ما الفرق بين Big Table وBigQuery؟

/ / نشرت في الحوسبة السحابية, EITC/CL/GCP Google Cloud Platform, مقدمات, أساسيات برنامج "شركاء Google المعتمدون"

يعد كل من Bigtable وBigQuery مكونين أساسيين في Google Cloud Platform (GCP)، إلا أنهما يخدمان أغراضًا متميزة ويتم تحسينهما لأنواع مختلفة من أعباء العمل. يعد فهم الاختلافات بين هاتين الخدمتين أمرًا مهمًا للاستفادة بشكل فعال من قدراتهما في بيئات الحوسبة السحابية.

جوجل سحابة Bigtable

Google Cloud Bigtable عبارة عن خدمة قاعدة بيانات NoSQL مُدارة بالكامل وقابلة للتطوير ومصممة للتعامل مع أعباء العمل واسعة النطاق وعالية الإنتاجية. وهو مناسب بشكل خاص للتطبيقات التي تتطلب الوصول للقراءة والكتابة بزمن وصول منخفض إلى مجموعات البيانات الكبيرة. يعتمد Bigtable على نفس التقنية التي تعمل على تشغيل العديد من خدمات Google الأساسية، مثل البحث والتحليلات والخرائط وGmail.

1. نموذج البيانات وهيكلها: Bigtable عبارة عن خريطة متناثرة وموزعة ومستمرة ومرتبة ومتعددة الأبعاد. تتم فهرسة الخريطة بواسطة مفتاح الصف ومفتاح العمود والطابع الزمني، مما يسمح بتخزين البيانات المنظمة واسترجاعها بكفاءة. يعد هذا النموذج مفيدًا بشكل خاص لبيانات السلاسل الزمنية وبيانات إنترنت الأشياء والتطبيقات الأخرى التي تتطلب إنتاجية كتابة عالية ووصولاً بزمن وصول منخفض.

2. التوسعة: تم تصميم Bigtable للتوسع أفقيًا، مما يعني أنه يمكنه التعامل مع بيتابايت من البيانات وملايين العمليات في الثانية. ويحقق ذلك عن طريق تقسيم البيانات عبر عقد متعددة، مما يسمح بالقياس السلس دون توقف.

3. الأداء: بفضل إمكانات القراءة والكتابة ذات زمن الوصول المنخفض، يعد Bigtable مثاليًا للتطبيقات التي تتطلب تحليلات في الوقت الفعلي واستيعابًا سريعًا للبيانات. وهو يدعم زمن الوصول بالمللي ثانية المكون من رقم واحد لكل من عمليات القراءة والكتابة، مما يجعله مناسبًا لحالات الاستخدام عالية الأداء.

4. استخدم حالات: تشمل حالات الاستخدام الشائعة لـ Bigtable التحليلات في الوقت الفعلي، وتحليل البيانات المالية، والتخصيص، ومحركات التوصيات، وتخزين بيانات إنترنت الأشياء. على سبيل المثال، قد تستخدم شركة تراقب بيانات أجهزة الاستشعار من أسطول من الأجهزة المتصلة Bigtable لتخزين بيانات السلاسل الزمنية وتحليلها في الوقت الفعلي.

جوجل BigQuery

من ناحية أخرى، يعد Google BigQuery عبارة عن مستودع بيانات مُدار بالكامل بدون خادم ومصمم لتحليلات البيانات واسعة النطاق. فهو يسمح للمستخدمين بتشغيل استعلامات SQL على كميات هائلة من البيانات بطريقة عالية الكفاءة وفعالة من حيث التكلفة.

1. نموذج البيانات وهيكلها: يستخدم BigQuery تنسيق تخزين عمودي، تم تحسينه للاستعلامات التحليلية. يتيح هذا التنسيق إمكانية استرجاع البيانات بسرعة والتخزين الفعال، خاصة بالنسبة لأحمال العمل كثيفة القراءة. يدعم BigQuery أيضًا لغة SQL القياسية، مما يجعلها في متناول المستخدمين المطلعين على قواعد البيانات العلائقية التقليدية.

2. التوسعة: يتم ضبط BigQuery تلقائيًا للتعامل مع مجموعات البيانات الكبيرة والاستعلامات المعقدة. يمكنه معالجة تيرابايت إلى بيتابايت من البيانات بسرعة، وذلك بفضل بنيته الموزعة. لا يحتاج المستخدمون إلى إدارة البنية الأساسية أو القلق بشأن التوسع، حيث يتعامل BigQuery مع هذه الجوانب بشفافية.

3. الأداء: تم تحسين BigQuery لأحمال العمل التحليلية كثيفة القراءة. فهو يستفيد من محرك تنفيذ الاستعلام الموزع الذي يمكنه موازنة المهام عبر عقد متعددة، مما يتيح أداء سريع للاستعلام حتى في مجموعات البيانات الكبيرة. يدعم BigQuery أيضًا ميزات مثل التخزين المؤقت للاستعلام، وطرق العرض المادية، والجداول المقسمة لتحسين الأداء بشكل أكبر.

4. استخدم حالات: يعد BigQuery مثاليًا لذكاء الأعمال وتخزين البيانات والاستعلامات التحليلية المعقدة. على سبيل المثال، قد تستخدم شركة البيع بالتجزئة BigQuery لتحليل بيانات المبيعات وتتبع مستويات المخزون وإنشاء تقارير حول سلوك العملاء. إن القدرة على تشغيل استعلامات SQL المعقدة على مجموعات بيانات كبيرة تجعل من BigQuery أداة قوية لمحللي البيانات ومحترفي ذكاء الأعمال.

الاختلافات الرئيسية

1. الهدف: تم تصميم Bigtable لأحمال العمل ذات الإنتاجية العالية وزمن الوصول المنخفض، مما يجعلها مناسبة للتطبيقات في الوقت الحقيقي وتخزين البيانات التشغيلية. من ناحية أخرى، تم تحسين BigQuery لتحليلات البيانات واسعة النطاق ومعالجة الاستعلامات المعقدة.

2. نموذج البيانات: يستخدم Bigtable نموذج بيانات NoSQL مع خريطة مرتبة متعددة الأبعاد، بينما يستخدم BigQuery تنسيق تخزين عمودي ويدعم SQL القياسي.

3. التوسعة: كلتا الخدمتين قابلتان للتوسع بشكل كبير، لكنهما تحققان قابلية التوسع بشكل مختلف. يتوسع Bigtable أفقيًا عن طريق تقسيم البيانات عبر العقد، بينما يستخدم BigQuery محرك تنفيذ استعلام موزع لموازاة المهام.

4. الأداء: تتفوق Bigtable في عمليات القراءة والكتابة ذات زمن الوصول المنخفض، مما يجعلها مناسبة لحالات الاستخدام في الوقت الفعلي. تم تحسين BigQuery لأحمال العمل التحليلية كثيفة القراءة ويمكنه معالجة مجموعات البيانات الكبيرة بسرعة.

5. استخدم حالات: يُستخدم Bigtable بشكل شائع للتحليلات في الوقت الفعلي وبيانات السلاسل الزمنية وتطبيقات إنترنت الأشياء. يتم استخدام BigQuery لتخزين البيانات وذكاء الأعمال والاستعلامات التحليلية المعقدة.

أمثلة

لتوضيح الاختلافات بين Bigtable وBigQuery، خذ بعين الاعتبار الأمثلة التالية:

- تحتاج شركة الخدمات المالية إلى تخزين بيانات سوق الأوراق المالية وتحليلها في الوقت الفعلي. لقد اختاروا Bigtable لإمكانيات القراءة والكتابة ذات زمن الوصول المنخفض، مما يسمح لهم باستيعاب بيانات التداول عالية التردد ومعالجتها بكفاءة.

– تريد إحدى شركات التجارة الإلكترونية تحليل سلوك الشراء لدى العملاء وإنشاء تقارير المبيعات. ويستخدمون BigQuery لتشغيل استعلامات SQL المعقدة على بيانات المبيعات الخاصة بهم، والاستفادة من قدراتها التحليلية القوية للحصول على رؤى حول اتجاهات العملاء وتحسين استراتيجيات التسويق الخاصة بهم.

يعتمد الاختيار بين Bigtable وBigQuery على المتطلبات المحددة لحجم العمل. يعد Bigtable هو الخيار المفضل للتطبيقات التي تتطلب وصولاً بزمن وصول منخفض إلى مجموعات البيانات الكبيرة، بينما يعد BigQuery مثاليًا لتحليلات البيانات واسعة النطاق ومعالجة الاستعلامات المعقدة.

أسئلة وأجوبة أخرى حديثة بخصوص EITC/CL/GCP Google Cloud Platform:

عرض المزيد من الأسئلة والأجوبة في EITC/CL/GCP Google Cloud Platform

المزيد من الأسئلة والأجوبة:

الكلمات المفتاحية هذه: , , , , , , , , , ,