibi Google'ın temel hizmetlerinin çoğuna güç veren aynı teknolojiye dayanmaktadır.

1. Veri Modeli ve Yapısı: Bigtable seyrek, dağıtılmış, kalıcı, çok boyutlu, sıralanmış bir haritadır. Harita, bir satır anahtarı, sütun anahtarı ve zaman damgasıyla indekslenerek yapılandırılmış verilerin verimli bir şekilde depolanmasına ve alınmasına olanak tanır. Bu model özellikle zaman serisi verileri, IoT verileri ve yüksek yazma verimi ve düşük gecikme süreli erişim gerektiren diğer uygulamalar için avantajlıdır.

2. ölçeklenebilirlik: Bigtable yatay olarak ölçeklenecek şekilde tasarlanmıştır; bu, petabaytlarca veriyi ve saniyede milyonlarca işlemi işleyebileceği anlamına gelir. Bunu, verileri birden fazla düğüme bölerek ve kesinti olmadan kesintisiz ölçeklendirmeye olanak tanıyarak başarır.

3. Performans: Düşük gecikmeli okuma ve yazma yetenekleriyle Bigtable, gerçek zamanlı analiz ve hızlı veri alımı gerektiren uygulamalar için idealdir. Hem okuma hem de yazma işlemleri için tek haneli milisaniye gecikme sürelerini destekleyerek yüksek performanslı kullanım senaryolarına uygun hale getirir.

4. Kullanım Senaryoları : Bigtable'ın yaygın kullanım örnekleri arasında gerçek zamanlı analizler, finansal veri analizi, kişiselleştirme, öneri motorları ve IoT veri depolama yer alır. Örneğin, bağlı cihazlardan oluşan bir filodaki sensör verilerini izleyen bir şirket, zaman serisi verilerini gerçek zamanlı olarak depolamak ve analiz etmek için Bigtable'ı kullanabilir.

Google BigQuery

Google BigQuery ise büyük ölçekli veri analitiği için tasarlanmış, tümüyle yönetilen, sunucusuz bir veri ambarıdır. Kullanıcıların büyük miktarda veri üzerinde SQL sorgularını yüksek verimli ve uygun maliyetli bir şekilde çalıştırmasına olanak tanır.

1. Veri Modeli ve Yapısı: BigQuery, analitik sorgular için optimize edilmiş sütunlu bir depolama biçimi kullanır. Bu format, özellikle okumanın yoğun olduğu iş yükleri için hızlı veri alımına ve verimli depolamaya olanak tanır. BigQuery aynı zamanda standart SQL'i de destekleyerek geleneksel ilişkisel veritabanlarına aşina olan kullanıcıların erişebilmesini sağlar.

2. ölçeklenebilirlik: BigQuery, büyük veri kümelerini ve karmaşık sorguları işleyecek şekilde otomatik olarak ölçeklenir. Dağıtılmış mimarisi sayesinde terabaytlardan petabaytlara kadar veriyi hızlı bir şekilde işleyebilir. BigQuery bu hususları şeffaf bir şekilde ele aldığından kullanıcıların altyapıyı yönetmesine veya ölçeklendirme konusunda endişelenmesine gerek yoktur.

3. Performans: BigQuery, okuma ağırlıklı analitik iş yükleri için optimize edilmiştir. Birden fazla düğümdeki görevleri paralelleştirebilen, büyük veri kümelerinde bile hızlı sorgu performansı sağlayan dağıtılmış bir sorgu yürütme motorundan yararlanır. BigQuery ayrıca performansı daha da artırmak için sorgu önbelleğe alma, gerçekleştirilmiş görünümler ve bölümlenmiş tablolar gibi özellikleri de destekler.

4. Kullanım Senaryoları : BigQuery iş zekası, veri ambarı ve karmaşık analitik sorgular için idealdir. Örneğin bir perakende şirketi satış verilerini analiz etmek, envanter seviyelerini takip etmek ve müşteri davranışlarına ilişkin raporlar oluşturmak için BigQuery'yi kullanabilir. Büyük veri kümelerinde karmaşık SQL sorguları çalıştırma yeteneği, BigQuery'yi veri analistleri ve iş zekası uzmanları için güçlü bir araç haline getiriyor.

Anahtar Farklılıklar

1. Amaç: Bigtable, yüksek verimli, düşük gecikmeli iş yükleri için tasarlanmıştır; bu da onu gerçek zamanlı uygulamalar ve operasyonel veri depolama için uygun hale getirir. BigQuery ise büyük ölçekli veri analitiği ve karmaşık sorgu işleme için optimize edilmiştir.

2. Veri örneği: Bigtable, çok boyutlu sıralanmış haritaya sahip bir NoSQL veri modeli kullanırken, BigQuery sütunlu bir depolama formatı kullanır ve standart SQL'i destekler.

3. ölçeklenebilirlik: Her iki hizmet de yüksek oranda ölçeklenebilir, ancak ölçeklenebilirliği farklı şekilde elde ederler. Bigtable, verileri düğümler arasında bölümlendirerek yatay olarak ölçeklendirirken BigQuery, görevleri paralelleştirmek için dağıtılmış bir sorgu yürütme motoru kullanır.

4. Performans: Bigtable, düşük gecikmeli okuma ve yazma işlemlerinde öne çıkıyor ve bu da onu gerçek zamanlı kullanım senaryolarına uygun hale getiriyor. BigQuery, okuma ağırlıklı analitik iş yükleri için optimize edilmiştir ve büyük veri kümelerini hızla işleyebilir.

5. Kullanım Senaryoları : Bigtable, gerçek zamanlı analizler, zaman serisi verileri ve IoT uygulamaları için yaygın olarak kullanılır. BigQuery, veri ambarı, iş zekası ve karmaşık analitik sorgular için kullanılır.

Örnekler

Bigtable ile BigQuery arasındaki farkları göstermek için aşağıdaki örnekleri göz önünde bulundurun:

– Bir finansal hizmet şirketinin borsa verilerini gerçek zamanlı olarak saklaması ve analiz etmesi gerekir. Düşük gecikmeli okuma ve yazma yetenekleri nedeniyle Bigtable'ı seçiyorlar ve bu da yüksek frekanslı ticaret verilerini verimli bir şekilde alıp işlemelerine olanak tanıyor.

– Bir e-ticaret şirketi, müşteri satın alma davranışını analiz etmek ve satış raporları oluşturmak istiyor. Satış verileri üzerinde karmaşık SQL sorguları çalıştırmak için BigQuery'yi kullanıyorlar, müşteri eğilimleri hakkında bilgi edinmek ve pazarlama stratejilerini optimize etmek için BigQuery'nin güçlü analitik özelliklerinden yararlanıyorlar.

Bigtable ve BigQuery arasındaki seçim, iş yükünün özel gereksinimlerine bağlıdır. Bigtable, büyük veri kümelerine düşük gecikme süresi gerektiren uygulamalar için tercih edilirken BigQuery, büyük ölçekli veri analitiği ve karmaşık sorgu işleme için idealdir.

ile ilgili diğer yeni sorular ve cevaplar EITC/CL/GCP Google Cloud Platform:

EITC/CL/GCP Google Cloud Platform'da daha fazla soru ve yanıt görüntüleyin

Daha fazla soru ve cevap:

Tagged under: , , , , , , , , , ,