- vừa được xem lúc

Giới thiệu về Bigquery trong Google Cloud Platform

0 0 40

Người đăng: Nguyễn Thanh Tùng

Theo Viblo Asia

Nếu đã làm việc nhiều với Google Cloud Platform chắc hẳn các bạn không còn xa lạ gì với cái tên Bigquery. Trong bài viết này, mình sẽ giới thiệu qua về Bigquery nhưng hãy cân nhắc về điểm mạnh cũng như hạn chế của Bigquery trước khi áp dụng vào dự án của bạn nhé

1. What is Bigquery?

Việc lưu trữ và truy vấn các bộ dữ liệu lớn có thể tốn thời gian và tốn kém nếu không có phần cứng và cơ sở hạ tầng phù hợp. BigQuery là data warehouse cloud dưới dạng serverless, có khả năng mở rộng cao và hiệu quả về chi phí . Nó cho phép thực hiện các truy vấn siêu nhanh ở quy mô petabyte bằng cách sử dụng sức mạnh xử lý của cơ sở hạ tầng của Google. Do Bigquery là serverless nên bạn không còn tốn thời gian setting cũng như maintain hệ thống, bạn chỉ việc tập chung vào phát triển sản phẩm của mình. Do Bigquery tính tiền theo request nên bạn sẽ không phải trả một chi phí cố định hàng tháng cho hệ thống của mình

2. BigQuery architecture

Kiến trúc của BigQuery phân tách storage và compute, đồng thời cho phép chúng mở rộng quy mô độc lập theo request. Cấu trúc này tạo ra tính linh hoạt và kiểm soát chi phí cho dự án vì không cần phải duy trì và chạy các resource cố định mọi lúc. Điều này rất khác với các giải pháp data warehouse dựa trên node-base hoặc các hệ thống xử lý song song (MPP) on-premise. Cách tiếp cận này cũng cho phép bạn đưa dữ liệu của mình vào kho dữ liệu và bắt đầu phân tích dữ liệu bằng Standard SQL mà không cần lo lắng về các hoạt động cơ sở dữ liệu và kỹ thuật hệ thống. Bigquery đã triển khai cho chúng ta High-Avaliable hay Replicate cũng như auto scale resource khi tăng tải rồi nên bạn sẽ không mất thời gian triển khai phần này nữa, dùng và trả tiền thôi.

3. Setting Bigquery

Create a New Dataset

Để tạo các table và load dữ liệu bảng vào BigQuery, trước tiên hãy tạo dataset BigQuery để lưu giữ dữ liệu bằng cách hoàn thành các bước sau:

  1. Trong bảng navigation của console GCP, hãy chọn tên dự án được tạo như một phần của thiết lập.
  2. Sau đó click vào Create dataset

  1. Trong popup hãy nhập thông tin của dataset như id, location,...

Create a New Table

Bigquery cho phép tích hợp sẵn với kho dữ liệu của StackerOverFlow nên mình sẽ tạo 1 table với dữ liệu hiện có của stackoverflow trong bigquery nhé.

  1. Ở gần phía trên cùng bên phải của bảng điều khiển GCP, chọn Compose new query

  1. Trong Query Editor chúng ta sẽ viết cấu lệnh SQL để tạo một table mới
CREATE OR REPLACE TABLE `stackoverflow.questions_2018` AS
SELECT id, title, accepted_answer_id, creation_date, answer_count , comment_count , favorite_count, view_count, tags
FROM `bigquery-public-data.stackoverflow.posts_questions`
WHERE creation_date BETWEEN '2018-01-01' AND '2019-01-01';
  1. Chọn Run và tạo bảng mới question_2018 trong dataset stackoverflow trong dự án của bạn.

Query the New Table

Sau khi tạo table mới trên Bigquery mình sẽ hướng dẫn các bạn thực hiện truy vấn để trả về các bài post trên Stack Overflow nhé

  1. Ở gần phía trên cùng bên phải của bảng điều khiển GCP, chọn Compose new query và viết query như sau vào Query editor:
SELECT id, title, accepted_answer_id, creation_date, answer_count , comment_count , favorite_count, view_count FROM `stackoverflow.questions_2018` WHERE creation_date BETWEEN '2018-01-01' AND '2018-02-01'
AND tags = 'android';
  1. Click Run và sau đó Bigquery sẽ trả về các câu hỏi Stack Overflow được tạo vào tháng 1 năm 2018 được gắn tag là android cùng với câu hỏi và một số thống kê khác.

4. Conclude

Bigquery giúp bạn có thể triển khai cơ sở dữ liệu một cách nhanh chóng và dễ dàng mà không cần phải setting nhiều bước phức tạp. Tuy nhiên hãy cân nhắc trước khi đưa nó vào dự án của bạn nhé.

Bình luận

Bài viết tương tự

- vừa được xem lúc

Mô hình quan hệ - thực thể (Entity – Relationship Model)

Mô hình quan hệ thực thể (Entity Relationship model - E-R) được CHEN giới thiệu vào năm 1976 là một mô hình được sử dụng rộng rãi trong các bản thiết kế cơ sở dữ liệu ở mức khái niệm, được xây dựng dựa trên việc nhận thức thế giới thực thông qua tập các đối tượng được gọi là các thực thể và các mối

0 0 132

- vừa được xem lúc

[Embulk #1] Công cụ giúp giảm nỗi đau chuyển đổi dữ liệu

Embulk là gì. Embulk là một công cụ open source có chức năng cơ bản là load các record từ database này và import sang database khác.

0 0 55

- vừa được xem lúc

Window Functions trong MySQL, Nâng cao và cực kì hữu dụng (Phần II).

Chào mọi người, lại là mình đây, ở phần trước mình đã giới thiệu với mọi người về Window Functions Phần I. Nếu chưa rõ nó là gì thì mọi người nên đọc lại trước nha, để nắm được định nghĩa và các key words, tránh mắt chữ O mồm chứ A vì phần này mình chủ yếu sẽ thực hành với các Window Functions.

0 0 107

- vừa được xem lúc

Window Functions trong MySQL, Nâng cao và cực kì hữu dụng (Phần I).

Chào mọi người, mình mới tìm hiểu đc topic Window Functions cá nhân mình cảm thấy khá là hay và mình đánh giá nó là phần nâng cao. Vì ít người biết nên Window Functions thấy rất ít khi sử dụng, thay vì đó là những câu subquery dài dằng dặc như tin nhắn nhắn cho crush, và người khác đọc hiểu được câu

0 0 923

- vừa được xem lúc

Disable và Enable trigger trong Oracle

Origin post: https://www.tranthanhdeveloper.com/2020/12/disable-va-enable-trigger-trong-oracle.html.

0 0 41

- vừa được xem lúc

Lưu trữ dữ liệu với Data Store

. Data Store là một trong những componet của bộ thư viện Android JetPack, nó là một sự lựa chọn hoàn hảo để thay thế cho SharedPreferences để lưu trữ dữ liệu đơn giản dưới dạng key-value. Chúng ta cùng làm một so sánh nhỏ để thấy sự tối ưu của Data Store với SharedPreferences nhé.

0 0 71