누군가가 BigQuery 대신 BigTable을 사용하는 이유가 있나요? 둘 다 읽기 및 쓰기 작업을 지원하는 것으로 보이며 후자는 고급 '쿼리'작업도 제공합니다.

제휴 네트워크를 개발해야하므로 (따라서 클릭 수와 '판매'를 추적해야합니다) bigQuery가 더 나은 API를 가진 bigTable 인 것처럼 보이기 때문에 그 차이에 상당히 혼란 스럽습니다.

차이점은 기본적으로 다음과 같습니다.

BigQuery는 많이 변경되지 않거나 추가하여 변경되는 데이터 세트를위한 쿼리 엔진입니다. 쿼리에 "테이블 스캔"이 필요하거나 전체 데이터베이스를 살펴볼 필요가있을 때 탁월한 선택입니다. 합계, 평균, 개수, 그룹화를 생각하십시오. BigQuery는 많은 양의 데이터를 수집하고 이에 대해 질문해야 할 때 사용하는 것입니다.

BigTable은 데이터베이스입니다. 확장 가능한 대규모 애플리케이션의 기초가되도록 설계되었습니다. 데이터를 읽고 쓰는 데 필요한 모든 종류의 앱을 만들 때 BigTable을 사용하고 확장이 잠재적 인 문제가 될 수 있습니다.

이는 Google 클라우드가 제공하는 서로 다른 데이터 저장소를 결정하는 데 도움이 될 수 있습니다 (면책 조항! Google Cloud 페이지에서 복사 됨).

요구 사항이 라이브 데이터베이스 인 경우 BigTable 이 필요합니다 (실제로 OLTP 시스템은 아님). 분석 목적에 더 가깝다면 BigQuery 가 필요합니다!

OLTP 대 OLAP를 생각해보십시오 . 또는 Cassandra 대 Hadoop에 익숙한 경우 BigTable은 대략 Cassandra와 동일하고 BigQuery는 대략 Hadoop과 동일합니다 (동의, 공정한 비교는 아니지만 아이디어를 얻음).

https://cloud.google.com/images/storage-options/flowchart.svg

노트

것을 명심하시기 바랍니다 Bigtable을가 관계형 데이터베이스는 아니고, SQL 쿼리 또는 지원하지 않습니다 JOIN들 않으며 다중 행 트랜잭션을 지원합니다. 또한 소량의 데이터에는 좋은 솔루션이 아닙니다. RDBMS OLTP를 원하면 cloudSQL (mysql / postgres) 또는 스패너를 살펴 봐야 할 수 있습니다.

비용 관점

https://stackoverflow.com/a/34845073/6785908 . 여기에서 관련 부품을 인용합니다.

전체 비용은 데이터를 '쿼리'하는 빈도로 귀결됩니다. 백업이고 이벤트를 너무 자주 재생하지 않으면 비용이 많이 듭니다. 그러나 매일 한 번 재생해야하는 경우 5 $ / TB 스캔을 매우 쉽게 트리거하기 시작합니다. 우리는 삽입과 저장이 얼마나 저렴한 지 너무 놀랐지 만 구글은 당신이 어떤 시점에서 값 비싼 쿼리를 실행할 것으로 기대하기 때문에 이것은 종종 발생합니다. 하지만 몇 가지를 중심으로 디자인해야합니다. 예를 들어 AFAIK 스트리밍 삽입은 테이블에 기록된다는 보장이 없으며 실제로 기록되었는지 확인하기 위해 목록 끝에서 자주 폴링해야합니다. 시간 범위 테이블 데코레이터를 사용하면 테일링을 효율적으로 수행 할 수 있습니다 (전체 데이터 세트 스캔 비용을 지불하지 않음).

주문이 마음에 들지 않으면 무료로 테이블을 나열 할 수도 있습니다. 그런 다음 '쿼리'를 실행할 필요가 없습니다.

편집 1

클라우드 스패너 는 비교적 젊지 만 강력하고 유망합니다 (그리고 엄청나게 비쌉니다). 적어도 Google 마케팅은 기능이 두 세계 (기존 RDBMS 및 noSQL)에서 최고라고 주장합니다.

BigQuery와 Cloud Bigtable은 동일하지 않습니다. Bigtable은 Hadoop 기반 NoSQL 데이터베이스 인 반면 BigQuery는 SQL 기반 데이터웨어 하우스입니다. 특정 사용 시나리오가 있습니다.

매우 짧고 간단한 용어로;

• ACID 트랜잭션에 대한 지원이 필요하지 않거나 데이터가 구조화되지 않은 경우 Cloud Bigtable을 고려하세요.
• OLAP (온라인 분석 처리) 시스템에서 대화 형 쿼리가 필요한 경우 BigQuery를 고려하세요.