3、BigQuery：强大的数据仓库解决方案

BigQuery：强大的数据仓库解决方案

1. 计算资源扩展

在大数据处理中，计算资源的扩展能力至关重要。BigQuery 使用“插槽（slots）”来衡量资源，大致而言，一个插槽约为半个 CPU 核心。它将插槽作为一种抽象概念，用于表示可用的物理计算资源数量。

当遇到查询运行缓慢，或者更多人需要创建报告时，只需增加插槽；若想削减开支，则减少插槽。由于 BigQuery 是一个多租户系统，能够管理大量硬件资源池，它可以按查询或用户分配插槽。你既可以为项目或组织预留硬件，也能在共享的按需资源池中运行查询。通过这种资源共享方式，BigQuery 能为查询投入大量计算能力。若按需资源池的计算能力不足，还可通过 BigQuery 预留 API 购买更多。

一些 BigQuery 客户预留了数万个插槽，这意味着若一次仅运行一个查询，这些查询可同时消耗数万个 CPU 核心。在合理假设每行处理所需 CPU 周期数的情况下，这些实例每秒能够处理数十亿甚至数万亿行数据。

不同客户的需求差异较大，有些客户拥有 PB 级数据，但日常仅使用相对少量的数据；而另一些客户仅存储几百 GB 数据，却使用数千个 CPU 执行复杂查询。因此，不存在适用于所有用例的通用方法。幸运的是，BigQuery 的计算与存储分离设计，使其能够满足广泛的客户需求。

以下是一个简单的需求与资源对应表格：
| 客户需求 | 数据量 | 计算资源使用情况 |
| ---- | ---- | ---- |
| 日常少量数据使用 | PB 级 | 按需使用少量资源 |
| 复杂查询 | 几百 GB | 数千个 CPU |

2. 存储和网