BigQuery はビッグデータを格納するためのウェアハウスであり、そのデータを効率的に視覚化して分析することも容易にします。 Athena も同じ作業を行いますが、AWS クラウド プロバイダー プラットフォームを使用し、どちらも構造化クエリ言語 (SQL) を使用してデータを分析します。これらのサービスを利用することで、クラウドに蓄積された膨大なデータを扱うことができます。
BigQuery と Athena の違いから始めましょう。
BigQuery とは
開発者、データ アナリストなどの多くの人々は、データを扱う時間が多く、その量のデータを処理するのは非常に困難です。大量のデータの分析は非常に複雑になり、これらの問題を解決するために BigQuery が設計されました。これは、より単純なクエリを使用して大量のデータを分析および視覚化する効率的な方法です。
BigQuery の利点
BigQuery の利点の一部を以下に示します。
データウェアハウジングサービス : BigQuery は、ウェアハウスを使用してビッグ データを処理し、効率的に分析するサービスを提供するように設計されています。
効率的 : 既知の SQL クエリを使用して、膨大な量のデータを高速に処理します。
実装の容易さ : シンプルな SQL クエリで BigQuery サービスを簡単に使用できます。最初にデータをロードし、使用した分だけ料金を支払います。
AWS アテナとは何ですか?
AWS Athena は、Amazon プラットフォームが提供するビッグデータ向けのサーバーレス ビッグデータ分析および可視化サービスです。インフラストラクチャやメンテナンスを必要とせず、S3 バケットに保存された生データに対して使い慣れた SQL クエリも使用します。データは、JSON、CSV、Parquet、およびその他の形式で S3 に保存できます。自動並列実行を使用して高速パフォーマンスを実現し、プロセスを効率化します。
AWS アテナの利点
AWS Athena のベスト プラクティスを以下に示します。
- 他の AWS サービスとうまく統合されます
- 料金モデルは、クエリごとの支払いを使用し、S3 にデータを保存するための費用がかからないため、非常に控えめです。
- 最高のパフォーマンスを提供し、大規模なデータセットで妥協することはありません
- 単純な SQL クエリを使用して、データから洞察を得ることができます
BigQuery と Athena の比較
両方のサービスを以下に示すいくつかのポインターと比較します。
建築 : Athena は AWS クラウドとインフラストラクチャをサポートしていますが、BigQuery は Google クラウドを使用しており、どちらもコンピューティング サービスを制御できないサーバーレス システムです。
スケーラビリティ : BigQuery は 100 の同時クエリを許可しますが、Athena はデフォルトで 20 のクエリを許可し、両方とも完全に抽象化されているため、スロットまたはリソースの数を決定します
価格 : BigQuery と AWS Athena の料金モデルはまったく同じで、使用されるクエリに対する料金はデータ 1 テラバイトあたり 5 ドルです。
パフォーマンス : Athena はストレージに S3 ブロックを使用し、BigQuery はコンデンサと呼ばれる列型および圧縮ストレージを使用します。どちらも各クエリに使用するリソースの数を選択できません。
結論
AWS プラットフォームは BigQuery サービスを提供しません。代わりに、Athena を使用して、SQL クエリを使用してビッグ データを操作します。 Athena は、プラットフォームで実行できるクエリを使用して、S3 バケットに保存されているデータからユーザーの洞察を得ることができます。これらのサービスはすべて、さまざまなクラウド サービス プロバイダーで同様の機能を果たします。