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，为您的特定用例和数据模型决定哪个数据库具有最多的优势和最少的缺点是一项重要的决策。下面您将找到 Google BigQuery 和 AWS DynamoDB 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 AWS DynamoDB 在涉及时序数据的工作负载中的性能，而不是所有可能的用例。时序数据通常在数据库性能方面提出独特的挑战。这是由于正在写入的大量数据以及访问该数据的查询模式。本文不打算论证哪个数据库更好；它只是提供每个数据库的概述，以便您可以做出明智的决定。
Google BigQuery 与 AWS DynamoDB 细分
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| 数据库模型 | 数据仓库 |
键值和文档存储 |
| 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。数据在 Google Cloud 区域内的多个可用区之间自动分片和复制 |
DynamoDB 是 Amazon Web Services (AWS) 提供的完全托管、无服务器 NoSQL 数据库。它在高性能用例中使用单位毫秒延迟，并支持键值和文档数据模型。数据在 AWS 区域内的多个可用区之间进行分区和复制，DynamoDB 支持读取操作的最终一致性或强一致性 |
| 许可证 | 闭源 |
闭源 |
| 用例 | 商业分析、大规模数据处理、数据集成 |
无服务器 Web 应用程序、实时竞价平台、游戏排行榜、物联网数据管理、高速数据处理 |
| 可扩展性 | 无服务器、PB 级数据仓库，可以处理海量数据，无需提前进行容量规划 |
自动扩展以处理大量的读取和写入吞吐量，支持按需容量和自动扩展，用于多区域复制的全局表 |
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Google BigQuery 概览
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。
AWS DynamoDB 概览
Amazon DynamoDB 是 AWS 提供的托管 NoSQL 数据库服务。它于 2012 年首次推出，旨在提供低延迟、高吞吐量性能。DynamoDB 基于 Amazon 工程师在 2007 年发布的 Dynamo 论文的原则构建，旨在提供高度可用、可扩展和分布式的键值存储。
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 可能会遇到困难
AWS DynamoDB 用于时序数据
DynamoDB 可以与时序数据一起使用，尽管与专门的时序数据库相比，它可能不是最优化的解决方案。要在 DynamoDB 中存储时序数据，您可以使用复合主键，其中分区键用于实体标识符，排序键用于时间戳。这使您可以有效地查询特定实体和时间范围内的数据。但是，DynamoDB 在处理时序数据时的主要弱点是它缺乏对数据聚合和降采样的内置支持，而这些是时序分析的常见要求。您可能需要在应用程序中执行这些操作，或使用 AWS Lambda 等其他服务来处理数据。
Google BigQuery 关键概念
与 Google BigQuery 相关的一些重要概念包括
- 项目：BigQuery 中的项目代表数据集、表和视图等资源的顶级容器。
- 数据集：数据集是 BigQuery 中表、视图和其他数据资源的容器。
- 表：表是 BigQuery 中的主要数据存储结构，由行和列组成。
- 架构：架构定义表的结构，包括列名、数据类型和约束。
AWS DynamoDB 关键概念
DynamoDB 特有的一些关键术语和概念包括
- 表：在 DynamoDB 中，数据存储在表中，表是项目的容器。每个表都有一个主键，用于唯一标识表中的每个项目。
- 项目：项目是 DynamoDB 表中的单个记录，由一个或多个属性组成。
- 属性：属性是构成表中项目的键值对。DynamoDB 支持属性的标量、文档和集合数据类型。
- 主键：主键唯一标识表中的每个项目，它可以是单属性分区键或复合分区-排序键。
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。BigQuery 的核心使用名为 Capacitor 的列式存储格式，该格式可实现高效的数据压缩和快速查询性能。数据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，无需用户管理基础设施或容量规划。
AWS DynamoDB 架构
DynamoDB 是一个 NoSQL 数据库，它使用键值存储和文档数据模型。它旨在通过在多个服务器之间自动分区数据并使用复制来确保容错能力，从而提供高可用性、持久性和可扩展性。DynamoDB 的一些主要组件包括
- 分区：DynamoDB 根据分区键自动对数据进行分区，从而确保数据均匀分布在多个存储节点上。
- 复制：DynamoDB 在 AWS 区域内的多个可用区之间复制数据，从而提供高可用性和持久性。
- 一致性：DynamoDB 提供两种一致性模型：最终一致性和强一致性，允许您为您的应用程序选择适当的一致性级别。
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Google BigQuery 功能
列式存储
BigQuery 的列式存储格式 Capacitor 可实现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（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。
AWS DynamoDB 功能
自动扩展
DynamoDB 可以根据工作负载自动扩展其读取和写入容量，使您能够在不过度配置资源的情况下保持一致的性能。
备份和还原
DynamoDB 提供对时间点恢复的内置支持，使您能够将表恢复到过去 35 天内的先前状态。
全局表
DynamoDB 全局表使您能够跨多个 AWS 区域复制表，从而为全球应用程序提供低延迟访问和数据冗余。
流
DynamoDB Streams 捕获表中项目级别的修改，可用于触发 AWS Lambda 函数进行实时处理或与其他 AWS 服务同步数据。
Google BigQuery 用例
商业智能和报告
BigQuery 广泛用于商业智能和报告，使用户能够分析大量数据并生成洞察力以支持决策。其快速的查询性能以及与流行的 BI 工具（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 的快速查询性能以及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）工作流的绝佳选择。它与其他 Google Cloud 服务（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。
AWS DynamoDB 用例
会话管理
DynamoDB 可用于存储 Web 应用程序的会话数据，从而为会话信息提供快速且可扩展的访问。
游戏
DynamoDB 可用于存储在线游戏的角色数据、游戏状态和其他游戏相关信息，从而提供低延迟和高吞吐量性能。
物联网
DynamoDB 可用于存储和处理来自物联网设备的传感器数据，从而实现设备数据的实时监控和分析。
Google BigQuery 定价模型
Google BigQuery 定价基于按需付费模式，费用由数据存储、查询和流式传输决定。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，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（按每个查询处理的数据付费）或固定费率定价（为一定量的查询容量提供固定的月度费用）。
AWS DynamoDB 定价模型
DynamoDB 提供两种定价选项：预置容量和按需容量。使用预置容量，您可以指定您期望应用程序每秒需要的读取和写入次数，并根据预置容量的量向您收费。此定价模型适用于具有可预测流量或逐渐增加流量的应用程序。您可以使用自动扩展根据指定的利用率自动调整表的容量，从而在确保应用程序性能的同时降低成本。
另一方面，使用按需容量，您需要为应用程序在表中执行的数据读取和写入按请求付费。您无需指定您期望应用程序执行多少读取和写入吞吐量，因为 DynamoDB 会在您的工作负载增加或减少时立即适应。此定价模型适用于具有波动或不可预测流量模式的应用程序。
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