Ang BigQuery ay isang warehouse upang mag-imbak ng malaking data at ginagawa rin nitong madali na maisalarawan at masuri ang data na iyon nang mahusay. Ginagawa din ni Athena ang parehong gawain ngunit sa platform ng AWS cloud provider at pareho silang nagsusuri ng data sa tulong ng Structured Query Language (SQL). Ang paghawak ng malaking halaga ng data na nakaimbak sa cloud ay maaaring gawin gamit ang mga serbisyong ito.
Magsimula tayo sa pagkakaiba ng BigQuery at Athena.
Ano ang BigQuery?
Maraming tao tulad ng mga developer, data analyst, at iba pa ang madalas na nagtatrabaho gamit ang data, at ang paghawak ng ganoong karaming data ay nagiging mahirap. Ang pagsusuri sa napakaraming data ay nagiging kumplikado at upang malutas ang mga problemang ito ay idinisenyo ang BigQuery. Ito ay isang mahusay na paraan ng Pagsusuri at pagpapakita ng malaking halaga ng data gamit ang mas simpleng mga query:
Mga kalamangan ng BigQuery
Ang ilan sa mga pakinabang ng BigQuery ay binanggit sa ibaba:
Serbisyo ng Data Warehousing : Ang BigQuery ay idinisenyo upang magbigay ng serbisyo ng paghawak ng malaking data gamit ang mga bodega at pagkatapos ay pag-aralan ito nang mahusay.
Mahusay : Mabilis itong nagpoproseso ng malaking halaga ng data gamit ang mga kilalang SQL query.
Dali ng Pagpapatupad : Madaling gamitin ang mga serbisyo ng BigQuery na may mga simpleng query sa SQL. I-load muna ang data at bayaran lang ang ginagamit mo:
Ano ang AWS Athena?
Ang AWS Athena ay isang Serverless Big data analysis at visualization service na ibinigay ng Amazon platform na gagamitin para sa malaking data. Hindi ito nangangailangan ng anumang imprastraktura o pagpapanatili at gumagamit din ito ng pamilyar na mga query sa SQL sa raw data na nakaimbak sa mga S3 bucket. Maaaring iimbak ang data sa S3 bilang JSON, CSV, Parquet, at iba pang mga format. Gumagamit ito ng awtomatikong parallel execution para sa mabilis na pagganap upang makakuha ng kahusayan sa proseso:
Mga kalamangan ng AWS Athena
Ang pinakamahuhusay na kagawian para sa AWS Athena ay binanggit sa ibaba:
- Mahusay itong isinasama sa iba pang mga serbisyo ng AWS
- Ang modelo ng pagpepresyo ay medyo katamtaman dahil gumagamit ito ng pay-per-query at walang gastos para sa pag-iimbak ng data sa S3
- Nagbibigay ito ng pinakamahusay na pagganap at hindi nakompromiso sa malalaking dataset
- Maaaring gamitin ang mga simpleng query sa SQL upang makakuha ng mga insight mula sa data
BigQuery vs Athena
Paghahambing ng parehong mga serbisyo sa ilang mga payo na binanggit sa ibaba:
Arkitektura : Sinusuportahan ni Athena ang AWS cloud at imprastraktura samantalang ang BigQuery ay gumagamit ng Google cloud at pareho ang mga serverless system na walang kontrol sa serbisyo ng compute.
Scalability : Binibigyang-daan ng BigQuery ang 100 sabay-sabay na mga query samantalang ang Athena ay nagbibigay-daan sa 20 mga query bilang default at pareho silang ganap na na-abstract kaya napagpasyahan nila ang bilang ng mga puwang o mapagkukunan
Pagpepresyo : Ang mga modelo ng pagpepresyo ng BigQuery at AWS Athena ay halos pareho sa kanilang mga singil para sa mga query na ginamit na 5 dolyar bawat Terabyte ng Data.
Pagganap : Gumagamit si Athena ng mga bloke ng S3 para sa storage at gumagamit ang BigQuery ng columnar at naka-compress na storage na tinatawag na capacitor at pareho silang walang pagpipilian kung gaano karaming mga mapagkukunan ang gagamitin para sa bawat query.
Konklusyon
Ang platform ng AWS ay hindi nag-aalok ng serbisyo ng BigQuery; sa halip, ginagamit nito si Athena upang gumana sa malaking data gamit ang mga query sa SQL. Makakakuha si Athena ng mga insight para sa user mula sa data na nakaimbak sa mga S3 bucket sa tulong ng mga query na maaaring patakbuhin sa platform. Lahat at lahat ng parehong serbisyong ito ay gumagawa ng magkatulad na trabaho sa iba't ibang cloud service provider.