GitHub のオープンソース コードを BigQuery で分析するGoogle Cloud Platform (Google App Engine, Compute Engine, BigQuery や Container Engine など）の情報の日本公式ブログ
グーグルのデータ分析サービス「BigQuery」が標準SQLをサポート
法人向け事業の加速を図るGoogleが米国時間6月2日、クラウドベースのデータ分析サービス「BigQuery」を強化したと発表した。従来のビックデータサービスとの互換性改善などが加わった。 BigQueryの強化として、標準のSQLをサポートした。これに加えて、高度なクエリプランニングと最適化も可能となり、SQLステートメントでの任意の複雑なサブクエリがかけられるようになった。さらには、日、時間、アレイ、構造体など幅広い型システム、それにTheta Joinもサポートした。 Googleはまた、アイデンティティとアクセス管理の機能「Cloud IAM」をBigQueryでもベータとして提供する。これにより、BigQueryプロジェクト向けの許可を完全に自動化でき、管理者は詳細にセキュリティポリシーを作成できる。 最後に、Googleは時間ベースのテーブルパーティショニング機能も導入した。複
BigQuery と Google の Big Data Stack 2.0 - naoyaのはてなダイアリー
先日、有志で集まって「BigQuery Analytics」という書籍の読書会をやった。その名の通り Google BigQuery について書かれた洋書。 BigQuery を最近仕事で使い始めたのだが、BigQuery が開発された背景とかアーキテクチャーとかあまり調べもせずに使い始めたので今更ながらその辺のインプットを増やして以降と思った次第。 それで、読書会の第1回目は書籍の中でも Overview に相当するところを中心に読み合わせていった。それだけでもなかなかに面白かったので少しブログにでも書いてみようかなと思う。 BigQuery の話そのものも面白いが、個人的には Google のインフラが書籍『Google を支える技術』で解説されたものが "Big Data Stack 1.0" だとして、BigQuery は Big Data Stack 2.0 の上に構築されており
グーグル、BigQueryを正式公開。SQLで大規模データに対して高速処理
BigQueryはカラム型データストアの一種で、テラバイトクラスの大規模データに対して大量の並列処理を行うことで高速に結果を得ることが可能。グーグル 佐藤一憲氏の発言によると、 OLAP/DWH/Data Miningで行われるようなread onlyのad hocクエリをきわめて高速（数秒〜数十秒）に実行します。 とのこと。 SQLによる問い合わせが可能 この高速性に加え、BigQueryではSQLを問い合わせ言語に使えるという点にも大きな特徴があります。数秒程度のレスポンスとSQL文による記述は、大規模データに対するアドホックな処理を行うのに適したサービスだといえるでしょう。 BigQueryのSQLの構文は「Query Reference」で解説されていますが、SELECT文にFROM、WHERE、JOIN、HAVING、GROUP BY、ORDER BY、LIMITなどが使えるため
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