2024年版【GCP資格の勉強 PDE編】DWHとしてのBigQueryの基本操作とは？

BigQueryの基本操作
【練習問題】DWHとしてのBigQueryの基本操作
- 問題1
- 問題2
- 問題3
まとめ

2024年版【GCP資格の勉強 PDE編】DWHとしてのBigQueryの基本操作とは？について解説します。
（★注意：GCP資格 Professional Data Engineer(PDE)試験の公式テキスト・問題集などを元に独自にまとめたものです）

BigQueryはデータウェアハウスとして多くの基本操作を提供しており、GCPのProfessional Data Engineer（PDE）試験での理解が重要です。

以下に、BigQueryの主な機能と基本操作について説明します。

BigQueryの基本操作

SQL Workspace: SQLエディタやワークスペースは、BigQueryでSQLクエリを書き、実行し、結果を分析するための基本的なインターフェースです。ユーザーはSQL Workspaceでクエリを作成し、実行計画を確認できます。
Data Transfers: BigQuery Data Transfer Serviceを使用して、他のGoogle Cloudサービスや外部データソースからBigQueryへのデータの自動転送を設定できます。Data Transfersにより、定期的なデータロードやETLプロセスを簡単に自動化できます。
Scheduled Queries: 定期的に実行するクエリをスケジューリングすることができます。Scheduled Queriesは、定期的なレポート生成やデータ集計に便利です。
Analytics Hub: BigQueryのAnalytics Hubを使用して、組織内外でデータセットを共有できます。Analytics Hubにより、データの共有と協業が容易になります。
Dataform: SQLベースのデータパイプラインの開発、バージョン管理、データ品質保証をサポートするツールです。
SQL Translation: SQL文の自動変換機能を利用して、他のデータウェアハウスシステムからBigQueryへの移行を容易にします。
Monitoring: BigQueryのリソース監視は、クエリのパフォーマンス、ジョブの状況、リソースの使用状況などを追跡し、分析するために利用されます。
Capacity Management: BigQueryの容量管理機能を通じて、リソースの割り当てやスロットの管理を行います。Capacity Managementにより、クエリの実行時間とコストを最適化できます。
BI Engine: BigQuery BI Engineは、高速なインメモリ分析エンジンで、ビジネスインテリジェンスツールとの連携においてリアルタイム分析を実現します。
Policy Tag: BigQueryではポリシータグを使用して、データのアクセス制御を細かく管理できます。Policy Tagにより、データのセキュリティとガバナンスが強化されます。