Google BigQuery là gì? Tìm hiểu tổng quan về dịch vụ, tính năng và chi phí của BigQuery

Trong kỷ nguyên dữ liệu số, việc xử lý và phân tích lượng thông tin khổng lồ trở thành thách thức lớn đối với nhiều doanh nghiệp. Các giải pháp kho dữ liệu truyền thống dần trở nên hạn chế khi phải đối mặt với dữ liệu khối lượng lớn và phức tạp. Đây chính là lúc Google BigQuery trở thành một công cụ hữu ích. BigQuery, một dịch vụ kho dữ liệu trên nền tảng đám mây của Google Cloud, mang lại khả năng lưu trữ, truy vấn và phân tích dữ liệu quy mô lớn một cách nhanh chóng và hiệu quả. Hãy cùng FPT Shop tìm hiểu rõ hơn về Google BigQuery qua bài viết dưới đây nhé!

Tìm hiểu tổng quan về BigQuery

Google BigQuery chắc hẳn là một thuật ngữ còn khá xa lạ với nhiều người, sau đây là những thông tin giúp bạn có thể hiểu rõ hơn về thuật ngữ này.

BigQuery là gì?

Google BigQuery là một dịch vụ phân tích dữ liệu lớn trên nền tảng đám mây của Google, cung cấp khả năng lưu trữ và truy vấn các tập dữ liệu khổng lồ trong thời gian thực. Được xây dựng dựa trên hạ tầng mạnh mẽ của Google Cloud, BigQuery cho phép người dùng xử lý dữ liệu chỉ trong vài giây.

BigQuery không chỉ là một kho dữ liệu đơn thuần, mà còn là một công cụ mạnh mẽ để phân tích và tạo ra các báo cáo chuyên sâu từ dữ liệu, giúp các doanh nghiệp đưa ra quyết định nhanh chóng và chính xác hơn.

Một trong những ưu điểm lớn nhất của BigQuery là khả năng không cần quản lý hạ tầng. Người dùng không cần lo lắng về việc cài đặt máy chủ, bảo trì hoặc mở rộng hệ thống. Google sẽ tự động quản lý và tối ưu hiệu suất của hạ tầng bên dưới, cho phép người dùng tập trung hoàn toàn vào việc phân tích dữ liệu.

Những lợi ích mà BigQuery mang lại cho người dùng 

BigQuery mang lại nhiều lợi ích cho doanh nghiệp và cá nhân sử dụng trong quá trình phân tích dữ liệu. Dưới đây là những lợi ích nổi bật mà BigQuery mang lại:

• Xử lý thông tin: BigQuery được thiết kế để xử lý các tập dữ liệu lớn lên đến petabyte. Do đó, doanh nghiệp có thể lưu trữ và truy vấn dữ liệu với quy mô rất lớn mà không cần lo lắng về hiệu suất.
• Tốc độ xử lý nhanh: Nhờ kiến trúc song song hóa, BigQuery có thể xử lý hàng tỷ dòng dữ liệu chỉ trong vài giây. Điều này giúp các doanh nghiệp phân tích dữ liệu nhanh chóng và đưa ra các quyết định kịp thời.
• Tính mở rộng vô hạn: BigQuery tự động mở rộng quy mô lưu trữ và tính toán mà không yêu cầu người dùng phải can thiệp vào hạ tầng. Điều này đặc biệt quan trọng khi khối lượng dữ liệu tăng nhanh.
• Tiết kiệm chi phí: Với mô hình thanh toán theo nhu cầu, bạn chỉ trả tiền cho dữ liệu mà bạn truy vấn và lưu trữ. Điều này giúp tiết kiệm chi phí và không yêu cầu đầu tư ban đầu lớn.
• Tích hợp với các công cụ Google khác: BigQuery tích hợp sâu với các công cụ khác trong hệ sinh thái Google Cloud như Google Data Studio, Google Sheets, Google Analytics, và Google Ads. Điều này giúp bạn dễ dàng phân tích và trực quan hóa dữ liệu.

Cấu trúc của BigQuery

BigQuery sử dụng mô hình dữ liệu theo cấu trúc bảng và tập hợp dữ liệu (dataset). Dưới đây là những yếu tố chính trong cấu trúc của BigQuery:

• Dataset (Tập dữ liệu): Tập dữ liệu là một nhóm các bảng trong BigQuery. Mỗi dataset đại diện cho một kho dữ liệu riêng biệt và có thể chứa nhiều bảng.
• Table (Bảng): Bảng là nơi lưu trữ dữ liệu thực tế. Mỗi bảng chứa các dòng (rows) và cột (columns), tương tự như một bảng trong cơ sở dữ liệu truyền thống.
• Schema (Lược đồ): Schema xác định cấu trúc của dữ liệu trong bảng, bao gồm tên cột, loại dữ liệu (text, integer, boolean,...), và các chỉ mục.

Định giá chi phí của BigQuery

Google BigQuery cung cấp các mô hình định giá linh hoạt cho người dùng dựa trên nhu cầu sử dụng, bao gồm chi phí cho việc truy vấn và lưu trữ dữ liệu.

• Định giá phân tích (Analysis pricing): Chi phí phân tích trong BigQuery được tính dựa trên số lượng dữ liệu được truy vấn. Khi bạn chạy một truy vấn, BigQuery tính phí dựa trên tổng khối lượng dữ liệu được xử lý. Phí phân tích là 5 USD cho mỗi terabyte (TB) dữ liệu truy vấn.
• Định giá dựa trên nhu cầu (On demand pricing): Mô hình định giá dựa trên nhu cầu cho phép người dùng chỉ phải trả phí cho dữ liệu mà họ thực sự truy vấn. Đây là một cách thanh toán linh hoạt và phù hợp cho các tổ chức có nhu cầu phân tích không thường xuyên. Bạn có thể ước tính chi phí bằng cách theo dõi dung lượng dữ liệu được xử lý.
• Định giá lưu trữ: BigQuery tính phí lưu trữ dựa trên dung lượng dữ liệu bạn lưu trữ. Dữ liệu mới tải lên sẽ tính phí 0.02 USD cho mỗi GB mỗi tháng. Dữ liệu không thay đổi trong hơn 90 ngày sẽ được tính phí lưu trữ lâu dài với giá 0.01 USD cho mỗi GB mỗi tháng.

Tìm hiểu về database truyền thống và data warehouse

Sau khi đã hiểu rõ Google BigQuery là gì, ở phần này, chúng ta hãy cùng nhau khám phá xem liệu một data warehouse như Google BigQuery sẽ có gì khác với các database truyền thống nhé. 

Sự khác nhau giữa database truyền thống và data warehouse

• Database truyền thống: Là cơ sở dữ liệu truyền thống (RDBMS) ví dụ như MySQL, PostgreSQL,... chủ yếu được thiết kế cho các ứng dụng giao dịch trực tuyến (OLTP), nơi cần thực hiện các thao tác thêm, sửa, xóa nhanh chóng và hiệu quả. Những cơ sở dữ liệu này thường không được tối ưu cho các tác vụ phân tích phức tạp trên dữ liệu lớn.
• Data warehouse: Là hệ thống lưu trữ và quản lý dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau nhằm phục vụ cho việc phân tích. Khác với RDBMS, data warehouse như BigQuery được thiết kế để thực hiện các tác vụ phân tích dữ liệu với quy mô lớn, tối ưu cho các truy vấn đọc và phân tích.

Phương thức chuyển dữ liệu vào data warehouse

Chuyển dữ liệu vào data warehouse là một quá trình phức tạp, trong đó có hai phương pháp chính là ETL và ELT.

ETL

ETL là một quy trình truyền thống trong việc di chuyển và xử lý dữ liệu, đặc biệt phổ biến trong các hệ thống kho dữ liệu (data warehouse). Quy trình này gồm có ba bước chính như sau:

• Extract: Dữ liệu được trích xuất từ các nguồn khác nhau, có thể là cơ sở dữ liệu, hệ thống ERP, ứng dụng web hoặc thậm chí từ các tệp tin CSV, Excel. Đây là bước đầu tiên trong ETL và trong bước này, dữ liệu có thể ở nhiều định dạng khác nhau. Các công cụ ETL cần phải tương tác với nhiều loại cơ sở dữ liệu và các nguồn dữ liệu khác nhau để có thể thu thập và chuẩn bị dữ liệu cho các bước tiếp sau đó.
• Transform: Sau khi dữ liệu được trích xuất, nó được chuyển đổi để phù hợp với yêu cầu của kho dữ liệu đích. Quá trình chuyển đổi có thể bao gồm nhiều tác vụ khác nhau như: làm sạch dữ liệu (xóa dữ liệu trùng lặp, làm sạch các giá trị không hợp lệ), chuẩn hóa dữ liệu (biến đổi dữ liệu về một định dạng chuẩn), tổng hợp dữ liệu (tạo ra các tập dữ liệu tổng hợp từ các nguồn khác nhau) và ánh xạ dữ liệu (chuyển đổi các trường dữ liệu từ nguồn gốc sang định dạng phù hợp). Điều này đảm bảo rằng dữ liệu đã sẵn sàng để được phân tích.
• Load: Dữ liệu sau khi đã được chuyển đổi sẽ được tải vào kho dữ liệu đích. Trong các hệ thống truyền thống, việc tải dữ liệu có thể xảy ra theo chu kỳ (hàng ngày, hàng tuần) và dữ liệu chỉ được làm mới tại những thời điểm cụ thể. Quy trình tải này thường diễn ra trong khoảng thời gian ngoài giờ làm việc để tránh gây ảnh hưởng đến hiệu suất của hệ thống đang hoạt động.

ETL thường được sử dụng khi hệ thống kho dữ liệu có yêu cầu về chất lượng dữ liệu cao, tức là dữ liệu phải được làm sạch và chuẩn hóa trước khi lưu trữ. Mặc dù, ETL có thể xử lý khối lượng lớn dữ liệu nhưng quy trình này thường tốn thời gian, đặc biệt là khi phải xử lý các tập dữ liệu phức tạp và khổng lồ.

ELT

ELT là một biến thể hiện đại hơn của ETL và đang ngày càng phổ biến nhờ sự phát triển của các hệ thống kho dữ liệu trên nền tảng đám mây như Google BigQuery, Amazon Redshift và Snowflake. Quy trình ELT bao gồm ba bước tương tự như ETL nhưng thứ tự các bước có sự khác biệt:

• Extract: Dữ liệu được trích xuất từ các nguồn giống như trong quy trình ETL. Tuy nhiên, thay vì xử lý ngay lập tức, dữ liệu sẽ được đưa vào kho dữ liệu đích trước.
• Load: Dữ liệu được tải trực tiếp vào kho dữ liệu đích mà không cần qua bước chuyển đổi ngay lập tức. Các kho dữ liệu hiện đại như BigQuery có khả năng xử lý khối lượng dữ liệu rất lớn một cách nhanh chóng, nên bước tải này thường diễn ra một cách nhanh chóng và hiệu quả. Dữ liệu có thể được lưu trữ nguyên trạng, chưa qua xử lý, cho phép người dùng linh hoạt trong việc lựa chọn thời điểm và cách thức chuyển đổi dữ liệu.
• Transform: Sau khi dữ liệu đã được tải vào kho dữ liệu, các bước chuyển đổi sẽ được thực hiện ngay trong kho dữ liệu đích. Điều này tận dụng sức mạnh tính toán của các hệ thống đám mây hiện đại để xử lý dữ liệu ngay tại chỗ. Quá trình chuyển đổi trong ELT thường được thực hiện bằng cách sử dụng các truy vấn SQL hoặc các công cụ phân tích khác để xử lý và định dạng dữ liệu theo nhu cầu phân tích.

Tạm kết

Trong bài viết hôm nay, FPT Shop đã giúp bạn tìm hiểu rõ hơn về Google BigQuery. Nhìn chung, đây là một giải pháp mạnh mẽ cho các doanh nghiệp và tổ chức muốn xử lý và phân tích khối lượng dữ liệu lớn. Mong rằng những thông tin hữu ích trên đã giúp bạn có cái nhìn tổng quan hơn về Google BigQuery. Chúc các bạn may mắn!

Nếu bạn đang cần một chiếc laptop đa năng để phục vụ công việc, học tập và giải trí thì hãy thử tham khảo laptop Asus. Với hiệu năng mạnh mẽ, thiết kế mỏng nhẹ và khả năng xử lý vượt trội, laptop Asus sẽ đáp ứng mọi nhu cầu của bạn, từ làm việc hiệu quả đến học tập và giải trí mượt mà. Đến FPT Shop ngay hôm nay để sở hữu chiếc laptop lý tưởng này cùng nhiều ưu đãi hấp dẫn!

Laptop Asus

Xem thêm:

• Cloud Storage – Khám phá công nghệ lưu trữ đám mây và tính ứng dụng cực kỳ hiệu quả
• Tổng hợp 10 ứng dụng lưu trữ và quản lý dữ liệu tốt nhất cho Android