Google BigQueryのレビューと評価

1か月あたり10ギガバイト（GB）で無料のGoogle BigQueryは、検索業界の巨大なペタバイト（PB）規模の分析用データウェアハウスです。 これはエンタープライズレベルのSQL製品であり、ビッグデータはGoogleのDNAに含まれています。 同社のツールとサービスはすべて、その証拠です。 要するに、データを使って何かをしたいのであれば、Googleにはそれを実現するツールがあるはずです。 大量のデータセットがある場合、またはパブリックデータセットまたは商用データセットとブレンドしてデータを一括処理する場合は、Google BigQueryを選択することをお勧めします。 テラバイト（TB）を数秒で、PBを数分でスキャンするように設計されています。 これまでの最大のクエリは2.1 PBで、Google BigQueryは問題なくそれを処理しました。 これらの機能にもかかわらず、ビッグデータ分析は困難であり、より小さなデータセットで作業している場合、やり過ぎかもしれません。 それでも、Google BigQueryは、Microsoft Azure SQL DatabaseとMongoDB Atlasのすぐ後ろにある堅実な選択肢です。エディターズチョイスは、DBaaSソリューションのレビューのまとめで選びました。

価格モデル

Google BigQueryはサーバーレスデータ分析モデルです。 ストレージとコンピューティングを分離することで、より優れた価格設定が可能になり、非常に大きなプロジェクトを実行している人々にとって関心が高まる傾向があります。 ストレージの料金は定額で、使用率に基づいて計算されます。 ストレージの最初の10 GBは毎月無料で、その後は1か月あたり1 GBあたり2セントから費用がかかります。 たとえば、1か月間に1テラバイト（TB）を保存すると、コストは20ドルになります。 ストリーミングデータの挿入は、200メガバイト（MB）あたり1セントから始まります。 クエリの最初の1 TBは無料で、その後の分析はTBあたり5ドルです。 メタデータ操作は無料です。

あなたが行くように支払うか、毎月の定額料金のオプションもあります。 一部の開発者は、予算不安の軽減のために定額料金を好んでいます。 ストレージはすでに定額料金であるため、このオプションは、コンピューティングも定額の月額料金で行われることを意味します。 ただし、定額料金を申し込むことに興奮する前に、毎月の分析費が$ 40, 000 +のアカウントのみがこのオプションの対象となることに注意してください。

Google BigQueryの無料利用枠では、毎月最大1 TBのデータを分析し、10 GBのデータストレージを提供しますが、真剣に、その水準を十分に下回っている場合は、Microsoft Azure SQL Database、IBM Db2 on Cloud、またはGoogle Analytics 360を使用したGoogle Cloud。

ステップバイステップ

Googleアカウントが必要になるので、まだお持ちでない場合は設定してください。 Google Cloud Platformアカウントに登録するために必要になりますが、無料試用版を使用するにはクレジットカードも必要になります。 ただし、試用期間の終了時に自動的にアップグレードおよび請求されることはありませんのでご安心ください。 クレジットカードに請求するには、手動でアップグレードする必要があります。

Google Cloudユーザーインターフェース（UI）からBigQueryに移動します。 BigQueryのUIは少し単純ですが、その簡潔さにより、使いやすくなっています。 Googleは、新しいUIを現在開発中であると言っています。 現在のUIで、探索したい場合は、[クエリの作成]をクリックし、ようこそページでパブリックデータセットのいずれかを選択します。 クエリエディターまたはユーザー定義関数（UDF）エディターを使用して、クエリボックスに標準のSQLクエリを記述します。

クイックスタートガイドは、Cloud Bigtable、Cloud Spanner、Cloud SQL、またはCloud Datastore（NoSQLデータベース）でデータを転送したり、独自のデータベースを起動したりするのに役立ちます。 BigQueryは、American National Standards Institute（ANSI）準拠のSQLとOpen Database Connectivity（ODBC）およびJava Database Connectivity（JDBC）ドライバーを使用して、他のクラウド製品や追加のアプリケーションのデータと統合します。 クエリをスムーズにするために設計された独自のSQL実装は、いくつかのSQLダイアレクトがあることを意味し、混乱を招く可能性があります。 デフォルトは「レガシーSQL」ですが、SQLダイアレクトボックスをオフにすると、真の標準SQLに戻すことができます。

Google BigQueryには、リアルタイムデータのキャプチャと分析のためのストリーミング取り込みエンジンもあります。 My First Projectプルダウンメニューの下のCreate Data Setタブを使用して、データセットを作成します。 データセットIDを入力し、データの場所（米国、欧州連合、またはアジア北東部）を選択して、データの有効期限を設定します。 Google BigQueryはスキーマを自動的に検出できます。 データセットが設定されると、クエリを実行する準備が整います。

ツールボックス

ほとんどのビジネスインテリジェンス（BI）ツールへのコネクタがあります。 ただし、GoogleのBI視覚化ツールであるData Studioを使用することもできます。これは無料です。 使用できるGoogleツールのリストは膨大です。 Google Cloud Platform無料利用枠のリストを確認することから始めることをお勧めします。

Google Cloud Platformには、15の地域、45のゾーン、100を超える拠点、および100, 000マイル以上の光ファイバーケーブルを備えた十分にプロビジョニングされたグローバルネットワークがあります。 グローバルサービスを使用すると、より良い価格設定を取得できますが、必要に応じて地域を自由に指定できます。

バックアップとサービスレベルアグリーメント（SLA）は、Google SQL Cloudの保護下にあります。 完全なSLAはこちらです。 Cloud SQLは、インスタンスごとに7つの自動バックアップを保持します。 第一世代（gen）バックアップはすべてをキャプチャし、インスタンスのコスト（使用モデルごと）に含まれます。 それらのストレージスペースは、割り当てられたストレージスペースにはカウントされません。 第二世代のバックアップは、変更されたデータのみをキャプチャし、そのストレージは割引料金で請求されます。

全体的に、Google BigQueryは見事に設計されています。 これは、巨大なデータセットとそれらの操作に熟練した人々に適しています。 機械学習（ML）アプリの作成やMLトレーニングデータの設計に興味がある場合は、この製品が特に気に入っています。 モノのインターネット（IoT）アプリで作業する開発者や、柔軟なデータの取り込みと大規模なデータ分析を必要とする開発にも同じことが言えます。