Google BigQuery 与 PostgreSQL

Google BigQuery 概述

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，适用于各种数据分析用例，包括商业智能、日志分析和机器学习。

PostgreSQL 概述

PostgreSQL，也称为 Postgres，是一个开源关系型数据库管理系统，于 1996 年首次发布。它作为健壮、可靠且功能丰富的数据库系统有着悠久的历史，广泛应用于各个行业和应用程序。PostgreSQL 以其对 SQL 标准的遵守和可扩展性而闻名，这允许用户定义自己的数据类型、运算符和函数。它由专门的贡献者社区开发和维护，可在多个平台上使用，包括 Windows、Linux 和 macOS。

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 可能会遇到困难。

PostgreSQL 用于时间序列数据

PostgreSQL 可以用于时间序列数据存储和分析，尽管它并非专门为此用例而设计。凭借其丰富的数据类型、索引选项和窗口函数支持，PostgreSQL 可以处理时间序列数据。但是，在数据压缩、写入吞吐量和查询速度等方面，Postgres 不如专门的时间序列数据库那样针对时间序列数据进行优化。PostgreSQL 还缺少许多对处理时间序列数据有用的功能，例如降采样、保留策略和用于时间序列数据分析的自定义 SQL 函数。

Google BigQuery 关键概念

与 Google BigQuery 相关的一些重要概念包括

• 项目 (Projects)：BigQuery 中的项目表示数据集、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。

PostgreSQL 关键概念

• MVCC：多版本并发控制 (Multi-Version Concurrency Control) 是 PostgreSQL 使用的一种技术，允许并发执行多个事务，而不会发生冲突或锁定。
• WAL：预写式日志 (Write-Ahead Logging) 是一种用于确保数据持久性的方法，它通过在将更改写入主数据文件之前将其记录到日志中来实现。
• TOAST：超尺寸属性存储技术 (The Oversized-Attribute Storage Technique) 是一种将大型数据值存储在单独表中的机制，以减少主表的磁盘空间消耗。

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，这实现了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。

PostgreSQL 架构

PostgreSQL 是一个客户端-服务器关系型数据库系统，它使用 SQL 语言进行查询和操作。它采用基于进程的架构，与数据库的每个连接都由单独的服务器进程处理。这种架构提供了不同用户和会话之间的隔离。PostgreSQL 支持 ACID 事务，并结合使用 MVCC、WAL 和其他技术来确保数据一致性、持久性和性能。它还支持各种扩展和外部模块来增强其功能。