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Googleが作ったDWH
BigQuery
宮田 和三郎
2017/08/31
2
自己紹介
2
宮田 和三郎
嘉穂無線ホールディングス:データ活用エンジニア
カホエンタープライズ:CTO
ソフトハウス→外資ベンダー→現職
3
BigQueryとは?
3
BigQuery は Google 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。
https://cloud.google.com/bigquery/?hl=ja
4
そもそもDWH(データウェアハウス)とは?
4
データウェアハウスとは、直訳すれば「データの倉庫」
である。 利用者により定義範囲は異なるが、一般に時
系列に整理された大量の統合業務データ、もしくはそ
の管理システムを指す。
https://ja.wikipedia.org/wiki/データウェアハウス
主な製品(オンプレ)
■ Exadata(Oracle)
■ PureData(IBM)
■ HANA(SAP)
■ Teradata(Teradata)
主な製品(クラウド)
■ Redshift(AWS)
■ Azure SQL Data
Warehouse(Microsoft)
■ Snowflake(Snowflake)
■ BigQuery(GCP)
5
用途
5
×不得意
■ 業務システム(OLTP)のバックエンド
■ webのバックエンド
■ ゲームのバックエンド
〇得意
■ ログ解析(アクセス、エラー、操作・・)
■ 大量データのバッチ処理
■ 分析(Window関数、UDF)
6
とにかく速い!
■ 億を超えるレコード数でも数秒で処理
1TBのデータを1秒でフルスキャンにするには5,000台のディスクが必要
なぜBigQueryはこんなインチキ臭いほどに高速なのか。BigQueryは、Cloudera Impara等のいまどき
の大規模並列(Massively Parallel Processing/MPP)クエリエンジンや過去のデータウェアハウスマシ
ンと同じくカラム型のデータ分析専用データベースである。しかし、他の多くのカラム型DBとBigQuery
との間には量子的飛躍が存在する。それは、並列度のオーダーだ。BigQueryでは、ひとつひとつのク
エリを実行するたびに数百台〜数千台のマシンが同時並列に検索を実行している(←ケタ間違えてい
ません)。文字通り、massivellyな並列処理だ。その上、インデックスは一切作らず、すべてディスクの
フルスキャン(テーブルスキャン)で処理する。
引用:http://qiita.com/kazunori279/items/10ac0066ac9b0b5aaaf3
7
とにかく楽!
■ 物理設計不要
☐ サイジング(CPU,メモリ,Disk)
☐ データ格納方法(分散+ソート)
☐ インデックス不要(パフォチュー不要)
■ フルマネージメント
☐ AnalyzeやVacuum系の処理不要
☐ さようならハードウェア障害!
☐ さようならディスク領域不足!
8
とにかく安い!
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操作 コスト メモ
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$0.02/月
毎月 10 GB まで無料。詳細はストレージの料金体系をご覧ください。
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クエリ TB あたり $5 毎月 1 TB まで無料。詳細はオンデマンドの料金体系をご覧ください。 多くの容量をご使用のお客
様は定額料金もご利用いただけます。
データの読み込み 無料 BigQuery へのデータの読み込みをご覧ください。
データのコピー 無料 テーブルのコピーをご覧ください。
データのエクスポート 無料 BigQuery からのデータのエクスポートをご覧ください。
メタデータ オペレー
ション
無料 list、get、patch、update、delete の呼び出し。
17年08月現在
9
注意
■ SQLが2種類存在(Legacy or Standard)
→Standard(SQL:2011準拠)がオススメ
■ コストの見積が難しい。
→定額料金あるが、手が届かない。
→変な使い方をしない限り、まず問題ない
■ どんなクエリでも秒単位ではかかる。
→用途を間違えない。
■ パフォーマンスチューニング不可
→諦める。そもそも速い
■ DML(UPDATE/DELETE)実行回数制限あり
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1010
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https://cloud.google.com/bigquery/public-data/?hl=ja
11
ご清聴ありがとうございました
無料で遊べます。とりあえず遊んでみよう!

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