什么是 Google BigQuery 及其工作原理？ – 终极指南

Google BigQuery 是一个完全托管的企业数据仓库，旨在通过机器学习、地理空间分析和商业智能等功能来管理和分析数据。 其无服务器架构允许 SQL 查询回答重要问题，而无需基础设施管理。 BigQuery 可以在几秒钟内分析 TB 级数据，在几分钟内分析 PB 级数据，使其成为数据驱动洞察的强大工具。

本指南全面概述了 Google BigQuery 及其功能，以及如何充分利用该工具。

了解 BigQuery

BigQuery 是一种无服务器、高度可扩展且经济高效的多云数据仓库。

BigQuery 的无服务器特性非常突出，因为这意味着用户无需管理底层基础设施。 无需配置资源或管理数据库操作。 相反，BigQuery 会负责所有这些工作，让用户能够随时随地查询数据，无需任何设置或管理。

BigQuery 的一个显着功能是它能够实时分析大量数据。 这在当今数据驱动的世界中至关重要，快速、明智的决策可以改变企业的游戏规则。 使用熟悉的 SQL 语言，营销人员、分析师和数据爱好者可以深入研究他们的数据集，提出复杂的问题并在几秒钟内获得答案。

此外，BigQuery 建立在 Google Cloud 的强大基础之上，充分利用了其安全性、可扩展性和性能优势。 随着业务的增长和数据需求的变化，BigQuery 可以轻松适应，扩展其资源以确保最佳性能。

从本质上讲，Google BigQuery 消除了与大规模数据分析相关的复杂性。 企业可以将精力集中在真正重要的事情上：从数据中提取价值，而不是费力地处理错综复杂的基础设施。 随着我们深入研究本指南，我们将展示更多真正使 BigQuery 在数据分析领域脱颖而出的特性和功能。

与 BigQuery 交互

BigQuery 提供多种交互界面。 Google Cloud 控制台为数据加载、导出和查询等任务提供图形界面。 bq 命令行工具基于 Python，允许直接从命令行访问 BigQuery。

开发人员和数据科学家还可以使用熟悉的编程语言（包括 Python、Java、JavaScript 和 Go）的客户端库。 此外，BigQuery 的 REST API 和 RPC API 提供了更多管理和转换数据的方法。

BigQuery 的独特功能

BigQuery 通过将分析数据的计算引擎与存储选择分开来最大限度地提高灵活性。 这种分离允许在 BigQuery 内进行数据存储和分析或在外部评估数据。 联合查询支持从外部源读取数据，而流式传输支持连续数据更新。 BigQuery ML 和 BI Engine 等工具进一步增强了数据分析能力。

BigQuery 的设计可确保存储和计算分离，并根据需要独立扩展。 这种设计提供了巨大的灵活性和成本控制，因为无需保持昂贵的计算资源持续运行。 数据可以批量提取到 BigQuery 中，也可以通过 Pub/Sub 从网络、物联网或移动设备等各种来源实时传输。 对于那些希望从其他云、本地系统或第三方服务引入数据的人，可以使用数据传输服务。

在 BigQuery 中处理数据

BigQuery 中的数据被组织成数据集，它们是表和视图的顶级容器。 数据可以使用 Storage Write API 加载到 BigQuery 中，也可以从本地文件或 Cloud Storage 以各种格式（如 Avro、Parquet、ORC、CSV、JSON 等）批量加载。 BigQuery 数据传输服务进一步简化了数据提取。

在 BigQuery 中处理数据时，通常涉及几个步骤。

数据摄取

数据可以从各种来源加载，包括 CSV 文件、JSON 文件或直接从 Google Cloud Storage 加载。 无论是使用 BigQuery 网页界面、命令行工具还是 API，都可以通过多种途径将数据导入 BigQuery。

数据建模

与某些需要提前定义架构的系统不同，BigQuery 使用读取架构方法。 这意味着最初定义架构并不是强制性的，但它对于性能和查询优化可能是有益的。 在 BigQuery 中，可以使用表、视图和分区来构建数据。

数据查询

BigQuery 可以处理标准 SQL 语法，从而可以进行复杂的数据分析和过滤。 鉴于其设计，BigQuery 甚至可以有效地处理最广泛的数据集，使其能够处理 PB 级数据的查询。

数据转换

对于那些希望优化或修改数据的人来说，BigQuery 提供了 SQL 功能。 此外，Cloud Dataflow 或 Dataprep 等外部工具可用于数据转换。 数据转换后，可以根据提炼后的数据创建新的表或视图。

数据可视化

为了直观地表示数据，Looker Studio 等工具可以与 BigQuery 集成。 这些平台提供直观的界面，使探索和可视化分析数据变得更加容易。

数据导出

经过分析，如果需要将数据移出 BigQuery，它支持导出为各种格式，例如 CSV、JSON、Avro 或 Parquet。 导出的数据可以发送到 Google Cloud Storage 或直接发送到其他服务，例如 Google Sheets 或 Google Drive。

BigQuery 分析和机器学习

BigQuery 支持描述性分析和规范性分析。 它可以使用表或联合查询查询存储在内部的数据或对外部数据运行查询。 它支持 ANSI 标准 SQL 查询，包括联接、嵌套字段和空间函数。 还支持 BI Engine、Looker Studio 等商业智能工具以及 Tableau 和 Power BI 等第三方工具。 BigQuery ML 因提供机器学习和预测分析功能而脱颖而出。

BigQuery 不仅仅是一个数据仓库，它还是一个将数据存储与分析功能相结合的强大工具。 这意味着用户可以存储大量数据，然后对该数据运行复杂的分析查询。 目标是提取有意义的见解来指导决策过程。

数据治理与安全

BigQuery 确保数据和计算资源的集中管理。 Google Cloud 的身份和访问管理 (IAM) 与 BigQuery 集成以保护资源。 Google Cloud 的安全最佳实践提供了一种强大的数据安全方法，可确保外围安全和更细粒度的深度防御方法。

BigQuery 中的地理空间分析

BigQuery 支持各种空间函数，使其成为地理空间分析的强大工具。 这些功能是 BigQuery 中集成的地理信息系统的一部分。

了解地理空间分析

在 BigQuery 这样的数据仓库中，位置信息很普遍。 许多重要的业务决策都围绕位置数据进行。 例如，随着时间的推移跟踪送货车辆或包裹的纬度和经度可以提供对送货效率的深入了解。 同样，记录客户交易并将这些数据与商店位置数据结合起来可以深入了解客户的行为和偏好。

BigQuery 中的地理空间分析允许用户使用地理数据类型和 GoogleSQL 地理函数来分析和可视化地理空间数据。 此类分析可以帮助确定包裹何时可能到达，或者哪些客户应该收到特定商店位置的邮件。

在 BigQuery 中查询大数据

处理大数据通常需要筛选大量信息以找到有价值的见解，这个过程可能既耗时又占用资源。

Google BigQuery 支持 SQL。 借助 SQL，用户可以轻松地与其数据集进行交互，无论数据集有多大。 即使您正在处理 PB 级的数据，BigQuery 也会以惊人的速度处理您的查询，确保您无需长时间等待即可获得见解。

轻松利用 Google BigQuery 的强大功能

通过与 Improvado 合作，公司可以获得 Google BigQuery 的所有优势，而无需解决数据仓库设置和管理的任何缺点。

Improvado 是一种端到端营销分析解决方案，可简化营销报告周期的每一步，从数据收集和存储到数据可视化和洞察发现。

Improvado 团队为数据仓库提供部署和维护服务。 该团队为您设置和配置 Google BigQuery。 数据仓库实例归 Improvado 所有，但 Improvado 在客户端对其进行管理，确保流程透明。 您始终拥有对其数据的完全控制和所有权。

经常问的问题

什么是 Google BigQuery？

Google BigQuery 是一个完全托管的企业数据仓库，专为数据管理和分析而设计。 它提供机器学习、地理空间分析和商业智能等功能。

BigQuery 中的“无服务器架构”是什么意思？

BigQuery 中的无服务器架构意味着用户无需管理基础设施或资源。 他们可以只专注于数据，从而提高运营效率。

如何与 BigQuery 交互？

用户可以通过 Google Cloud 控制台、bq 命令行工具、各种编程语言的客户端库以及 BigQuery 的 REST API 和 RPC API 与 BigQuery 进行交互。

BigQuery 中的联合查询是什么？

BigQuery 中的联合查询允许用户从外部源读取数据，从而增强了平台的灵活性。

BigQuery 如何处理数据存储和计算？

BigQuery 将存储和计算解耦，使它们能够独立扩展。 这种设计提供了灵活性和成本控制，无需持续昂贵的计算资源。

BigQuery 中的数据是如何组织的？

BigQuery 中的数据被组织成数据集，这些数据集是表和视图的容器。 可以使用各种方法和格式加载数据。

BigQuery 提供哪些分析功能？

BigQuery 支持描述性和规范性分析、ANSI 标准 SQL 查询，并与各种商业智能工具集成。 它还通过 BigQuery ML 提供机器学习功能。

BigQuery 如何确保数据安全？

BigQuery 与 Google Cloud 的身份和访问管理 (IAM) 集成以确保资源安全。 它遵循 Google Cloud 的安全最佳实践，确保传输中和静态时的数据加密。

BigQuery 中的地理空间分析是什么？

BigQuery 中的地理空间分析允许用户使用地理数据类型和 GoogleSQL 地理函数来分析和可视化位置数据。

BigQuery 可以查询其环境之外的数据吗？

是的，BigQuery 支持使用外部表和联合查询来查询外部数据。