Google BigQuery предлагает ряд функций, которые делают его мощным решением для хранения данных. Эти функции включают в себя:

  • Быстрая производительность. BigQuery может очень быстро выполнять сложные запросы.
  • Гибкая цена. BigQuery – это услуга с оплатой по мере использования, поэтому вы платите только за хранимые данные и выполняемые запросы.
  • Простая интеграция. BigQuery можно интегрировать с множеством других сервисов Google Cloud Platform.
  • Надежная безопасность. BigQuery использует различные функции безопасности для защиты ваших данных.
  • Используйте правильные типы данных. При загрузке данных в BigQuery используйте правильные типы данных для своих данных. Это поможет повысить производительность и снизить затраты.

Функция/детальОписаниеНазначениеПолностью управляемое бессерверное хранилище данных для аналитики.Хранение данныхСтолбчатое хранилище с конденсаторным форматом.Язык запросовSQL-подобный язык для запроса данных.МасштабируемостьВысокая масштабируемость, может обрабатывать петабайты данных.ПроизводительностьСверхбыстрые запросы с распределенной архитектурой.Автоматическое индексированиеНет необходимости управлять индексами ; автоматическая оптимизация. Импорт данных. Поддерживается пакетный и потоковый прием данных. Экспорт данных. Можно экспортировать данные в другие решения для хранения. Безопасность. Многоуровневая безопасность с IAM и шифрованием. Шифрование данных. Шифрование данных при хранении и передаче по умолчанию. Стоимость с оплатой по мере использования на основе обрабатываемые данные. Форматы данных. Поддерживает различные форматы данных, такие как CSV, JSON, AVRO. Таблицы секционирования данных могут быть разделены на разделы для повышения производительности. Кластеризация данных. Кластеризация помогает оптимизировать хранение и эффективность запросов. Политика хранения данных. Настраиваемые периоды хранения данных для таблиц. Служба передачи данных. Перемещайте данные из других источников в BigQuery легко. Машинное обучениеИнтеграция с BigQuery ML для моделей ML на данных. Анализ данныхПоддерживает Data Studio, Таблицы и другие инструменты бизнес-аналитики. Управление данными. Управление доступом к данным и журналы аудита для обеспечения соответствия. Потоковые вставки. Вставка данных в реальном времени для немедленного анализа. Экспорт данных. Возможен экспортный запрос. результаты в различные форматы файлов. Данные о географическом местоположении могут храниться и обрабатываться в определенных регионах. Устойчивость данных. Репликация и резервное копирование для обеспечения долговечности данных. API AccessAPI для программного доступа и интеграции. Контроль стоимости данных. Обеспечивает контроль затрат для управления расходами.

Методы оптимизации производительности для Google BigQuery

Существует ряд рекомендаций, которым вы можете следовать, чтобы максимально эффективно использовать Google BigQuery. Эти лучшие практики включают в себя:

  • Используйте секционирование и кластеризацию. Секционирование и кластеризация могут помочь повысить производительность запросов к большим наборам данных.
  • Используйте материализованные представления. Материализованные представления можно использовать для предварительного вычисления запросов, что может повысить производительность.
  • Используйте BigQuery ML. BigQuery ML можно использовать для создания моделей машинного обучения на основе ваших данных.
  • Используйте правильный индекс. Использование правильного индекса может повысить производительность запросов, обращающихся к определенным столбцам или строкам.

Технические детали

Существует ряд методов оптимизации производительности, которые можно использовать для повышения производительности запросов в BigQuery. Эти методы включают в себя:

  • Используйте правильный язык запросов. Использование правильного языка запросов может помочь повысить производительность ваших запросов.
  • Оптимизируйте запросы. Оптимизация запросов может помочь повысить их эффективность.
  • Используйте встроенные инструменты BigQuery.BigQuery предлагает ряд встроенных инструментов, которые помогут вам оптимизировать запросы.
  • Язык запросов BigQuery. Язык запросов BigQuery – это язык, похожий на SQL, который используется для выполнения запросов в BigQuery. Язык запросов BigQuery поддерживает ряд функций, которые могут помочь повысить производительность ваших запросов, таких как секционирование и кластеризация.

Ниже приведена подробная таблица с описанием различных методов оптимизации производительности для Google BigQuery:

Оптимизация производительности — это итеративный процесс. Эффективность каждого метода оптимизации будет зависеть от ваших конкретных данных, рабочей нагрузки и бизнес-требований. Крайне важно всегда учитывать компромисс между повышением производительности и соответствующими затратами или сложностями.

В дополнение к рекомендациям, изложенным выше, существует ряд технических деталей, о которых следует знать инженерам данных и инженерам ML при использовании Google BigQuery. Эти детали включают в себя:

Руководство по началу работы

В этом техническом руководстве мы покажем вам процесс настройки BigQuery и выполнения основных задач по хранению данных. Давайте погрузимся!

  • Формат хранения BigQuery. BigQuery использует собственный формат хранения, оптимизированный для повышения производительности. Формат хранения BigQuery предназначен для хранения данных таким образом, чтобы минимизировать объем используемого дискового пространства и максимально увеличить скорость выполнения запросов.
  • Механизм выполнения BigQuery. BigQuery использует механизм распределенного выполнения для выполнения запросов. Механизм выполнения BigQuery предназначен для масштабирования для обработки наборов данных любого размера и максимально быстрого выполнения запросов.
  • Войдите в свою учетную запись Google и перейдите в консоль Google Cloud («https://console.cloud.google.com/»).

Заключение

Шаг 1. Создание проекта Google Cloud и включение BigQuery API

Шаг 2.Настройка веб-интерфейса BigQuery

  1. Создайте новый проект или выберите существующий.
  2. В Google Cloud Console нажмите «Меню навигации» › «BigQuery».
  3. Если API BigQuery не включен для вашего проекта, нажмите кнопку «Включить», чтобы включить его.
  4. После включения API BigQuery нажмите кнопку «Перейти к BigQuery», чтобы открыть веб-интерфейс BigQuery.

Шаг 3. Создание набора данных

  1. Вы увидите редактор запросов, где вы сможете выполнять SQL-подобные запросы к своим наборам данных.
  2. В веб-интерфейсе BigQuery нажмите название проекта (в верхнем левом углу), чтобы открыть раскрывающийся список проекта.

Шаг 4. Загрузка данных в BigQuery

  1. Нажмите «Создать набор данных».
  2. Укажите идентификатор набора данных (например, «my_dataset») и выберите местоположение данных.
  3. Нажмите «Создать набор данных», чтобы создать новый набор данных.
  4. В веб-интерфейсе BigQuery выберите свой набор данных на левой панели.

Шаг 5. Выполнение запросов в BigQuery

  1. Нажмите «Создать таблицу».
  2. В качестве источника данных выберите «Загрузить».
  3. Выберите файл данных (CSV, JSON и т. д.) и настройте схему.
  4. Нажмите «Создать таблицу», чтобы загрузить данные.
  5. В редакторе запросов введите SQL-запрос.

Шаг 6. Расширенные запросы с помощью BigQuery

  1. Например, чтобы получить все строки из таблицы с именем «my_table», используйте SELECT *FROM `project_id.dataset_id.my_table`;.
  2. Нажмите кнопку «Выполнить», чтобы выполнить запрос.
  3. BigQuery поддерживает сложные запросы для преобразования и агрегирования данных.

Шаг 7. Управление ресурсами BigQuery

  1. Например, чтобы рассчитать общую сумму продаж по товару, используйте SELECT product_name, SUM(sales_amount) AS total_sales FROM `project_id.dataset_id.sales_table` GROUP BY product_name;.
  2. В веб-интерфейсе BigQuery нажмите «История запросов», чтобы просмотреть предыдущие запросы.

Вы успешно настроили Google BigQuery и выполнили основные задачи по хранению данных! Благодаря мощным возможностям выполнения запросов и масштабируемости BigQuery теперь вы можете легко исследовать и анализировать большие наборы данных. Начните использовать потенциал Google BigQuery, чтобы получить ценную информацию из ваших данных!

  1. Нажмите «История заданий», чтобы отслеживать статус выполняемых или завершенных заданий.
  2. Методика оптимизации производительностиОписание1. Разделение данных. Разделение таблиц на основе одного или нескольких столбцов может значительно повысить производительность запросов. Разделяя данные на более мелкие, управляемые разделы, BigQuery может сканировать только соответствующие разделы во время выполнения запроса, сокращая объем обрабатываемых данных. Обычно используются стратегии разделения на основе даты, временной метки или целочисленного диапазона. Кластеризация данныхКластеризация может еще больше повысить производительность запросов за счет физической организации данных в разделах на основе определенных столбцов. Это уменьшает объем данных, считываемых во время выполнения запроса, поскольку схожие данные хранятся вместе. Выбор подходящих столбцов кластеризации может повысить производительность как секционированных, так и несекционированных таблиц.3. Оптимизация запросовНаписание эффективных запросов имеет решающее значение для производительности. Избегайте использования ненужных подстановочных знаков, оптимизируйте объединения и используйте явные списки столбцов вместо SELECT *, чтобы уменьшить накладные расходы на передачу и обработку данных. Понимание планов выполнения запросов с использованием синтаксиса EXPLAIN может помочь выявить узкие места и оптимизировать процесс выполнения запросов. Денормализация. Для рабочих нагрузок с большим объемом чтения денормализация данных и сохранение предварительно агрегированных результатов могут ускорить выполнение запросов. Хотя это увеличивает требования к хранилищу, но снижает необходимость в сложных соединениях и агрегациях во время выполнения запроса. Особое внимание следует уделить компромиссу между затратами на хранение и производительностью запросов.5. Размер раздела и кластераПри создании таблиц учитывайте соответствующие размеры раздела и кластера на основе распределения данных и шаблонов запросов. Меньшие разделы обеспечивают больший параллелизм, но увеличивают накладные расходы на метаданные. Большие размеры кластеров могут повысить производительность некоторых типов запросов, особенно тех, для которых полезно полное сканирование столбцов. Регулярно контролируйте и корректируйте эти параметры.6. Дизайн таблиц Оптимизируйте схемы таблиц на основе шаблонов запросов. Избегайте использования вложенных и повторяющихся полей в таблицах без необходимости. Сведение данных и использование вложенных или повторяющихся полей только при необходимости может повысить производительность. Кроме того, используйте соответствующие типы данных, чтобы минимизировать использование хранилища и сократить накладные расходы на обработку во время выполнения запроса.7. Кэш и материализованные представления. Используйте механизмы кэширования и материализованные представления для часто используемых запросов. BigQuery обеспечивает автоматическое кэширование результатов запроса, что может ускорить повторение запросов. Материализованные представления хранят предварительно вычисленные результаты для конкретных запросов, что снижает необходимость оперативного повторного расчета данных и еще больше повышает производительность для конкретных случаев использования. 8. Потоковая и пакетная загрузка. Выберите правильный метод загрузки данных в соответствии с вашими требованиями. Потоковая передача данных идеально подходит для приема данных в режиме реального времени, а пакетная загрузка более эффективна для крупномасштабной загрузки данных. Для пакетной загрузки рассмотрите возможность использования службы передачи данных BigQuery или инструментов миграции данных для оптимальной производительности.9. Планирование запросов. Планируйте ресурсоемкие или повторяющиеся запросы в непиковые часы, чтобы избежать конфликтов с другими рабочими нагрузками. BigQuery позволяет настраивать интервалы резервирования, чтобы выделить ресурсы для критически важных рабочих нагрузок, улучшая согласованность производительности.10. Мониторинг и ведение журналов. Регулярно отслеживайте производительность запросов с помощью встроенных инструментов мониторинга и ведения журналов BigQuery. Отслеживайте длительные запросы, задержки запросов и другие показатели производительности. Используйте Stackdriver или любые другие инструменты мониторинга для настройки оповещений и уведомлений для превентивного выявления и устранения проблем с производительностью.11. Используйте BigQuery ML для прогнозов. Для задач машинного обучения рассмотрите возможность использования BigQuery ML, который позволяет создавать и выполнять модели машинного обучения непосредственно в BigQuery. Используя возможности распределенной архитектуры BigQuery, вы можете с легкостью выполнять прогнозы и анализ больших наборов данных, сокращая перемещение данных и повышая общую производительность.12. Используйте инструменты BI и Data Studio. Используйте инструменты BI, такие как Data Studio, для визуализации и исследования данных. Эти инструменты могут оптимизировать поиск и отображение данных, уменьшая необходимость в сложных запросах и позволяя пользователям более интуитивно понятно взаимодействовать с данными, тем самым повышая общую производительность.

Широкая масштабируемость. BigQuery может хранить и обрабатывать петабайты данных.

Следуя лучшим практикам и методам оптимизации производительности, изложенным в этом сообщении блога, вы сможете максимально эффективно использовать BigQuery и повысить производительность своих запросов.

Мы надеемся, что вы нашли эту публикацию в блоге информативной. Следите за нашими блогами, посвященными разработке данных в GCP!

Хранилище данных стало проще: использование Google BigQuery для комплексной аналитики — Дишани Сен