BigQueryでクエリ一撃で29万円溶かしたけど助かった人の顔
SolanaのPublic DataをBigQueryで取得したかった# えー、お笑いを一席. ブロックチェーンSolanaのデータがGoogle Cloud BigQueryで使えるようになったというニュースをたまたまネット推薦記事でみかけた1. おや, 面白そうだ. ちょっとやってみようかな… BigQueryはさわるのが１年以上つかってないかも, どうやるんだっけ… とりあえずカラムとかサンプルでちょっとデータをみたいよな, こんな感じだっけか？ とりあえず動かしてみよう, ポチッとな. … 5秒でレスポンスが帰ってくる. おー、速い. えーっと, あれ課金データ309TB？！ いちげきひっさつ、ハサンギロチン2. BigQueryでクエリ一撃5 秒で29万円溶かした人の顔# 話題の画像生成AI, DALL･Eをつかって BigQueryでお金溶かした人の顔を表現してもらった3. あ
BigQuery で ROW_NUMBER(), RANK() を使うな！
どういうことか たとえば created_at が最も新しいレコード 1 件だけ取ってきたいとか、成績のよいレコード上位 5 件を取ってきたいといったとき、よくある方法として RANK() や ROW_NUMBER() のような番号付け関数を使う方法が思い浮かぶと思いますが、BigQuery ではこれらの関数ではなく ARRAY_AGG() 集計分析関数を使うことが推奨されています。 先に結論を ARRAY_AGG() を使うことでクエリの計算を最適化でき、スロット使用量（計算量）が少なく済みます。スロット使用量の上限を定めている場合、非効率なクエリがいくつも実行されるとキューイングされる可能性があるため理由がなければ ARRAY_AGG() を使いましょう。 ドキュメントによれば ORDER BY 句が各 GROUP BY 句のトップレコードを除くすべてを捨てることができるため効率がいい
BigQuery と Snowflake を徹底比較
最初にBigQueryとSnowflakeの概要と、登場の背景を説明します。 その後、ユーザにとっての使い勝手と、管理者にとっての使い勝手を、ベンダーフリーな立場でそれぞれします。 最後に、BigQueryとSnowflakeどっちが速いのか？といった疑問に対して、アーキテクチャをもとに考察します。
BigQueryへMySQLやPostgreSQLから直接ニアリアルタイムでレプリケーション可能に。「Datastream for BigQuery」登場
BigQueryへMySQLやPostgreSQLから直接ニアリアルタイムでレプリケーション可能に。「Datastream for BigQuery」登場 Google Cloudは、BigQueryに対してMySQLやPostgreSQL、Oracle Databaseからニアリアルタイムで直接データのレプリケーションを可能にする新サービス「Datastream for BigQuery」をプレビューリリースしました。 オンプレミスやクラウドで稼働するMySQLやPostgreSQL、Oracle DatabaseでのOLTPによるデータ操作が、ETLツールなどを挟むことなくほぼリアルタイムでBigQueryに反映されるため、プライマリとなるデータベースのOLTP処理に負荷をかけることなく並行してBigQueryによる大規模データの分析処理が容易になります。 To stay compet
BigQuery では本当にトランザクション処理がサポートされていないのか確認してみた | DevelopersIO
こんにちは、みかみです。 RDBMS など多くのデータベースでは、複数の SQL をひとまとめで実行し、途中でエラーが発生した場合に実行前の状態に自動でロールバックしてくれる、トランザクション処理をサポートしています。 トランザクション処理 ｜ Wikipedia トランザクション (transaction) ｜ 「分かりそう」で「分からない」でも「分かった」気になれるIT用語辞典 BigQuery のドキュメントには、以下の記載がありました。 各 DML ステートメントは、暗黙のトランザクションを開始します。つまり、成功した各 DML ステートメントの終了時に、ステートメントによる変更が自動的にコミットされます。複数ステートメントのトランザクションはサポートされていません。 引用：データ操作言語 | BigQuery ドキュメント やりたいこと BigQuery は 本当に複数 SQL
Separation of storage and compute in BigQuery | Google Cloud Blog
When Google BigQuery launched in 2012, it introduced several novel service designs: a fully managed “serverless” operational model, rapidly scalable and multi-tenant compute, pay-per-job pricing, in-place data sharing, and perhaps most significantly: separation of storage and compute. Separation of storage and compute specifically offers a wide range of benefits to BigQuery users. By decoupling th
Legacy SQL data types | BigQuery | Google Cloud
Send feedback Stay organized with collections Save and categorize content based on your preferences. Legacy SQL data types This document details the data types supported by BigQuery's legacy SQL query syntax. The preferred query syntax for BigQuery is GoogleSQL. For information on data types in GoogleSQL, see the GoogleSQL data types. Legacy SQL data types Your data can include the following data
BigQueryで150万円溶かした人の顔 - Qiita
※ かなり前の記事ですが、未だに引用されるので一応追記しておきます。タイトルと画像がキャッチーなのはちょっと反省していますが、これを見てBigQuery使うのを躊躇している人は多分あまり内容を読んでいないので気にする必要はないです。自分は当時の会社でも今の会社でも個人でも普通にBigQuery使っていて解析用データなどはBigQueryに入れる設計をよくしています。また、アドベントカレンダーだったのでネタっぽく書きましたが事前に想定できる金額です。 ※ 代役：プロ生ちゃん（暮井 慧） 巷のBigQueryの噂と言えば「とにかく安い」「数億行フルスキャンしても早い」などなど。とりわけ料金に関しては保存しておくだけであれば無視できるほど安く、SQLに不慣れなプロデューサーがクエリを実行しても月数ドルで済むなど、賞賛すべき事例は枚挙に暇がありません。 しかし、使い方によってはかなり大きな金額を使
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Google BigQuery でヒストリカルデータ保存の料金を半分に、 クエリの速度を 10 倍に