Présentation de SQL

En plus de ses API Admin et Data, Bigtable accepte les requêtes SQL. Vous pouvez utiliser SQL pour interroger vos données Bigtable de différentes manières :

  • Pour le développement d'applications à faible latence, GoogleSQL pour Bigtable
  • Pour le traitement par lot et l'ETL, Spark SQL
  • Pour analyser les données provenant de plusieurs sources, BigQuery

GoogleSQL pour Bigtable

GoogleSQL est un langage de requête utilisé par plusieurs services Google Cloud, y compris Spanner et BigQuery. Vous pouvez créer et exécuter des requêtes GoogleSQL, y compris celles qui utilisent la syntaxe de canalisation, dans Bigtable Studio de la console Google Cloud . Vous pouvez également les exécuter par programmation à l'aide de l'une des bibliothèques clientes pour Bigtable qui acceptent les requêtes SQL. Pour en savoir plus, consultez Utiliser SQL avec une bibliothèque cliente Bigtable.

GoogleSQL pour Bigtable est semblable au langage de requête Cassandra (CQL) à de nombreux égards. Il inclut un type de données de carte, conçu pour interroger les données Bigtable stockées dans les familles de colonnes, les colonnes et les cellules.

Pour commencer, consultez la présentation de GoogleSQL pour Bigtable.

Spark SQL

Pour les cas d'utilisation de la data science ou d'autres types de traitement par lot et d'ETL, le connecteur Bigtable Spark vous permet de lire et d'écrire des données Bigtable à l'aide de SparkSQL. Pour en savoir plus, consultez Utiliser le connecteur Bigtable Spark.

BigQuery

Si vous souhaitez combiner des données provenant de plusieurs sources, y compris Bigtable, et exécuter des analyses par lot et ponctuelles, vous pouvez créer des tables externes BigQuery et exécuter des requêtes SQL à partir de BigQuery. Pour en savoir plus, consultez Interroger et analyser des données Bigtable avec BigQuery.

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