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