BigQuery 與本地 SQL 引擎

隨著SQL 已經存在了 40 多年，BigQuery 並不是第一個 SQL 環境。在 BigQuery 釋出之前，SQL 開發人員主要使用本地或“本地”資料庫。

允許開發人員管理和互動資料庫的系統稱為資料庫管理系統 (DBMS)。

在“雲工程師”或“資料工程師”職位名稱流行和廣泛使用之前，那些使用DBMS 工具的人員擁有諸如“架構師”之類的職位。通常，這個職位名稱的含義非常直接，因為那些使用資料庫的人員維護著物理和數字基礎設施。

資料建模

隨著資料庫技術的演進，架構師的職責主要涉及一項稱為資料建模的任務。

雖然像 INSERT() 這樣的函式可以使從源獲取資料並將其新增到資料庫中看起來很容易，但在採用資料建模的組織中，如何儲存和塑造資料需要經過大量的思考。

流行的資料建模概念包括諸如“星型模式”或“規範化”和“正規化”之類的短語。

BigQuery 與任何傳統 DBMS 有什麼不同？

雖然在建立 BigQuery 表格時仍然建議遵循最佳實踐，但 BigQuery 比傳統的 DBMS 介面更開箱即用。

BigQuery 在以下方面與更“傳統”的 DBMS 不同 -

• 可擴充套件性 - 由於 Google 資料中心提供的驚人數量的雲端儲存，BigQuery 可以擴充套件以滿足幾乎任何儲存或查詢需求。
• API 整合 - BigQuery 的 SQL 引擎可以透過程式設計方式利用，而像 Postgre 這樣的 DBMS 只能執行本機 SQL 查詢。
• ML/AI 功能，與 Vertex AI 整合。
• 可用於長期儲存的更多特定資料型別。
• 一種 Google 特定的 SQL 方言，Google 查詢語言 (GQL)，它包含比更多傳統 SQL 方言更專業的函式。

從使用者的角度來看，BigQuery 還提供了有關執行統計資訊和使用者活動的更多可見性 -

• 允許使用者在執行隨附的 SQL 之前檢視查詢是否可接受
• 提供執行計劃和查詢譜系
• 擴充套件的元資料儲存以提供對查詢使用情況、儲存和成本的洞察

BigQuery 確實是基於雲的 SQL 查詢的標準，它始於 Google Cloud Console。