Представьте, что вам нужно где-то хранить, обновлять и#nbsp;обслуживать большие наборы данных, производить над ними различные операции, иметь возможность легко настраивать интеграции с#nbsp;другими сервисами, при этом вся эта история должна быть в#nbsp;простом и#nbsp;удобном интерфейсе, а#nbsp;еще не#nbsp;требовать от#nbsp;вас создания и#nbsp;поддержания собственной сложной системы и#nbsp;инфраструктуры. Примерно об#nbsp;этом задумались в#nbsp;Google около 20-и лет назад, и#nbsp;в#nbsp;2010 году миру был представлен BigQuery для проведения ограниченного тестирования. Уже в#nbsp;2011 сервис стал доступен всем желающим и#nbsp;продолжает радовать своих пользователей по#nbsp;сей день.
BigQuery#nbsp;— это бессерверный RESTful веб-сервис от#nbsp;Google, который используется для обработки и#nbsp;анализа больших наборов данных в#nbsp;реальном времени. Он#nbsp;является частью Google Cloud Platform и#nbsp;предоставляет инфраструктуру для хранения и#nbsp;широкомасштабного анализа данных, используя SQL-подобный язык запросов.
Основные особенности и#nbsp;преимущества BigQuery:
Бессерверность: Пользователи не#nbsp;управляют ни#nbsp;базой данных, ни#nbsp;виртуальными серверами. Все это управляется и#nbsp;оптимизируется автоматически.
Масштабируемость: BigQuery может обрабатывать петабайты данных без каких-либо дополнительных усилий по#nbsp;масштабированию со#nbsp;стороны пользователя.
Быстрый отклик: За#nbsp;счет использования внутренней технологии Dremel, BigQuery может обрабатывать запросы практически в#nbsp;реальном времени.
SQL-like запросы: Хоть BigQuery и#nbsp;не#nbsp;является РБД из-за своих отличий, он#nbsp;по-прежнему очень близок к#nbsp;типичным представителям SQL#nbsp;БД. Именно поэтому здесь использован диалект Standard SQL, имеющий некоторые расширения и#nbsp;особенности.
Интеграции: BigQuery хорошо интегрируется с#nbsp;другими продуктами Google Cloud, такими как GSheets, Data Studio, Cloud SQL, и#nbsp;др.
Гибкая оплата: Вы#nbsp;платите только за#nbsp;хранение данных и#nbsp;выполнение запросов. Нет необходимости покупать лицензии или оплачивать постоянное использование.
Безопасность: Данные в#nbsp;BigQuery автоматически шифруются и#nbsp;бэкапируются. Также к#nbsp;ним применяется управление доступами.
Геораспределенное хранение: Вы#nbsp;можете выбирать, в#nbsp;каком регионе хранить данные, что позволяет пользоваться законами о#nbsp;защите данных и#nbsp;оптимизировать время ответа от#nbsp;сервера.
Встроенный#nbsp;ML: С#nbsp;помощью BigQuery ML, вы#nbsp;можете создавать и#nbsp;выполнять машинное обучение модели прямо внутри BigQuery без необходимости перемещать данные.
Библиотеки и#nbsp;SDK: Существует множество библиотек и#nbsp;SDK для различных языков программирования, которые позволяют легко интегрировать BigQuery с#nbsp;любыми приложениями.
Окей, а#nbsp;для чего обычно используется BigQuery? Практически для любой работы с#nbsp;BigData. А#nbsp;большие данные это всегда крупные структуры (компании) или научные исследования, которые просто не#nbsp;могут нормально существовать и#nbsp;функционировать без эффективных инструментов управления этими данными.
Вот примеры:
Корпоративное хранение и#nbsp;анализ данных: Компании могут использовать BigQuery для хранения и#nbsp;анализа своих внутренних данных, таких как данные сотрудников, логи операций, данные о#nbsp;продажах, поведение пользователей на#nbsp;сайтах и#nbsp;многого другого.
Научные исследования: Ученые могут анализировать большие объемы данных в#nbsp;BigQuery, чтобы выявлять паттерны, проводить статистический анализ и#nbsp;делать научные отчеты.
Финансы: Банки и#nbsp;финансовые институты могут использовать BigQuery для анализа транзакций, обнаружения мошенничества или моделирования рисков.
Здравоохранение: BigQuery может помочь в#nbsp;анализе медицинских данных, включая электронные медицинские записи, данные о#nbsp;пациентах, результаты исследований и#nbsp;т.#nbsp;д.
Маркетинг: Маркетологи могут использовать BigQuery для анализа поведения клиентов, оценки эффективности рекламных кампаний или прогнозирования трендов рынка.
Медиа и#nbsp;развлечения: BigQuery может помочь анализировать потоковое поведение, предпочтения пользователей и#nbsp;другие метрики, которые важны для медиакомпаний и#nbsp;производителей контента.
E-commerce: Онлайн-магазины и#nbsp;торговые платформы могут использовать BigQuery для анализа покупательских данных, оптимизации инвентаря и#nbsp;прогнозирования продаж.
Логистика и#nbsp;транспорт: Компании могут использовать BigQuery для анализа данных о#nbsp;транспортировке, оптимизации маршрутов и#nbsp;прогнозирования задержек.
IoT (Интернет вещей): Устройства, подключенные к#nbsp;Интернету, генерируют огромное количество данных. BigQuery может помочь в#nbsp;анализе этих данных для мониторинга, обнаружения аномалий или оптимизации работы устройств.
Государственные службы: Правительственные агентства могут использовать BigQuery для анализа обширных наборов данных для лучшего принятия решений, мониторинга и#nbsp;планирования.
BigQuery это SQL-подобная база данных, обернутая в#nbsp;очень удобный облачный IaaS сервис, являющийся частью экосистемы Google Cloud Platform. Она предоставляет большое количество самых разных инструментов, удобный веб-интерфейс и#nbsp;понятный язык запросов. Также она сочетает в#nbsp;себе бессерверность, гибкость, масштабируемость и#nbsp;эффективность при работе с#nbsp;большими данными. Из-за всех отличий BigQuery никак нельзя отнести к#nbsp;стандартным РБД, но#nbsp;и#nbsp;задачи у#nbsp;нее совсем другие.
Если рассматривать сервис в#nbsp;контексте всей экосистемы, которая вокруг него выстроена, то#nbsp;точно можно сказать, что решение относится к#nbsp;разряду ультимативных. BigQuery пользуется большой популярностью, так как предоставляет своим пользователям все необходимое для быстрого и#nbsp;легкого старта, а#nbsp;также обеспечивает эффективный подход к#nbsp;работе с#nbsp;BigData.