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，针对您的特定用例和数据模型，确定哪种数据库的优势最大、劣势最小是一项重要的决策。下面您将找到 Google BigQuery 和 SQL Server 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 SQL Server 在涉及时序数据的工作负载中的性能，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独特的挑战。这是由于正在写入的大量数据以及访问这些数据的查询模式。本文并非旨在说明哪个数据库更好；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 SQL Server 对比细分
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| 数据库模型 | 数据仓库 |
关系数据库 |
| 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 |
SQL Server 可以部署在本地、虚拟机中，或作为 Microsoft Azure 上的托管云服务（Azure SQL 数据库）。它提供多种版本，针对不同的用例量身定制，例如 Express、Standard 和 Enterprise。 |
| 许可证 | 闭源 |
闭源 |
| 用例 | 商业分析、大规模数据处理、数据集成 |
事务处理、商业智能、数据仓库、分析、Web 应用程序、企业应用程序 |
| 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 |
支持垂直和水平扩展，具有分区、分片和复制等功能，适用于分布式环境 |
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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。
SQL Server 概述
Microsoft SQL Server 是由 Microsoft 开发的功能强大且广泛使用的关系数据库管理系统。它最初于 1989 年发布，经过多年的发展，已成为各种规模企业最受欢迎的数据库系统之一。SQL Server 以其强大的性能、安全性和易用性而闻名。它支持多种平台，包括 Windows、Linux 和容器，为不同的部署场景提供灵活性。
Google BigQuery 用于时序数据
BigQuery 可以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
SQL Server 用于时序数据
虽然 Microsoft SQL Server 主要是一个关系数据库，但它确实通过各种功能和优化提供对时序数据的支持。时态表允许跟踪数据随时间的变化，从而提供了一种有效存储和查询历史数据的方法。可以利用索引和分区来优化时序数据存储和检索。但是，对于需要高写入或查询吞吐量（专门针对时序数据）的应用程序，SQL Server 可能不是最佳选择，因为专门的时序数据库提供了更优化的解决方案以及各种开发者生产力功能，这些功能可以加快大量使用时序数据的应用程序的开发时间。
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层容器。
- 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。
SQL Server 关键概念
- T-SQL：Transact-SQL，SQL 的扩展，它向标准 SQL 语言添加了过程式编程元素，例如循环、条件语句和错误处理。
- SSMS：SQL Server Management Studio，一个用于管理 SQL Server 实例、数据库和对象的集成环境。
- Always On：SQL Server 中一套高可用性和灾难恢复功能，包括 Always On 可用性组和 Always On 故障转移群集实例。
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，该格式可实现高效的数据压缩和快速查询性能。数据自动分区并在多个存储节点之间分布，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。
SQL Server 架构
Microsoft SQL Server 是一个关系数据库，它使用 SQL 进行查询和操作数据。它遵循客户端-服务器架构，数据库服务器托管数据并处理来自客户端的请求。SQL Server 通过 Azure SQL 数据库（Microsoft Azure 云中的托管服务产品）支持本地和基于云的部署。SQL Server 的架构包括数据库引擎等组件，该引擎处理数据存储和检索，以及用于报告、集成和分析的各种服务。
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Google BigQuery 功能
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。
SQL Server 功能
安全性
SQL Server 提供高级安全功能，例如透明数据加密、始终加密和行级安全性，以保护敏感数据。
可扩展性
SQL Server 通过复制、分布式分区视图和 Always On 可用性组等功能支持横向扩展。
Integration Services（集成服务）
SQL Server Integration Services (SSIS) 是一个强大的平台，用于构建高性能数据集成和转换解决方案。
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力以用于决策。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摄取和处理数据的过程。
SQL Server 用例
企业应用程序
SQL Server 通常用作企业应用程序的后端数据库，提供可靠且安全的数据存储解决方案。
数据仓库和商业智能
SQL Server 的内置分析功能（例如 Analysis Services 和 Reporting Services）使其适用于数据仓库和商业智能应用程序。
电子商务平台
SQL Server 的性能和可扩展性功能使其能够支持电子商务平台的高要求工作负载，处理大量事务和用户数据。
Google BigQuery 定价模型
Google BigQuery 定价基于按需付费模式，费用取决于数据存储、查询和流式传输。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，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。用户可以选择按需定价（按每次查询处理的数据量付费）或统一费率定价（为一定量的查询容量提供固定的月度费用）。
SQL Server 定价模型
Microsoft SQL Server 提供多种许可选项，包括按内核、服务器 + CAL（客户端访问许可证）以及云部署的基于订阅的模型。成本取决于多种因素，例如版本（标准版、企业版或开发者版）、内核数量和所需功能。对于基于云的部署，Azure SQL 数据库提供按需付费模式，并提供各种服务层级以适应不同的性能和资源需求。
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