Tetap teratur dengan koleksi
Simpan dan kategorikan konten berdasarkan preferensi Anda.
Pengantar SQL di Bigtable
Selain Admin dan Data API, Bigtable mendukung kueri SQL.
Anda dapat menggunakan SQL untuk membuat kueri data Bigtable dengan cara berikut:
Untuk pengembangan aplikasi berlatensi rendah, GoogleSQL untuk
Bigtable
Untuk pemrosesan batch dan ETL, Spark SQL
Untuk menganalisis data dari beberapa sumber, BigQuery
GoogleSQL untuk Bigtable
GoogleSQL adalah bahasa kueri yang digunakan oleh beberapa layanan Google Cloud, termasuk Spanner dan BigQuery. Anda dapat membuat dan menjalankan kueri GoogleSQL di Bigtable Studio di
Konsol Google Cloud, atau menjalankannya secara terprogram menggunakan
library klien Bigtable untuk Java.
GoogleSQL untuk Bigtable mirip dengan Cassandra Query Language (CQL) dalam banyak hal, dan menyertakan jenis data peta, yang dirancang untuk membuat kueri data Bigtable yang disimpan dalam keluarga kolom, kolom, dan sel.
Untuk kasus penggunaan data science atau batch processing dan ETL lainnya, konektor Bigtable Spark memungkinkan Anda membaca dan menulis data Bigtable menggunakan Spark SQL. Untuk informasi selengkapnya, lihat
Menggunakan konektor Bigtable Spark.
BigQuery
Jika ingin menggabungkan data dari beberapa sumber, termasuk Bigtable, dan menjalankan analisis ad hoc batch, Anda dapat membuat tabel eksternal BigQuery dan menjalankan kueri SQL dari BigQuery. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat artikel Membuat kueri dan menganalisis data Bigtable dengan BigQuery.
[[["Mudah dipahami","easyToUnderstand","thumb-up"],["Memecahkan masalah saya","solvedMyProblem","thumb-up"],["Lainnya","otherUp","thumb-up"]],[["Sulit dipahami","hardToUnderstand","thumb-down"],["Informasi atau kode contoh salah","incorrectInformationOrSampleCode","thumb-down"],["Informasi/contoh yang saya butuhkan tidak ada","missingTheInformationSamplesINeed","thumb-down"],["Masalah terjemahan","translationIssue","thumb-down"],["Lainnya","otherDown","thumb-down"]],["Terakhir diperbarui pada 2025-03-06 UTC."],[[["Bigtable supports SQL queries through multiple methods, including GoogleSQL for low-latency applications, Spark SQL for batch processing and ETL, and BigQuery for analyzing data from multiple sources."],["GoogleSQL for Bigtable, which is similar to Cassandra Query Language (CQL), can be used within the Google Cloud console via Bigtable Studio, or programmatically through the Bigtable client library for Java."],["The Bigtable Spark connector enables reading and writing Bigtable data with Spark SQL, beneficial for data science and batch processing needs."],["BigQuery can query and analyze data from Bigtable alongside other sources using external tables, facilitating batch and ad hoc analytics."]]],[]]
