Google BigQuery 与 MySQL

Google BigQuery 概览

Google BigQuery 是 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。

MySQL 概览

MySQL 是一个开源关系数据库管理系统，于 1995 年首次发布。它是全球最受欢迎的数据库之一，因为它易于使用、可靠且性能出色。MySQL 广泛用于 Web 应用程序、在线事务处理和数据仓库。Oracle 公司于 2010 年收购了 MySQL，但它仍然是具有活跃贡献者社区的开源软件。

Google BigQuery 用于时间序列数据

BigQuery 可以用于存储和分析时间序列数据，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

MySQL 用于时间序列数据

MySQL 可以用于存储和分析时间序列数据，但它的效率不如专用时间序列数据库。MySQL 的灵活性以及对各种索引技术的支持使其成为中小型时间序列数据集的合适选择。对于大规模时间序列数据工作负载，具有高写入吞吐量或需要低延迟查询的用例，除非进行高度定制，否则 MySQL 将会显得吃力。

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。
• 模式 (Schema)：模式定义表的结构，包括列名、数据类型和约束。

MySQL 关键概念

• 表 (Table)：相关数据的集合，以行和列的形式组织，是 MySQL 中存储数据的主要结构。
• 主键 (Primary Key)：表中每行的唯一标识符，用于强制数据完整性并实现高效查询。
• 外键 (Foreign Key)：表中引用另一个表主键的列或列集，用于建立表之间的关系。

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，它可以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，无需用户管理基础设施或容量规划。

MySQL 架构

MySQL 是一个关系数据库管理系统，它使用 SQL 来定义和操作数据。它遵循客户端-服务器模型，其中 MySQL 服务器接受来自多个客户端的连接并处理其查询。MySQL 的架构包括一个存储引擎框架，允许用户从不同的存储引擎（例如 InnoDB、MyISAM 或 Memory）中进行选择，以针对特定用例优化数据库。