Ở bài viết trước tôi đã tổng quan về khái niệm, các tính năng chính và so sánh sự khác biệt chính của GCP SQL vs BigQuery
Trong bài viết này tôi sẽ đi chi tiết từng điểm khác biệt giữa chúng
Google Cloud SQL so với BigQuery: So sánh trực diện
Hãy cùng thảo luận về so sánh hiệu suất giữa Cloud SQL và BigQuery để biết hai công cụ này khác nhau như thế nào trong các lĩnh vực khác nhau.
1. Tích hợp
Sự khác biệt chính giữa Cloud SQL và BigQuery nằm ở khả năng tích hợp.
Tích hợp Cloud SQL : Khi sử dụng Cloud SQL, bạn chắc chắn sẽ cần phải chuyển dữ liệu đến và đi từ các nền tảng khác. Bạn cũng sẽ cần phải chuyển dữ liệu từ Cloud SQL vào công cụ BI để phân tích. Tin tốt là Cloud SQL hỗ trợ tích hợp với nhiều công cụ khác nhau. Ví dụ về các công cụ như vậy bao gồm Google App Maker, Google Cloud Deployment Manager và dbForge Studio for MySQL.
Tích hợp BigQuery : Bigquery cũng hỗ trợ tích hợp với các công cụ khác nhau để cho phép bạn di chuyển dữ liệu đến và đi từ Bigquery. Nó hỗ trợ tích hợp với Looker, Data Studio, Chartio, Google Cloud Data Fusion và các công cụ khác.
2. Tính khả dụng của các ứng dụng
Cloud SQL: Cloud SQL không có bất kỳ ứng dụng nào trong chính nó. Bạn phải biết cách di chuyển dữ liệu từ Cloud SQL đến ứng dụng mà bạn cần sử dụng.
BigQuery : BigQuery đi kèm với các ứng dụng riêng lẻ trong chính nó. Các ứng dụng được cung cấp trong kho dữ liệu và có thể được truy cập từ menu thả xuống trong cổng thông tin. BigQuery cũng giúp bạn có thể truy cập bất kỳ ứng dụng Google nào mà bạn cần sử dụng.
3. Tùy chọn bảo mật cơ sở dữ liệu
Tùy chọn bảo mật cơ sở dữ liệu Cloud SQL : Cần cân nhắc đến tính bảo mật của dữ liệu khi so sánh Cloud SQL với BigQuery. Cloud SQL có nhiều tùy chọn bảo mật cơ sở dữ liệu hơn BigQuery. Nó cũng có trình chỉnh sửa truy vấn được tích hợp bên trong. Tính bảo mật của dữ liệu rất quan trọng và Cloud SQL đã thực hiện rất tốt phần đó.
Tùy chọn bảo mật cơ sở dữ liệu BigQuery : Mặc dù BigQuery đi kèm với các tùy chọn bảo mật cơ sở dữ liệu, nhưng chúng không mạnh mẽ bằng các tùy chọn được cung cấp trong Cloud SQL. Lý do là BigQuery không được tạo ra chỉ dựa trên các dịch vụ cơ sở dữ liệu.
4. Giám sát và Đo lường
Giám sát và số liệu Cloud SQL : Có nhiều hoạt động chạy trong kho dữ liệu, do đó, tốt nhất là nên giám sát tất cả các hoạt động của kho dữ liệu. Không dễ để giám sát tất cả các truy vấn chạy trong Cloud SQL. Cloud SQL không có khả năng giám sát và ghi nhật ký số liệu mạnh mẽ như BigQuery.
Giám sát và số liệu của BigQuery : BigQuery rất mạnh về giám sát và số liệu so với Cloud SQL. Điều này sẽ cho phép người dùng biết tiến trình của tất cả các hoạt động.
5. Không gian lưu trữ
Không gian lưu trữ của Cloud SQL : Không gian lưu trữ khả dụng trong Cloud SQL phụ thuộc vào kho dữ liệu đang được sử dụng vì Cloud SQL không có bộ lưu trữ riêng.
Không gian lưu trữ BigQuery : Dung lượng lưu trữ của BigQuery lớn như dung lượng lưu trữ của Google. Bạn có thể sử dụng nó để lưu trữ và phân tích dữ liệu ở mọi kích thước. Việc lưu trữ và truy cập dữ liệu trong BigQuery cũng dễ dàng vì hầu hết các thiết bị của chúng tôi đều được kết nối với Google.
6. Giá cả
Cloud SQL: phụ thuộc vào loại phiên bản của bạn:
- Máy chủ SQL
- MySQL và PostgreSQL
SQL Server : Cloud SQL cho SQL Server bao gồm các khoản phí sau:
- Giá lưu trữ và mạng (phụ thuộc vào khu vực – region nơi phiên bản của bạn được đặt)
- Giá CPU và Bộ nhớ
- Cấp phép
Ngoài ra, SQL Server còn có thành phần cấp phép . Các phiên bản khu vực sẽ chỉ phải chịu chi phí cho một giấy phép duy nhất cho tài nguyên đang hoạt động. Các phiên bản SQL Server được tính phí tối thiểu 10 phút cho giấy phép. Sau 10 phút, giấy phép SQL Server được tính phí theo gia số 1 phút.
Cloud SQL cho MySQL và PostgreSQL bao gồm các khoản phí sau:
- Giá lưu trữ và mạng
- Giá CPU và Bộ nhớ
- Giá cả theo trường hợp
Yêu cầu về giá cho Lưu trữ/Mạng và giá CPU/Bộ nhớ tương tự như giá của SQL Server.
Các tài nguyên sau đây được tính phí theo mỗi lần sử dụng:
BigQuery: bao gồm hai thành phần chính:
- Giá lưu trữ : Đây là chi phí để lưu trữ dữ liệu mà bạn tải vào BigQuery.
- Tính giá : Đây là chi phí xử lý các truy vấn, bao gồm các hàm do người dùng định nghĩa, truy vấn SQL, tập lệnh và các câu lệnh Ngôn ngữ định nghĩa dữ liệu (DDL) và Ngôn ngữ thao tác dữ liệu (DML) cụ thể.
BigQuery cũng sẽ tính phí cho các hoạt động khác. Bao gồm BigQuery ML, BigQuery Omni, BI Engine và đọc và ghi trực tuyến.
Đối với Compute Pricing, BigQuery cung cấp hai tùy chọn để chạy truy vấn:
- Định giá theo dung lượng : Theo mô hình định giá này, bạn sẽ bị tính phí cho dung lượng tính toán cần thiết để chạy truy vấn. Dung lượng này sẽ được đo bằng các khe cắm (CPU ảo) theo thời gian. Tại đây, bạn có thể sử dụng các cam kết khe cắm mua hàng, là dung lượng chuyên dụng luôn khả dụng cho khối lượng công việc của bạn, với mức giá thấp hơn. Hoặc, bạn có thể sử dụng trình tự động điều chỉnh BigQuery. Giá được áp dụng cho ba cấp độ ở đây (được gọi là Phiên bản BigQuery): Standard, Enterprise và Enterprise Plus.
- Giá theo yêu cầu : Đối với giá theo yêu cầu, bạn sẽ bị tính phí cho số byte được xử lý bởi mỗi truy vấn. 1 TiB dữ liệu truy vấn đầu tiên được xử lý mỗi tháng sẽ miễn phí. Sau đó, bạn sẽ phải chịu chi phí là 6,25 đô la/TiB. Một số điểm cần lưu ý:
- Nếu bạn hủy một tác vụ truy vấn đang chạy, bạn có thể phải chịu toàn bộ chi phí cho truy vấn nếu bạn để truy vấn chạy cho đến khi hoàn tất.
- Việc phân cụm và phân vùng các bảng có thể làm giảm lượng dữ liệu được xử lý bởi các truy vấn.
Đối với Giá lưu trữ trong BigQuery, bạn sẽ trả tiền cho dung lượng lưu trữ đang hoạt động và dung lượng lưu trữ dài hạn.
- Lưu trữ dài hạn sẽ bao gồm bất kỳ bảng hoặc phân vùng bảng nào không thay đổi trong 90 ngày liên tiếp. Trong trường hợp này, giá lưu trữ cho bảng đó tự động giảm khoảng 50%. Không có sự khác biệt về độ bền, hiệu suất hoặc tính khả dụng giữa lưu trữ dài hạn và lưu trữ đang hoạt động.
- Lưu trữ hoạt động bao gồm tất cả phân vùng bảng hoặc bảng đã được sửa đổi trong 90 ngày qua.
7. Lợi tức đầu tư
Cloud SQL ROI : Cloud SQL có phiên bản dùng thử miễn phí và không tính bất kỳ khoản phí nào cho người mới bắt đầu. Nó ít gây gánh nặng cho người dùng hơn vì họ có thể sử dụng SQL chuẩn để truy vấn dữ liệu. Tuy nhiên, nó đòi hỏi nhiều nỗ lực hơn để thiết lập và bắt đầu so với BigQuery.
BigQuery ROI : BigQuery cũng có phiên bản dùng thử miễn phí và không tính bất kỳ khoản phí nào cho người mới bắt đầu. BigQuery dễ thiết lập và bắt đầu hơn Cloud SQL.
8. Phương pháp sao chép
Phương pháp sao chép Cloud SQL : Khi sử dụng lưu trữ dữ liệu đám mây, bạn sẽ cần phải mở rộng việc sử dụng dữ liệu trong cơ sở dữ liệu mà không ảnh hưởng đến hiệu suất.
Đó là những gì mà bản sao giúp bạn đạt được. Cloud SQL hỗ trợ các loại bản sao khác nhau bao gồm bản sao đọc, bản sao đọc liên vùng, bản sao đọc bên ngoài và bản sao Cloud SQL trong quá trình sao chép từ máy chủ bên ngoài. Tuy nhiên, Cloud SQL không hỗ trợ sao chép giữa hai máy chủ bên ngoài.
Phương pháp sao chép BigQuery : Trong BigQuery, sao chép dữ liệu có thể được thực hiện bằng Datastream, một dịch vụ sao chép dữ liệu không có máy chủ. Nó đồng bộ hóa dữ liệu trên các cơ sở dữ liệu, hệ thống lưu trữ và ứng dụng không đồng nhất với độ trễ tối thiểu. Nó có thể được sử dụng để sao chép dữ liệu cho nhiều trường hợp sử dụng như phân tích thời gian thực.
9. Hỗ trợ ngôn ngữ lập trình
Hỗ trợ ngôn ngữ lập trình Cloud SQL : Cloud SQL có thể được sử dụng với các ứng dụng được viết bằng Java, C#, Go, Ruby, Python, Node.js, PHP và Ruby.
Hỗ trợ ngôn ngữ lập trình BigQuery : BigQuery có thể được truy cập thông qua SQL chuẩn. BigQuery cũng có các thư viện máy khách hỗ trợ các ngôn ngữ lập trình như Python, C#, Java, Go, PHP, Node.js và Ruby.
10. Khả năng mở rộng
Khả năng mở rộng của BigQuery: BigQuery vượt trội trong việc xử lý phân tích dữ liệu quy mô lớn, cung cấp kiến trúc không máy chủ giúp mở rộng khả năng tính toán và lưu trữ một cách dễ dàng.
Khả năng mở rộng của Cloud SQL: Cloud SQL là dịch vụ cơ sở dữ liệu quan hệ được quản lý, được tối ưu hóa cho khối lượng công việc nhỏ hơn, cung cấp khả năng tự động mở rộng theo chiều ngang nhưng khả năng mở rộng theo chiều dọc bị hạn chế.
11. Cấu trúc dữ liệu
Cấu trúc dữ liệu BigQuery : Lưu trữ theo cột của BigQuery lý tưởng cho việc truy vấn cả dữ liệu có cấu trúc và bán cấu trúc, có khả năng quản lý các mô hình dữ liệu phức tạp với các trường lồng nhau và lặp lại.
Cấu trúc dữ liệu Cloud SQL: Cloud SQL dựa trên các cơ sở dữ liệu SQL truyền thống như MySQL và PostgreSQL, phù hợp với dữ liệu có cấu trúc với lược đồ tập hợp.
12. Ngôn ngữ truy vấn
Ngôn ngữ truy vấn BigQuery: BigQuery sử dụng BigQuery SQL, một phần mở rộng của SQL chuẩn được thiết kế riêng cho khả năng phân tích nâng cao và thực hiện hiệu quả các truy vấn phức tạp.
Ngôn ngữ truy vấn CloudSQL: Cloud SQL hỗ trợ SQL chuẩn, phù hợp với nhu cầu truy vấn của cơ sở dữ liệu SQL truyền thống.
13. Các trường hợp sử dụng
Ngôn ngữ truy vấn BigQuery: BigQuery phục vụ các tổ chức phân tích các tập dữ liệu lớn cho trí tuệ kinh doanh, kho dữ liệu và học máy, tạo điều kiện cho phân tích ad hoc và khám phá dữ liệu. Ngôn ngữ truy vấn CloudSQL: Cloud SQL hướng đến các ứng dụng cơ sở dữ liệu truyền thống yêu cầu dữ liệu có cấu trúc và xử lý giao dịch, chẳng hạn như ứng dụng web, hệ thống quản lý nội dung và nền tảng thương mại điện tử.
Phần kết luận
Đây là những gì bạn đã học được trong bài viết này:
- Cloud SQL là Dịch vụ nền tảng đám mây do Google cung cấp. Dịch vụ này cho phép người dùng tận dụng sức mạnh tính toán của Google Cloud Platform thay vì thiết lập cơ sở hạ tầng của riêng họ. Cloud SQL hỗ trợ các phiên bản cụ thể của MySQL, PostgreSQL và SQL Server.
- BigQuery là giải pháp kho dữ liệu đám mây do Google cung cấp. Giải pháp này cũng đi kèm với một công cụ truy vấn tích hợp. BigQuery có các công cụ phân tích dữ liệu, tạo bảng điều khiển và tạo báo cáo.
- Có một số điểm khác biệt giữa Cloud SQL và BigQuery. Trong khi BigQuery đi kèm với các ứng dụng trong chính nó, Cloud SQL không đi kèm bất kỳ ứng dụng nào.
- Cloud SQL cũng có nhiều tùy chọn bảo mật cơ sở dữ liệu hơn BigQuery. Không gian lưu trữ trong Cloud SQL phụ thuộc vào kho dữ liệu đang được sử dụng, trong khi BigQuery tương đương với lưu trữ đám mây của Google.
Bài viết khác của tôi
https://ant.ncc.asia/google-cloud-platform-cloud-pub-sub-trigger/
