「BigQuery」基本情報
■概要
BigQueryとは、Google Cloud Platformが提供するフルマネージドのエンタープライズ向けアナリティクスデータウェアハウスです。
基本データ
プラットフォーム | Google Cloud Platform |
クラウドサービス名 | BigQuery |
読み方 | ビッグクエリ |
略称 | --- |
基本説明
BigQueryは、パワフルなビッグデータアナリティクスプラットフォームです。ペタバイト規模のデータを低コストで格納して処理できます。
Googleインフラストラクチャの処理能力を活用してSQLクエリを高速で実行できます。1PB(ペタバイト)クラスの膨大なデータに対して、集計/分析処理を極めて高速に実行できます。
■主な特徴
カラム指向データ構造
BigQueryは内部的に「カラム指向データ構造」になっています。レコードを分解しカラムごとに格納します。
カラム指向データ構造には次のようなメリットがあります。
・圧縮効率が高まる(同様な性質のデータをまとめることができる)
・データアクセスが最小限(クエリに対し必要なカラムにのみアクセス)
高速処理
BigQueryでは「テラバイト級のデータなら数秒」「ペタバイト級のデータであれば数分」でスキャンできます。
「Google Cloud Storage」「Google Cloud Datastore」からBigQueryへ毎秒10万行のデータストリーミングを行い、データのリアルタイム分析も可能です。
セキュア/可用性
BigQueryでは、データの「セキュリティ」「可用性」「耐久性」を維持するため、データの暗号化と複製が自動的に行われます。
複数の地域をまたいで透過的に複製されるため、データアクセスも維持されます。
データアクセス権設定
「Google Cloud Identity & Access Management」を使用して、役割ベースACL管理を行うことで、データ保護を強化できます。
他サービスとの統合
多くのデベロッパー/サービスがBigQueryとの統合機能を開発しており、「データ読み込み」「分析処理」「インタラクティブな可視化」が容易に行えるようになっています。
パートナーとして多数の企業が参加しています。
・Informatica
・Looker
・Qlik
・SnapLogic
・Tableau
・Talend
・Googleアナリティクス など
BigQueryデータの読み書きには、「SQLクエリ」「Cloud Dataflow」「Spark」「Hadoop」などを利用できます。
データ移動サービス「BigQuery Data Transfer Service」
「BigQuery Data Transfer Service」を利用すると、SaaSアプリケーションからBigQueryへのデータ移動を自動化できます。
■同様サービス
同様なサービスとして、次のようなものがあります。
AWS「Amazon Redshift」、Azure「SQL Data Warehouse」など
■オフィシャルサイト
オフィシャルサイト
→Google Cloud Platform →BigQuery
料金情報
→Google Cloud Platform →BigQuery →料金
参考元サイト
- Google Cloud Platform →BigQuery
- Google Cloud Platform →BigQuery →BigQuery とは
- Think IT →BigQueryでビッグデータを解析する
※定期的にメンテナンスを実施しておりますが、一部情報が古い場合がございます。ご了承ください。