実践 Google BigQueryKazuyuki Honda DevOps Engineer@Quipper 実践 Google BigQuery
VOYAGE GROUP エンジニアブログ : BigQueryで使えるクエリをまとめてみた
2015年02月16日15:55 カテゴリ BigQueryで使えるクエリをまとめてみた こんにちは。Zucks Ad Networkの開発に携わっている@smileeeenです。 最近では所謂ビッグデータを活用している事例も珍しくなくなってきました。 ビッグデータを用いて分析などを行う時に、便利なツールの1つとしてGoogleが提供しているBigQueryがあげられると思います。 弊社内でもBigQueryの活用例が増えてきているので、この機会にどのようなクエリが発行できるのか、お勉強を兼ねてまとめてみました。 ちなみに私は普段MySQLに慣れ親しんでいるので、MySQLではできないような事を中心にまとめてみたいと思います。 それでは、公式サイトのリファレンスに倣って確認していきたいと思います。 Query Reference - Google BigQuery — Google Clo
pelletkachels | blog over bedrijven en feitjes en de pelletkachel
Welkom bij Pelletkachels.nl, jouw ultieme bron voor alles wat met pelletkachels te maken heeft! Maar we zijn meer dan alleen een platform voor het bespreken van warmtebronnen. Bij Pelletkachels.nl geloven we dat het delen van kennis en ervaringen over bedrijven en gebeurtenissen ook essentieel is voor het creëren van een betrokken en geïnformeerde gemeenschap. In dit blog duiken we dieper in de we
BigQueryとスプレッドシートとGASと。 - Qiita
BigQueryのフロントエンド BigQueryを使っていてフロントエンドのアプリケーションは何を使っているのか良く聞かれる。もちろん、BigQueryのwebインターフェイスでクエリを作って、CSVでダウンロードとかも良いと思うのですが、やっぱりちょっと違うなぁと。 どんなものがあるのでしょうか？ BigQueryの公式にはこんなものがありました。 https://cloud.google.com/bigquery/third-party-tools?hl=ja Tableau Googleの中の人も使ってるぐらい良いものです。 私自身も何度か使っているのですが、やっぱり良いです。ただし、複雑なことしたいなぁと思うととんでもなく遅くなったり。 後ほど書きますけど、Viewなんかで回避すれば良いし、ローカル（もしくはサーバ）にキャッシュデータを持っておけばかなり使えます。便利だし、可視化
BigQueryにTwitterのタイムラインを入れる [Ruby]
Twitter のタイムラインを保存しておくとなにかと便利なので、色々と保存形式を変えながら 4 年くらい記録し続けている。ツイートの保存が便利すぎるので、ツイセーブというサービス化までした。かつてはテキストで、MongoDB や MySQL とか Groonga とかいろいろやってきた。どれも問題ないんだけど、増え続けるログデータを保存する場所として考えると BigQuery が現代にマッチしてるようなのでそちらに移行した。 BigQuery に TL を保存するとできること TL の全てのデータをフルスキャンできる。これはかなり便利で、今回このブログ記事を書くにあたっても ‘BigQuery’ を TL から検索すれば、信頼できるフォローイングの人々の声を見ることができた。これにより「某 CA 社では 5000 台の MongoDB クラスタで BigQuery に対抗している」という
![BigQueryにTwitterのタイムラインを入れる [Ruby]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/eb99bf7e3074ef0fe5df0ca25a644e696c62ad78/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fs3-ap-northeast-1.amazonaws.com%2Fkksg%2Fblog%2F53b4ac19c38aa5513f47ea75.png)
Googleの虎の子「BigQuery」をFluentdユーザーが使わない理由がなくなった理由 #gcpja - Qiita
「BigQueryは120億行を5秒でフルスキャン可能」は本当か？ 先日、kaheiさんがGoogle BigQuery（Googleクラウドの大規模クエリサービス）について、こんなエントリを書いていた。 とにかくパフォーマンスがすごい。（Fluentd Meetupでの）プレゼン中のデモで、ディスクに収められた5億件のデータをSQLでフルスキャンするのに3秒しかかからない。9億件のデータを正規表現を含んだSQLでスキャンしても、7秒で終わる（これ、記憶がちょっとあいまい。もう少しかかったかも）。これには驚いた。佐藤さんがGoogleに入社して一番驚いた技術が、一般公開される前のBigQueryだったと言っていたが、その気持ちはわかる。 From Fluentd Meetupに行ってきました これを読んだ時、BigQueryの検索スピードについてちょっと補足したくなった。確かにFluent
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