BigQuery（ビッグクエリ）は、ペタバイト単位のデータに対するスケーラブルな分析を可能にする、フルマネージドのサーバーレスのデータウェアハウスである。ANSI SQLを使用したクエリをサポートするPlatform as a Service（PaaS）としてGoogle Cloud Platformにより提供されている。また、機械学習の機能も組み込まれている。BigQueryは2010年5月に発表され、2011年11月に一般提供（GA）となった[1]。
設計
BigQueryは、GoogleのDremelシステムへの外部アクセスを提供する[2][3]。Dremelは、ネストされたデータを分析するためのスケーラブルでインタラクティブなアドホックなクエリシステムである。BigQueryでは、すべてのリクエストで認証が必須となっており、OAuthに加えて、Google独自のメカニズムも多数サポートしている。
特徴
- データの管理 - テーブル、ビュー、ユーザー定義関数などのオブジェクトを作成・削除する。Google Cloud Storage（英語版）から、CSV、Parquet、Avro、JSONなどの形式でデータをインポートできる。
- クエリ - クエリは標準のSQL方言で表現され[4]、結果は最大応答長約128MBのJSONで返されるか、large query resultsが有効になっている場合は、無制限のサイズで返される[5]。
- インテグレーション - BigQueryは、Google Apps Script[6]（たとえば、Google Docsのバインドされたスクリプトとして）や、そのREST APIまたはクライアントライブラリと連携できる任意の言語から使用できる[7]。
- アクセス制御 - データセットを任意のユーザー、グループ、または世界と共有できる。
- 機械学習 - SQLクエリを使用して機械学習モデルを作成・実行できる。
出典
- ^ Iain Thomson (2011年11月14日). “Google opens BigQuery for cloud analytics: Dangles free trial to lure doubters”. 2016年8月26日閲覧。
- ^ Sergey Melnik (2010年). “Dremel: Interactive Analysis of Web-Scale Datasets”. Proc. of the 36th International Conference on Very Large Data Bases (VLDB). 2021年4月25日閲覧。
- ^ Kazunori Sato (2012年). “An Inside Look at Google BigQuery”. 2016年8月26日閲覧。
- ^ “SQL Reference”. 2017年6月26日閲覧。
- ^ “Quota Policy”. 2017年6月26日閲覧。
- ^ “BigQuery Service | Apps Script | Google Developers” (2018年3月15日). 2018年4月23日閲覧。
- ^ “BigQuery Client Libraries”. 2017年6月26日閲覧。
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