BigQuery是甚麼？

在數據驅動的時代，BigQuery作為Google推出的先進雲端資料分析服務，為企業提供了一個高效的解決方案，以實現對大規模數據的深度解析與快速查詢。憑藉其無伺服器架構與強大的分散式運算能力，BigQuery能夠輕鬆處理TB到PB級別的資料，並且使用者只需專注於數據分析而無需擔心底層硬體的管理。同時，其直觀的SQL查詢語言和內建機器學習功能，進一步降低了數據處理的技術門檻，使各類型使用者都能方便地獲取有價值的見解。本文將深入探討BigQuery的特性、應用及其在現代商業環境中的重要性，幫助讀者全面了解這一強大的工具。

BigQuery是甚麼？

BigQuery是由Google推出的全代管資料分析服務，屬於雲端資料倉儲系統，旨在幫助企業高效地處理和分析大規模數據集。它的設計基於無伺服器架構，這意味著用戶無需擔心底層硬體或基礎架構的管理，可以專注於數據分析本身。

BigQuery具備以下幾個主要特點:

  1. 高效能分析:BigQuery能夠處理TB到PB等級的數據，查詢速度非常快，通常在幾秒內即可完成查詢。其背後的技術基於分散式運算，可以利用多臺機器同時處理數據。
  2. 使用方便:用戶可以通過結構化查詢語言(SQL)進行數據查詢，這降低了數據處理的技術門檻。此外，BigQuery還整合了機器學習功能，使得進行數據分析和預測變得更加簡單。
  3. 靈活的計費方式:BigQuery的計費模式是根據用戶的實際使用量來收費，這有助於企業在不確定數據需求的情況下有效控制成本。例如，如果某一月份的數據分析需求較高，則該月會相對多花費;而若幾個月後需求下降，則無需再支付相應的費用。

由於這些特點，許多企業如美國職棒大聯盟和紐約時報等已經採用了BigQuery，以提升他們的數據分析能力和效率。BigQuery不僅適合需要大量數據分析的企業，也對於學習數據分析的個人用戶來說是一個非常好的選擇，因為它提供了簡單易用的界面和學習資源。

如需進一步了解BigQuery的詳細功能與應用，建議訪問Google Cloud的官方網站。

BigQuery可以做什麼？

Google BigQuery是一個強大的雲端數據倉儲解決方案，能夠進行大規模數據分析，具備多種功能，使其在現代數據處理中扮演重要角色。以下是BigQuery的一些主要用途:

  1. 數據分析與查詢:BigQuery可以處理PB級別的大數據，並能快速執行SQL查詢，分析複雜數據集。用戶只需撰寫SQL語句即可進行查詢，這對於數據分析師來說非常便利。
  2. 無伺服器架構:BigQuery採用無伺服器的設計，使用者不需要擔心基礎設施的管理，系統會自動擴展計算資源，根據需要分配運算能力。這意味著在數據需求增加時，BigQuery可以快速適應，而不需要額外的硬體投資。
  3. 機器學習整合:BigQuery支持與機器學習的無縫整合，用戶可以直接在其環境中使用機器學習模型來進行預測分析，這樣可以將數據分析與機器學習流程更有效地結合起來。
  4. 成本效益高:BigQuery根據查詢的數據量計費，使用者只需為實際使用的資源支付費用，這使得企業能夠在數據分析上節省開支。此模式特別適合變動性大的數據需求。
  5. 支持大規模數據處理:BigQuery不僅支持標準的SQL查詢，還能處理結構化、半結構化和非結構化數據。其強大的數據處理能力讓企業能夠從各種數據源中獲取有價值的見解。
  6. 數據可視化:與其他Google產品如Looker Studio相結合，BigQuery可以輕鬆地將數據轉化為可視化報告，便於決策者理解和使用數據。

bigquery優缺點

BigQuery是Google雲端平臺提供的資料倉儲服務，適合處理和分析大量資料，具備多項優點和缺點。

優點

  1. 高效能:BigQuery能夠以極快的速度處理TB到PB級別的資料。其使用的列式存儲技術和分佈式架構，使查詢效率高達每秒處理1TB資料的能力。
  2. 無需管理基礎架構:作為一種無伺服器的資料倉儲，BigQuery用戶無需擔心硬體的設置或維護，這樣大幅降低了時間和人力成本。
  3. 可擴展性:BigQuery支持自動擴展，能夠根據需求自動調整計算和存儲資源，以應對不同規模的資料分析需求。
  4. 內建機器學習:BigQueryML允許用戶直接在資料上創建和執行機器學習模型，這使得數據分析與預測變得更加高效。
  5. 安全性和合規性:BigQuery提供強大的數據安全性，支援資料加密、權限管理和審計功能。

缺點

  1. SQL技能要求:使用BigQuery需要熟悉SQL，這對於未接觸過資料庫的人來說，可能需要額外的學習和培訓。
  2. 對Google生態系統的依賴:BigQuery必須在Google Cloud平臺上運行，這可能會對某些用戶造成地理延遲問題，尤其是需要跨區域存取數據的情況。
  3. 處理限制:在某些情況下，BigQuery對資料表的更新頻率和大小有一定限制，這對於經常需要變更資料集的應用來說可能不太合適。
  4. 潛在的成本:儘管BigQuery採用按量計費模式，但不當的查詢設計可能導致高額的資料掃描費用，因此用戶需謹慎設計查詢。

BigQuery要錢嗎？

是的，Google BigQuery 是一項需付費的服務，其費用主要根據兩個方面來計算:資料查詢和資料儲存。

  1. 資料查詢費用:
  2. 以量計價(On-demand pricing):這種模式下，使用者依據查詢的資料量進行計費。每月前 1 TB 的查詢量是免費的，超過部分則按每 TB 收取約 5.75 美元。
  3. 固定費率(Flat-rate pricing):這個方案適合需要穩定預算的企業，使用者需購買虛擬處理單元(CPU)，並支付固定的月費或年費。
  4. 資料儲存費用:
  5. BigQuery 對儲存的資料也會收費，分為動態儲存和長期儲存。前 10 GB 的儲存空間是免費的。長期儲存的費用會較便宜，適合那些長期不變動的資料。

此外，BigQuery 的計費方式提供了很大的彈性，使用者只需為實際使用的資源付費，避免了傳統資料倉儲中可能出現的硬體閒置浪費問題。

bigquery費用

Google BigQuery的費用結構主要分為三個部分:儲存費用、查詢費用和其他附加費用。以下是2024年最新的費用詳細資訊:

儲存費用:

活躍儲存(Active Storage):每GB約0.052美元，每月前10GB免費。

長期儲存(Long-Term Storage):每GB約0.026美元，適用於未被修改的資料。

查詢費用:

按需查詢(On-Demand Queries):每TB約7.50美元。值得注意的是，自2023年7月起，此費用增加了25%。每月前1TB的查詢處理量免費。

平價套餐(Flat-Rate Pricing):這是一種預先訂購計算資源的方式，依據所選的虛擬CPU(或稱為「插槽」)的數量收費。不同的套餐有不同的定價，如標準套餐每小時每插槽0.051美元。

其他費用:

包括數據轉移費用和數據輸出費用等，這些費用根據實際使用情況而變化。

BigQuery還提供了一個免費使用的選項，讓用戶在每月的使用量在免費範圍內的情況下，無需支付任何費用。這使得初次使用者能夠低風險地探索其功能。

為了減少使用費用，建議用戶:

  • – 優化查詢以減少不必要的數據處理。
  • – 使用數據壓縮技術來降低儲存成本。
  • – 有效利用免費配額。

bigquery語法

BigQuery是一種強大的雲端數據分析工具，它使用類似SQL的語法來查詢和分析數據。以下是一些BigQuery基本語法的概述，幫助您快速上手。

基本語法

  1. SELECT: 用於選擇想要查詢的欄位。sql

    SELECT column1， column2 FROM dataset.table;

    若要選擇所有欄位，可以使用 “ 符號:

    sql

    SELECT FROM dataset.table;

  2. WHERE: 用來設定條件過濾數據。sql

    SELECT column1 FROM dataset.table WHERE condition;

  3. GROUP BY: 用於對查詢結果進行分組，並可結合聚合函數如 COUNT()、SUM()等使用。sql

    SELECT column1， COUNT() FROM dataset.table GROUP BY column1;

  4. ORDER BY: 用來對查詢結果進行排序。sql

    SELECT column1 FROM dataset.table ORDER BY column1 DESC;

  5. JOIN: 用於聯接多個表格，根據指定的條件。sql

    SELECT a.column1， b.column2

    FROM dataset.table1 AS a

    JOIN dataset.table2 AS b ON a.id = b.id;

數據匯入和管理

在BigQuery中，您可以從CSV文件或其他數據源創建資料表。您只需在建立資料集後，選擇「建立資料表」，然後選擇資料來源(例如:從CSV上傳)來開始。

數據分析

BigQuery支持多種輸出格式，並可以與Google Sheet及Looker Studio整合，以便進行視覺化分析。您還可以使用Python進行更複雜的數據處理和報告生成。

實用技巧

  • 使用 CTRL + ENTER 來執行查詢。
  • 確保在寫查詢時了解資料表的結構，以便正確使用欄位名稱。

bigquery教學

Google BigQuery 是一款強大的雲端數據分析工具，特別適合需要處理大量數據的使用者。以下是一些關鍵的使用步驟與功能介紹，幫助你快速上手。

1. 建立與上傳資料表

在使用 BigQuery 前，首先需要建立資料集和資料表。可以選擇從空白資料表開始，或是直接上傳 CSV 檔案:

  • 建立空白資料表:在 BigQuery 中創建資料集後，可以選擇「建立資料表」，設定資料表的名稱和結構(Schema)。這裡可以選擇使用「以文字形式編輯」模式，直接貼上原始碼以快速建立資料表結構。
  • 上傳 CSV 檔案:如果你有現成的數據，可以將 CSV 檔案上傳至 Google Cloud Storage，然後從那裡建立資料表。這樣能更有效率地處理大於 100 MB 的文件。

2. 查詢資料

使用 SQL 語法來查詢資料是 BigQuery 的核心功能。你可以使用常見的 SQL 語法，如 SELECT、FROM、WHERE、ORDER BY 等來操作數據。BigQuery 支援的 SQL 語法接近標準 SQL，因此對於有 SQL 基礎的用戶來說，上手相對容易。

3. 資料視覺化

BigQuery 與 Google Data Studio 緊密整合，讓用戶可以方便地將數據可視化。建立報表的步驟如下:

  1. 在 Data Studio 中新增一個空白報表。
  2. 選擇「新增資料」，然後選擇 BigQuery 作為資料來源。
  3. 選擇相應的資料表，完成後即可開始製作報表。

4. 高級功能與應用

除了基本的查詢功能，BigQuery 還具備強大的資料分析能力，包括支援機器學習(BigQuery ML)，讓用戶能夠在 SQL 查詢中直接建立和訓練模型。此外，你也可以將查詢結果導出至 Google Sheets，方便後續處理。

bigquery應用

BigQuery 是 Google Cloud 提供的一個強大資料倉儲解決方案，專為處理和分析大規模資料而設計。隨著2024年的新功能推出，BigQuery在資料管理和分析上更加高效，特別是在以下幾個方面:

  1. 湖倉架構:BigQuery現整合了資料湖和資料倉儲的優點，允許用戶在混合環境中進行資料整合和管理。這意味著用戶可以輕鬆處理存儲在不同來源的資料，並在單一平臺上進行分析。
  2. AI和機器學習集成:BigQuery的最新更新加強了AI和機器學習工具的整合，使得用戶能夠更智能地進行資料分析。這些功能不僅提升了分析的深度，也降低了對專業技術的依賴，讓更多業務人員可以使用。
  3. 數據遷移與管道簡化:新版本還簡化了資料遷移和管道操作，讓企業可以更輕鬆地管理和轉移資料，進一步提升了工作效率。
  4. 與Google Analytics 4 (GA4)的整合:BigQuery與GA4的結合讓行銷人員能夠深入分析用戶行為，利用第一方數據來制定更精準的行銷策略。這樣的整合不僅增強了資料的可用性，還提升了企業的競爭優勢。

在未來，隨著資料需求的增加，BigQuery將持續推出更多功能，幫助企業更有效地利用大數據，推動業務增長。

總結

BigQuery是Google推出的全代管雲端資料分析服務，專為處理和分析大規模數據集而設計，具備高效能、無伺服器架構和機器學習整合等特點。用戶可以透過SQL語言輕鬆查詢資料，並使用根據實際使用量的靈活計費模式來控制成本。BigQuery適合企業和個人用戶，無論是簡單查詢還是複雜的數據視覺化與模型訓練都能高效完成。隨著AI和資料湖等功能的增強，BigQuery在資料管理和分析中扮演著越來越重要的角色，幫助企業提升競爭優勢。

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