2024年版【GCP資格の勉強 PDE編】BigQueryの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)
BigQueryのマテリアライズドビュー(Materialized View)は、通常のビューよりも高度なデータ管理とクエリ処理の効率化を提供します。以下にその特徴と、クエリキャッシュや通常のビューとの比較をまとめます。
マテリアライズドビューの特徴
- データの実体を持つビュー: クエリで取得したデータで即時テーブルを作成できる。
- 常時最新のデータ取得: 元データに変化があった場合も反映される。
- 自動更新: デフォルトで30分ごとに更新され、行挿入は約5分程度で反映される。
- クエリ時の増分取得: 自動更新後に未反映のインサート、ロード、ストリーミングインサートの追加データがある場合、クエリ時に増分のみベーステーブルから取得する。
- パーティション対応: パーティションに対する走査があった場合、マテリアライズドビューの該当パーティションデータを無効化する。
- スマートチューニング: 元テーブルに対しクエリを実行した場合、効率化を図る。
各種ビューの比較
- クエリキャッシュ:
パフォーマンス向上: 〇
使用可能なクエリ: すべて(特定の関数を除く)
パーティションとクラスタリング: 不可
リフレッシュ: 不可(データ変更があった場合、キャッシュ利用不可)
ストレージ: 消費しない
スマートチューニング: 不可
メンテナンスのクエリ料金: 不要
ベーステーブルとのデータの不一致: 発生しない(不一致の場合、キャッシュが利用できない) - ビュー:
パフォーマンス向上: X
使用可能なクエリ: すべて
パーティションとクラスタリング: 可能
リフレッシュ: フルリフレッシュ
ストレージ: 消費する
スマートチューニング: 不可
メンテナンスのクエリ料金: 不要
ベーステーブルとのデータの不一致: 発生しない - マテリアライズドビュー:
パフォーマンス向上: 〇
使用可能なクエリ: 集約関数、フィルタリング、グルーピング
パーティションとクラスタリング: 可能
リフレッシュ: 増分リフレッシュ
ストレージ: 消費する
スマートチューニング: 可能
メンテナンスのクエリ料金: クエリ料金あり(スロット消費)
ベーステーブルとのデータの不一致: 発生しない
特徴 | クエリキャッシュ | ビュー | マテリアライズドビュー |
---|---|---|---|
パフォーマンス向上 | 〇 | X | 〇 |
使用可能なクエリ | すべて(特定の関数を除く) | すべて | 集約関数、フィルタリング、グルーピング |
パーティションとクラスタリング | 不可 | 可能 | 可能 |
リフレッシュ | 不可(データ変更があった場合、キャッシュ利用不可) | フルリフレッシュ | 増分リフレッシュ |
ストレージ | 消費しない | 消費する | 消費する |
スマートチューニング | 不可 | 不可 | 可能 |
メンテナンスのクエリ料金 | 不要 | 不要 | クエリ料金あり(スロット消費) |
ベーステーブルとのデータの不一致 | 発生しない(不一致の場合、キャッシュが利用できない) | 発生しない | 発生しない |
【練習問題】BigQueryのマテリアライズドビュー
質問 1: BigQueryのマテリアライズドビューが提供する主な利点は何ですか?
A) クエリキャッシュを使用してパフォーマンスを向上させる。
B) 増分リフレッシュにより、最新のデータを反映しながらクエリのパフォーマンスを向上させる。
C) クエリの実行に必要なストレージを削減する。
D) ベーステーブルとのデータの不一致を引き起こす。
正解: B) 増分リフレッシュにより、最新のデータを反映しながらクエリのパフォーマンスを向上させる。
質問 2: BigQueryのマテリアライズドビューの更新頻度はデフォルトでどれくらいですか?
A) 5分ごと
B) 30分ごと
C) 毎時
D) 毎日
正解: B) 30分ごと
質問 3: BigQueryのマテリアライズドビューでは、どのタイプのクエリが特に効率的に処理されますか?
A) 集約関数、フィルタリング、グルーピングを含むクエリ。
B) 単純な選択(SELECT)ステートメント。
C) 大規模なフルスキャンクエリ。
D) テキスト検索を含むクエリ。
正解: A) 集約関数、フィルタリング、グルーピングを含むクエリ。
これらの問題は、BigQueryのマテリアライズドビュー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
マテリアライズドビューは、BigQueryでのデータ分析とクエリのパフォーマンス向上において重要な役割を果たします。特に、頻繁に実行される集約やフィルタリングが含まれるクエリに対して、計算コストを削減し、クエリのレスポンス時間を短縮できます。
また、最新のベストプラクティスや詳細については、Google Cloudの公式ドキュメントを参照することをお勧めします。
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