Google BigQuery, dat gratis is voor 10 gigabyte (GB) per maand, is het gigantische datawarehouse op petabyte (PB) -schaal voor analyses van de zoekgigant.
Het is een SQL-product op bedrijfsniveau en Big Data zit in het DNA van Google.
Alle tools en services van het bedrijf zijn daar het bewijs van.
Kortom, als u iets met data wilt doen, dan kunt u er zeker van zijn dat Google een tool heeft om dit mogelijk te maken.
Als u enorme gegevenssets heeft of als u uw gegevens uitbreidt door deze te combineren met openbare of commerciële gegevenssets, dan is Google BigQuery misschien een goede keuze.
Het is ontworpen om terabytes (TB's) in seconden en PB's in minuten te scannen.
De grootste vraag tot nu toe is 2.1 PB's en Google BigQuery heeft deze probleemloos afgehandeld.
Ondanks deze mogelijkheden is Big Data-analyse een uitdaging en als u met kleinere gegevenssets werkt, is het misschien overdreven.
Toch is Google BigQuery een solide keuze die net achter Microsoft Azure SQL Database en MongoDB Atlas volgt, de keuzes van de Editors 'Choices in onze Overzicht van DBaaS-oplossingen.
Prijs model
Google BigQuery is een serverloos model voor gegevensanalyse.
De scheiding van opslag en rekenkracht geeft u betere prijscontroles, die doorgaans interessanter zijn voor mensen die uitzonderlijk grote projecten uitvoeren.
Opslag is tegen vaste tarieven geprijsd en wordt berekend op basis van gebruikstarieven.
De eerste 10 GB opslag is elke maand gratis en daarna beginnen de kosten bij 2 cent per GB per maand.
Als u bijvoorbeeld 1 terabyte (TB) voor een maand opslaat, bedragen de kosten $ 20.
Het invoegen van streaminggegevens begint bij 1 cent per 200 megabytes (MB).
De eerste 1 TB aan zoekopdrachten is gratis, met aanvullende analyse voor $ 5 per TB daarna.
Metagegevensbewerkingen zijn gratis.
U heeft ook de mogelijkheid om te betalen naar gebruik of een maandelijks vast bedrag.
Sommige ontwikkelaars geven de voorkeur aan het vaste bedrag voor het verlichten van budgetangst.
Aangezien voor opslag al een vast bedrag geldt, betekent deze optie alleen dat compute ook een vast maandelijks tarief heeft.
Maar voordat u te enthousiast wordt over het aanmelden voor een vast tarief, moet u er rekening mee houden dat alleen accounts met $ 40.000 + aan maandelijkse analyse-uitgaven in aanmerking komen voor deze optie.
De gratis laag van Google BigQuery biedt tot 1 TB aan gegevens die elke maand worden geanalyseerd en 10 GB aan gegevensopslag, maar serieus, als je ver onder dat cijfer zit, zijn er andere tools die beter geschikt zijn voor de taak, zoals Microsoft Azure SQL Database, IBM Db2 op Cloud, of Google Cloud met Google Analytics 360.
Stap voor stap
Je hebt een Google-account nodig, dus stel er een in als je er nog geen hebt.
Je hebt het nodig om je te registreren voor een Google Cloud Platform-account, waarvoor je ook een creditcard nodig hebt om de gratis proefperiode te gebruiken.
Maar maak je geen zorgen, want aan het einde van de proefperiode wordt je niet automatisch geüpgraded en gefactureerd.
U moet handmatig upgraden voordat er iets van uw creditcard wordt afgeschreven.
Ga vanuit de gebruikersinterface (UI) van Google Cloud naar BigQuery.
De gebruikersinterface van BigQuery is een beetje eenvoudig, maar dankzij de beknoptheid is het ook gemakkelijk te gebruiken.
Google vertelt me ??dat het nu aan een nieuwe gebruikersinterface werkt.
Als u in de huidige gebruikersinterface gewoon wilt verkennen, klikt u op Query opstellen en kiest u een van de openbare datasets op de welkomstpagina.
Schrijf een standaard SQL-query in het zoekvak met behulp van Query Editor of User-Defined Function (UDF) Editor, en u kunt aan de slag.
De snelstartgidsen zijn handig bij het overdragen van gegevens of het opzetten van een eigen database in Cloud Bigtable, Cloud Spanner, Cloud SQL of Cloud Datastore (NoSQL-database).
BigQuery maakt gebruik van SQL-compatibele SQL-instructies (American National Standards Institute) (ANSI) en stuurprogramma's voor Open Database Connectivity (ODBC) en Java Database Connectivity (JDBC) om te integreren met gegevens in andere cloudproducten en aanvullende typen apps.
Unieke SQL-implementaties die zijn ontworpen om query's te vergemakkelijken, betekent dat er verschillende SQL-dialecten zijn, wat verwarrend kan zijn.
Ik merkte wel dat hoewel de standaard "Legacy SQL" is, ik het selectievakje SQL-dialect kon uitschakelen om terug te keren naar echte standaard-SQL.
Google BigQuery heeft ook een streaming-opname-engine voor het in realtime vastleggen en analyseren van gegevens.
Gebruik het tabblad Gegevensset maken onder het vervolgkeuzemenu Mijn eerste project om een ??gegevensset te maken.
Voer de gegevensset-ID in, kies de gegevenslocatie (VS, Europese Unie of Azië-Noordoost) en stel de vervaldatum van de gegevens in.
Google BigQuery kan automatisch schema detecteren.
Zodra de dataset is ingesteld, bent u klaar om query's uit te voeren.
Er zijn connectoren voor de meeste BI-tools (Business Intelligence).
Maar misschien wilt u Data Studio gebruiken, de BI-visualisatietool van Google, en het is gratis.
De lijst met Google-tools die u kunt gebruiken, is lang.
Ik raad u aan om te beginnen met het bekijken van de lijst met gratis Google Cloud Platform-niveaus.
Google Cloud Platform heeft 15 regio's, 45 zones, meer dan 100 aanwezigheidspunten en een goed voorzien wereldwijd netwerk met meer dan 100.000 kilometer glasvezelkabel.
U krijgt betere prijzen met behulp van de wereldwijde service, maar het staat u vrij om regio's op te geven zoals u dat wilt.
Back-ups en service-level agreements (SLA's) vallen onder de auspiciën van Google SQL Cloud.
De volledige SLA is hier.
Cloud SQL bewaart zeven automatische back-ups voor elke instantie.
Eerste generatie (generatie) back-ups leggen alles vast en zijn inbegrepen in uw instantiekosten (volgens het model per gebruik).
Hun opslagruimte telt niet mee voor uw toegewezen opslagruimte.
Back-ups van de tweede generatie legden alleen de gegevens vast die zijn gewijzigd en de opslag ervan wordt tegen een verlaagd tarief in rekening gebracht.
Over het algemeen is Google BigQuery briljant ontworpen.
Het is beter geschikt voor enorme datasets en voor degenen die er vaardig mee zijn.
Als je van het schrijven van machine learning (ML) -apps of het ontwerpen van ML-trainingsgegevens houdt, dan zul je vooral van dit product houden.
Hetzelfde geldt voor ontwikkelaars die werken aan IoT-apps (Internet of Things) of elke ontwikkeling die flexibele gegevensopname en omvangrijke gegevensanalyse vereist.
Nadelen
Gebouwd voor big data, dus het is overdreven voor kleine datasets.
Verwarrende SQL-dialecten.
Onhandige kosten zonder de juiste aandacht voor toolgebruik en geautomatiseerd schalen.
Forfaitaire prijzen werken beter.
Bekijk meer
Het komt neer op
Google BigQuery is een geweldige Database-as-a-Service (DBaaS) -oplossing voor cloud-native bedrijven en iedereen die werkt met het ontwikkelen van machine learning-applicaties of het verwerken van enorme sets.
Google BigQuery, dat gratis is voor 10 gigabyte (GB) per maand, is het gigantische datawarehouse op petabyte (PB) -schaal voor analyses van de zoekgigant.
Het is een SQL-product op bedrijfsniveau en Big Data zit in het DNA van Google.
Alle tools en services van het bedrijf zijn daar het bewijs van.
Kortom, als u iets met data wilt doen, dan kunt u er zeker van zijn dat Google een tool heeft om dit mogelijk te maken.
Als u enorme gegevenssets heeft of als u uw gegevens uitbreidt door deze te combineren met openbare of commerciële gegevenssets, dan is Google BigQuery misschien een goede keuze.
Het is ontworpen om terabytes (TB's) in seconden en PB's in minuten te scannen.
De grootste vraag tot nu toe is 2.1 PB's en Google BigQuery heeft deze probleemloos afgehandeld.
Ondanks deze mogelijkheden is Big Data-analyse een uitdaging en als u met kleinere gegevenssets werkt, is het misschien overdreven.
Toch is Google BigQuery een solide keuze die net achter Microsoft Azure SQL Database en MongoDB Atlas volgt, de keuzes van de Editors 'Choices in onze Overzicht van DBaaS-oplossingen.
Prijs model
Google BigQuery is een serverloos model voor gegevensanalyse.
De scheiding van opslag en rekenkracht geeft u betere prijscontroles, die doorgaans interessanter zijn voor mensen die uitzonderlijk grote projecten uitvoeren.
Opslag is tegen vaste tarieven geprijsd en wordt berekend op basis van gebruikstarieven.
De eerste 10 GB opslag is elke maand gratis en daarna beginnen de kosten bij 2 cent per GB per maand.
Als u bijvoorbeeld 1 terabyte (TB) voor een maand opslaat, bedragen de kosten $ 20.
Het invoegen van streaminggegevens begint bij 1 cent per 200 megabytes (MB).
De eerste 1 TB aan zoekopdrachten is gratis, met aanvullende analyse voor $ 5 per TB daarna.
Metagegevensbewerkingen zijn gratis.
U heeft ook de mogelijkheid om te betalen naar gebruik of een maandelijks vast bedrag.
Sommige ontwikkelaars geven de voorkeur aan het vaste bedrag voor het verlichten van budgetangst.
Aangezien voor opslag al een vast bedrag geldt, betekent deze optie alleen dat compute ook een vast maandelijks tarief heeft.
Maar voordat u te enthousiast wordt over het aanmelden voor een vast tarief, moet u er rekening mee houden dat alleen accounts met $ 40.000 + aan maandelijkse analyse-uitgaven in aanmerking komen voor deze optie.
De gratis laag van Google BigQuery biedt tot 1 TB aan gegevens die elke maand worden geanalyseerd en 10 GB aan gegevensopslag, maar serieus, als je ver onder dat cijfer zit, zijn er andere tools die beter geschikt zijn voor de taak, zoals Microsoft Azure SQL Database, IBM Db2 op Cloud, of Google Cloud met Google Analytics 360.
Stap voor stap
Je hebt een Google-account nodig, dus stel er een in als je er nog geen hebt.
Je hebt het nodig om je te registreren voor een Google Cloud Platform-account, waarvoor je ook een creditcard nodig hebt om de gratis proefperiode te gebruiken.
Maar maak je geen zorgen, want aan het einde van de proefperiode wordt je niet automatisch geüpgraded en gefactureerd.
U moet handmatig upgraden voordat er iets van uw creditcard wordt afgeschreven.
Ga vanuit de gebruikersinterface (UI) van Google Cloud naar BigQuery.
De gebruikersinterface van BigQuery is een beetje eenvoudig, maar dankzij de beknoptheid is het ook gemakkelijk te gebruiken.
Google vertelt me ??dat het nu aan een nieuwe gebruikersinterface werkt.
Als u in de huidige gebruikersinterface gewoon wilt verkennen, klikt u op Query opstellen en kiest u een van de openbare datasets op de welkomstpagina.
Schrijf een standaard SQL-query in het zoekvak met behulp van Query Editor of User-Defined Function (UDF) Editor, en u kunt aan de slag.
De snelstartgidsen zijn handig bij het overdragen van gegevens of het opzetten van een eigen database in Cloud Bigtable, Cloud Spanner, Cloud SQL of Cloud Datastore (NoSQL-database).
BigQuery maakt gebruik van SQL-compatibele SQL-instructies (American National Standards Institute) (ANSI) en stuurprogramma's voor Open Database Connectivity (ODBC) en Java Database Connectivity (JDBC) om te integreren met gegevens in andere cloudproducten en aanvullende typen apps.
Unieke SQL-implementaties die zijn ontworpen om query's te vergemakkelijken, betekent dat er verschillende SQL-dialecten zijn, wat verwarrend kan zijn.
Ik merkte wel dat hoewel de standaard "Legacy SQL" is, ik het selectievakje SQL-dialect kon uitschakelen om terug te keren naar echte standaard-SQL.
Google BigQuery heeft ook een streaming-opname-engine voor het in realtime vastleggen en analyseren van gegevens.
Gebruik het tabblad Gegevensset maken onder het vervolgkeuzemenu Mijn eerste project om een ??gegevensset te maken.
Voer de gegevensset-ID in, kies de gegevenslocatie (VS, Europese Unie of Azië-Noordoost) en stel de vervaldatum van de gegevens in.
Google BigQuery kan automatisch schema detecteren.
Zodra de dataset is ingesteld, bent u klaar om query's uit te voeren.
Er zijn connectoren voor de meeste BI-tools (Business Intelligence).
Maar misschien wilt u Data Studio gebruiken, de BI-visualisatietool van Google, en het is gratis.
De lijst met Google-tools die u kunt gebruiken, is lang.
Ik raad u aan om te beginnen met het bekijken van de lijst met gratis Google Cloud Platform-niveaus.
Google Cloud Platform heeft 15 regio's, 45 zones, meer dan 100 aanwezigheidspunten en een goed voorzien wereldwijd netwerk met meer dan 100.000 kilometer glasvezelkabel.
U krijgt betere prijzen met behulp van de wereldwijde service, maar het staat u vrij om regio's op te geven zoals u dat wilt.
Back-ups en service-level agreements (SLA's) vallen onder de auspiciën van Google SQL Cloud.
De volledige SLA is hier.
Cloud SQL bewaart zeven automatische back-ups voor elke instantie.
Eerste generatie (generatie) back-ups leggen alles vast en zijn inbegrepen in uw instantiekosten (volgens het model per gebruik).
Hun opslagruimte telt niet mee voor uw toegewezen opslagruimte.
Back-ups van de tweede generatie legden alleen de gegevens vast die zijn gewijzigd en de opslag ervan wordt tegen een verlaagd tarief in rekening gebracht.
Over het algemeen is Google BigQuery briljant ontworpen.
Het is beter geschikt voor enorme datasets en voor degenen die er vaardig mee zijn.
Als je van het schrijven van machine learning (ML) -apps of het ontwerpen van ML-trainingsgegevens houdt, dan zul je vooral van dit product houden.
Hetzelfde geldt voor ontwikkelaars die werken aan IoT-apps (Internet of Things) of elke ontwikkeling die flexibele gegevensopname en omvangrijke gegevensanalyse vereist.
Nadelen
Gebouwd voor big data, dus het is overdreven voor kleine datasets.
Verwarrende SQL-dialecten.
Onhandige kosten zonder de juiste aandacht voor toolgebruik en geautomatiseerd schalen.
Forfaitaire prijzen werken beter.
Bekijk meer
Het komt neer op
Google BigQuery is een geweldige Database-as-a-Service (DBaaS) -oplossing voor cloud-native bedrijven en iedereen die werkt met het ontwikkelen van machine learning-applicaties of het verwerken van enorme sets.
