Trong bối cảnh điện toán đám mây không ngừng phát triển, các doanh nghiệp bị ngập trong các lựa chọn khi nói đến việc quản lý dữ liệu của họ. Trong số các tùy chọn nổi bật nhất là Google Cloud SQL và BigQuery – hai giải pháp mạnh mẽ từ Google Cloud Platform đáp ứng các nhu cầu quản lý dữ liệu khác nhau.
Cloud SQL là một dịch vụ cơ sở dữ liệu. Mặt khác, BigQuery là một dịch vụ có thể được sử dụng để truy vấn lượng dữ liệu lớn. Cloud SQL xử lý dữ liệu cho các hoạt động. Nó cũng mô hình hóa các mối quan hệ và xử lý các giao dịch .
BigQuery có thể hữu ích khi giải quyết phân tích trên dữ liệu phẳng. Trong bài viết này, chúng tôi sẽ thảo luận về sự khác biệt giữa Cloud SQL và BigQuery để giúp bạn chọn giải pháp phù hợp với nhu cầu của mìn
Google Cloud SQL là gì?
Google Cloud SQL (GCP SQL) là dịch vụ cơ sở dữ liệu quan hệ được quản lý hoàn toàn do Google Cloud Platform (GCP) cung cấp. Dịch vụ này hỗ trợ các cơ sở dữ liệu phổ biến như MySQL, PostgreSQL và SQL Server, cho phép người dùng triển khai, quản lý và mở rộng cơ sở dữ liệu của họ mà không cần xử lý cơ sở hạ tầng cơ bản.
Các tính năng chính của GCP SQL:
- Bảo mật : Cung cấp mã hóa khi lưu trữ và khi truyền tải, cùng với tích hợp IAM để kiểm soát truy cập.
- Được quản lý hoàn toàn : Sao lưu, vá lỗi và cập nhật tự động để bảo trì dễ dàng.
- Khả năng mở rộng : Dễ dàng mở rộng tài nguyên lưu trữ và tính toán khi cơ sở dữ liệu của bạn phát triển.
- Tính khả dụng cao : Các tùy chọn sao chép và chuyển đổi dự phòng tích hợp đảm bảo thời gian ngừng hoạt động ở mức tối thiểu.
BigQuery là gì?
Google BigQuery là kho dữ liệu đám mây doanh nghiệp được quản lý hoàn toàn và không cần máy chủ. Nó sử dụng công nghệ Dremel, công nghệ này chuyển đổi các truy vấn SQL thành các cấu trúc cây. BigQuery cung cấp hiệu suất truy vấn vượt trội nhờ hệ thống lưu trữ dựa trên cột.
Các tính năng chính:
- Kiến trúc không máy chủ: BigQuery quản lý máy chủ và bộ lưu trữ ở chế độ nền, do đó người dùng không cần phải làm điều đó.
- Khả năng mở rộng cao: Có khả năng mở rộng liền mạch để xử lý hàng petabyte dữ liệu.
- Khả năng tương thích SQL: Hỗ trợ ANSI SQL, hữu ích cho những người đã biết SQL và muốn viết và chạy truy vấn. Điều này cũng cho phép người dùng kết hợp nhiều công cụ BI khác nhau để trực quan hóa dữ liệu.
- Học máy: BigQuery ML cho phép người dùng đào tạo và chạy các mô hình học máy trong BigQuery chỉ bằng cú pháp SQL.
GCP SQL so với BigQuery: Sự khác biệt chính
| Tiêu chuẩn | GCPSQL | BigQuery |
| Tích hợp | Tích hợp với các dịch vụ GCP, công cụ của bên thứ ba và các ứng dụng sử dụng API SQL chuẩn. | Tích hợp gốc với các dịch vụ GCP như Cloud Storage, Dataflow và các công cụ AI/ML. |
| Tính khả dụng của các ứng dụng | Hỗ trợ các ứng dụng giao dịch và khối lượng công việc vận hành. | Được thiết kế cho các ứng dụng phân tích, phân tích dữ liệu và trí tuệ kinh doanh. |
| Tùy chọn bảo mật cơ sở dữ liệu | Cung cấp các vai trò IAM, mã hóa SSL/TLS, mã hóa dữ liệu khi lưu trữ và các tùy chọn IP riêng tư. | Cung cấp mã hóa khi lưu trữ và khi truyền tải, chính sách IAM, Kiểm soát dịch vụ VPC và nhật ký kiểm tra. |
| Giám sát và Đo lường | Giám sát tích hợp thông qua các tính năng giám sát, ghi nhật ký và cảnh báo của Google Cloud. | Giám sát toàn diện với Cloud Monitoring, số liệu thực hiện truy vấn chi tiết và lịch sử công việc. |
| Không gian lưu trữ | Bị giới hạn bởi kích thước phiên bản (tối đa 64 TB cho Cloud SQL). | Xử lý hàng petabyte dữ liệu, với giá lưu trữ theo yêu cầu. |
| Giá cả | Dựa trên loại phiên bản, chi phí lưu trữ và sao lưu; mô hình định giá có thể dự đoán được. | Mô hình định giá trả tiền khi sử dụng cho lưu trữ và truy vấn; chi phí có thể thay đổi tùy theo mức sử dụng. |
| Lợi tức đầu tư | Phù hợp với khối lượng công việc giao dịch, cung cấp thời gian phản hồi truy vấn nhanh cho các tác vụ vận hành. | ROI cao cho việc phân tích dữ liệu quy mô lớn do khả năng truy xuất và xử lý dữ liệu nhanh chóng. |
| Phương pháp sao chép | Hỗ trợ sao chép đồng bộ và không đồng bộ; đọc bản sao để mở rộng quy mô. | Không có sao chép truyền thống; hỗ trợ phân vùng và nhóm để tăng hiệu suất. |
| Hỗ trợ ngôn ngữ lập trình | Hỗ trợ các ngôn ngữ kết nối thông qua JDBC/ODBC, chẳng hạn như Python, Java, Node.js, v.v. | Chủ yếu sử dụng SQL để truy vấn; tích hợp với ngôn ngữ thông qua API và thư viện máy khách. |
| Khả năng mở rộng | Mở rộng theo chiều dọc (tăng kích thước phiên bản) và mở rộng theo chiều ngang hạn chế (đọc bản sao). | Kiến trúc không máy chủ cho phép khả năng mở rộng liền mạch; xử lý các tập dữ liệu lớn một cách dễ dàng. |
| Cấu trúc dữ liệu | Cấu trúc quan hệ với các lược đồ được xác định; hỗ trợ giao dịch và khóa ngoại. | Không có lược đồ, được thiết kế cho dữ liệu lồng nhau và lặp lại; được tối ưu hóa cho các truy vấn phân tích. |
| Ngôn ngữ truy vấn | SQL chuẩn (các ngôn ngữ MySQL, PostgreSQL, SQL Server). | Các truy vấn dựa trên SQL có phần mở rộng để phân tích (ví dụ: BigQuery SQL). |
| Các trường hợp sử dụng | Lý tưởng cho các ứng dụng web, xử lý giao dịch và cơ sở dữ liệu hoạt động. | Phù hợp nhất cho phân tích dữ liệu quy mô lớn, trí tuệ kinh doanh và kho dữ liệu. |
Bài viết khác của tôi
https://ant.ncc.asia/google-cloud-platform-cloud-pub-sub-trigger/
