GCPデータベース比較

https://gyazo.com/2bfe85aeba0b36e52b5954e4d17645c2

分類

NoSQL

ユースケース

大規模、低レイテンシーが求められる用途で活用

広告、IoTデータ、金融取引、株価の変動データなど

特徴

高性能かつスケーラビリティが高い（数百ペタバイトまでシームレスかつ自動でスケーリング、秒間で数千万件の処理が可能）

SQLやテーブルの結合、複数行トランザクションはサポートされていない

料金

性能は良いが、料金も高い感じ

ノード：$0.85/時間（最小 1 ノード）

SSD ストレージ（GB/月）：$0.22

バックアップ ストレージ（GB/月）：$0.034（使用した場合のみ）

ネットワーク：同一リージョン内は無料

その他

Google Maps、Google Earth、Gmail は、Bigtableで動いている

BigQueryから直接クエリを投げられるのが嬉しいらしい

分類

NoSQL

ユースケース

App Engine のデータストアとして利用されることが多い

数多くのスマホゲームで使用されている

ポケモンGo、スナップチャットetc

特徴

Bigtable をベースに、一般的な機能（ACIDトランザクション、SQL（JOINは除く）、インデックスなど）をサポート

最大の特徴は、スケーラビリティが高いこと（自動的にスケールされて処理速度が変化しない）

料金

月間あたりの無料枠があり、スモールスタートに向いている

読み取り：ドキュメント 100,000 点あたり $0.038

書き込み：ドキュメント 100,000 点あたり $0.115

削除：ドキュメント 100,000 点あたり $0.013

保存データ：$0.115/GiB/月

分類

NoSQL

ユースケース

Datastoreに同じ

リアルタイム

特徴

料金

分類

RDB

ユースケース

普通のCRADシステム

特徴

MySQL、PostgreSQL、SQLServerから選択（Oracleはない）

分類

RDB

ユースケース

RDBで大量のデータを処理したい場合

可用性が 99.999％ で他よりは低いので、金融サービスなどはいけないか...!?

特徴

料金

BigTableよりもさらに高い

その他

既存RDBから簡単に移行できるわけではない（設計上の制約が存在するため）

Google Adwords、Play で動いている

分類

RDB

ユースケース

データ分析

DWH

特徴

TB規模でも数十秒で返ってくる性能

料金

従量課金

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トレードオフ

スループットを上げるためにはスケールアップ/スケールアウト

スループットを上げるためにスケールアウトをすると(多くの場合)トランザクション(更新処理)が犠牲になる

水平スケールでトランザクションも欲しい場合→Spanner,Datastore

トランザクションでロックを使用するとスループット、レイテンシに悪影響影響

更新が発生しやすい→トランザクション→

SQL(スケールアウトできないのでスループットがトレードオフになる)

Spanner(スケールアウトできるがコスト的なトレードオフ、可用性でのトレードオフ、レイテンシでのトレードオフなど)

Datastore(スケールアウトできるがクエリの柔軟性でのトレードオフ)

大量データのインサートのみ→トランザクションいらない→

BigQuery

BigTable

https://youtu.be/VHELcOe1gy0

https://gyazo.com/412c8e2a826e06f19500106c0c87c762