BigQuery là một kho để lưu trữ dữ liệu lớn và nó cũng giúp bạn dễ dàng hình dung và phân tích dữ liệu đó một cách hiệu quả. Athena cũng thực hiện công việc tương tự nhưng với nền tảng của nhà cung cấp đám mây AWS và cả hai đều phân tích dữ liệu với sự trợ giúp của Ngôn ngữ truy vấn có cấu trúc (SQL). Việc xử lý lượng dữ liệu khổng lồ được lưu trữ trên đám mây có thể được thực hiện bằng các dịch vụ này.
Hãy bắt đầu với sự khác biệt giữa BigQuery và Athena.
BigQuery là gì?
Nhiều người như nhà phát triển, nhà phân tích dữ liệu và những người khác làm việc với dữ liệu rất nhiều thời gian và việc xử lý lượng dữ liệu đó trở nên khá khó khăn. Việc phân tích nhiều dữ liệu đó trở nên khá phức tạp và để giải quyết những vấn đề này, BigQuery đã được thiết kế. Đây là một cách hiệu quả để Phân tích và trực quan hóa một lượng lớn dữ liệu bằng cách sử dụng các truy vấn đơn giản hơn:
Ưu điểm của BigQuery
Một số ưu điểm của BigQuery được đề cập bên dưới:
Dịch vụ kho dữ liệu : BigQuery được thiết kế để cung cấp dịch vụ xử lý dữ liệu lớn bằng kho và sau đó phân tích dữ liệu đó một cách hiệu quả.
Có hiệu quả : Nó xử lý một lượng dữ liệu khổng lồ một cách nhanh chóng bằng cách sử dụng các truy vấn SQL đã biết.
Dễ thực hiện : Thật dễ dàng để sử dụng các dịch vụ BigQuery với các truy vấn SQL đơn giản. Tải dữ liệu trước và chỉ trả tiền cho những gì bạn sử dụng:
AWS Athena là gì?
AWS Athena là dịch vụ trực quan hóa và phân tích Dữ liệu lớn phi máy chủ do nền tảng Amazon cung cấp để sử dụng cho dữ liệu lớn. Nó không yêu cầu bất kỳ cơ sở hạ tầng hay bảo trì nào và nó cũng sử dụng các truy vấn SQL quen thuộc trên dữ liệu thô được lưu trữ trong các bộ chứa S3. Dữ liệu có thể được lưu trữ trong S3 dưới dạng JSON, CSV, Parquet và các định dạng khác. Nó sử dụng thực thi song song tự động để có hiệu suất nhanh nhằm đạt được hiệu quả trong quy trình:
Ưu điểm của AWS Athena
Các phương pháp hay nhất cho AWS Athena được đề cập bên dưới:
- Nó tích hợp tốt với các dịch vụ AWS khác
- Mô hình định giá khá khiêm tốn vì nó sử dụng trả tiền cho mỗi truy vấn và không mất phí lưu trữ dữ liệu trong S3
- Nó cung cấp hiệu suất tốt nhất và không bị ảnh hưởng với các bộ dữ liệu lớn
- Các truy vấn SQL đơn giản có thể được sử dụng để hiểu rõ hơn về dữ liệu
BigQuery so với Athena
So sánh cả hai dịch vụ với một vài gợi ý được đề cập bên dưới:
Ngành kiến trúc : Athena hỗ trợ cơ sở hạ tầng và đám mây AWS trong khi BigQuery sử dụng đám mây của Google và cả hai đều là hệ thống serverless không có quyền kiểm soát đối với dịch vụ điện toán.
khả năng mở rộng : BigQuery cho phép 100 truy vấn đồng thời trong khi Athena cho phép 20 truy vấn theo mặc định và cả hai đều được trừu tượng hóa hoàn toàn để chúng quyết định số lượng vị trí hoặc tài nguyên
định giá : Các mô hình định giá của BigQuery và AWS Athena khá giống nhau vì cả hai khoản phí của chúng đều dành cho các truy vấn được sử dụng là 5 đô la cho mỗi Terabyte Dữ liệu.
Hiệu suất : Athena sử dụng các khối S3 để lưu trữ và BigQuery sử dụng lưu trữ dạng cột & nén được gọi là tụ điện và cả hai đều không có lựa chọn về số lượng tài nguyên sẽ được sử dụng cho mỗi truy vấn.
Phần kết luận
Nền tảng AWS không cung cấp dịch vụ BigQuery; thay vào đó, nó sử dụng Athena để làm việc với dữ liệu lớn bằng truy vấn SQL. Athena có thể nhận thông tin chi tiết cho người dùng từ dữ liệu được lưu trữ trong bộ chứa S3 với sự trợ giúp của các truy vấn có thể chạy trên nền tảng. Tất cả và tất cả các dịch vụ này đều thực hiện công việc tương tự với các nhà cung cấp dịch vụ đám mây khác nhau.