BigQuery adalah gudang untuk menyimpan data besar dan juga memudahkan untuk memvisualisasikan dan menganalisis data tersebut secara efisien. Athena juga melakukan pekerjaan yang sama tetapi dengan platform penyedia cloud AWS dan keduanya menganalisis data dengan bantuan Structured Query Language (SQL). Penanganan sejumlah besar data yang disimpan di cloud dapat dilakukan dengan menggunakan layanan ini.
Mari kita mulai dengan perbedaan antara BigQuery dan Athena.
Apa itu BigQuery?
Banyak orang menyukai pengembang, analis data, dan lainnya sering bekerja dengan data, dan menangani data sebanyak itu menjadi cukup sulit. Menganalisis data sebanyak itu menjadi cukup rumit dan untuk mengatasi masalah ini, BigQuery dirancang. Ini adalah cara yang efisien untuk Menganalisis dan memvisualisasikan sejumlah besar data menggunakan kueri yang lebih sederhana:
Keuntungan BigQuery
Beberapa keunggulan BigQuery disebutkan di bawah ini:
Layanan Gudang Data : BigQuery dirancang untuk menyediakan layanan penanganan big data menggunakan gudang dan kemudian menganalisisnya secara efisien.
Efisien : Ini memproses sejumlah besar data dengan cepat menggunakan kueri SQL yang dikenal.
Kemudahan Implementasi : Layanan BigQuery mudah digunakan dengan kueri SQL sederhana. Muat data terlebih dahulu dan bayar hanya yang Anda gunakan:
Apa itu AWS Athena?
AWS Athena adalah layanan analisis dan visualisasi data Besar Tanpa Server yang disediakan oleh platform Amazon untuk digunakan untuk data besar. Itu tidak memerlukan infrastruktur atau pemeliharaan apa pun dan juga menggunakan kueri SQL yang sudah dikenal pada data mentah yang disimpan di bucket S3. Data dapat disimpan di S3 sebagai JSON, CSV, Parquet, dan format lainnya. Ini menggunakan eksekusi paralel otomatis untuk kinerja cepat untuk mendapatkan efisiensi dalam proses:
Keunggulan AWS Athena
Praktik terbaik untuk AWS Athena disebutkan di bawah ini:
- Ini terintegrasi dengan baik dengan layanan AWS lainnya
- Model penetapan harga cukup sederhana karena menggunakan bayar per kueri dan tanpa biaya untuk menyimpan data di S3
- Ini memberikan kinerja terbaik dan tidak terganggu dengan kumpulan data besar
- Kueri SQL sederhana dapat digunakan untuk mendapatkan wawasan dari data
BigQuery vs Athena
Membandingkan kedua layanan dengan beberapa petunjuk yang disebutkan di bawah ini:
Arsitektur : Athena mendukung cloud dan infrastruktur AWS sedangkan BigQuery menggunakan cloud Google dan keduanya adalah sistem tanpa server yang tidak memiliki kendali atas layanan komputasi.
Skalabilitas : BigQuery mengizinkan 100 kueri bersamaan sedangkan Athena mengizinkan 20 kueri secara default dan keduanya diabstraksi sepenuhnya sehingga menentukan jumlah slot atau sumber daya
Harga : Model harga BigQuery dan AWS Athena cukup sama karena keduanya mengenakan biaya untuk kueri yang digunakan yaitu 5 dolar per Terabyte Data.
Pertunjukan : Athena menggunakan blok S3 untuk penyimpanan dan BigQuery menggunakan penyimpanan kolom & terkompresi yang disebut kapasitor dan keduanya tidak memiliki pilihan berapa banyak sumber daya yang akan digunakan untuk setiap kueri.
Kesimpulan
Platform AWS tidak menawarkan layanan BigQuery; sebaliknya, ia menggunakan Athena untuk bekerja dengan data besar menggunakan kueri SQL. Athena dapat memperoleh wawasan bagi pengguna dari data yang disimpan di bucket S3 dengan bantuan kueri yang dapat dijalankan di platform. Semua dan semua layanan ini melakukan pekerjaan serupa dengan penyedia layanan cloud yang berbeda.