बिग टेबल

बिगटेबल गूगल क्लाउड पोर्टफोलियो के हिस्से के रूप में बड़े विश्लेषणात्मक और परिचालन वर्कलोड के लिए पूरी प्रकार से प्रबंधित व्यापक स्तंभ और कुंजी मान एनओएसक्यूएल डेटाबेस सेवा के रूप में है।

इतिहास
बिगटेबल का विकास 2004 में प्रारंभ हुआ। यह अब कई गूगल अनुप्रयोगों द्वारा उपयोग किया जाता है, जैसे कि गूगल एनालिटिक्स वेब अनुक्रमण,प्रतिचित्र रिड्यूस, जिसका उपयोग अधिकांशतः बिगटेबल में संग्रहीत डेटा को जनरेट करने और संशोधित करने के लिए किया जाता है, गूगल मानचित्र, गूगल पुस्तकें खोज, मेरा खोज इतिहास, गूगल धरती,ब्लॉगर.कॉम, गूगल कोड होस्टिंग, यूट्यूब और जीमेल  में किया जाता है। गूगल के अपने स्वयं के डेटाबेस को विकसित करने के कारणों में मापनीयता और प्रदर्शन विशेषताओं को उत्तम नियंत्रण के रूप में सम्मलित करता है।

गूगल का स्पैनर डेटाबेस दो चरण प्रतिबद्ध प्रोटोकॉल के लिए पैक्सोस कंप्यूटर विज्ञान समूह के साथ बिगटेबल के कार्यान्वयन पर स्तरित किया जाता है। प्रत्येक तालिका के लिए दो चरण प्रतिबद्ध है। गूगल एफ 1 को माइ एसक्यूएल पर आधारित कार्यान्वयन को बदलने के लिए स्पैनर का उपयोग करके बनाया गया था।

अपाचे एच बेस और अपाचे कैसंद्रा कुछ सबसे प्रसिद्ध ओपन सोर्स प्रोजेक्ट हैं, जिन्हें बिगटेबल के बाद तैयार किया गया था।

6 मई, 2015 को, क्लाउड बिगटेबल नाम के अनुसार बिगटेबल का एक सार्वजनिक संस्करण गूगल क्लाउड प्लेटफ़ॉर्म के एक भाग के रूप में उपलब्ध कराया गया था। जनवरी 2022 तक बिगटेबल 10 एक्साबाइट डेटा का प्रबंधन करता है और प्रति सेकंड 5 बिलियन से अधिक अनुरोधों को पूरा करता है। 27 जनवरी, 2022 को, गूगल ने स्वचालित मापनीयता सहित बिगटेबल के लिए कई अपडेट के रूप में घोषणा करता है।

डिजाइन
बिगटेबल एक चौड़े कॉलम स्टोर के प्रोटोटाइप उदाहरणों में से एक है। यह दो स्वेच्छ स्ट्रिंग मान पंक्ति कुंजी और स्तंभ कुंजी तथा टाइम स्टैम्प इसलिए त्रि आयामी मानचित्रण को एक संबद्ध स्वेच्छ बाइट सारणी में चित्रित करता है। यह एक संबंधपरक डेटाबेस नहीं है और इसे विरल, वितरित बहु आयामी क्रमबद्ध मानचित्र के रूप में उत्तम परिभाषित किया जा सकता है। यह कोलोसस गूगल फाइल सिस्टम, वितरित लॉक मैनेजर अन्य क्रियान्वयन, एसएसटेबल लॉग-स्ट्रक्चर्ड स्टोरेज जैसे लेवलडीबी और कुछ अन्य गूगल प्रौद्योगिकियों पर बनाया गया है। बिगटेबल को सैकड़ों या हजारों मशीनों में पेटाबाइट रेंज में स्केल करने के लिए डिज़ाइन किया गया है और सिस्टम में अधिक मशीनों को जोड़ना आसान बनाता है और स्वचालित रूप से बिना किसी पुन: कॉन्फ़िगरेशन के उन संसाधनों का लाभ लेना प्रारंभ कर देता है। उदाहरण के लिए, वेब की गूगल की कॉपी को एक बिगटेबल में स्टोर किया जा सकता है, जहां पंक्ति कुंजी एक रिवर्स डोमेन नेम नोटेशन डोमेन-रिवर्स्ड यूआरएल के रूप में है, और कॉलम एक वेब पेज के विभिन्न गुणों का वर्णन करते हैं, जिसमें एक विशेष स्तंभ अपने पेज को अपने पास रखता है। पेज कॉलम में कई टाइम स्टैम्प वाले संस्करण हो सकते हैं, जो वेब पेज की टाइम स्टैम्प की विभिन्न प्रतियों का वर्णन करते हैं जब वे लाए गए थे। बिगटेबल के प्रत्येक सेल में डेटा के शून्य या अधिक टाइमस्टैम्प वाले संस्करण हो सकते हैं। टाइमस्टैम्प का एक अन्य कार्य समय सीमा समाप्त डेटा के संस्करण नियंत्रण और कचरा संग्रहण कंप्यूटर विज्ञान दोनों के लिए अनुमति देना है।

टेबल्स को कई टैबलेट्स में विभाजित किया जाता है - टेबल के सेगमेंट को कुछ पंक्ति कुंजियों में विभाजित किया जाता है जिससे की प्रत्येक टैबलेट कुछ सौ मेगाबाइट या कुछ गीगाबाइट बनावट में हो। एक बिगटेबल कुछ हद तक एक मैप्रेड्यूस वर्कर पूल की प्रकार है जिसमें हजारों से सैकड़ों टैबलेट शार्क सैकड़ों से हजारों बिगटेबल सर्वरों द्वारा परोसे जा सकते हैं। जब तालिका का बनावट एक निर्दिष्ट सीमा से अधिक बढ़ने का खतरा होता है, तो टैबलेट को BMDiff एल्गोरिथम का उपयोग करके संपीड़ित किया जा सकता है और ज़िप्पी संपीड़न एल्गोरिदम स्नैपी (संपीड़न) के रूप में सार्वजनिक रूप से ज्ञात और ओपन-सोर्स, जो LZ77 का कम स्थान-इष्टतम रूपांतर है लेकिन कंप्यूटिंग समय के मामले में अधिक कुशल है। टेबलेट के GFS में स्थान कई विशेष टैबलेट में डेटाबेस प्रविष्टियों के रूप में अंकित किए जाते हैं, जिन्हें META1 टैबलेट कहा जाता है। META1 टैबलेट एकल META0 टैबलेट को क्वेरी करके पाया जाता है, जो आम तौर पर अपने स्वयं के सर्वर पर रहता है क्योंकि इसे अधिकांशतः क्लाइंट द्वारा META1 टैबलेट के स्थान के रूप में पूछताछ की जाती है, जिसके पास वास्तविक डेटा कहां स्थित है, इस प्रश्न का उत्तर होता है।. GFS के मास्टर सर्वर की प्रकार, META0 सर्वर आम तौर पर एक अड़चन (सॉफ़्टवेयर) नहीं है क्योंकि META1 स्थानों को खोजने और प्रसारित करने के लिए आवश्यक प्रोसेसर समय और बैंडविड्थ न्यूनतम है और ग्राहक प्रश्नों को कम करने के लिए स्थानों को आक्रामक रूप से कैश करते हैं।