BigQuery وCloud SQL هما خدمتان متميزتان تقدمهما Google Cloud Platform (GCP) لتخزين البيانات وإدارتها. على الرغم من أن كلتا الخدمتين مصممتان للتعامل مع البيانات، إلا أن لهما أغراض ووظائف وحالات استخدام مختلفة. يعد فهم الاختلافات بين BigQuery وCloud SQL أمرًا بالغ الأهمية لاختيار الخدمة المناسبة بناءً على متطلبات محددة.
BigQuery هو مستودع بيانات مُدار بالكامل، بدون خادم، وقابل للتطوير بشكل كبير، مصمم لتحليل مجموعات البيانات الكبيرة. إنها أداة قوية لتشغيل استعلامات SQL المخصصة وإجراء التحليلات على كميات هائلة من البيانات. تتفوق BigQuery في التعامل مع البيانات المنظمة وشبه المنظمة، مثل ملفات JSON وCSV، وهي مُحسّنة لتشغيل الاستعلامات التحليلية المعقدة. فهو يوفر بنية موزعة تسمح بالمعالجة المتوازية، مما يتيح الاستعلام عالي السرعة لمجموعات البيانات الكبيرة. يعتمد تخزين BigQuery على الأعمدة، مما يعني أنه يخزن البيانات في أعمدة بدلاً من الصفوف، مما يسمح بضغط البيانات بكفاءة وأداء استعلام أسرع.
من ناحية أخرى، Cloud SQL هي خدمة قواعد بيانات علائقية مُدارة بالكامل تدعم MySQL وPostgreSQL وSQL Server. إنه مصمم لأحمال عمل قواعد البيانات العلائقية التقليدية وهو مناسب للتطبيقات التي تتطلب الامتثال لـ ACID (الذرية والاتساق والعزل والمتانة). يوفر Cloud SQL واجهة SQL مألوفة ويقدم ميزات مثل النسخ الاحتياطي التلقائي والنسخ المتماثل وإدارة التصحيح التلقائي. يعد هذا خيارًا جيدًا للتطبيقات التي تتطلب تخزين بيانات منظمًا وتحتاج إلى الحفاظ على اتساق المعاملات.
يمكن تلخيص الاختلافات الرئيسية بين BigQuery وCloud SQL على النحو التالي:
1. نوع البيانات وبنيتها: تم تصميم BigQuery للتحليلات واسعة النطاق بشأن البيانات المنظمة وشبه المنظمة، في حين تم تحسين Cloud SQL لتخزين البيانات الارتباطية المنظمة وإدارتها.
2. الاستعلام والتحليل: يوفر BigQuery إمكانات استعلام قوية وهو مناسب تمامًا لتشغيل الاستعلامات التحليلية المعقدة على مجموعات البيانات الكبيرة. يوفر Cloud SQL واجهة SQL تقليدية ومناسبة لتشغيل استعلامات المعاملات على البيانات العلائقية.
3. قابلية التوسع: يتميز BigQuery بقابلية كبيرة للتوسع ويمكنه التعامل مع كميات هائلة من البيانات، مما يسمح بالمعالجة المتوازية وتنفيذ الاستعلام بكفاءة. لدى Cloud SQL حدود قابلية التوسع بناءً على محرك قاعدة البيانات المختار ونوع المثيل.
4. نموذج التسعير: يعتمد تسعير BigQuery على كمية البيانات المعالجة والتخزين المستخدم، بينما يعتمد تسعير Cloud SQL على حجم المثيل وسعة التخزين.
لتوضيح الاختلافات، دعونا ننظر في مثال السيناريو. لنفترض أن لديك مجموعة بيانات كبيرة من معاملات العملاء وتريد إجراء استعلامات تحليلية معقدة للحصول على رؤى حول سلوك العملاء. في هذه الحالة، سيكون BigQuery هو الخيار الأفضل نظرًا لقدرته على التعامل مع التحليلات واسعة النطاق بكفاءة. من ناحية أخرى، إذا كنت تقوم بتطوير تطبيق معاملات يتطلب اتساقًا صارمًا وامتثالًا لـ ACID، فسيكون Cloud SQL هو الخيار الأكثر ملاءمة.
BigQuery وCloud SQL هما خدمتان متميزتان تقدمهما Google Cloud Platform لتلبية الاحتياجات المختلفة لتخزين البيانات وإدارتها. تم تصميم BigQuery للتحليلات واسعة النطاق بشأن البيانات المنظمة وشبه المنظمة، بينما تم تحسين Cloud SQL لإدارة البيانات الارتباطية المنظمة وتشغيل استعلامات المعاملات. يعد فهم الاختلافات بين هذه الخدمات أمرًا بالغ الأهمية لاختيار الخدمة المناسبة بناءً على متطلبات محددة.
أسئلة وأجوبة أخرى حديثة بخصوص EITC/CL/GCP Google Cloud Platform:
- هل هناك أي تطبيق جوال يعمل بنظام Android يمكن استخدامه لإدارة Google Cloud Platform؟
- ما هي طرق إدارة Google Cloud Platform؟
- ما هي الحوسبة السحابية؟
- ما هو الفرق بين سحابة SQL والمفتاح السحابي
- ما هو محرك تطبيقات Google Cloud Platform؟
- ما هو الفرق بين التشغيل السحابي و GKE
- ما هو الفرق بين AutoML وVertex AI؟
- ما هو التطبيق بالحاويات؟
- ما الفرق بين Dataflow وBigQuery؟
- كيفية تكوين قذيفة سحابة؟
عرض المزيد من الأسئلة والأجوبة في EITC/CL/GCP Google Cloud Platform