빅쿼리와 빅테이블 비교

Google의 BigQuery 는 " 서비스로서의 빅 데이터 " 솔루션 으로 작동하는 강력한 비즈니스 인텔리전스(BI) 플랫폼입니다 . Google BigQuery는 빅 데이터에 대한 실시간 분석 보고서를 생성하여 효과적인 비즈니스 결정을 내리는 데 유용한 통찰력을 제공하는 도구입니다. BigQuery는 대용량 데이터세트(테라바이트 또는 페타바이트 단위)의 신속한 SQL 쿼리 및 대화형 분석을 용이하게 하는 완전 관리형 서버리스 SQL 데이터 웨어하우스입니다. Amazon Web Services의 Redshift 또는 Microsoft의 Azure SQL Data Warehouse 와 같은 주요 공용 클라우드 제공업체의 다른 데이터 웨어하우스 솔루션은 Google의 BigQuery와 경합을 벌이고 있습니다.

BigQuery 플랫폼은 Columnar Storage 패러다임을 사용하여 데이터 스캔 속도를 높이고 ' 트리 아키텍처 모델 '을 사용하여 검색 및 집계 결과를 훨씬 쉽고 효율적으로 만듭니다. Google에 따르면 BigQuery의 빠른 데이터 처리는 몇 초 만에 350억 행을 스캔할 수 있습니다. BigQuery는 Hadoop/Spark 및 Beam 애플리케이션에서 직접 데이터를 읽고 쓸 수 있으며 Apache Big Data 생태계에 연결할 수 있습니다.

Google BigQuery는 단일 테이블에서 가장 잘 작동합니다. 따라서 입력하려는 데이터가 여러 테이블에 있는 경우 쿼리를 입력하기 전에 단일 테이블로 병합하는 것이 가장 좋습니다.


Bigtable 은 빠른 키별 읽기 및 업데이트 작업으로 인해 OLTP 워크로드에 이상적입니다. 테이블은 데이터 모델에 정보를 저장하고 행에는 열이 있습니다(배열 또는 구조체 유형). 행에 열을 추가할 수 있습니다. 구조는 영구 맵의 구조와 유사합니다. 행에는 각 항목에 고유한 기본 키가 있어 간단한 읽기 및 업데이트가 가능합니다.
Bigtable은 키 범위 반복을 효율적으로 지원하므로 보고/OLAP 워크로드를 실행할 수 있습니다. 온라인 분석 처리 환경에서 대화형 쿼리가 최우선 순위인 경우 BigQuery를 대신 사용하세요.