【问题标题】：What's the difference between BigQuery and Bigtable? [closed]BigQuery 和 Bigtable 有什么区别？ [关闭]
【发布时间】：2017-02-16 14:31:04
【问题描述】：

为什么有人会使用 Bigtable 而不是 BigQuery？两者似乎都支持读取和写入操作，后者还提供高级“查询”操作。

我需要开发一个联属网络（因此我需要跟踪点击次数和“销售”），所以我对这种差异感到很困惑，因为 BigQuery 似乎只是具有更好 API 的 Bigtable。

【问题讨论】：

我会说 BigTable 对于需要更好性能的人来说更像是一个低级别且管理较少的 Cloud Datastore。
过去的 SO 线程也可能有所帮助：stackoverflow.com/questions/34437572/…
@dyeray 是的，我知道，但是有什么理由让某人在 BigTable 和 BigQuery 中维护相同的数据，而不是只在 BigQuery 中维护？
BigTable 非常擅长单行或小范围查找。 BigQuery 非常擅长全局。如果您想要进行高效深入的分析，可以使用 BigQuery 进行大规模分析，使用 BigTable 进行小范围分析。
系统属性比较 Google BigQuery 与 Google Cloud Bigtable 与 Google Cloud Datastore。 !image（免责声明！从 db-engines.com 复制）

标签： google-cloud-platform google-bigquery cloud bigtable google-cloud-spanner

【解决方案1】：

这可能有助于在 Google Cloud 提供的不同数据存储解决方案之间做出选择（免责声明！从 Google Cloud 页面复制）

如果您的要求是实时数据库，BigTable 就是您所需要的（虽然不是真正的 OLTP 系统）。如果它更像是一种分析目的，那么 BigQuery 就是您所需要的！

想想 OLTP 与 OLAP；或者如果你熟悉 Cassandra vs Hadoop，BigTable 大致相当于 Cassandra，BigQuery 大致相当于 Hadoop（同意，这不是一个公平的比较，但你明白了）

https://cloud.google.com/images/storage-options/flowchart.svg

注意

请记住，Bigtable 不是关系型数据库，它不支持 SQL 查询或JOINs，也不支持多行事务。此外，对于少量数据，这不是一个好的解决方案。如果您想要 RDBMS OLTP，您可能需要查看 cloudSQL (mysql/postgres) 或 spanner。

成本角度

https://stackoverflow.com/a/34845073/6785908。在此引用相关部分。

总成本归结为您“查询”数据的频率。如果这是一个备份，你不会经常重播事件，它会很脏便宜的。但是，如果您需要每天重播一次，您将开始很容易触发 5$/TB 的扫描。我们也感到惊讶便宜的插入和存储是，但这是因为谷歌期望您可以在某个时间点对它们运行昂贵的查询。你会不过，必须围绕一些东西进行设计。例如。 AFAIK 流媒体插入不能保证被写入表，你有经常轮询列表的尾部，看看它是否真的被写了。使用时间范围表装饰器可以有效地完成拖尾，虽然（不支付扫描整个数据集的费用）。

如果您不关心订单，您甚至可以免费列出一张桌子。不然后需要运行“查询”。

编辑 1

Cloud spanner相对年轻，但功能强大且前景广阔。至少，谷歌营销声称它的功能是两全其美的（传统 RDBMS 和 noSQL）

【讨论】：

您可以与用户（包括服务帐户）或组共享对永久外部表的访问权限。要查询外部表，您的用户或组需要被授予（至少）：数据集级别或更高级别的 bigquery.dataViewer 角色，以访问包含外部表的数据集项目级别的 bigquery.user 角色或更高以便运行查询作业 Cloud Bigtable 中的 bigtable.reader 角色，它提供对元数据和表的只读访问权限
我从cloud.google.com/bigquery/… 那里得到了上面的引用。为什么要访问 bigtable 我需要一个包含单词 bigquery 的权限？
在图的顶部，第一个问题是：你的数据是结构化的吗？如果答案是肯定的，您可以找到选择 BigTable 服务的路径，但 BigTable 是针对非结构化数据的。为什么即使数据是结构化的，我们也能得出这个选项？
@ltaljuk 如果我的理解是正确的，可以将结构化数据写成匹配 Bigtable 存储模型的“键值”对：cloud.google.com/bigtable/docs/overview#storage-model

【解决方案2】：

BigQuery 和 Cloud Bigtable 不一样。 Bigtable 是基于 Hadoop 的 NoSQL 数据库，而 BigQuery 是基于 SQL 的数据仓库。它们有特定的使用场景。

简而言之；

如果您不需要支持 ACID 事务，或者您的数据不是高度结构化的，请考虑使用 Cloud Bigtable。
如果您需要在线分析处理 (OLAP) 系统中的交互式查询，请考虑使用 BigQuery。

【讨论】：

Bigtable 不是基于 Hadoop 的 NoSQL 数据库，它实际上是相反的——基于 Bigtable white paper HBase（基于 Hadoop 的 NoSQL）构建的。因此，尽管它们共享相似（相同？）的 API。

【解决方案3】：

区别基本上是这样的：

BigQuery 是一种查询引擎，适用于变化不大或通过附加进行更改的数据集。当您的查询需要“表扫描”或需要查看整个数据库时，这是一个不错的选择。想想总和、平均值、计数、分组。 BigQuery 是您在收集大量数据并需要就其提出问题时使用的工具。

BigTable 是一个数据库。它旨在成为大型、可扩展应用程序的基础。当您制作需要读取和写入数据的任何类型的应用程序时使用 BigTable，并且规模是一个潜在的问题。

【讨论】：

在第二段 - 你的意思是Use BigTable :o)
@MikhailBerlyant 谢谢，已编辑
Google 在这里有点不幸的命名约定。当我通常想到 SQL 时 - 我想到表格数据结构，而当我想到查询时，我想到键值或查找类型的数据库。在这种情况下，BigTable 是 No-SQL 而 BigQuery Sql 数据库。
@Michael Manoochehri cloud.google.com/bigquery/… 请阅读下面的报价：
您可以与用户（包括服务帐户）或组共享对永久外部表的访问权限。要查询外部表，您的用户或组需要被授予（至少）：数据集级别或更高级别的 bigquery.dataViewer 角色以访问包含外部表的数据集 bigquery.user 项目级别或更高级别的角色，以便运行查询作业 Cloud Bigtable 中的 bigtable.reader 角色，它提供对元数据和表的只读访问权限