저는 biquery로 시작합니다. DB는 작습니다 (10K 개의 행 1 개 테이블). 내 쿼리는 간단한 수와 그룹입니다. 요청 당 평균 3-4 초의 소요 시간이지만 10 회 및 이벤트 15 초로 점프합니다. BQ 도구를 사용하여 아일랜드의 amazon Linux 서버에서 쿼리하고 있습니다.큰 쿼리가 느려질 것입니다
결과를 더 빠르게 (1 초 미만으로) 얻을 수 있으므로 웹 페이지를 더 빨리 표시 할 수 있습니까?
예상되는 동작입니다. BigQuery에서는 공유 인프라를 사용하므로 순간적으로 사용에 따라 응답 시간이 더 좋거나 나쁠 수 있습니다. 사실 일괄 쿼리 (대화 형 작업이 필요하지 않은 쿼리)는 할당량을 합산하지 않는 것이 좋습니다.
일반적으로 웹 응용 프로그램에 데이터를 표시하기 위해 BigQuery를 기본 데이터베이스로 사용하지 마십시오. 원하는 작업에 따라 BigQuery는 Big Data 저장소가 될 수 있으며 사용자에게 표시 할 계산 결과를 저장할 수있는 또 다른 중간 저장소가 있어야합니다. 또는 사용 사례에서 BigQuery가 실제로 필요하지 않으며 더 나은 솔루션이 있습니다.
아무튼, 몇 초 기다리지 않아도됩니다. 프리미엄으로 돌아 가면 서비스에 대한 보증은 더 많이 받지만 어떤 경우에도 메인 백엔드가 될 정도로 빠른 서비스는 없습니다. for webapp)
1) 큰 쿼리는 "초고속"데이터베이스가되기 전에 확장 성이 뛰어난 데이터베이스입니다. Dremel이라는 기술을 사용하여 여러 다른 시스템간에 처리를 분산시키는 엄청난 양의 데이터를 처리하도록 설계되었습니다. 여러 대의 컴퓨터와 병렬 처리를 사용하도록 설계되었으므로 우수한 성능으로 뛰어난 확장 성을 기대할 수 있습니다.
2) BigQuery는 수십억 개의 행을 분석하려는 경우 애셋입니다.
예 : 모든 위키 백과 개정 내용을 5 ~ 10 초 안에 분석하는 것은 나쁘지 않습니다. 그렇습니까? 그러나 훨씬 작은 테이블조차도 10k 행이 있더라도 거의 같은 시간이 걸릴 것입니다.
3)이 크기에서는 Cloud SQL 또는 App Engine Datastore와 같은 기존의 데이터 저장소 솔루션을 사용하는 것이 좋습니다. SQL 기능을 유지하려면 Cloud SQL이 가장 좋습니다.
Sybase IQ는 종종 단일 데이터베이스에 설치되며 Dremel을 사용하지 않습니다. 즉, 많은 시나리오에서 Big Query보다 빠를 것입니다.
4) 확실히 성능은 전용 환경과 다릅니다. 한 달에 20K 달러에 전용 환경을 확보하십시오.
나는 수십억 개의 행을 만들려고하는데, 나는 단순한 쿼리가 시간이 좀더 걸릴 것이라고 기대했다. –