2024年版【GCP資格の勉強 PDE編】BigQueryとBI Engine、マテリアライズドビューとは？

BigQueryとBI Engine、マテリアライズドビューとは？
- BigQuery BI Engine
- マテリアライズドビュー
BigQuery BI Engine
マテリアライズドビュー
BI Engineとマテリアライズドビューのポイント
【練習問題】BigQueryとBI Engine、マテリアライズドビュー
PDE試験対策

2024年版【GCP資格の勉強 PDE編】BigQueryとBI Engine、マテリアライズドビューとは？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）

Google Cloud Platform（GCP）のProfessional Data Engineer（PDE）試験において、BigQuery BI Engineとマテリアライズドビューは重要なトピックです。BigQuery BI Engineとマテリアライズドビューにより、BigQueryは高速で柔軟なデータ分析を可能にします。

以下に、BigQuery BI Engineとマテリアライズドビューの特徴と機能について説明します。

BigQueryとBI Engine、マテリアライズドビューとは？

Google Cloud Platform（GCP）のProfessional Data Engineer（PDE）試験では、BigQuery BI Engineとマテリアライズドビューという２つの重要な機能について理解することが求められます。BigQuery、Googleの大規模データ分析サービスを使う上で、データ分析を高速かつ柔軟に行うために重要です。

BigQuery BI Engine

概要: BigQuery BI Engineは、Googleが提供する分析専用のエンジンです。このエンジンは特にデータの読み込みやクエリの実行を高速化することに特化しています。
利点: BI Engineを使用すると、大量のデータに対してもクエリを素早く実行できます。複雑なデータ分析やリアルタイム分析が可能になり、ビジネス上の迅速な意思決定を支援します。

マテリアライズドビュー

概要: マテリアライズドビューは、あらかじめ計算されたクエリの結果を保存する機能です。通常のビューはクエリの実行時にデータを計算しますが、マテリアライズドビューでは計算された結果が保存されているため、クエリの実行が速くなります。
利点: マテリアライズドビューを使うことで、頻繁にアクセスされるデータや複雑な計算を必要とするデータのクエリにおいて、実行時間を短縮できます。マテリアライズドビューにより、データ分析の効率が向上します。

BigQueryは、大規模なデータセットに対しても、高速かつ効率的なデータ分析を可能にします。データエンジニアやデータアナリストにとって、各機能の理解と適切な使用方法を知ることが重要です。

BigQuery BI Engine

インメモリ分析機能: BI Engineはインメモリ技術を使用してデータを分析します。インメモリ分析機能により、データを高速に処理し、迅速な分析を実現します。
高速なクエリ実行: 通常のクエリ処理よりも高速にデータを返すことができます。高速なクエリ実行は、大規模なデータセットに対する複雑な分析やレポートの生成をスピードアップします。
汎用性: 加工済みデータだけでなく、未加工データにも対応し、幅広いデータタイプとの互換性を提供します。

マテリアライズドビュー

事前計算されたビュー: マテリアライズドビューは、事前に計算された結果を保存するための実体化されたビューです。事前計算されたビューにより、同じクエリを繰り返し実行する際に高速に結果を返すことができます。
リアルタイム更新: 元のテーブルに変更やデータの追加があった場合、マテリアライズドビューはデータに追従して自動的に更新されます。リアルタイム更新により、リアルタイムの集計処理を効率的に実装できます。

BI Engineとマテリアライズドビューのポイント

分析の高速化: BI Engineとマテリアライズドビューの組み合わせにより、BigQueryはデータウェアハウスとしての能力を高め、より複雑でデータ集約型のクエリも迅速に処理できます。
ビジネスインテリジェンス（BI）の強化: BI Engineとマテリアライズドビューの機能は、BIツールとの連携を強化し、ビジネスの意思決定を支援する洞察を素早く提供します。