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种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 Redis 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 Redis 在涉及时间序列数据的工作负载中的性能，而不是所有可能的用例。时间序列数据通常在数据库性能方面提出了独特的挑战。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。本文并非旨在说明哪种数据库更好；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 Redis 细分
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| 数据库模型 | 数据仓库 |
内存数据库 |
| 架构 | BigQuery 是 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之间自动分片和复制 |
Redis 可以部署在本地、云端或作为托管服务 |
| 许可证 | 闭源 |
BSD 3 |
| 用例 | 商业分析、大规模数据处理、数据集成 |
缓存、消息代理、实时分析、会话存储、地理空间数据处理 |
| 可扩展性 | 无服务器、PB 级数据仓库，可以处理海量数据，无需预先进行容量规划 |
通过分区和集群水平扩展，支持数据复制 |
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Google BigQuery 概述
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。
Redis 概述
Redis，代表远程字典服务器，是一个开源的内存数据结构存储，可以用作数据库、缓存和消息代理。它由 Salvatore Sanfilippo 于 2009 年创建，并因其高性能和灵活性而广受欢迎。 Redis 支持各种数据结构，例如字符串、哈希、列表、集合、具有范围查询的排序集合、位图、HyperLogLog 和具有半径查询的地理空间索引。
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
Redis 用于时间序列数据
Redis 有一个专门用于处理时间序列数据的模块，称为 RedisTimeSeries。 RedisTimeSeries 提供诸如下采样、数据保留策略以及 Redis 中时间序列数据的专用查询等功能。作为内存数据库，Redis 在读取和写入时间序列数据方面非常快，但由于 RAM 的成本高于磁盘，使用 Redis 可能会变得昂贵，具体取决于数据集的大小。如果您的用例不需要极快的响应时间，则可以通过使用更传统的时间序列数据库来省钱。
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。
Redis 关键概念
- 内存存储：Redis 将数据存储在内存中，与基于磁盘的数据库相比，这允许更快的数据访问和操作。
- 数据结构：Redis 支持广泛的数据结构，包括字符串、哈希、列表、集合等，这为数据建模和存储方式提供了灵活性。
- 持久性：Redis 提供可选的数据持久性，允许将数据定期保存到磁盘或写入日志以提高持久性。
- 发布/订阅：Redis 提供发布/订阅消息传递系统，实现客户端之间的实时通信，而无需集中的消息代理。
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。
Redis 架构
Redis 是一个 NoSQL 数据库，它使用键值数据模型，其中每个键都与一个值相关联，该值存储为 Redis 支持的数据结构之一。该数据库是单线程的，这简化了其内部架构并减少了争用。 Redis 可以部署为独立服务器、集群或主从复制设置，以实现可扩展性和高可用性。 Redis 集群模式自动跨多个节点分片数据，提供数据分区和容错能力。
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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（例如 Cloud Storage、Dataflow 和 Pub/Sub）无缝集成，从而可以轻松地从各种来源提取、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。
Redis 功能
原子性
Redis 支持对复杂数据类型进行原子操作，使开发人员能够执行强大的操作，而无需担心竞争条件或其他并发处理问题。
广泛的数据结构支持
Redis 支持一系列数据结构，例如列表、集合、排序集合、哈希、位图、HyperLogLog 和地理空间索引。这种灵活性允许开发人员通过使用针对其数据的性能特征进行优化的数据结构，将 Redis 用于各种任务。
发布/订阅消息传递
Redis 提供发布/订阅消息传递系统，用于客户端之间的实时通信。
Lua 脚本
开发人员可以在 Redis 服务器中运行 Lua 脚本，从而使复杂的操作可以在服务器本身中以原子方式执行，从而减少网络往返次数。
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见解以辅助决策。其快速的查询性能以及与流行的 BI 工具（例如 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）工作流程的绝佳选择。它与其他 Google Cloud 服务（例如 Cloud Storage 和 Dataflow）的无缝集成简化了从各种来源提取和处理数据的过程。
Redis 用例
缓存
Redis 通常用作缓存来存储频繁访问的数据并减少其他数据库或服务的负载，从而提高应用程序性能并减少延迟。
任务队列
Redis 可用于实现任务队列，这对于管理需要较长时间处理且应异步执行的任务很有用。这在 Web 应用程序中尤其常见，在 Web 应用程序中，后台任务可以独立于请求/响应周期进行处理
实时分析和机器学习
Redis 的高性能和低延迟数据访问使其适用于实时分析和机器学习应用程序，例如处理流数据、媒体流和处理时间序列数据。这可以使用 Redis 的数据结构和功能（例如排序集、时间戳和发布/订阅消息传递）来实现。
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，而长期存储为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（按每次查询处理的数据付费）或包月定价（为一定量的查询容量提供固定的月度费用）。
Redis 定价模型
Redis 是开源软件，这意味着它可以部署并在您自己的基础设施上免费使用。但是，也有可用的托管 Redis 服务，例如 Redis Enterprise，它们提供额外的功能、支持和易于部署。这些服务的定价通常取决于实例大小、数据存储和数据传输等因素。
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