什麼是 Google BigQuery 及其工作原理？ – 終極指南

Google BigQuery 是一個完全託管的企業資料倉儲，旨在透過機器學習、地理空間分析和商業智慧等功能來管理和分析資料。 其無伺服器架構允許 SQL 查詢回答重要問題，而無需基礎設施管理。 BigQuery 可以在幾秒鐘內分析 TB 級數據，在幾分鐘內分析 PB 級數據，使其成為數據驅動洞察的強大工具。

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

了解 BigQuery

BigQuery 是一種無伺服器、高度可擴展且經濟高效的多雲資料倉儲。

BigQuery 的無伺服器特性非常突出，因為這意味著使用者無需管理底層基礎架構。 無需配置資源或管理資料庫操作。 相反，BigQuery 會負責所有這些工作，讓使用者隨時隨地查詢數據，無需任何設定或管理。

BigQuery 的一個顯著功能是它能夠即時分析大量資料。 這在當今數據驅動的世界中至關重要，快速、明智的決策可以改變企業的遊戲規則。 使用熟悉的 SQL 語言，行銷人員、分析師和數據愛好者可以深入研究他們的數據集，提出複雜的問題並在幾秒鐘內獲得答案。

此外，BigQuery 建立在 Google Cloud 的強大基礎之上，充分利用了其安全性、可擴展性和效能優勢。 隨著業務的成長和資料需求的變化，BigQuery 可以輕鬆適應，擴展其資源以確保最佳效能。

從本質上講，Google BigQuery 消除了與大規模資料分析相關的複雜性。 企業可以將精力集中在真正重要的事情上：從數據中提取價值，而不是費力地處理錯綜複雜的基礎設施。 隨著我們深入研究本指南，我們將展示更多真正使 BigQuery 在數據分析領域脫穎而出的功能和功能。

與 BigQuery 交互

BigQuery 提供多種互動介面。 Google Cloud 控制台為資料載入、匯出和查詢等任務提供圖形介面。 bq 命令列工具基於 Python，允許直接從命令列存取 BigQuery。

開發人員和資料科學家還可以使用熟悉的程式語言（包括 Python、Java、JavaScript 和 Go）的客戶端程式庫。 此外，BigQuery 的 REST API 和 RPC API 提供了更多管理和轉換資料的方法。

BigQuery 的獨特功能

BigQuery 透過將分析資料的運算引擎與儲存選擇分開來最大限度地提高靈活性。 這種分離允許在 BigQuery 內進行資料儲存和分析或在外部評估資料。 聯合查詢支援從外部來源讀取數據，而串流媒體支援連續數據更新。 BigQuery ML 和 BI Engine 等工具進一步增強了資料分析能力。

BigQuery 的設計可確保儲存和運算分離，並根據需要獨立擴充。 這種設計提供了巨大的靈活性和成本控制，因為無需保持昂貴的運算資源持續運作。 資料可以批次提取到 BigQuery 中，也可以透過 Pub/Sub 從網路、物聯網或行動裝置等各種來源即時傳輸。 對於那些希望從其他雲端、本地系統或第三方服務引入資料的人，可以使用資料傳輸服務。

在 BigQuery 中處理數據

BigQuery 中的資料被組織成資料集，它們是表格和視圖的頂級容器。 資料可以使用 Storage Write API 載入到 BigQuery 中，也可以從本機檔案或 Cloud Storage 以各種格式（如 Avro、Parquet、ORC、CSV、JSON 等）批次載入。 BigQuery 資料傳輸服務進一步簡化了資料提取。

在 BigQuery 中處理資料時，通常涉及幾個步驟。

資料攝取

資料可以從各種來源加載，包括 CSV 檔案、JSON 檔案或直接從 Google Cloud Storage 加載。 無論是使用 BigQuery 網頁介面、命令列工具或 API，都可以透過多種途徑將資料匯入 BigQuery。

資料建模

與某些需要事先定義架構的系統不同，BigQuery 使用讀取架構方法。 這意味著最初定義架構並不是強制性的，但它對於效能和查詢最佳化可能是有益的。 在 BigQuery 中，可以使用表格、視圖和分區來建立資料。

資料查詢

BigQuery 可以處理標準 SQL 語法，從而可以進行複雜的資料分析和過濾。 鑑於其設計，BigQuery 甚至可以有效地處理最廣泛的資料集，使其能夠處理 PB 級資料的查詢。

資料轉換

對於那些希望優化或修改資料的人來說，BigQuery 提供了 SQL 功能。 此外，Cloud Dataflow 或 Dataprep 等外部工具可用於資料轉換。 資料轉換後，可以根據提煉後的資料建立新的表格或視圖。

數據視覺化

為了直觀地表示數據，Looker Studio 等工具可以與 BigQuery 整合。 這些平台提供直覺的介面，使探索和視覺化分析數據變得更加容易。

數據導出

經過分析，如果需要將資料移出 BigQuery，它支援匯出為各種格式，例如 CSV、JSON、Avro 或 Parquet。 匯出的資料可以傳送到 Google Cloud Storage 或直接傳送到其他服務，例如 Google Sheets 或 Google Drive。

BigQuery 分析與機器學習

BigQuery 支援描述性分析和規範性分析。 它可以使用表或聯合查詢查詢儲存在內部的資料或對外部資料執行查詢。 它支援 ANSI 標準 SQL 查詢，包括聯結、巢狀欄位和空間函數。 也支援 BI Engine、Looker Studio 等商業智慧工具以及 Tableau 和 Power BI 等第三方工具。 BigQuery ML 因提供機器學習和預測分析功能而脫穎而出。

BigQuery 不只是一個資料倉庫，它還是一個將資料儲存與分析功能結合的強大工具。 這意味著用戶可以儲存大量數據，然後對該數據執行複雜的分析查詢。 目標是提取有意義的見解來指導決策過程。

資料治理與安全

BigQuery 確保資料和運算資源的集中管理。 Google Cloud 的身份和存取管理 (IAM) 與 BigQuery 整合以保護資源。 Google Cloud 的安全最佳實踐提供了一種強大的資料安全方法，可確保外圍安全和更細緻的深度防禦方法。

BigQuery 中的地理空間分析

BigQuery 支援各種空間函數，使其成為地理空間分析的強大工具。 這些功能是 BigQuery 中整合的地理資訊系統的一部分。

了解地理空間分析

在 BigQuery 這樣的資料倉儲中，位置資訊很普遍。 許多重要的業務決策都圍繞著位置資料。 例如，隨著時間的推移追蹤送貨車輛或包裹的緯度和經度可以提供對送貨效率的深入了解。 同樣，記錄客戶交易並將這些數據與商店位置數據結合起來可以深入了解客戶的行為和偏好。

BigQuery 中的地理空間分析允許使用者使用地理資料類型和 GoogleSQL 地理函數來分析和視覺化地理空間資料。 此類分析可以幫助確定包裹何時可能到達，或哪些客戶應該收到特定商店位置的郵件。

在 BigQuery 中查詢大數據

處理大數據通常需要篩選大量資訊以找到有價值的見解，這個過程可能會耗時又佔用資源。

Google BigQuery 支援 SQL。 借助 SQL，使用者可以輕鬆地與其資料集進行交互，無論資料集有多大。 即使您正在處理 PB 級的數據，BigQuery 也會以驚人的速度處理您的查詢，確保您無需長時間等待即可獲得見解。

輕鬆利用 Google BigQuery 的強大功能

透過與 Improvado 合作，公司可以獲得 Google BigQuery 的所有優勢，而無需解決資料倉儲設定和管理的任何缺點。

Improvado 是一種端到端行銷分析解決方案，可簡化行銷報告週期的每一步，從資料收集和儲存到資料視覺化和洞察發現。

Improvado 團隊為資料倉儲提供部署和維護服務。 團隊為您設定和配置 Google BigQuery。 資料倉儲實例歸 Improvado 所有，但 Improvado 在客戶端對其進行管理，確保流程透明。 您始終擁有對其資料的完全控制和所有權。

經常問的問題

什麼是 Google BigQuery？

Google BigQuery 是一個完全託管的企業資料倉儲，專為資料管理和分析而設計。 它提供機器學習、地理空間分析和商業智慧等功能。

BigQuery 中的「無伺服器架構」是什麼意思？

BigQuery 中的無伺服器架構意味著使用者無需管理基礎架構或資源。 他們可以只專注於數據，從而提高營運效率。

如何與 BigQuery 互動？

使用者可以透過 Google Cloud 控制台、bq 命令列工具、各種程式語言的客戶端程式庫以及 BigQuery 的 REST API 和 RPC API 與 BigQuery 進行互動。

BigQuery 中的聯合查詢是什麼？

BigQuery 中的聯合查詢允許使用者從外部來源讀取數據，從而增強了平台的靈活性。

BigQuery 如何處理資料儲存和運算？

BigQuery 將儲存和計算解耦，使它們能夠獨立擴展。 這種設計提供了靈活性和成本控制，無需持續昂貴的運算資源。

BigQuery 中的資料是如何組織的？

BigQuery 中的資料被組織成資料集，這些資料集是表格和視圖的容器。 可以使用各種方法和格式載入資料。

BigQuery 提供哪些分析功能？

BigQuery 支援描述性和規範性分析、ANSI 標準 SQL 查詢，並與各種商業智慧工具整合。 它還透過 BigQuery ML 提供機器學習功能。

BigQuery 如何確保資料安全？

BigQuery 與 Google Cloud 的身份和存取管理 (IAM) 整合以確保資源安全。 它遵循 Google Cloud 的安全最佳實踐，確保傳輸中和靜態時的資料加密。

BigQuery 中的地理空間分析是什麼？

BigQuery 中的地理空間分析允許使用者使用地理資料類型和 GoogleSQL 地理函數來分析和視覺化位置資料。

BigQuery 可以查詢其環境以外的資料嗎？

是的，BigQuery 支援使用外部表和聯合查詢來查詢外部資料。