BigQuery၊ Google Cloud Platform (GCP) မှ ပံ့ပိုးပေးသော အားကောင်းသည့် ဒေတာဂိုဒေါင်ဖြေရှင်းချက်သည် သုံးစွဲသူများအား ကြီးမားသောဒေတာအတွဲများကို ထိရောက်စွာလုပ်ဆောင်နိုင်ပြီး တန်ဖိုးရှိသော ထိုးထွင်းဥာဏ်များကို ထုတ်ယူနိုင်စေပါသည်။ ဤ cloud-based ဝန်ဆောင်မှုသည် အတိုင်းအတာအလိုက် စွမ်းဆောင်ရည်မြင့် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုများကို ပေးဆောင်ရန်အတွက် ဖြန့်ဝေထားသော ကွန်ပျူတာနှင့် အဆင့်မြင့် query optimization နည်းပညာများကို အသုံးချပါသည်။ ဤအဖြေတွင်၊ သုံးစွဲသူများသည် ကြီးမားသောဒေတာအတွဲများကို စီမံဆောင်ရွက်နိုင်ပြီး အဖိုးတန်ထိုးထွင်းသိမြင်မှုများကို ရရှိစေမည့် BigQuery ၏ အဓိကအင်္ဂါရပ်များနှင့် စွမ်းဆောင်ရည်များကို ကျွန်ုပ်တို့ ရှာဖွေပါမည်။
BigQuery ၏ အခြေခံသွင်ပြင်များထဲမှတစ်ခုမှာ များပြားလှသော ဒေတာပမာဏကို ကိုင်တွယ်နိုင်မှုဖြစ်သည်။ ရှုပ်ထွေးသော အခြေခံအဆောက်အဦစီမံခန့်ခွဲမှုမလိုအပ်ဘဲ အသုံးပြုသူများ များပြားလှသော အချက်အလက်များကို သိမ်းဆည်းပြီး မေးမြန်းစုံစမ်းနိုင်စေမည့် petabyte-စကေးဒေတာအစုံများကို ကိုင်တွယ်ရန် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားသည်။ BigQuery သည် node များစွာရှိ queries များကို အလိုအလျောက် မျဉ်းပြိုင်ပြုလုပ်ပေးသည့် ၎င်း၏ ဖြန့်ဝေတည်ဆောက်မှုမှတဆင့် ဤအတိုင်းအတာကို ရရှိသည်။ ဤဖြန့်ဝေချဉ်းကပ်နည်းသည် BigQuery သည် မေးခွန်းများကို အပြိုင်လုပ်ဆောင်နိုင်စေပြီး ကြီးမားသောဒေတာအတွဲများကိုခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန် လိုအပ်သည့်အချိန်ကို သိသိသာသာလျှော့ချပေးသည်။
မေးမြန်းမှုစွမ်းဆောင်ရည်ကို ပိုမိုမြှင့်တင်ရန် BigQuery သည် columnar storage ဟုခေါ်သော နည်းပညာကို အသုံးပြုထားသည်။ ဒေတာများကို အတန်းအလိုက် သိမ်းဆည်းပြီး အတန်းအလိုက် စီမံဆောင်ရွက်သည့် သမားရိုးကျ အတန်းအခြေခံဒေတာဘေ့စ်များနှင့် မတူဘဲ BigQuery သည် ကော်လံများတွင် ဒေတာများကို စုစည်းပေးပါသည်။ ဤကော်လံဘားသိုလှောင်မှုဖော်မတ်သည် ထိရောက်သောချုံ့မှုနှင့် ဒေတာကုဒ်သွင်းခြင်းနည်းပညာများကို လုပ်ဆောင်နိုင်သောကြောင့် စုံစမ်းမှုလုပ်ဆောင်ချိန်ပိုမိုမြန်ဆန်စေသည်။ မေးမြန်းမှုလုပ်ဆောင်နေစဉ်အတွင်း လိုအပ်သောကော်လံများကိုသာဖတ်ခြင်းဖြင့်၊ BigQuery သည် ဒစ်ခ် I/O နှင့် ကွန်ရက်အသွားအလာကို လျှော့ချပေးကာ ပိုမိုကောင်းမွန်သော query စွမ်းဆောင်ရည်ကို ရရှိစေသည်။
BigQuery သည် query processing ကို အရှိန်မြှင့်ရန် အမျိုးမျိုးသော optimization နည်းပညာများကို ပေးပါသည်။ query execution အစီအစဉ်များကို အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင် ပြုလုပ်ရန် ဒေတာများ၏ ဖွဲ့စည်းပုံနှင့် ဖြန့်ဖြူးမှုကို အလိုအလျောက် ပိုင်းခြားစိတ်ဖြာပါသည်။ ထို့အပြင်၊ BigQuery သည် အထိရောက်ဆုံး မေးမြန်းမှုအစီအစဉ်ကို ရွေးချယ်ရန်အတွက် ဒေတာနှင့်ပတ်သက်သည့် ကိန်းဂဏန်းအချက်အလက်များကို အသုံးချသည့် အလွန်ဆန်းပြားသော စုံစမ်းမှု optimizer ကို အသုံးပြုထားသည်။ ဤ optimizer သည် ဒေတာအရွယ်အစား၊ ဖြန့်ဖြူးမှုနှင့် ရွေးချယ်မှုပူးပေါင်းဆောင်ရွက်မှုကဲ့သို့သော အကြောင်းရင်းများကို ထည့်သွင်းစဉ်းစားပြီး အကောင်းဆုံးလုပ်ဆောင်မှုအစီအစဉ်ကို ဖန်တီးကာ မေးမြန်းမှုများကို တတ်နိုင်သမျှ ထိရောက်စွာလုပ်ဆောင်ကြောင်း သေချာစေပါသည်။
BigQuery ၏ နောက်ထပ်သော့ချက်မှာ အခြား GCP ဝန်ဆောင်မှုများနှင့် ကိရိယာများနှင့် ပေါင်းစည်းခြင်းဖြစ်သည်။ အသုံးပြုသူများသည် Google Cloud Storage၊ Google Drive နှင့် ပြင်ပဒေတာရင်းမြစ်များအပါအဝင် အရင်းအမြစ်အမျိုးမျိုးမှ ဒေတာများကို အလွယ်တကူ တင်သွင်းနိုင်သည်။ BigQuery သည် CSV၊ JSON၊ Avro နှင့် Parquet ကဲ့သို့သော ကျယ်ပြန့်သောဒေတာဖော်မတ်များကို ပံ့ပိုးပေးသောကြောင့် မတူကွဲပြားသောဒေတာအတွဲများကို ထည့်သွင်းခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန် လွယ်ကူစေသည်။ ထို့အပြင်၊ BigQuery သည် Dataflow နှင့် Dataproc ကဲ့သို့သော အခြားသော GCP ဝန်ဆောင်မှုများနှင့် ပေါင်းစပ်ပြီး အသုံးပြုသူများအား ဒေတာကို BigQuery ထဲသို့ မတင်မီ ရှုပ်ထွေးသောဒေတာအသွင်ပြောင်းခြင်းနှင့် ကြိုတင်လုပ်ဆောင်ခြင်းလုပ်ငန်းများကို လုပ်ဆောင်နိုင်စေပါသည်။
BigQuery သည် သုံးစွဲသူများအား အဆင့်မြင့် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုများကို လုပ်ဆောင်ရန်နှင့် ၎င်းတို့၏ ဒေတာများမှ တန်ဖိုးရှိသော ထိုးထွင်းသိမြင်မှုများကို ရရှိစေသည့် ကြွယ်ဝသော ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုဆိုင်ရာ လုပ်ဆောင်ချက်များနှင့် SQL တိုးချဲ့မှုများကိုလည်း ပေးပါသည်။ ဤလုပ်ဆောင်ချက်များတွင် ဝင်းဒိုးလုပ်ဆောင်ချက်များ၊ အနီးစပ်ဆုံး စုစည်းလုပ်ဆောင်ချက်များနှင့် ပထဝီဝင်ဆိုင်ရာ လုပ်ဆောင်ချက်များ စသည်တို့ပါဝင်သည်။ ဤအစွမ်းထက်သောစွမ်းရည်များဖြင့် သုံးစွဲသူများသည် BigQuery အတွင်းရှိ ရှုပ်ထွေးသော တွက်ချက်မှုများ၊ စုစည်းမှုများနှင့် အသွင်ပြောင်းမှုများကို တိုက်ရိုက်လုပ်ဆောင်နိုင်ပြီး ပြင်ပကိရိယာများတွင် ဒေတာထုတ်ယူခြင်းနှင့် စီမံဆောင်ရွက်ပေးခြင်းတို့အတွက် လိုအပ်မှုကို ဖယ်ရှားပေးနိုင်ပါသည်။
ပူးပေါင်းဆောင်ရွက်ခြင်းနှင့် ထိုးထွင်းသိမြင်မှုများကို မျှဝေရာတွင် လွယ်ကူချောမွေ့စေရန် BigQuery သည် ခိုင်မာသောဝင်ရောက်ခွင့်ထိန်းချုပ်မှုများနှင့် မျှဝေမှုယန္တရားများကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။ အသုံးပြုသူများသည် ဒေတာအတွဲနှင့် ပရောဂျက်အဆင့်များတွင် အသေးစိပ်ဝင်ရောက်ထိန်းချုပ်မှုများကို သတ်မှတ်နိုင်ပြီး၊ အခွင့်အာဏာရှိသူတစ်ဦးချင်းစီကသာ ဒေတာကို ဝင်ရောက်ကြည့်ရှုခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာနိုင်စေကြောင်း သေချာစေပါသည်။ BigQuery သည် အဖွဲ့အစည်းအတွင်းရော အပြင်မှာပါ အခြားအသုံးပြုသူများနှင့် ဒေတာအတွဲများနှင့် မေးမြန်းချက်များကို မျှဝေခြင်းကိုလည်း ပံ့ပိုးပေးကာ ချောမွေ့သော ပူးပေါင်းဆောင်ရွက်မှုနှင့် အသိပညာမျှဝေမှုကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။
BigQuery သည် သုံးစွဲသူများအား ကြီးမားသော ဒေတာအတွဲများကို စီမံဆောင်ရွက်ပေးရန်နှင့် ၎င်း၏ အတိုင်းအတာဖြင့် လုပ်ဆောင်နိုင်သော ဗိသုကာပညာ၊ ကော်လံဘားသိုလှောင်မှု၊ ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ခြင်းနည်းပညာများ၊ အခြား GCP ဝန်ဆောင်မှုများနှင့် ပေါင်းစည်းခြင်း၊ ကြွယ်ဝသော ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုလုပ်ဆောင်ချက်များနှင့် ခိုင်မာသောဝင်ရောက်ခွင့် ထိန်းချုပ်ခြင်းများမှတစ်ဆင့် တန်ဖိုးကြီးသော ထိုးထွင်းသိမြင်မှုကို ရရှိစေပါသည်။ ဤအင်္ဂါရပ်များကို အသုံးချခြင်းဖြင့် သုံးစွဲသူများသည် များပြားလှသော ဒေတာပမာဏကို ထိထိရောက်ရောက် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာနိုင်ပြီး အသိဥာဏ်ရှိသော ဆုံးဖြတ်ချက်ချခြင်းကို တွန်းအားပေးသည့် အဓိပ္ပာယ်ရှိသော ပုံစံများနှင့် ထိုးထွင်းသိမြင်မှုများကို ဖော်ထုတ်နိုင်မည်ဖြစ်သည်။
အခြား လတ်တလောမေးခွန်းများနှင့် အဖြေများ EITC/CL/GCP Google Cloud Platform:
- Google Cloud Platform ကို စီမံခန့်ခွဲရန်အတွက် အသုံးပြုနိုင်သည့် Android မိုဘိုင်းအက်ပ်ရှိပါသလား။
- Google Cloud Platform ကို စီမံခန့်ခွဲရန် နည်းလမ်းများကား အဘယ်နည်း။
- Cloud computing ဆိုတာဘာလဲ။
- Bigquery နှင့် Cloud SQL အကြား ကွာခြားချက်ကား အဘယ်နည်း
- cloud SQL နှင့် cloud spanner အကြား ကွာခြားချက်ကား အဘယ်နည်း
- GCP App Engine ဆိုတာဘာလဲ။
- cloud run နှင့် GKE အကြားကွာခြားချက်ကဘာလဲ
- AutoML နှင့် Vertex AI အကြား ကွာခြားချက်ကား အဘယ်နည်း။
- containerized application ဆိုတာ ဘာလဲ။
- Dataflow နှင့် BigQuery အကြား ကွာခြားချက်ကား အဘယ်နည်း။
EITC/CL/GCP Google Cloud Platform တွင် နောက်ထပ်မေးခွန်းများနှင့် အဖြေများကို ကြည့်ပါ။