Big Table болон BigQuery хоёрын ялгаа юу вэ?
Bigtable болон BigQuery нь Google Cloud Platform (GCP)-ийн салшгүй бүрэлдэхүүн хэсэг боловч тэдгээр нь өөр өөр зорилготой бөгөөд өөр өөр төрлийн ажлын ачаалалд тохирсон байдаг. Эдгээр хоёр үйлчилгээний ялгааг ойлгох нь үүлэн тооцооллын орчинд тэдний чадавхийг үр дүнтэй ашиглахад чухал юм.
Google Cloud Bigtable
Google Cloud Bigtable нь том хэмжээний, өндөр бүтээмжтэй ажлын ачааллыг зохицуулахад зориулагдсан, бүрэн удирддаг, өргөтгөх боломжтой NoSQL мэдээллийн сангийн үйлчилгээ юм. Энэ нь ялангуяа том өгөгдлийн багц руу унших, бичихэд бага хоцролт шаарддаг програмуудад тохиромжтой. Bigtable нь Хайлт, Аналитик, Газрын зураг, Gmail зэрэг Google-ийн үндсэн үйлчилгээнүүдийг дэмждэг ижил технологи дээр суурилдаг.
1. Өгөгдлийн загвар ба бүтэц: Bigtable нь сийрэг, тархсан, байнгын олон хэмжээст эрэмбэлсэн газрын зураг юм. Газрын зураг нь мөрийн товчлуур, баганын товчлуур болон цагийн тэмдэгээр индексжүүлсэн бөгөөд бүтэцлэгдсэн өгөгдлийг үр ашигтай хадгалах, сэргээх боломжийг олгодог. Энэ загвар нь цаг хугацааны цуврал өгөгдөл, IoT өгөгдөл болон бичих өндөр чадвар, хоцролт багатай хандалт шаарддаг бусад програмуудад онцгой давуу талтай юм.
2. Өргөтгөх чадвар: Bigtable нь хэвтээ байдлаар томрох зориулалттай бөгөөд энэ нь секундэд петабайт өгөгдөл, сая сая үйлдэл хийх боломжтой гэсэн үг юм. Энэ нь өгөгдлийг олон зангилаагаар хуваах замаар үүнийг хийдэг бөгөөд энэ нь зогсолтгүй, тасралтгүй масштаблах боломжийг олгодог.
3. Гүйцэтгэлийн: Унших, бичих хоцрогдол багатай Bigtable нь бодит цагийн аналитик, хурдан өгөгдөл шингээх шаардлагатай програмуудад тохиромжтой. Энэ нь унших, бичих үйлдлүүдийн нэг оронтой миллисекундын хоцролтыг дэмждэг тул өндөр гүйцэтгэлтэй ашиглахад тохиромжтой.
4. Ашиглах: Bigtable-ийг ашиглах нийтлэг тохиолдлуудад бодит цагийн аналитик, санхүүгийн мэдээллийн дүн шинжилгээ, хувийн тохиргоо, зөвлөмжийн систем, IoT мэдээллийн хадгалалт орно. Жишээлбэл, холбогдсон төхөөрөмжүүдийн флотын мэдрэгчийн өгөгдлийг хянадаг компани Bigtable-г ашиглан цаг хугацааны цуврал өгөгдлийг бодит цаг хугацаанд хадгалж, дүн шинжилгээ хийх боломжтой.
Google BigQuery
Нөгөө талаас Google BigQuery нь том хэмжээний өгөгдлийн аналитик хийхэд зориулагдсан, бүрэн удирдлагатай, сервергүй мэдээллийн агуулах юм. Энэ нь хэрэглэгчдэд асар их хэмжээний өгөгдөл дээр өндөр үр ашигтай, хэмнэлттэй байдлаар SQL асуулга ажиллуулах боломжийг олгодог.
1. Өгөгдлийн загвар ба бүтэц: BigQuery нь аналитик асуулгад оновчтой болгосон багана хэлбэрийн хадгалах форматыг ашигладаг. Энэ формат нь өгөгдлийг хурдан олж авах, үр ашигтай хадгалах, ялангуяа уншихад их ачаалалтай ажиллах боломжийг олгодог. BigQuery нь мөн стандарт SQL-г дэмждэг бөгөөд энэ нь уламжлалт харилцааны мэдээллийн санг мэддэг хэрэглэгчдэд хүртээмжтэй болгодог.
2. Өргөтгөх чадвар: BigQuery нь том өгөгдлийн багц болон нарийн төвөгтэй асуултуудыг зохицуулахын тулд автоматаар хэмжигддэг. Энэ нь тархсан архитектурын ачаар терабайтаас петабайт хүртэлх өгөгдлийг хурдан боловсруулж чаддаг. BigQuery эдгээр асуудлыг ил тод байдлаар зохицуулдаг тул хэрэглэгчид дэд бүтцийг удирдах эсвэл масштабын талаар санаа зовох шаардлагагүй.
3. Гүйцэтгэлийн: BigQuery нь уншихад их хэмжээний аналитик ажлын ачаалалд зориулагдсан. Энэ нь олон тооны зангилаанууд дээр даалгавруудыг зэрэгцүүлж, том өгөгдлийн багц дээр ч хурдан асуулгын гүйцэтгэлийг хангах боломжтой хуваарилагдсан асуулга гүйцэтгэх хөдөлгүүрийг ашигладаг. BigQuery нь гүйцэтгэлийг сайжруулахын тулд асуулгын кэш хийх, материалжуулсан харагдац, хуваах хүснэгт зэрэг функцуудыг дэмждэг.
4. Ашиглах: BigQuery нь бизнесийн тагнуул, мэдээллийн агуулах, нарийн төвөгтэй аналитик асуулгад тохиромжтой. Жишээлбэл, жижиглэн худалдааны компани BigQuery-г ашиглан борлуулалтын мэдээлэлд дүн шинжилгээ хийх, бараа материалын түвшинг хянах, хэрэглэгчийн зан төлөвийн талаар тайлан гаргах боломжтой. Том өгөгдлийн багц дээр нарийн төвөгтэй SQL асуулга ажиллуулах чадвар нь BigQuery-ийг өгөгдлийн шинжээчид болон бизнесийн тагнуулын мэргэжилтнүүдэд зориулсан хүчирхэг хэрэгсэл болгодог.
Гол ялгаа
1. зорилго: Bigtable нь өндөр хүчин чадалтай, хоцрогдол багатай ажлын ачаалалд зориулагдсан тул бодит цагийн хэрэглээний программууд болон үйлдлийн өгөгдөл хадгалахад тохиромжтой. Харин BigQuery нь том хэмжээний өгөгдлийн аналитик болон нарийн төвөгтэй асуулга боловсруулахад зориулагдсан.
2. Өгөгдлийн загвар: Bigtable нь олон хэмжээст эрэмбэлэгдсэн газрын зураг бүхий NoSQL өгөгдлийн загварыг ашигладаг бол BigQuery нь багана хадгалах форматыг ашигладаг бөгөөд стандарт SQL-ийг дэмждэг.
3. Өргөтгөх чадвар: Энэ хоёр үйлчилгээ хоёулаа их хэмжээгээр өргөжүүлэх боломжтой боловч өргөтгөх чадварыг өөр өөрөөр хийдэг. Bigtable нь өгөгдлийг зангилаануудын хооронд хуваах замаар хэвтээ байдлаар масштабладаг бол BigQuery нь даалгавруудыг зэрэгцүүлэхийн тулд хуваарилагдсан асуулга гүйцэтгэх системийг ашигладаг.
4. Гүйцэтгэлийн: Bigtable нь унших, бичих хоцролт багатай үйлдлээрээ шилдэг бөгөөд бодит цагийн хэрэглээнд тохиромжтой. BigQuery нь уншихад их хэмжээний аналитик ажлын ачаалалд зориулагдсан бөгөөд том өгөгдлийн багцыг хурдан боловсруулах боломжтой.
5. Ашиглах: Bigtable нь бодит цагийн аналитик, цагийн цуврал өгөгдөл, IoT програмуудад ашиглагддаг. BigQuery нь мэдээллийн агуулах, бизнесийн тагнуул, нарийн төвөгтэй аналитик асуулгад ашиглагддаг.
жишээ нь
Bigtable болон BigQuery хоёрын ялгааг харуулахын тулд дараах жишээнүүдийг авч үзье.
– Санхүүгийн үйлчилгээний компани нь хөрөнгийн зах зээлийн мэдээллийг бодит цаг хугацаанд хадгалж, дүн шинжилгээ хийх шаардлагатай. Тэд Bigtable-ийг бага хоцролттой унших, бичих чадвараараа сонгож, өндөр давтамжийн арилжааны өгөгдлийг үр ашигтайгаар шингээж, боловсруулах боломжийг олгодог.
– Цахим худалдааны компани нь хэрэглэгчийн худалдан авалтын зан төлөвт дүн шинжилгээ хийж, борлуулалтын тайлан гаргахыг хүсдэг. Тэд BigQuery-г ашиглан борлуулалтын өгөгдөл дээрээ нарийн төвөгтэй SQL асуулга ажиллуулж, хэрэглэгчийн чиг хандлагын талаарх ойлголтыг олж авах, маркетингийн стратегиа оновчтой болгохын тулд хүчирхэг аналитик чадавхийг ашигладаг.
Bigtable болон BigQuery хоёрын сонголт нь ажлын ачааллын тодорхой шаардлагаас хамаарна. Bigtable нь том өгөгдлийн багцад бага хоцрогдолтой хандах шаардлагатай програмуудад илүүд үздэг бол BigQuery нь том хэмжээний өгөгдлийн аналитик болон нарийн төвөгтэй асуулга боловсруулахад тохиромжтой.
Сүүлийн үеийн бусад асуулт, хариулт EITC/CL/GCP Google Cloud Platform:
- GCP нь вэб хуудас эсвэл програм хөгжүүлэх, байршуулах, байршуулахад хэр ашигтай вэ?
- Дэд сүлжээний IP хаягийн хүрээг хэрхэн тооцоолох вэ?
- Cloud AutoML ба Cloud AI платформ хоёрын ялгаа нь юу вэ?
- WordPress-тэй олон арын вэб сервер ашиглах тохиолдолд GCP дахь ачааллын тэнцвэржүүлэлтийг хэрхэн тохируулах вэ, өгөгдлийн сан нь WordPress-ийн олон back-ends (вэб серверүүд) дээр нийцтэй байгаа эсэхийг баталгаажуулах вэ?
- Зөвхөн ганц арын вэб сервер ашиглах үед ачааллын тэнцвэрийг хэрэгжүүлэх нь утга учиртай юу?
- Хэрэв Cloud Shell нь Cloud SDK-тэй урьдчилан тохируулсан бүрхүүлийг хангадаг бөгөөд үүнд дотоод нөөц шаардлагагүй бол Cloud Console-ээр Cloud Shell-ийг ашиглахын оронд Cloud SDK-ийн дотоод суулгацыг ашиглах нь ямар давуу талтай вэ?
- Google Cloud Platform-ийг удирдахад ашиглаж болох Android гар утасны програм байна уу?
- Google Cloud платформыг удирдах ямар арга замууд байдаг вэ?
- Үүлэн тооцоолол гэж юу вэ?
- Bigquery болон Cloud SQL хоёрын ялгаа нь юу вэ?
EITC/CL/GCP Google Cloud Platform-оос бусад асуулт, хариултуудыг харна уу