在构建任何软件应用时，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，针对您的特定用例和数据模型，确定哪个数据库具有最大的优势和最小的缺点是一个重要的决定。下面您将找到 Google BigQuery 和 MongoDB 的关键概念、架构、特性、用例和定价模型的概述，以便您快速了解它们之间的比较。
本文的主要目的是比较 Google BigQuery 和 MongoDB 在涉及时序数据的工作负载方面的性能，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了独特的挑战。这是因为写入的数据量很大，以及访问这些数据的查询模式。本文无意评判哪个数据库更好；它只是提供了每个数据库的概述，以便您做出明智的决定。
Google BigQuery 与 MongoDB 对比细分
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| 数据库模型 | 数据仓库 |
文档数据库 |
| 架构 | BigQuery 是由 Google Cloud Platform 提供的完全托管、无服务器的数据仓库。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 使用列式存储格式以实现快速查询，并支持标准 SQL。数据在 Google Cloud 区域内的多个可用区自动分片和复制 |
MongoDB 使用灵活的、类 JSON 文档模型来存储数据，这允许动态模式更改而无需停机。它支持即席查询、索引和实时聚合。MongoDB 可以部署为独立服务器、副本集配置（用于高可用性）或分片集群（用于水平扩展）。它也可以作为名为 MongoDB Atlas 的托管云服务使用，该服务提供自动备份、监控和全球分布等附加功能。 |
| 许可 | 闭源 |
社区版采用 SSPL 许可，其他版本采用商业许可 |
| 用例 | 商业分析、大规模数据处理、数据集成 |
内容管理系统、移动应用、实时分析、物联网数据管理、电子商务平台 |
| 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，支持数据分片、复制和自动负载均衡 |
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Google BigQuery 概览
Google BigQuery 是由 Google Cloud 开发的完全托管、无服务器的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。
MongoDB 概览
MongoDB 是一款流行的开源 NoSQL 数据库，于 2009 年发布。MongoDB 旨在处理大量非结构化和半结构化数据，提供灵活的、无模式的数据模型、水平可扩展性和高性能。其易用性、基于 JSON 的文档存储以及对各种编程语言的支持，促成了其在各个行业和应用中的广泛采用。
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数据仓库用例。对于需要低延迟响应时间的用例，BigQuery 可能难以胜任
MongoDB 用于时序数据
尽管 MongoDB 是一款通用 NoSQL 数据库，但它可用于存储和处理时序数据。MongoDB 的灵活数据模型允许轻松适应不断演变的时序数据结构，例如添加新指标或修改现有指标。MongoDB 提供对生存时间 (TTL) 索引的内置支持，该索引会在指定时间段后自动使旧数据过期，使其适用于管理存储容量有限的大量时序数据。MongoDB 最近还为时序用例添加了自定义列式存储引擎和时序集合，旨在提高数据压缩和查询性能方面优于默认 MongoDB 存储引擎的性能。
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层容器，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。
MongoDB 关键概念
MongoDB 特有的一些关键术语和概念包括
- 数据库：MongoDB 数据库是集合的容器，集合是相关文档的组。
- 集合：MongoDB 中的集合类似于关系数据库中的表，包含一组文档。
- 文档：MongoDB 中的文档是单个记录，以类 JSON 格式（称为 BSON，即二进制 JSON）存储。集合中的文档可以具有不同的结构。
- 字段：字段是文档中的键值对，类似于关系数据库中的属性或列。
- 索引：MongoDB 中的索引是一种数据结构，可提高集合中特定字段的查询性能。
Google BigQuery 架构
Google BigQuery 的架构构建于 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的查询性能。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，消除了用户管理基础设施或容量规划的需求。
MongoDB 架构
MongoDB 的架构以其灵活的、基于文档的数据模型为中心。作为 NoSQL 数据库，MongoDB 支持无模式结构，该结构允许存储和查询各种数据类型，例如嵌套数组和文档。MongoDB 可以部署为独立服务器、副本集或分片集群。副本集通过自动故障转移和数据冗余提供高可用性，而分片集群通过基于分片键将数据分布到多台服务器来实现水平扩展和负载均衡。
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Google BigQuery 特性
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。
MongoDB 特性
灵活的数据模型
MongoDB 的无模式数据模型允许存储和查询各种数据类型，使其非常适合处理复杂和不断发展的数据结构。
高可用性
MongoDB 的副本集功能通过自动故障转移和数据冗余来确保高可用性。
水平可扩展性
MongoDB 的分片集群架构支持水平扩展和负载均衡，使其能够处理大规模数据处理和查询。
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，为决策提供依据。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。
MongoDB 用例
内容管理系统
MongoDB 的灵活数据模型使其成为内容管理系统的理想选择，内容管理系统通常需要存储和管理各种内容类型（如文章、图像和视频）的能力。MongoDB 的无模式特性允许轻松适应不断变化的内容结构和需求。
物联网数据存储和分析
MongoDB 对高数据量和水平可扩展性的支持使其适用于存储和处理物联网设备生成的数据，例如传感器读数和设备日志。它高效索引和查询数据的能力允许对物联网设备进行实时分析和监控。
电子商务平台
MongoDB 的灵活性和性能特性使其成为电子商务平台的绝佳选择，在电子商务平台中，需要高效地存储和查询各种产品信息、客户数据和交易记录。灵活的数据模型可以轻松适应产品属性和客户偏好的变化，而高可用性和可扩展性特性则确保了流畅且响应迅速的用户体验。
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。用户可以在按需定价（按每次查询处理的数据付费）或包量定价（为一定量的查询容量提供固定的月度成本）之间进行选择。
MongoDB 定价模型
MongoDB 提供各种定价选项，包括免费的开源社区版和商业企业版，企业版包含高级功能、管理工具和支持。MongoDB Inc. 还提供完全托管的云数据库即服务 MongoDB Atlas，采用按需付费定价模式，根据存储、数据传输和计算资源收费。MongoDB Atlas 提供免费层级，资源有限，供希望在不产生费用的情况下试用该服务的用户使用。
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