在构建任何软件应用程序时，选择正确的数据库至关重要。所有数据库在性能方面都有不同的优势和劣势，因此，针对您的特定用例和数据模型，确定哪个数据库的优势最多、缺点最少，是一项重要的决策。以下您将找到 Google BigQuery 和 DataBend 的关键概念、架构、功能、用例和定价模型的概述，以便您可以快速了解它们之间的比较。
本文的主要目的是比较 Google BigQuery 和 DataBend 在涉及时序数据的工作负载方面的性能，而不是针对所有可能的用例。时序数据通常在数据库性能方面提出了独特的挑战。这是由于写入的数据量大以及访问该数据的查询模式所致。本文并非旨在说明哪个数据库更好；它只是提供了每个数据库的概述，以便您可以做出明智的决定。
Google BigQuery 与 DataBend 对比细分
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| 数据库模型 | 数据仓库 |
数据仓库 |
| 架构 | BigQuery 是 Google Cloud Platform 提供的完全托管、无服务器数据仓库。它专为高性能分析而设计，并利用 Google 的基础设施进行数据处理。BigQuery 使用列式存储格式进行快速查询，并支持标准 SQL。数据会自动分片并在 Google Cloud 区域内的多个可用区之间复制 |
DataBend 可以在您自己的基础设施上运行，也可以使用托管服务。它被设计为云原生系统，旨在利用 AWS、Google Cloud 和 Azure 等云提供商提供的许多服务。 |
| 许可证 | 闭源 |
Apache 2.0 |
| 用例 | 商业分析、大规模数据处理、数据集成 |
数据分析、数据仓库、实时分析、大数据处理 |
| 可扩展性 | 无服务器、PB 级数据仓库，可以处理海量数据，无需预先进行容量规划 |
水平可扩展，支持分布式计算 |
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Google BigQuery 概述
Google BigQuery 是 Google Cloud 开发的完全托管、无服务器数据仓库和分析平台。BigQuery 于 2011 年推出，旨在处理大规模数据处理和查询，使用户能够实时分析海量数据集。BigQuery 专注于性能、可扩展性和易用性，适用于广泛的数据分析用例，包括商业智能、日志分析和机器学习。
DataBend 概述
DataBend 是一个开源、云原生数据处理和分析平台，旨在为大数据工作负载提供高性能、经济高效且可扩展的解决方案。该项目由一个由开发人员、研究人员和行业专业人士组成的社区驱动，旨在创建一个统一的数据处理平台，将批处理和流处理能力与高级分析功能相结合。DataBend 的灵活架构允许用户构建广泛的应用，从实时分析到大规模数据仓库。
Google BigQuery 用于时序数据
BigQuery 可用于存储和分析时序数据，尽管它更侧重于传统的数据仓库用例。对于需要低延迟响应时间的用例，BigQuery 可能会显得吃力
DataBend 用于时序数据
DataBend 的架构和处理能力使其成为处理时序数据的合适选择。它对批处理和流数据处理的支持允许用户大规模地摄取、存储和分析时序数据。此外，DataBend 与 Apache Arrow 的集成及其强大的查询执行框架实现了对时序数据的高效查询和分析，使其成为需要实时洞察和分析的应用程序的多功能选择。
Google BigQuery 关键概念
与 Google BigQuery 相关的一些重要概念包括
- 项目 (Projects)：BigQuery 中的项目代表数据集、表和视图等资源的顶层容器。
- 数据集 (Datasets)：数据集是 BigQuery 中表、视图和其他数据资源的容器。
- 表 (Tables)：表是 BigQuery 中的主要数据存储结构，由行和列组成。
- 架构 (Schema)：架构定义表的结构，包括列名、数据类型和约束。
DataBend 关键概念
- DataFusion：DataFusion 是 DataBend 的核心组件，提供了一个可扩展的查询执行框架，支持 SQL 和基于 DataFrame 的查询 API。
- Ballista：Ballista 是 DataBend 内的分布式计算平台，构建在 DataFusion 之上，可以高效且可扩展地执行大规模数据处理任务。
- Arrow：DataBend 利用 Apache Arrow，一种内存中的列式数据格式，来实现组件之间的高效数据交换并优化查询性能。
Google BigQuery 架构
Google BigQuery 的架构构建在 Google 的分布式基础设施之上，专为高性能和可扩展性而设计。在其核心，BigQuery 使用称为 Capacitor 的列式存储格式，从而实现高效的数据压缩和快速查询性能。数据会自动分区并分布在多个存储节点上，从而提供高可用性和容错能力。BigQuery 的无服务器架构自动为查询和数据存储分配资源，消除了用户管理基础设施或容量规划的需求。
DataBend 架构
DataBend 构建在云原生、分布式架构之上，该架构同时支持 NoSQL 和类 SQL 查询功能。其模块化设计允许用户根据其特定用例和需求选择和组合组件。DataBend 架构的核心组件包括 DataFusion、Ballista 和存储层。DataFusion 负责查询执行和优化，而 Ballista 支持大规模数据处理任务的分布式计算。DataBend 中的存储层可以配置为与各种存储后端（例如对象存储或分布式文件系统）一起使用。
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Google BigQuery 功能
列式存储
BigQuery 的列式存储格式 Capacitor 实现了高效的数据压缩和快速查询性能，使其适用于大规模数据分析。
与 Google Cloud 集成
BigQuery 与其他 Google Cloud 服务（例如 Cloud Storage、Dataflow 和 Pub/Sub）无缝集成，从而可以轻松地从各种来源摄取、处理和分析数据。
机器学习集成
BigQuery ML 使用户可以直接在 BigQuery 中创建和部署机器学习模型，从而简化了构建和部署机器学习应用程序的过程。
DataBend 功能
统一的批处理和流处理
DataBend 支持批处理和流数据处理，使用户能够构建广泛的应用，这些应用需要实时或历史数据分析。
可扩展的查询执行
DataBend 的 DataFusion 组件提供了一个强大且可扩展的查询执行框架，该框架同时支持 SQL 和基于 DataFrame 的查询 API。
可扩展的分布式计算
借助其 Ballista 计算平台，DataBend 可以在分布式节点集群中高效且可扩展地执行大规模数据处理任务。
灵活的存储
DataBend 的架构允许用户配置存储层以与各种存储后端一起使用，从而为不同的用例提供灵活性和适应性。
Google BigQuery 用例
商业智能和报表
BigQuery 广泛用于商业智能和报表，使用户能够分析大量数据并生成洞察，从而为决策提供信息。其快速的查询性能以及与流行的 BI 工具（例如 Google Data Studio 和 Tableau）的无缝集成使其成为此用例的理想解决方案。
机器学习和预测分析
BigQuery ML 使用户可以直接在 BigQuery 中创建和部署机器学习模型，从而简化了构建和部署机器学习应用程序的过程。BigQuery 的快速查询性能和对大规模数据处理的支持使其适用于预测分析用例。
数据仓库和 ETL
BigQuery 的分布式架构和列式存储格式使其成为数据仓库和 ETL（提取、转换、加载）工作流程的绝佳选择。它与其他 Google Cloud 服务（例如 Cloud Storage 和 Dataflow）的无缝集成简化了从各种来源摄取和处理数据的过程。
DataBend 用例
实时分析
DataBend 对流数据处理的支持及其强大的查询执行框架使其成为构建实时分析应用程序（例如日志分析、监控和异常检测）的合适选择。
数据仓库
凭借其可扩展的分布式计算能力和灵活的存储选项，DataBend 可用于构建大型数据仓库，这些数据仓库可以高效地存储和分析海量的结构化和半结构化数据。
机器学习
DataBend 处理大规模数据处理的能力及其对批处理和流数据的支持使其成为机器学习应用程序的绝佳选择。用户可以利用 DataBend 预处理、转换和分析数据，以进行特征工程、模型训练和评估，从而使他们能够获得有价值的见解并构建数据驱动的机器学习模型。
Google BigQuery 定价模型
Google BigQuery 定价基于按需付费模式，费用取决于数据存储、查询和流式传输。BigQuery 定价主要有两个组成部分
- 存储定价：存储成本基于 BigQuery 中存储的数据量。用户需要为活动存储和长期存储付费，其中长期存储对于不经常访问的数据提供折扣价。
- 查询定价：查询成本基于查询期间处理的数据量。用户可以选择按需定价（他们为每次查询处理的数据付费）或统一费率定价（它为一定的查询容量提供固定的月度费用）。
DataBend 定价模型
作为一个开源项目，DataBend 可以免费使用，无需任何许可费或订阅费用。用户可以在自己的基础设施上部署和管理 DataBend，也可以选择使用流行的云提供商进行基于云的部署。DataBend 本身还提供托管云服务，并提供免费试用积分。
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