Google BigQuery

Google BigQuery是一种无服务器的企业级数据仓库，旨在帮助您管理和分析数据。它具有内置的功能，如机器学习、地理空间分析和商业智能。

BigQuery的无服务器架构使您可以使用SQL查询来回答组织中最重要的问题，而无需管理基础架构。通过联合查询，您可以从外部数据源读取数据，同时流式传输支持持续的数据更新。

BigQuery的可扩展、分布式分析引擎使您可以在秒内查询TB级别的数据，以及在分钟内查询PB级别的数据。

一、BigQuery 功能

大规模数据处理

BigQuery能够处理和分析PB级别的数据，适合需要处理大量数据集的场景。

高速SQL查询

提供标准的SQL查询接口，可以快速执行复杂的SQL查询，对数据进行实时分析。

无服务器架构

用户无需管理任何基础设施，BigQuery会自动扩展资源以处理查询负载。

集成数据分析工具

与Google Cloud的数据分析和机器学习服务无缝集成，便于数据的深入分析和预测。

全球数据存储

数据可以存储在全球多个位置，访问速度快，满足多地区法律要求。

数据安全与合规

确保数据传输和静态时的安全，同时符合多个国际和地区性的数据保护法规。

二、BigQuery 的优点

高性能

利用Google的基础设施，提供低延迟的查询响应。

成本效益

按需付费模式，用户只需支付查询费用，无需预付硬件或维护费用。

安全性

数据在静态和传输过程中都经过加密，确保安全。

全球性

数据可存储在全球多个位置，访问速度快，符合多地区法律要求。

三、BigQuery 定价方式

BigQuery的定价包括两个主要部分：

计算定价

根据查询的数据量收费。有两种计算定价模型可供选择：

按需定价（每TiB）：按查询扫描的数据字节数计费，每月的前1 TiB免费。
容量定价（每槽小时）：按用于运行查询的计算资源（槽）计费。

存储定价

按存储在BigQuery中的数据量计费。

四、BigQuery 数据仓储与传统数据仓储的差异

规模

BigQuery设计用于处理大规模数据集，而传统数据仓库在扩展性方面有限。

性能

BigQuery能够提供更快的查询性能，尤其是在处理大数据集时。

管理

作为一项完全托管服务，BigQuery减少了用户的管理负担，而传统数据仓库需要用户自行管理和维护硬件和软件。

成本

BigQuery的按需付费模式与传统数据仓库的固定成本模式相比，可以为企业节省成本。