Большой запрос
 | Эта статья может чрезмерно полагаться на источники, слишком тесно связанные с предметом , что потенциально препятствует тому, чтобы статья была проверяемой и нейтральной . ( Май 2023 г. ) |
Тип сайта | Платформа как сервисное хранилище данных |
|---|---|
| Доступно в | Английский |
| Владелец | |
| URL-адрес | облако |
| Регистрация | Необходимый |
| Запущен | 19 мая 2010 г |
| Текущий статус | Активный |
BigQuery – это управляемое бессерверное хранилище данных от Google , предлагающее масштабируемый анализ больших объемов данных. Это платформа как услуга ( PaaS ), которая поддерживает запросы с использованием диалекта SQL . Он также имеет встроенные возможности машинного обучения . BigQuery был анонсирован в мае 2010 года и стал общедоступным в ноябре 2011 года. [1]
Дизайн [ править ]
Google Dremel . BigQuery предоставляет внешний доступ к технологии [2] [3] масштабируемая интерактивная система специальных запросов для анализа вложенных данных. BigQuery требует аутентификации всех запросов, поддерживая ряд собственных механизмов Google, а также OAuth .
Особенности [ править ]
- Управление данными. Создание и удаление объектов, таких как таблицы, представления и определяемые пользователем функции. Импортируйте данные из Google Storage в таких форматах, как CSV, Parquet, Avro или JSON.
- Запрос. Запросы выражаются на диалекте SQL. [4] результаты возвращаются в формате JSON с максимальной длиной ответа примерно 128 МБ или неограниченным размером, если включены большие результаты запроса. [5]
- Интеграция: BigQuery можно использовать из скрипта Google Apps. [6] (например, как связанный скрипт в Документах Google ) или любой язык, который может работать с его REST API или клиентскими библиотеками. [7]
- Контроль доступа. Делитесь наборами данных с произвольными людьми, группами или всем миром.
- Машинное обучение. Создавайте и выполняйте модели машинного обучения с помощью запросов SQL.
- Межоблачная аналитика: анализируйте данные в Google Cloud , Amazon Web Services и Microsoft Azure. [8] [9]
- Обмен данными. Обмен данными и аналитическими ресурсами за пределами организации. [10]
- Служба анализа в памяти — механизм BI , встроенный в BigQuery, который позволяет пользователям анализировать большие и сложные наборы данных в интерактивном режиме с временем ответа на запрос менее секунды и высоким уровнем параллелизма. [11] [12]
- Бизнес-аналитика: визуализируйте данные из BigQuery путем импорта в Data Studio , инструмент визуализации данных. [13]
Цены [ править ]
Двумя основными компонентами ценообразования BigQuery являются стоимость обработки запросов и стоимость хранения данных. BigQuery предлагает два типа цен — цены по требованию, при которых взимается плата за количество петабайт, обработанных для каждого запроса, и фиксированные цены, при которых взимается плата за слоты или виртуальные процессоры. [14]
Партнерство и интеграция [ править ]
BigQuery является партнером и изначально интегрируется с несколькими инструментами: [15]
- BI и визуализация данных: Tableau , Microstrategy , ThoughtSpot , SAS , Qlik Neo4j и Dataiku.
- Коннекторы и инструменты разработчика: CData, Progress, Magnitude, KingswaySoft, ZapppySys.
Принятие [ править ]
Среди клиентов BigQuery — 20th Century Fox, American Eagle Outfitters, HSBC, CNA Insurance, Asahi Group, ATB Financial, Athena, The Home Depot, Wayfair, Carrefour, Oscar Health и ряд других. [16] Gartner назвала Google лидером в Magic Quadrant™ 2021 года по системам управления облачными базами данных. [17] BigQuery также назван лидером в рейтинге Forrester Wave 2021: Cloud Data Warehouse. [18] Согласно исследованию Enterprise Strategy Group, BigQuery экономит до 27% совокупной стоимости владения в течение трех лет по сравнению с другими решениями для облачного хранения данных. [19]
Ссылки [ править ]
- ^ Иэн Томсон (14 ноября 2011 г.). «Google открывает BigQuery для облачной аналитики: бесплатная пробная версия привлекает сомневающихся» . Регистр . Проверено 26 августа 2016 г.
- ^ Сергей Мельник; Андрей Губарев; Цзин Цзин Лун; Джеффри Ромер; Шива Шивакумар; Мэтт Толтон; Тео Василакис (2010). «Dremel: интерактивный анализ наборов данных веб-масштаба» . Учеб. 36-й Международной конференции по очень большим базам данных (VLDB) .
- ^ Казунори Сато (2012). «Взгляд изнутри на Google BigQuery» (PDF) . Проверено 26 августа 2016 г.
- ^ «Справочник по SQL» . Проверено 26 июня 2017 г.
- ^ «Политика квотирования» . Проверено 26 июня 2017 г.
- ^ «Сервис BigQuery | Скрипт приложений | Разработчики Google» . 15 марта 2018 года . Проверено 23 апреля 2018 г.
- ^ «Клиентские библиотеки BigQuery» . Проверено 26 июня 2017 г.
- ^ «большой запрос» . [ постоянная мертвая ссылка ]
- ^ «Google Clouds BiqQuery Omni теперь общедоступен» . 12 октября 2021 г.
- ^ «Аналитический центр» .
- ^ «BI-движок» .
- ^ «Со множеством обновлений в BigQuery» . 2 июля 2022 г.
- ^ «со множеством обновлений в BigQuery» . 2 июля 2022 г.
- ^ «Затраты на BigQuery» . 13 июля 2023 г.
- ^ «Раздел BigQuery» .
- ^ «Клиенты аналитики данных» .
- ^ «Что изменилось в Магическом квадранте Gartner 2021 года для облачных систем управления базами данных» . 13 января 2022 г.
- ^ «BigQuery названа лидером в сфере облачных хранилищ данных forrester» . 30 марта 2021 г.
- ^ «Экономическая проверка Google BigQuery и облачных EDWS» (PDF) .
