是否有人会使用BigTable而不是BigQuery？两者似乎都支持读和写操作，后者还提供高级的“查询”操作。

我需要开发一个会员网络（因此我需要跟踪点击和“销售”），所以我对两者之间的差异感到困惑，因为bigQuery似乎只是具有更好API的bigTable。

区别基本上是：

BigQuery是一个查询引擎，用于那些变化不大或通过追加而变化的数据集。当您的查询需要“表扫描”或需要查看整个数据库时，这是一个很好的选择。考虑总和，平均值，计数，分组。当您收集大量数据并需要提出有关问题时，便使用BigQuery。

BigTable是一个数据库。它被设计为大型可扩展应用程序的基础。在制作需要读取和写入数据的任何类型的应用程序时，请使用BigTable，并且扩展可能是一个潜在问题。

这可能有助于确定Google Cloud提供的不同数据存储之间的关系（免责声明！从Google Cloud页面复制）

如果您的需求是实时数据库，则需要BigTable（不过实际上不是OLTP系统）。如果更多是出于分析目的，那么BigQuery是您所需要的！

想一想OLTP与OLAP ; 或者，如果您熟悉Cassandra与Hadoop，则BigTable大致等同于Cassandra，BigQuery大致等同于Hadoop（同意，这不是一个公平的比较，但是您知道了）

https://cloud.google.com/images/storage-options/flowchart.svg

注意

请记住，Bigtable不是关系数据库，它不支持SQL查询或JOINs，也不支持多行事务。同样，对于少量数据来说，这也不是一个好的解决方案。如果需要RDBMS OLTP，则可能需要查看cloudSQL（mysql / postgres）或扳手。

成本角度

https://stackoverflow.com/a/34845073/6785908。在此引用相关部分。

总成本归结为您将“查询”数据的频率。如果它是备份，并且您不经常重播事件，那将是非常便宜的。但是，如果您需要每天重播一次，则将非常容易地触发扫描的5 $ / TB。我们也对廉价的插入和存储如此便宜感到惊讶，但这确实是因为Google希望您在某个时间对它们进行昂贵的查询。但是，您将不得不设计一些东西。例如，AFAIK流插入无法保证被写入表中，因此您必须经常在列表尾部进行轮询，以查看其是否真正被写入。不过，使用时间范围表装饰器可以有效地完成尾部操作（无需为扫描整个数据集付费）。

如果您不关心订单，甚至可以免费列出表格。然后无需运行“查询”。

编辑1

云扳手相对较年轻，但是功能强大且前景广阔（而且价格也非常昂贵）。至少，谷歌营销声称它的功能是两全其美的（传统的RDBMS和noSQL）

BigQuery和Cloud Bigtable不一样。Bigtable是基于Hadoop的NoSQL数据库，而BigQuery是基于SQL的数据仓库。他们有特定的使用方案。

简单地说：

• 如果您不需要ACID交易的支持，或者您的数据结构不高，请考虑使用Cloud Bigtable。
• 如果您需要在线分析处理（OLAP）系统中的交互式查询，请考虑使用BigQuery。