BigQuery est une solution d’avant-garde, d’autres produits arrivent

Afin de choisir son produit, il est donc nécessaire de voir quel datawarehouse cloud permet :

Il n’existe pas d’outils parfaits. Afin d’aider au choix, voici un ensemble de comparaisons deux à deux entre BigQuery et un autre datawarehouse cloud.

BigQuery et Redshift

Amazon Redshift est un service Data Warehouse Cloud entièrement managé par Amazon. Redshift permet aux entreprises de stocker et d’analyser de grands volumes de données. Ce produit est basé sur PostgreSQL. Comme BigQuery Redshift est un système de gestion de base de données orienté colonne. Différences entre BigQuery et Redshift

BigQuery et Bigtable

Bigtable est le service de base de données NoSQL Big Data de Google. Il est très similaire à HBase : c’est une base de données orienté colonne, comme BigQuery. Chaque ligne est indexée par une seule clé, les colonnes qui sont liées entre elles sont généralement regroupées dans une même famille de colonnes. Différences entre BigQuery et Bigtable

BigQuery et Snowlflake

Snowflake est un data warehouse qui fonctionne entièrement sur une infrastructure cloud. Ill ne peut pas fonctionner sur un Cloud privé, ni sur des infrastructures onPremise. Il est principalement disponible sur les plates-formes AWS, Azure et GCP.Snowflake n’est pas une base de données relationnelle. Le fonctionne de Snowflake est proche du fonctionnement de BigQuery. Il propose une vraie indépendance entre les machines servant au stockage et les machine servant au requêtage. Différences entre BigQuery et Snowflake

BigQuery et AWS Athena

Amazon Athena est un service de query interactif qui permet d’interroger directement les données stockées dans le S3 à l’aide de SQL standard. Grâce à ce service, il est possible de stocker des données dans S3 et Athena offre la possibilité de les interroger directement. Aucune infrastructure ou administration n’est nécessaire. Différences entre BigQuery et AWS Athena

BigQuery et Hadoop

Apache Hadoop est utilisé pour le stockage massif de données et le traitement par batch de ces données. Hadoop est très mature, populaire et il y a beaucoup d’outils qui supportent cette technologie. Hadoop n’est pas adapté à l’interrogation et à l’analyse de données en temps réel. Différences entre BigQuery et Hadoop

BigQuery et Elasticsearch

Elasticsearch est un moteur de recherche, construit sur la bibliothèque Apache Lucene. Elasticsearch a été introduit quelques années après Solr. Il offre un moteur de recherche distribué, multi-tenant, full-text avec une interface web HTTP (REST) Différences entre Bigquery et Elasticsearch

BigQuery et Spanner

Google Spanner est un système de gestion de base de données relationnelle (SGBDR) que Google utilise pour plusieurs de ses propres services. Google l’a mis à la disposition des utilisateurs de la Google Cloud Platform au début de 2017. C’est l’un des SGBDR les puissants. Il n’est cependant pas très pertinent pour faire de l’analytics. Différences entre BigQuery et Spanner

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