2024年版【GCP資格の勉強 PDE編】BigQueryのデータマートとDML処理の最適化とは？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をデータマートとして利用する際の設計上の注意点と、DML処理の最適化について説明します。
データマートとは
データマートは、特定の目的や部門向けにデータウェアハウスから抽出・集計され、利用しやすい形に格納されたデータベースです。特定の分析やレポート作成が効率的に行えます。
BigQueryの特性
- OLAPとOLTP: BigQueryは主にOLAP（オンライン分析処理）に適していますが、トランザクション処理（OLTP）の要素もサポートしています。
- 並列処理: BigQueryはMVCC（Multi Version Concurrency Control）を使用し、複数のトランザクションが同時に行われても互いに影響を与えず、性能のバランスを取ります。
並列処理時の挙動
- Atomic性: DML（データ操作言語）は、全てが成功するか、失敗した場合はすべての変更がロールバックされる性質を持ちます。
- コミット済データへのアクセス: クエリは最新のコミット済データを、クエリ開始時点のデータで確認します。
- 競合する更新: 同じパーティションで複数のクエリが同時にコミットされる場合、最初に完了したクエリのみが適用されます。
DML処理のベストプラクティス
- パーティション内でのDML処理: DML処理はパーティション内で行うことが推奨されます。
- 差分更新より洗い替え: BigQueryでは、差分更新よりもデータ全体を洗い替える方が効率的なことが多いです。
DMLの最適化
- 並列処理: 並列処理をうまく活用するためには、複数のクエリが同じテーブルの異なるパーティションで実行される場合、両方とも成功する可能性があります。
- 洗い替え処理: データマートの作成処理で、特定の日のデータを更新する際には、差分更新ではなく洗い替えを行う方がパフォーマンスが高い場合があります。例えば、売上データを処理する際、当該日のデータを削除し、新しいデータで置き換える方法です。
洗い替え処理のイメージ
- 具体的な例: 特定の日の売上データを更新する場合、その日のデータだけを削除して、新しいデータを挿入します。
- マテリアライズドビューの利用: 最新データを表示しつつ、データマートの構成を簡単にするために、マテリアライズドビューを使用できます。
【練習問題】BigQueryのデータマートとDML処理の最適化
質問 1: BigQueryでのデータマート設計において、なぜ差分更新よりもデータの「洗い替え」を推奨することがあるのですか？
A) 差分更新はBigQueryではサポートされていない。
B) データの洗い替えの方が、BigQueryでのパフォーマンスが高い場合が多い。
C) データの洗い替えはデータサイズを減少させる。
D) 差分更新はセキュリティリスクが高い。
正解: B) データの洗い替えの方が、BigQueryでのパフォーマンスが高い場合が多い。
質問 2: BigQueryのタイムトラベル機能を使用して、データを特定の時点の状態に戻すためにどのSQLキーワードを使用しますか？
A) BACKUP AS OF
B) RESTORE TO
C) FOR SYSTEM TIME AS OF
D) REVERT TO
正解: C) FOR SYSTEM TIME AS OF
質問 3: BigQueryにおいて、DML（データ操作言語）処理のAtomic性とは何を意味しますか？
A) DML処理は並列に実行される。
B) 全てのDML操作が成功するか、失敗した場合は全ての変更がロールバックされる。
C) DML操作は常に順序どおりに実行される。
D) DML操作はデータのパーティションに影響を与えない。
正解: B) 全てのDML操作が成功するか、失敗した場合は全ての変更がロールバックされる。
これらの問題は、BigQueryのデータマートとDML処理の最適化に関する基本的な理解を確認するためのもので、GCP資格 Professional Data Engineer(PDE)試験のスタイルに沿った形式で作成されています。
まとめ
BigQueryをデータマートとして活用する際には、データマートの特性とベストプラクティスを理解し、データの組織化やクエリの実行を効率化することが重要です。
また、BigQueryの機能や最適化に関する最新の情報は、Google Cloudの公式ドキュメントで常に更新されているため、最新の情報を確認することが推奨されます。
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