Что такое Google BigQuery и как он работает? - Полное руководство

Google BigQuery – это полностью управляемое корпоративное хранилище данных, предназначенное для управления и анализа данных с помощью таких функций, как машинное обучение, геопространственный анализ и бизнес-аналитика. Его бессерверная архитектура позволяет SQL-запросам отвечать на важные вопросы без необходимости управления инфраструктурой. BigQuery может анализировать терабайты данных за секунды и петабайты за считанные минуты, что делает его мощным инструментом для анализа данных.

В этом руководстве представлен полный обзор Google BigQuery и его возможностей, а также способы максимально эффективно использовать этот инструмент.

Понимание BigQuery

BigQuery — это бессерверное, масштабируемое и экономичное мультиоблачное хранилище данных.

Бессерверная особенность BigQuery выделяется, поскольку означает, что пользователям не нужно управлять базовой инфраструктурой. Нет необходимости выделять ресурсы или управлять операциями базы данных. Вместо этого BigQuery позаботится обо всем этом, предоставляя пользователям возможность запрашивать данные на ходу, без какой-либо настройки или администрирования.

Примечательной особенностью BigQuery является его способность анализировать огромные объемы данных в режиме реального времени. Это очень важно в современном мире, управляемом данными, где быстрые и обоснованные решения могут изменить правила игры для бизнеса. Используя знакомый язык SQL, маркетологи, аналитики и любители данных могут погрузиться в свои наборы данных, задавая сложные вопросы и получая ответы за считанные секунды.

Кроме того, BigQuery построен на прочной основе Google Cloud и использует преимущества безопасности, масштабируемости и производительности. По мере роста бизнеса и изменения требований к данным BigQuery легко адаптируется, масштабируя свои ресурсы для обеспечения оптимальной производительности.

По сути, Google BigQuery устраняет сложности, связанные с крупномасштабным анализом данных. Вместо того, чтобы разбираться в тонкостях инфраструктуры, предприятия могут направить свою энергию на то, что действительно важно: извлечение ценности из своих данных. Углубляясь в это руководство, мы раскроем больше функций и возможностей, которые действительно выделяют BigQuery в мире анализа данных.

Взаимодействие с BigQuery

BigQuery предлагает несколько интерфейсов для взаимодействия. Консоль Google Cloud предоставляет графический интерфейс для таких задач, как загрузка, экспорт и запрос данных. Инструмент командной строки bq, основанный на Python, обеспечивает доступ к BigQuery непосредственно из командной строки.

Разработчики и специалисты по обработке данных также могут использовать клиентские библиотеки на знакомых языках программирования, включая Python, Java, JavaScript и Go. Кроме того, REST API и RPC API BigQuery предлагают больше способов управления данными и их преобразования.

Уникальные возможности BigQuery

BigQuery максимизирует гибкость, отделяя вычислительный механизм, который анализирует данные, от вариантов хранения. Такое разделение позволяет хранить и анализировать данные внутри BigQuery или оценивать данные извне. Федеративные запросы позволяют считывать данные из внешних источников, а потоковая передача поддерживает непрерывное обновление данных. Такие инструменты, как BigQuery ML и BI Engine, еще больше расширяют возможности анализа данных.

Конструкция BigQuery обеспечивает разделение хранилища и вычислений, обеспечивая независимое масштабирование по требованию. Такая конструкция обеспечивает огромную гибкость и контроль затрат, поскольку нет необходимости постоянно поддерживать в рабочем состоянии дорогостоящие вычислительные ресурсы. Данные можно загружать в BigQuery пакетами или передавать в режиме реального времени из различных источников, таких как Интернет, Интернет вещей или мобильные устройства через Pub/Sub. Для тех, кто хочет получить данные из других облаков, локальных систем или сторонних сервисов, доступна служба передачи данных.

Работа с данными в BigQuery

Данные в BigQuery организованы в наборы данных, которые представляют собой контейнеры таблиц и представлений верхнего уровня. Данные можно загружать в BigQuery с помощью Storage Write API или пакетно из локальных файлов или облачного хранилища в различных форматах, таких как Avro, Parquet, ORC, CSV, JSON и других. Служба передачи данных BigQuery еще больше упрощает прием данных.

Работа с данными в BigQuery обычно включает в себя несколько шагов.

Прием данных

Данные можно загружать из различных источников, включая файлы CSV, файлы JSON или непосредственно из облачного хранилища Google. Независимо от того, используете ли вы веб-интерфейс BigQuery, инструменты командной строки или API, существует множество способов получить данные в BigQuery.

Моделирование данных

В отличие от некоторых систем, которые требуют предварительного определения схемы, BigQuery использует подход «схема при чтении». Это означает, что определение схемы изначально не является обязательным, но может быть полезно для оптимизации производительности и запросов. В BigQuery данные можно структурировать с помощью таблиц, представлений и секций.

Запрос данных

BigQuery поддерживает стандартный синтаксис SQL, что позволяет выполнять сложный анализ и фильтрацию данных. Благодаря своей конструкции BigQuery может эффективно обрабатывать даже самые обширные наборы данных, что позволяет обрабатывать запросы к петабайтам данных.

Преобразование данных

Для тех, кто хочет уточнить или изменить свои данные, BigQuery предлагает возможности SQL. Кроме того, для преобразования данных можно использовать внешние инструменты, такие как Cloud Dataflow или Dataprep. После преобразования данных на основе уточненных данных можно создавать новые таблицы или представления.

Визуализация данных

Для визуального представления данных с BigQuery можно интегрировать такие инструменты, как Looker Studio. Эти платформы предлагают интуитивно понятные интерфейсы, упрощающие изучение и визуальный анализ данных.

Экспорт данных

Если после анализа возникнет необходимость переместить данные из BigQuery, он поддерживает экспорт в различные форматы, такие как CSV, JSON, Avro или Parquet. Экспортированные данные можно отправить в Google Cloud Storage или напрямую в другие сервисы, такие как Google Sheets или Google Drive.

BigQuery Analytics и машинное обучение

BigQuery поддерживает как описательный, так и предписывающий анализ. Он может запрашивать данные, хранящиеся внутри, или выполнять запросы к внешним данным с использованием таблиц или объединенных запросов. Он поддерживает SQL-запросы стандарта ANSI, включая соединения, вложенные поля и пространственные функции. Также поддерживаются инструменты бизнес-аналитики, такие как BI Engine, Looker Studio, и сторонние инструменты, такие как Tableau и Power BI. BigQuery ML выделяется тем, что предлагает возможности машинного обучения и прогнозной аналитики.

BigQuery — это не просто хранилище данных, это мощный инструмент, сочетающий хранение данных с аналитическими возможностями. Это означает, что пользователи могут хранить огромные объемы данных, а затем выполнять сложные аналитические запросы к этим данным. Цель состоит в том, чтобы извлечь значимую информацию, которая может направлять процессы принятия решений.

Управление данными и безопасность

BigQuery обеспечивает централизованное управление данными и вычислительными ресурсами. Система управления идентификацией и доступом (IAM) Google Cloud интегрируется с BigQuery для защиты ресурсов. Лучшие практики безопасности Google Cloud обеспечивают надежный подход к безопасности данных, обеспечивая как безопасность периметра, так и более детальный подход к глубокоэшелонированной защите.

Геопространственный анализ в BigQuery

BigQuery поддерживает множество пространственных функций, что делает его мощным инструментом геопространственной аналитики. Эти возможности являются частью географических информационных систем, интегрированных в BigQuery.

Понимание геопространственной аналитики

В хранилище данных, таком как BigQuery, преобладает информация о местоположении. Многие важные бизнес-решения основываются на данных о местоположении. Например, отслеживание широты и долготы транспортных средств или посылок с течением времени может дать представление об эффективности доставки. Аналогичным образом, запись транзакций клиентов и объединение этих данных с данными о местоположении магазинов может дать представление о поведении и предпочтениях клиентов.

Геопространственная аналитика в BigQuery позволяет пользователям анализировать и визуализировать геопространственные данные, используя типы географических данных и географические функции GoogleSQL. Этот тип анализа может помочь определить, когда посылка может быть доставлена ​​или какие клиенты должны получить почтовую рассылку для конкретного местоположения магазина.

Запрос больших данных в BigQuery

Работа с большими данными часто предполагает анализ огромных объемов информации для поиска ценной информации — процесс, который может занять как много времени, так и ресурсов.

Google BigQuery поддерживает SQL. С помощью SQL пользователи могут легко взаимодействовать со своими наборами данных независимо от их размера. Даже если вы имеете дело с петабайтами данных, BigQuery обрабатывает ваши запросы с поразительной скоростью, гарантируя, что вы получите ценную информацию без длительного ожидания.

Использование возможностей Google BigQuery без сложностей

Сотрудничая с Improvado, компании могут получить все преимущества Google BigQuery, не сталкиваясь с недостатками настройки и управления хранилищем данных.

Improvado — это комплексное решение для маркетинговой аналитики, которое оптимизирует каждый этап цикла маркетинговой отчетности: от сбора и хранения данных до визуализации данных и получения аналитической информации.

Команда Improvado предоставляет хранилищам данных услуги по развертыванию и обслуживанию. Команда устанавливает и настраивает Google BigQuery для вас. Экземпляр хранилища данных принадлежит Improvado, но Improvado управляет им со стороны клиента, обеспечивая прозрачность процесса. Вы всегда имеете полный контроль и право собственности на их данные.

Часто задаваемые вопросы