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¿Qué base de datos usa Google Cloud?

¿Qué base de datos usa Google Cloud?

Usar google sheets como base de datos

MySQL es uno de los sistemas de gestión de bases de datos relacionales más populares utilizados para gestionar bases de datos relacionales. MySQL utiliza el lenguaje de consulta estructurado (SQL) para definir, actualizar y consultar la base de datos. SQL es el lenguaje más utilizado para acceder y gestionar registros en cualquier Base de Datos. Apoyado por Oracle, MySQL es un software de base de datos de código abierto y libre bajo la licencia GNU.

MySQL es más rápido, altamente escalable y un sistema de gestión de bases de datos fácil de usar en comparación con Microsoft SQL Server y Oracle Database. Se basa en el modelo cliente-servidor, lo que significa que la base de datos se ejecuta normalmente en un servidor y se accede a los datos a través de la red de clientes y estaciones de trabajo. El servidor devuelve la salida deseada a las solicitudes de la interfaz gráfica de usuario (GUI) enviadas por los clientes. MySQL soporta diferentes tipos de sistemas operativos con muchos lenguajes como PHP, PERL, JAVA, C++, C, etc.

Hevo Data es un Data Pipeline sin código que ofrece una solución totalmente gestionada para configurar la integración de datos desde MySQL y más de 100 fuentes de datos (incluyendo más de 30 fuentes de datos gratuitas) y le permitirá cargar directamente los datos en un almacén de datos o en el destino de su elección. Automatizará su flujo de datos en minutos sin tener que escribir ninguna línea de código. Su arquitectura tolerante a fallos garantiza la seguridad y consistencia de sus datos. Hevo le proporciona una solución verdaderamente eficiente y totalmente automatizada para gestionar los datos en tiempo real y tener siempre datos listos para el análisis.

Uso de google sheet como base de datos

Las tablas se dividen en múltiples tableros – los segmentos de la tabla se dividen en ciertas claves de fila para que cada tablero tenga un tamaño de unos cientos de megabytes o unos pocos gigabytes. Una bigtable es algo así como un grupo de trabajadores de mapreduce en el que miles o cientos de miles de fragmentos de tablas pueden ser servidos por cientos o miles de servidores de BigTable. Cuando el tamaño de la tabla amenaza con crecer más allá de un límite especificado, las tabletas pueden comprimirse utilizando el algoritmo BMDiff[12][13] y el algoritmo de compresión Zippy[14] conocido públicamente y de código abierto como Snappy,[15] que es una variación menos óptima en cuanto a espacio de LZ77 pero más eficiente en términos de tiempo de computación. Las ubicaciones en el GFS de las tabletas se registran como entradas de la base de datos en múltiples tabletas especiales, que se denominan tabletas «META1». Las pastillas META1 se encuentran consultando la única pastilla «META0», que suele residir en un servidor propio, ya que los clientes suelen preguntarle por la ubicación de la pastilla «META1», que a su vez tiene la respuesta a la pregunta de dónde se encuentran los datos reales. Al igual que el servidor principal de GFS, el servidor META0 no suele ser un cuello de botella, ya que el tiempo de procesamiento y el ancho de banda necesarios para descubrir y transmitir las ubicaciones de META1 son mínimos y los clientes almacenan agresivamente en caché las ubicaciones para minimizar las consultas.

Base de datos de Google Docs

Las implementaciones híbridas son útiles cuando tienes aplicaciones en la nube que necesitan acceder a bases de datos locales o viceversa. Por ejemplo, si realiza análisis de marketing en las instalaciones y necesita acceder a las bases de datos de clientes alojadas en la nube.

BigQuery es un almacén de datos totalmente gestionado y sin servidor. Puede utilizarlo para realizar análisis de datos a través de SQL y consultar datos en streaming. Este servicio incluye un servicio de transferencia de datos integrado para ayudarle a migrar datos desde recursos locales, incluido Teradata.

Cloud SQLCloud SQL es una buena opción cuando se necesitan capacidades de bases de datos relacionales pero no se necesita una capacidad de almacenamiento superior a 10TB ni más de 4000 conexiones simultáneas. También es necesario tener experiencia en la gestión local.

Cloud SpannerCloud Spanner es una buena opción cuando planea utilizar grandes cantidades de datos (más de 10TB) y necesita consistencia transaccional. También es bueno si desea utilizar la fragmentación para obtener un mayor rendimiento y accesibilidad.

Si necesita almacenar datos no estructurados en documentos JSON, Cloud Datastore es la opción recomendada. En cambio, si necesita almacenar datos estructurados, en cuyo caso se recomienda Cloud Spanner.

Base de datos de Google

BigTable no es una base de datos relacional. No admite uniones ni consultas ricas de tipo SQL. Cada tabla es un mapa multidimensional disperso. Las tablas están formadas por filas y columnas, y cada celda tiene una marca de tiempo. Puede haber varias versiones de una celda con diferentes marcas de tiempo. La marca de tiempo permite realizar operaciones como «seleccionar ‘n’ versiones de esta página web» o «eliminar las celdas que son más antiguas que una fecha/hora específica».

Para gestionar las enormes tablas, Bigtable divide las tablas en los límites de las filas y las guarda como tabletas. Una tableta ocupa unos 200 MB, y cada máquina guarda unas 100 tabletas. Esta configuración permite que las tabletas de una sola tabla se repartan entre muchos servidores. También permite equilibrar la carga de forma precisa. Si una tabla recibe muchas consultas, puede desprenderse de otras tabletas o trasladar la tabla ocupada a otra máquina que no esté tan ocupada. Además, si una máquina se cae, una tabla puede repartirse entre muchos otros servidores para que el impacto en el rendimiento de cualquier máquina sea mínimo.

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