【GCPサービス解説シリーズ】Google BigQuery

【GCPサービス解説シリーズ】Google BigQuery GCP
2024.09.05
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Google BigQueryは、Google Cloud Platform（GCP）が提供するフルマネージドのサーバーレス型データウェアハウス（DWH）です。大規模なデータセットの分析やクエリ処理に特化しており、クラウドネイティブな環境で高速かつスケーラブルなデータ分析を可能にします。

最近ではBigQuery は、AI に対応したフルマネージドのデータ分析プラットフォームと宣言しておりGemini との連携が強化されています。

この記事では、BigQueryの概要、利用ケース、他のDWHとの違い、利用時の注意点などを詳しく解説します。公式ドキュメントの参照先も織り交ぜて、実際の使用に役立つ情報を提供します。

BigQueryを利用すべきケース

BigQueryは、次のようなケースで特に有効です。

  1. 大規模データセットのクエリ
    • BigQueryは、ペタバイト規模のデータセットでも高速にクエリを実行できるため、非常に大量のデータを扱う場面で適しています。リアルタイムのデータ処理が求められるビジネスインテリジェンス（BI）やビッグデータ分析などに最適です。
  2. サーバーレスの運用が求められる場合
    • サーバーレス型のBigQueryは、ユーザーがインフラ管理に関与することなく、データ分析を行えます。これにより、インフラストラクチャのスケーリングやパフォーマンス調整の手間がなく、完全にデータ分析に集中できる環境を提供します。
  3. ほぼリアルタイム分析
    • Google BigQueryは、Datastream for BigQueryと連携することで、ほぼリアルタイムでのログ解析やデータフロー処理を簡単に実現できます。
  4. コスト効率を求める場合
    • BigQueryは、オンデマンドのクエリ課金モデルを採用しており、実際に実行したクエリの量に応じてコストが発生します。定期的に膨大なデータをクエリしない限り、比較的コストを抑えることができます。また、頻繁にアクセスするデータセットについては、定額課金のオプションも利用できます。

公式リソース

他のデータウェアハウス（DWH）との違い

BigQueryは、他のデータウェアハウス（例: Amazon Redshift、Snowflake、Azure Synapse Analytics）と比べて、いくつかの独自の強みと特徴があります。

  1. サーバーレスアーキテクチャ
    • BigQueryはフルマネージドのサーバーレス型であり、ユーザーがクラスタの管理やスケーリングを行う必要がありません。一方、Amazon RedshiftやAzure Synapseでは、クラスタの管理やノードのスケーリングが必要で、インフラストラクチャに関する追加の作業が発生します。
  2. クエリ課金モデル
    • BigQueryでは、オンデマンドクエリモデルが提供されており、クエリ実行時にスキャンしたデータの量に基づいて課金されます。Amazon RedshiftやSnowflakeでは、通常、ストレージとコンピューティングリソースが別々に課金され、使用量に応じたスケーリングが必要です。
  3. パフォーマンスとスケーラビリティ
    • BigQueryは、Google Cloudのインフラを活用し、数ペタバイト規模のデータに対しても迅速なクエリ処理が可能です。スケーラビリティとパフォーマンスの自動最適化が行われるため、ユーザーはパフォーマンスチューニングに関してあまり意識する必要がありません。他のDWHでは、リソースを手動でスケールアウト/インする必要があることが多いです。
  4. リアルタイムデータ分析
    • BigQueryは、リアルタイムデータ処理に優れ、ストリーミングインサート機能を提供しています。これは、数秒以内にデータを挿入し、そのデータに対して即座にクエリを実行できるという点で、RedshiftやSnowflakeなど他のDWHよりもリアルタイム性に優れています。

BigQuery利用時に気を付けるべき制約事項

BigQueryは強力なデータウェアハウスですが、利用時にはいくつかの制約事項も存在します。これらを理解することで、より効果的にBigQueryを活用できます。

  1. クエリの課金に関する考慮
    • BigQueryでは、クエリ実行時にスキャンしたデータ量に基づいて課金されます。大量のデータを頻繁にクエリする場合、想定以上のコストが発生する可能性があります。そのため、クエリを効率的に設計し、必要なデータのみにアクセスするようにすることが重要です。
  2. ジョインやサブクエリの制限
    • BigQueryでは、非常に大規模なテーブルに対して複雑なジョインやサブクエリを実行すると、パフォーマンスが低下することがあります。これを回避するためには、クエリの最適化やデータのパーティショニングを行う必要があります。
  3. ローカルキャッシュの存在
    • BigQueryはクエリ結果のキャッシュを利用しており、同じクエリを再度実行すると、キャッシュされた結果を返すことがあります。リアルタイムデータを常に最新の状態で取得したい場合には、キャッシュを無効化する必要があります。
  4. スキーマ変更の制約
    • BigQueryでは、既存のテーブルに対するスキーマ変更が制限されています。例えば、既存テーブルに新しいカラムを追加することは可能ですが、既存カラムの削除やデータ型の変更はできません。そのため、スキーマ設計時には将来的なデータの変更や拡張を見据えた柔軟な設計が求められます。
  5. 無料枠の制約
    • BigQueryには無料枠が用意されていますが、無料で利用できるのは月間1TBのクエリ実行量と10GBのストレージまでです。これを超えると課金が発生するため、特に初期段階でのテストや少量のデータ処理には無料枠が有効ですが、大規模な運用ではコスト管理が必要です。

公式リソース

まとめ

Google BigQueryは、サーバーレス型であり、スケーラブルかつ高速なデータウェアハウスソリューションとして、特に大規模なデータセットやリアルタイムデータの処理に強みを持っています。他のDWHと比較しても、サーバーレスアーキテクチャやリアルタイム分析のサポートが優れており、管理作業の手間が少ないのが特徴です。

ただし、クエリの課金モデルやスキーマ変更の制約、大規模データに対するジョインのパフォーマンスなど、注意すべきポイントも多いため、これらの制約を理解した上で効果的に利用することが重要です。クエリ設計やパーティショニングの最適化、コスト管理を意識しながら運用することで、BigQueryの真価を発揮できます。