在构建任何软件应用程序时，选择合适的数据库至关重要。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。以下您将找到 Google BigQuery 和 MariaDB 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 MariaDB 在涉及时序数据的工作负载中的性能，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。本文无意主张哪个数据库更好；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 MariaDB 对比细分
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| 数据库模型 | 数据仓库 |
关系型数据库 |
| 架构 | BigQuery 是由 Google Cloud Platform 提供的完全托管的无服务器数据仓库。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中自动分片和复制 |
MariaDB 可以部署在本地、云端或作为混合解决方案，并且与各种操作系统兼容，包括 Linux、Windows 和 macOS。 |
| 许可证 | 闭源 |
GNU GPLv2 |
| 用例 | 商业分析、大规模数据处理、数据集成 |
Web 应用程序、事务处理、电子商务 |
| 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 |
支持复制和分片以进行水平扩展，以及查询优化和缓存以提高性能 |
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Google BigQuery 概览
Google BigQuery 是由 Google Cloud 开发的完全托管的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。
MariaDB 概览
MariaDB 是一个开源关系型数据库管理系统 (RDBMS)，由 MySQL 的原始开发人员（由 Michael Widenius 领导）于 2009 年创建为 MySQL 的分支。MariaDB 的主要目标是为 MySQL 提供一个开源和社区驱动的替代方案，MySQL 于 2008 年被 Oracle Corporation 收购。MariaDB 与 MySQL 兼容，并具有增强的功能、更好的性能和改进的安全性。它被全球各地的组织广泛使用，并由 MariaDB 基金会支持，该基金会确保其持续的开源开发。
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
MariaDB 用于时序数据
虽然 MariaDB 并非专门为时序数据而设计，但由于其灵活和可扩展的架构，它可以用于存储、处理和分析时序数据。SQL 支持以及像 ColumnStore 这样的分析优化存储引擎使其适用于处理较小数据量级别的时序数据。
Google BigQuery 关键概念
与 Google BigQuery 相关的一些重要概念包括
- 项目：BigQuery 中的项目代表资源的顶级容器，例如数据集、表和视图。
- 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。
- 模式：模式定义表的结构，包括列名、数据类型和约束。
MariaDB 关键概念
- 存储引擎：MariaDB 支持多种存储引擎，每种引擎都针对特定类型的工作负载或数据存储要求进行了优化。示例包括 InnoDB、MyISAM、Aria 和 ColumnStore。
- Galera 集群：用于 MariaDB 的同步、多主复制解决方案，可实现高可用性、容错和负载均衡。
- MaxScale：用于 MariaDB 的数据库代理，提供高级功能，例如查询路由、负载均衡和安全性。
- 连接器：MariaDB 提供了各种连接器，允许应用程序使用各种编程语言和 API 与数据库进行交互。
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 的核心是使用名为 Capacitor 的列式存储格式，该格式可实现高效的数据压缩和快速的查询性能。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 的无服务器架构会自动为查询和数据存储分配资源，从而消除了用户管理基础设施或容量规划的需求。
MariaDB 架构
MariaDB 是一个关系型数据库，它使用 SQL 语言进行查询和数据操作。它的架构基于客户端-服务器模型，客户端通过各种连接器和 API 与服务器进行交互。MariaDB 支持多种存储引擎，允许用户为他们的特定用例选择最合适的引擎。该数据库还提供复制和集群选项，以实现高可用性和负载均衡。
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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的查询性能，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 使户能够直接在 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。
MariaDB 功能
兼容性
MariaDB 与 MySQL 完全兼容，从而可以轻松迁移现有的 MySQL 应用程序和数据库。
存储引擎
MariaDB 支持多种存储引擎，允许用户为他们的特定用例选择最佳选项。
复制和集群
MariaDB 提供内置复制，并支持 Galera 集群，以实现高可用性、容错和负载均衡。安全性：MariaDB 提供高级安全功能，例如数据加密、安全连接和基于角色的访问控制。
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指导决策。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 使户能够直接在 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）工作流程的绝佳选择。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。
MariaDB 用例
Web 应用程序
由于 MariaDB 与 MySQL 的兼容性、性能改进和开源特性，它是 Web 应用程序的流行选择。
数据迁移
希望从 MySQL 迁移到开源替代方案的组织可以轻松过渡到 MariaDB，这要归功于其兼容性和增强的功能。
OLTP 工作负载
作为关系型数据库，MariaDB 非常适合任何需要强大事务保证的应用程序。
Google BigQuery 定价模型
Google BigQuery 定价基于按需付费模型，费用由数据存储、查询和流式处理决定。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。用户需要为活跃存储和长期存储付费，对于不经常访问的数据，长期存储以折扣价提供。
- 查询定价：查询成本基于查询期间处理的数据量。用户可以在按需定价（按每次查询处理的数据付费）或包年包月定价（为一定量的查询容量提供固定的每月费用）之间进行选择。
MariaDB 定价模型
MariaDB 是一个开源数据库，这意味着它可以免费下载、使用和修改。但是，对于需要专业支持的组织，MariaDB Corporation 提供各种订阅计划，包括 MariaDB SkySQL，这是一种完全托管的云数据库服务。支持订阅和 SkySQL 服务的定价取决于选择的计划、服务级别和资源使用量。
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