高速データ分析ができるBigQueryとは？費用や事例も詳しく説明 | LISKUL
BigQueryというデータ分析ツールがあることは知っているものの、具体的に何ができるツールで、どんな導入メリットがあるかは分からないという方も多いのではないでしょうか。 BigQueryとは、Googleが提供するビッグデータ解析ツールです。 データの活用が重要視されている近年、ビッグデータの分析をすることで、業務効率化やビジネスの拡大を加速させている企業が増えてきています。 本記事では、BigQueryで具体的にできること、導入のメリットやコスト、活用事例などをご紹介します。 この記事を読めば、BigQueryを導入することで、どのようにビジネスに役立つのかが理解できるようになります。 BigQueryと連携しBIツールに出力可能！広告レポート作成自動化ツール『ATOM』 BigQueryは、Google Cloudの提供するクラウド型のデータウェアハウスです。 データウェアハウスとは
[GA4] BigQuery Export スキーマ - アナリティクス ヘルプ
この記事では、BigQuery にエクスポートされる Google アナリティクス 4 プロパティのデータおよび Firebase 向け Google アナリティクスのデータの形式とスキーマについて説明します。 データセット BigQuery にリンクしている Google アナリティクス 4 プロパティおよび Firebase プロジェクトごとに、「analytics_<property_id>」という名前の 1 つのデータセットが BigQuery プロジェクトに追加されます。プロパティ ID は、アナリティクスのプロパティ ID を指します。これは、Google アナリティクス 4 プロパティのプロパティ設定、および Firebase のアプリ分析の設定で確認できます。BigQuery へのエクスポートが有効になっている Google アナリティクス 4 プロパティとアプリごとに 1
BigQueryでクエリを実行する（クエリ課金される）プロジェクトの考え方 - Qiita
この記事は「Google Cloud Platform Advent Calendar 2020」の8日目の記事です。 はじめに BigQueryを使い始めた方から、よくクエリ課金の質問を受けることがあります。 今回はクエリ課金に関する考え方を整理してみました。 BigQueryの料金（ストレージ料金、クエリ料金）の考え方は次のとおりです。 BigQueryは、データを置いていると「格納されているデータの量」に基づいて課金されます。 BigQueryは、クエリを実行すると「処理されたバイト数」に基づいて課金されます。 公式ドキュメントの料金のページ https://cloud.google.com/bigquery/pricing データを置いているプロジェクトとクエリを実行するプロジェクトが同じ、という場合は、どちらも同じプロジェクトに課金されるので分かりやすいでしょう。 それでは、ある
BigQuery の費用を管理する | Google Cloud 公式ブログ
※この投稿は米国時間 2022 年 8 月 15 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 複数のプロジェクトで BigQuery の費用を管理することについて、頭を悩ませていませんか？このブログでは、BigQuery の費用を制限するための機能と、消費のモニタリングについてご紹介します。また、費用を管理しながらシームレスにスケーリングできるウェアハウスを設計する方法についてもご紹介します。 1. ユーザーレベルの割り当てとプロジェクト レベルの割り当てを設定することで、使用量を制限する複数の BigQuery プロジェクトとユーザーが存在している場合は、カスタム割り当てを要求することで費用を管理できます。この割り当てでは、1 日に処理されるクエリデータ量の上限を指定します。クエリデータに対してカスタム割り当てを作成すると、プロジェクト レベルまたはユーザーレ
Google スプレッドシートでテラバイト規模のデータの分析がさらに簡単に | Google Workspace ブログ
Google Workspace を無料で体験ビジネス メール、ストレージ、ビデオ会議など、さまざまな機能をご利用いただけます。 登録する ※この投稿は米国時間 2020 年 7 月 1 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 Google Cloud では、複雑なクエリを記述できる専門家だけではなく、誰でもデータの力を利用できるようにしたいと考えています。企業が新しい社会に対応する際には、有用なデータに従業員がアクセスして、情報に基づいた意思決定をすばやく行い、ビジネスの成果を向上できるようにすることが重要です。この目標を実現するために、誰でも Google スプレッドシートを使用して膨大なデータセットを簡単に操作できるようにしました。また、データの準備と分析の自動化に役立つインテリジェントな新機能も追加しています。 組み合わせることでさらに便利に: Bi
Franchise - 多数のデータベースに対応したSQLノートブック
SQLを覚えると実務で使える様々なデータを取得できるようになります。毎回同じようなSQLを記述するのが面倒で、テキストファイルに定番のSQLをメモで残している方も多いのではないでしょうか。 そんな方にお勧めなのがFranchiseです。SQLを残しておけるノートブックです。 Franchiseの使い方 メイン画面です。複数のデータベースに対応しています。 結果を地図に描画する例です。 グラフ。線グラフです。 棒グラフ。 並び替えた棒グラフ。 ドットだけ。表示を2カラムにしています。 一般的な一覧表も可能です。 レンジを使ってその時の値を表示するパターン。 メールを取り込んでクエリを投げるパターン。 FranchiseのデータリソースはSQLite/PostgreSQL/BigQuery/MongoDB/Microsoft SQL Server/Oracle/DB2/Teradataなどとな
インターン生がデータ転送基盤を一から設計する、VASILYバックエンドインターンの紹介 - ZOZO TECH BLOG
こんにちは、バックエンドエンジニアの塩崎です。 先日、VASILYバックエンドチームにインターン生が来てくれました。 この記事では彼がインターンで作ってくれた機能や、インターン中のスケジュールなどを紹介します。 インターンに来たのはこんな学生 インターンに来たのはこの春に大学4年生になったばかりの、柴犬大好き系エンジニアのT君です。 好きな言語はClojureというなかなかギークな学生さんでした。 インターンに来てもらう前に提出してもらった事前課題では、コードの綺麗さが光っていました。 この課題はRuby on Railsで「とあるお題」に従ったWeb APIを作るものなのですが、Rubyでありながら変数の再代入を嫌う傾向はさすが関数型に慣れているだけのことはあるなと感じました。 やってもらったタスク 目標 今回のインターンでT君にやってもらったタスクはMySQLからBigQueryのデー
『ビッグデータ分析・活用のためのSQLレシピ』はデータ分析でSQLクエリを叩く人なら必読の黒魔術大全 - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
こちらの本をご恵贈いただきました。 ビッグデータ分析・活用のためのSQLレシピ 作者: 加嵜長門,田宮直人出版社/メーカー: マイナビ出版発売日: 2017/03/27メディア: Kindle版この商品を含むブログを見る 一般的なSQLの本というのはDB管理の一環としてのインフラエンジニア向けの技術書であることが多く、意外にもデータ分析を主目的としたSQLの使い方やクエリの工夫の仕方について書かれた本というのはあまり多くないんですよね。故に、多くのデータ分析者は難解なテーマを実現するクエリを書きたくても参考になる資料が乏しく、途方に暮れるわけです。僕もHive / Redshift / BigQueryのクエリを書きながら「こんな分析がしたいんだけど、それを実現できるクエリってないよなぁ。。。」と何度天を仰いだことか。 そんなところに突然降って湧いてきたのがこちらの新刊書。もう目次を見ただ
BdashというBIツールをリリースしました - hokaccha memo
BdashというアプリケーションをElectronで作りました。 bdash-app/bdash: A simple business intelligence application. 以下からダウンロードしてインストールできます（現状まだMac版だけ）。 https://github.com/bdash-app/bdash/releases ざっくりとこんな感じのことができる。 SQLを書いて保存＆実行できる 結果を元にグラフを書ける gistで共有できる 現状で対応しているデータソースはMySQL、PostgreSQL（Redshift含む）、BigQuery 仕事でRedshiftを使って分析SQLを書くことが増えて、手元ではJupyter Notebookを使ってたんだけど、SQL書いてグラフを書くだけの用途には若干オーバースペックでもうちょっと簡単にできるといいなと思ったのがき
BigQueryことはじめ。あとBigQueryについて料金とか運用とか調査 - Qiita
まだ入門もしてないので「ことはじめ」じゃないです。 大体触ってみたのを載せます。 Wikipedia 集計 サンプルデータのwikipediaを集計してみました。 データは3億行ほどあり、サイズは36GBほどあります。 今回は、contributor_usernameを集計し、wikipediaに貢献している人ランキングをつくりました。 上位陣はbotさん達ですね。 結果としては、3億行のデータを、 何も考えずに書いて 16.2秒で集計することが出来ました。 3億行を16秒。 countしなければ3秒くらいで終わります。 MapReduceみたいなのを一切書いてないのにこの速度。 ちなみにテーブルはインデックスしているわけではなく毎回フルスキャンしているらしい。 わお。 データ保管: \$0.026/GB/mo クエリ: $5/TB (スキャンしたデータのサイズで課金) 今回のwikipe
ソフトウェアエンジニアだけでサービス運用できる環境を作って失業した話 - まいんだーのはてなブログ
はじめに このエントリは非常にポジティブで技術的なチャレンジに関するまとめであり求人エントリでもあります。 まとめ 昨年後半から、急成長するサービスを支えるため “どオンプレ” な環境で作ったサービスをクラウドに持っていく仕事をしていました。 クラウドのオイシイところを押さえられるよう作り変えをした結果として “Infrastructure as Code” を実践することになり、結果としてソフトウェアエンジニアだけですべてがコントロール出来る状態になり、インフラおじさん業が不要になりました。 そういった環境で働きたい "腕の立つITエンジニア(特にスマホとサーバサイド)" を募集しています。 発表資料&箇条書きで振り返る最近の動き AWS Casual Talks #3 https://github.com/myfinder/aws-casual-3/blob/master/slide.
Golang Error Handling lesson by Rob Pike - Block Rockin’ Codes
Intro この記事は Go Advent Calendar 2014 の 15 日目の記事です。 例えばネットワークのフレーム処理的なものを書いている場合、以下のようなコードがよくでてきます。 There are many codes like this, while writing a Network Frame Parser program. var type uint8 err = binary.Read(r, binary.BigEndian, &type) if err != nil { return err } var length uint32 err = binary.Read(r, binary.BigEndian, &length) if err != nil { return err } ... 関数の中では、各要素の長さ毎に読み込んで、読み込みに失敗したらエラーを
neue cc - LINQ to BigQuery - C#による型付きDSLとLINQPadによるDumpと可視化
と、いうものを作りました。BigQueryはGoogleのビッグデータサービスで、最近非常に脚光を浴びていて、何度もほってんとりやTwitterに上がってきたりしてますね。詳細はGoogle BigQuery の話とか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あたりがいいかな、超でかいデータをGoogleパワーで数千台のサーバー並べてフルスキャンするから、超速くて最強ね、という話。で、実際凄い。超凄い。しかも嬉しいのが手間いらずなところで、最初Amazon RedShiftを検討して試していたのですが、列圧縮エンコードとか考えるのすっごく大変だし、容量やパワーもインスタンスタイプと睨めっこする必要がある。それがBigQueryだと容量は格安だから大量に格納できる、チューニング設定もなし、この手軽さ！おまけにウェブインターフェイスが中々優れ
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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