Google BigQuery | En guide

I denne artikkelen diskuterer vi en stor - og raskt voksende - SaaS-teknologi, Google BigQuery. Vi går gjennom nøyaktig hva Google BigQuery er, og hvordan teknologien understøtter en dataplattform-arkitektur. Vi vil også svare på noen vanlige spørsmål relatert til Google BigQuery og sammenlignbare løsninger. Vi gir eksperttips om hvordan Google BigQuery bør brukes for data engineering og maskinlæring. Vi gir også ressurser for å hjelpe deg med å komme i gang.

Hva er Google BigQuery?

Google BigQuery er en kraftig, administrert og serverløs datalagrings- og datavarehusløsning som leveres av Google Cloud Platform (GCP). Google BigQuery er utviklet for å kunne håndtere enorme mengder data og er spesielt nyttig for å kjøre komplekse spørringer og analyser på store datasett i sanntid.

BigQuery er spesielt kjent for sin evne til å skalere sømløst etter behov, slik at organisasjoner kan lagre og analysere petabytes med data uten å måtte bekymre seg for infrastruktur og kapasitet.

Google BigQuery dypt integrert i Google Cloud-plattformen, noe som betyr at den lett kan kombineres med andre Google Cloud-tjenester for enda mer kraftige dataanalysearbeidsflyter. Den bruker SQL som spørringsspråk og er kompatibel med mange eksisterende dataverktøy og -biblioteker.

Hvordan passer Google BigQuery inn i en moderne dataarkitektur?

Google BigQuery kan ha en sentral rolle som en del av data lakehouse-arkitektur, en tilnærming som kombinerer fordelene ved både data lake og datavarehus.

I en data lakehouse-arkitektur støtter BigQuery følgende aspekter:

1. Datakatalog: BigQuery gir en sentralisert datakatalog der man kan opprette, lagre og administrere datasett og tabeller. Dette bidrar til å organisere data og fremmer gjenbruk av datasett.
2. Skalerbarhet: BigQuery er bygget på Google Cloud Platform og tar i bruk de underliggende tjenestene for å håndtere store mengder data, uavhengig av om det er strukturert eller ustrukturert data.
3. Dataintegrasjon: BigQuery støtter både batch- og sanntidsdataintegrering. For batchdata kan du bruke integrasjoner med dataflyt, datautvinning og datapipelines, for eksempel Apache Beam, Dataflow og Apache Airflow. For sanntidsdata kan du bruke streaming-APIer og tjenester som Cloud Pub/Sub og Datastream.
4. Maskinlæring: BigQuery ML lar deg bygge og implementere maskinlæringsmodeller direkte i BigQuery ved hjelp av SQL, noe som gjør det enkelt å utføre prediktive analyser.

Hvordan posisjonerer Google BigQuery seg mot andre verktøy?

Det er mange teknologier som gjør en god jobb innen datalagring- og dataprosessering. Benytter din organisasjon Google Cloud fra før bør BigQuery vurderes - da økosystemet til Google henger godt sammen og database-motoren er svært kraftig. Benyttes ikke Google Cloud fra før er det flere andre gode alternativ. Vår erfaring er at det kommer an på behovene og kompetansen som er der fra før hvilken teknologi som bør velges.

Vi her trukket frem noen punkter som kan være verdt å vurdere mot de behovene din organisasjon har:

1. Skalerbarhet og ytelse: Google BigQuery er en administrert, serverløs data warehouse-tjeneste som gir svært god skalerbarhet og ytelse. Den kan håndtere petabyte-skala dataanalyse uten behov for å administrere infrastruktur, noe som gir den en fordel i forhold til andre verktøy som krever betydelig mer ressursforvaltning og ytelsesoptimalisering.
2. SQL-støtte og integrasjon: BigQuery støtter standard SQL, noe som gjør det enkelt for data engineers å bruke og integrere med eksisterende data pipeline. Dette skiller seg fra noen andre verktøy som krever proprietære spørrespråk eller har begrenset SQL-støtte.
3. Maskinlæringsfunksjoner: BigQuery ML gir data engineers og data scientists muligheten til å lage og bruke maskinlæringsmodeller direkte innenfor BigQuery ved hjelp av SQL. Dette gjør det enklere å implementere avanserte analytiske funksjoner sammenlignet med andre verktøy som kan kreve eksterne integrasjoner eller mer komplekse arbeidsflyter.
4. Kostnadseffektivitet: BigQuery har en attraktiv prismodell basert på bruk, inkludert lagrings- og spørreomkostninger. Dette gjør det enkelt for data engineers å skalere bruken etter behov og kontrollere kostnadene mer effektivt. I tillegg tilbyr Google en rekke rabatter og besparelser basert på langsiktig lagring og bruk. Generelt er Google ofte rimeligere enn tilsvarende tjenester i Azure og AWS.
5. Økosystem - men også vendor lock-in: BigQuery er en del av Googles skytjenester, noe som betyr at det er enkelt å integrere med andre Google Cloud Platform-tjenester, som Dataflow, Dataproc og Google Data Studio. Dette gir et relativt sømløst økosystem for data engineers som jobber med forskjellige aspekter av datahåndtering og analyse. Merk at Google BigQuery er en del av Google Cloud Platform og fungerer best sammen med andre Google-tjenester. Dette kan skape en viss grad av vendor lock-in, ssammenlignet for eksempel med Databricks eller Snowflake.

Noen råd fra våre erfarne data engineers før implementering av Google BigQuery

Vi har beskrevet en omfattende plattform for data engineering og maskinlæring som er bygget for å skalere i skyen og som passer godt for mellomstore og store virksomheter. Om du vurderer Google BigQuery som en sentral løsning for å prosessere data, bør tenke på følgende fem hovedpunkter å vurdere før du starter prosessen:

1. Forbered deg på BigQuery-spesifikke funksjoner: Google BigQuery har unike funksjoner og egenskaper sammenlignet med andre datavarehusløsninger. Det er viktig å sette seg inn i disse spesifikke funksjonene, slik som partisjonerte og klyngede tabeller, materialiserte visninger og den serverløse arkitekturen. Forstå hvordan disse funksjonene kan brukes til din fordel for å forbedre ytelsen og redusere kostnadene.
2. Bli kjent med BigQuery SQL-dialekten: Selv om BigQuery bruker SQL, har den sin egen SQL-dialekt med noen særegenheter og funksjoner som kan variere fra andre SQL-dialekter du kanskje er vant til. Sett deg inn i BigQuery-spesifikke funksjoner som ARRAY, STRUCT og bruk av scripting for å kunne utnytte BigQuery til det fulle.
3. Optimaliser spørringer for å redusere kostnader: I Google BigQuery er spørringskostnadene knyttet til mengden data som blir behandlet. Lær hvordan du kan skrive effektive spørringer og bruke funksjoner som filterpushdown, partisjonering og klynging for å redusere datamengden som behandles, og dermed redusere kostnadene.
4. Utnytt integrasjonsmulighetene: BigQuery tilbyr et bredt spekter av integrasjonsmuligheter med andre Google Cloud-tjenester og tredjepartsverktøy for datainnsamling, prosessering, analyse og visualisering. Utforsk og utnytt disse integrasjonene for å bygge en robust og skalerbar datainfrastruktur rundt BigQuery.
5. Bruk overvåking og varsling aktivt: Google Cloud Platform gir deg tilgang til verktøy som Stackdriver Monitoring og Stackdriver Logging for å overvåke ytelsen og loggene til BigQuery-tjenesten. Lær hvordan du kan bruke disse verktøyene for å identifisere flaskehalser, ytelsesproblemer og potensielle feil, og opprett varsler for å bli informert om viktige hendelser og endringer i ressursbruken.

Vanlige spørsmål om Google BigQuery

Hva skiller Google BigQuery fra andre databaser?

Google BigQuery er en administrert, serverløs og skalerbar datavarehusløsning som tilbys av Google Cloud Platform (GCP). Den er spesielt designet for å håndtere store mengder data og er optimalisert for analyseformål. BigQuery bruker SQL-syntaks og skiller seg fra andre databaser ved å tilby serverløs arkitektur, automatisert skalering, høy ytelse og sømløs integrasjon med andre Google Cloud-tjenester.

Hvordan fungerer prissettingen for Google BigQuery?

Google BigQuery har en fleksibel prissetting basert på to modeller: On-Demand og Flat-Rate. On-Demand-prissetting belaster deg basert på datamengden du behandler, mens Flat-Rate-prissetting tilbyr en månedlig pris for ubegrenset bruk. Kostnadene inkluderer lagring, streaming og spørringer, og prisen varierer avhengig av region og ytelseskrav.

Hvordan kan jeg overføre data til Google BigQuery?

For å overføre data til BigQuery, kan du bruke Data Transfer Service (DTS) eller benytte tredjepartsverktøy som Apache Nifi og Talend. Du kan også utforme egne ETL-pipelines ved hjelp av Google Cloud-tjenester som Dataflow og Pub/Sub.

Er det mulig å integrere Google BigQuery med andre dataanalyseverktøy?

Ja, Google BigQuery har støtte for integrasjon med en rekke populære dataanalyseverktøy som Tableau, Looker, Data Studio og Power BI. Du kan også benytte APIer og klientbiblioteker for å integrere BigQuery med egendefinerte applikasjoner og tjenester.

Hvordan fungerer sikkerheten i Google BigQuery?

Google BigQuery tilbyr sikkerhet på flere nivåer, inkludert datakryptering, nettverkssikkerhet og brukerkontroll. Data lagret i BigQuery er kryptert som standard, både i hvile og under overføring. Google Cloud Identity and Access Management (IAM) lar deg styre tilgangen til BigQuery-ressurser og -data på en detaljert måte.

Hvordan kan jeg optimalisere ytelsen til spørringer i Google BigQuery?

For å optimalisere ytelsen til spørringer i BigQuery, bør du vurdere å bruke partisjoner og clustre, skrive effektive SQL-spørringer, og benytte materialiserte visninger for å redusere beregningsbehovet. Du kan også overvåke og analysere spørringsytelsen ved hjelp av BigQuery Query Plan og BigQuery Job Information.

Hvordan lagre data i Google BigQuery på en kostnadseffektiv måte?

For å lagre data kostnadseffektivt i BigQuery, kan du bruke partisjonering og clustre, som reduserer lagringskostnader og forbedrer spørringsytelsen. Du kan også utnytte lagringsklasser som Long-Term Storage og Coldline Storage for å minimere lagringskostnadene for sjeldent brukte data. I tillegg kan du sette opp livssyklusregler for å automatisere sletting eller flytting av gamle data til rimeligere lagringsklasser.

Hvordan kan jeg håndtere og overvåke Google BigQuery-ressurser effektivt?

For å håndtere og overvåke BigQuery-ressurser effektivt, kan du bruke Google Cloud Console, som gir deg en sentralisert plattform for administrasjon av prosjekter, datasett, tabeller og jobber. Du kan også bruke Stackdriver Monitoring og Stackdriver Logging for å overvåke ytelsen og loggene til BigQuery-tjenesten. Videre kan du opprette varsler for å motta umiddelbare oppdateringer om viktige hendelser og endringer i ressursbruken.

Slik kommer du i gang Google BigQuery

For å komme igang med Google BigQery for testing og demo av kapabiliteter kan man gjøre følgende:

1. Registrer deg for en konto: Besøk Google (https://cloud.google.com/bigquery) og registrer deg for en konto. Google gir nye kunder 300 USD i gratis credits, som gjør at du får gjennomført en god test.
2. Opprett et prosjekt og datasett for å organisere dataene dine.
3. Last opp datafiler. Det finnes flere måter å gjøre dette på, avhengig av kilden til dataene dine:
   • Last opp fra lokale filer: Du kan laste opp datafiler fra datamaskinen din ved å bruke BigQuery webgrensesnitt eller kommandolinjeverktøy som **bq**kommandoen.
   • Last opp fra Google Cloud Storage: Hvis dataene dine allerede er lagret i Google Cloud Storage, kan du enkelt importere dem til BigQuery. Dette er spesielt nyttig for store datasett.
   • Streaminginntasting: Hvis du ønsker å strømme data i sanntid til BigQuery, kan du bruke BigQuery Streaming API.
4. Velg riktig dataformat og definer skjemaet for tabellen.
5. Start datainntasting og følg med på prosessen.

Hvis du vil lære mer om Google BigQuery, er det mange ressurser tilgjengelig. Her er noen anbefalinger:

1. Google Cloud Training: Google tilbyr en rekke kurs og sertifiseringer relatert til BigQuery og andre Google Cloud-tjenester.
2. Online kursplattformer som Coursera og Udemy tilbyr mange ulike kurs om BigQuery. Disse er laget av både bransjeeksperter og selverklærte BigQuery-eksperter, og finnes til alle ulike nivåer.
3. “Google BigQuery: The Definitive Guide”: Denne boken, skrevet av Valliappa Lakshmanan og Jordan Tigani, gir en grundig introduksjon til BigQuery, til deg som vil ha en strukturert men grundig gjennomgang.
4. Google Cloud’s BigQuery Documentation: Dette er en omfattende ressurs som dekker alt fra grunnleggende konsepter til mer avanserte temaer. Dokumentasjonen kan være litt omfattende helt i starten, men er en essensiell kilde til svar på alt du lurer på når du først har kommet litt i gang.
5. Youtube har som vanlig mange gode introduksjonsvideoer som gjør deg i stand til å forstå de viktigste konseptene. Her en en serie vi synes var bra.