جوجل bigquery مراجعة وتصنيف

يعد Google BigQuery ، وهو مجاني لمدة 10 غيغابايت (GB) شهريًا ، مستودع بيانات عملاقًا بحجم بيتابايت (PB) للتحليلات. إنه منتج على مستوى المؤسسة و SQL وبيانات كبيرة في DNA الخاص بـ Google. جميع أدوات الشركة وخدماتها دليل على ذلك. باختصار ، إذا كنت تريد أن تفعل أي شيء بالبيانات ، فيمكنك أن تراهن على أن لدى Google أداة لتحقيق ذلك. إذا كان لديك مجموعات ضخمة من البيانات أو كنت تستوعب بياناتك عن طريق مزجها مع مجموعات بيانات عامة أو تجارية ، فقد يكون Google BigQuery اختيارًا قويًا. وهو مصمم لمسح تيرابايت (TBs) في ثوان و PBs في دقائق. أكبر استفسار حتى الآن هو 2.1 PBs و Google BigQuery تعاملت معه دون أي مشاكل. على الرغم من هذه القدرات ، فإن تحليلات البيانات الكبيرة صعبة ، وإذا كنت تعمل مع مجموعات بيانات أصغر ، فقد تكون مبالغة. لا يزال Google BigQuery خيارًا قويًا يتخلف خلف قاعدة بيانات Microsoft Azure SQL و MongoDB Atlas ، حيث تختار خيارات المحررين في تقرير مراجعة حلول DBaaS الخاص بنا.

نماذج الاسعار

يعد Google BigQuery نموذجًا لتحليل البيانات بدون خادم. يمنحك فصل التخزين والحساب ضوابط تسعير أفضل ، والتي تميل إلى أن تكون أكثر أهمية للأشخاص الذين يديرون مشاريع كبيرة بشكل استثنائي. يتم تسعير التخزين بأسعار ثابتة ويحسب على معدلات الاستخدام. أول 10 غيغابايت من مساحة التخزين مجانية كل شهر وتبدأ التكاليف من 2 سنت لكل غيغابايت في الشهر بعد ذلك. على سبيل المثال ، إذا قمت بتخزين 1 تيرابايت (TB) لمدة شهر ، فستكون التكلفة 20 دولارًا. تبدأ البيانات المتدفقة عند 1 سنت لكل 200 ميجابايت. أول 1 تيرابايت من الاستفسارات مجانية ، مع تحليل إضافي عند 5 دولارات لكل TB بعد ذلك. عمليات بيانات التعريف مجانية.

لديك أيضًا خيار الدفع فورًا أو رسم شهري ثابت. بعض المطورين يفضلون الرسوم الثابتة لتخفيف القلق في الميزانية. نظرًا لأن التخزين برسوم ثابتة بالفعل ، فإن هذا الخيار يعني فقط أن الحساب يتم أيضًا على ترتيب رسم شهري ثابت. ولكن قبل أن تكون متحمسًا جدًا للتسجيل في نظام تسعير ثابت ، يجب أن تدرك أن الحسابات التي تنفق على التحليلات الشهرية 40،000 دولار فقط هي المؤهلة لهذا الخيار.

يوفر المستوى المجاني من Google BigQuery ما يصل إلى 1 تيرابايت من البيانات التي يتم تحليلها كل شهر و 10 غيغابايت من تخزين البيانات ، ولكن بجدية ، إذا كنت أقل بكثير من تلك العلامة ، فهناك أدوات أخرى مناسبة بشكل أفضل للمهمة ، مثل Microsoft Azure SQL Database ، IBM Db2 على Cloud أو Google Cloud مع Google Analytics 360.

خطوة بخطوة

ستحتاج إلى حساب Google ، لذا قم بإعداد حساب إذا لم يكن لديك حساب بالفعل. ستحتاج إليها للتسجيل في حساب Google Cloud Platform ، والذي سيتطلب أيضًا بطاقة ائتمان لاستخدام النسخة التجريبية المجانية. ولكن لا داعي للقلق لأنك لن تتم ترقيتك وفواتيرك تلقائيًا في نهاية الفترة التجريبية. يجب عليك الترقية يدويًا لأي شيء يتم تحميله على بطاقة الائتمان الخاصة بك.

من واجهة مستخدم Google Cloud (UI) ، انتقل إلى BigQuery. واجهة المستخدم الخاصة بـ BigQuery هي عبارة عن جين عادي ، لكن الخلاصة تجعلها سهلة الاستخدام أيضًا. تخبرني Google بأنها تعمل على واجهة مستخدم جديدة الآن. باستخدام واجهة المستخدم الحالية ، إذا كنت ترغب فقط في الاستكشاف ، فانقر فوق "إنشاء استعلام" ، واختر إحدى مجموعات البيانات العامة في صفحة الترحيب. اكتب استعلام SQL قياسي في مربع الاستعلام باستخدام إما محرر الاستعلام أو محرر دالة معرفة من قبل المستخدم (UDF) ، ثم قم بإيقاف تشغيله.

تُعد أدلة Quickstart مفيدة في نقل البيانات أو تدوير قاعدة بيانات خاصة بك في Cloud Bigtable أو Cloud Spanner أو Cloud SQL أو Cloud Datastore (قاعدة بيانات NoSQL). يستخدم BigQuery SQL متوافق مع المعهد الأمريكي للمعايير (ANSI) بالإضافة إلى برامج تشغيل اتصال قواعد البيانات المفتوح (ODBC) و Java Database Connectivity (JDBC) للتكامل مع البيانات في منتجات Cloud الأخرى وأنواع إضافية من التطبيقات. تطبيقات SQL الفريدة المصممة لتسهيل عملية الاستعلام تعني أن هناك العديد من لهجات SQL ، والتي يمكن أن تكون مربكة. لقد لاحظت أنه في حين أن الإعداد الافتراضي هو "Legacy SQL" ، إلا أنني قد ألغيت إلغاء تحديد مربع لهجة SQL للعودة إلى SQL القياسية الحقيقية.

يحتوي Google BigQuery أيضًا على محرك ابتلاع متدفق لالتقاط البيانات في الوقت الفعلي وتحليلها. استخدم علامة التبويب "إنشاء مجموعة بيانات" ضمن القائمة المنسدلة مشروع My First Project لإنشاء مجموعة بيانات. أدخل معرف مجموعة البيانات ، واختر موقع البيانات (الولايات المتحدة أو الاتحاد الأوروبي أو آسيا الشمالية الشرقية) ، وقم بتعيين انتهاء صلاحية البيانات. يمكن لـ Google BigQuery اكتشاف المخطط تلقائيًا. بمجرد إعداد مجموعة البيانات ، تكون جاهزًا لتشغيل الاستعلامات.

صندوق الأدوات

هناك موصلات لمعظم أدوات ذكاء الأعمال (BI). ولكن قد ترغب في استخدام Data Studio ، وهو أداة التصور BI من Google ، وهو مجاني. قائمة أدوات Google التي يمكنك استخدامها طويلة. أوصي بأن تبدأ بمراجعة قائمة الطبقات المجانية من Google Cloud Platform.

يحتوي Google Cloud Platform على 15 منطقة و 45 منطقة وأكثر من 100 نقطة من الوجود وشبكة عالمية جيدة التجهيز تضم 100000 ميل من كبلات الألياف البصرية. يمكنك الحصول على أسعار أفضل باستخدام الخدمة العالمية ، ولكن يمكنك تحديد المناطق حسب رغبتك.

تأتي النسخ الاحتياطية واتفاقيات مستوى الخدمة (SLAs) تحت رعاية Google SQL Cloud. جيش تحرير السودان الكامل هنا. يحتفظ Cloud SQL بسبع نسخ احتياطية تلقائية لكل مثيل. تلتقط النسخ الاحتياطية من الجيل الأول كل شيء ويتم تضمينها في تكاليف المثيل الخاصة بك (على طراز لكل استخدام). مساحة التخزين الخاصة بهم لا تحسب مقابل مساحة التخزين المخصصة. احتفظت النسخ الاحتياطية من الجيل الثاني فقط بالبيانات التي تم تغييرها ويتم تحميل سعة التخزين الخاصة بها بمعدل منخفض.

بشكل عام ، تم تصميم Google BigQuery ببراعة. إنها مناسبة بشكل أفضل لمجموعات البيانات الضخمة وأولئك المهرة في العمل معهم. إذا كنت تعمل في كتابة تطبيقات التعلم الآلي (ML) أو تصميم بيانات تدريب ML ، فإنك ستحب هذا المنتج بشكل خاص. وينطبق الشيء نفسه على المطورين الذين يعملون على تطبيقات Internet of Things (IoT) أو أي تطوير يتطلب استيعابًا مرنًا للبيانات وتحليلًا هائلاً للبيانات.