BigQueryのSQLクエリ高速化基礎テクニック5選！分析時間を大幅短縮

2024年9月8日2024年11月28日

記事の対象者と解消できるお悩み

【対象者】

初級データアナリスト、初級データエンジニア、初級データサイエンティスト

【興味関心】

BigQueryのパフォーマンス向上ベストプラクティス
大規模データの効率的な分析
分析コストの削減

【解消できるお悩み】

BigQueryの分析コストを削減したい
もっと早く分析結果を得て、迅速に意思決定したい
SQLクエリの書き方によって、処理速度が変わるって本当？

記事作成者

【人物】株式会社志庵　代表取締役　佐藤　光　起業6年目

【経歴】株式会社光通信➜光通信同期と起業➜データアナリスト転職➜SaaSで2度目起業

【会社実績】

SaaS 資金調達無しARR2億円

SaaS GMV200億円

【内容】自社AaaSであるStruccle、webスクレイピング、BigQueryに関する記事を作成

各種用語

ARR(Annual Recurring Revenue)
- サブスクリプションサービスの年間売上※当社はSaaS売上
Struccle(ストラクル)
- 株式会社志庵が独自開発しているAaaS
AaaS(アース)
- Data Analytics as a Serviceの意
SaaS(サース)
- Software as a Serviceの意
GoogleCloudPlatform
- Googleが提供するクラウドプラットフォーム。この中に様々なサービスが存在する。
GCP(ジーシーピー)
- GoogleCloudPlatformの略
BigQuery(ビッグクエリ)
- 上記GCPの中に含まれるデータ分析基盤サービス
SQL(エスキューエル)
- データベースを操作するプログラミング言語
クエリ
- SQLで記述した命令文
- クエリ例）
  - SQL構文のクエリ⬇
    - SELECT item_name, price FROM sales_table where price >= 1000;
    - 上記クエリ(命令文)の意味としては「売上テーブル(sales_table)から価格(price)が1000円以上の商品名(item_name)と価格(price)を抽出する」
ペタバイト
- データの単位　ペタバイト＝1000テラバイト＝約100兆行のデータ

概要

BigQueryは、大規模なデータセットに対して高速なクエリ処理を実現する強力なデータウェアハウスですが、クエリの書き方によっては処理速度が遅くなってしまうことがあります。

分析時間を短縮し、BigQueryをより効率的に活用するためには、SQLクエリを最適化することが重要です。

この記事では、BigQueryでSQLクエリを高速化するための基礎テクニックを5つ紹介します。

これらのテクニックを理解し、実践することで、BigQueryのパフォーマンスを最大限に引き出し、より迅速なデータ分析を実現しましょう。

1. BigQueryのクエリ高速化の重要性

BigQueryのクエリを高速化することには以下のようなメリットがあります。

分析時間の短縮： クエリの実行時間が短縮されることで、より多くの分析を短い時間で行うことができます。
コスト削減： BigQueryは、処理したデータ量に応じて課金されるため、クエリを高速化することで、コストを削減することができます。
生産性向上： 分析結果をより早く得られることで、意思決定のスピードが向上し、ビジネスの生産性向上に繋がります。

当社では大量のデータ処理をBigQueryで行うことにより、素早く低コストで分析が可能です。

2. BigQueryのSQLクエリ高速化基礎テクニック5選

BigQueryでSQLクエリを高速化するための基礎テクニックを5つ紹介します。

2.1 必要なカラムだけを選択する

SELECT句で、必要なカラムだけを指定することで、処理するデータ量を減らし、クエリを高速化することができます。

すべてのカラムを取得する「SELECT *」は避け、必要なカラムだけを明示的に指定しましょう。

悪い例：

SELECT * FROM employees;

良い例：

SELECT employee_id, employee_name, department FROM employees;

2.2 WHERE句でデータ量を絞り込む

WHERE句で適切な条件を指定することで、処理対象となるデータ量を絞り込み、クエリを高速化することができます。

特に、大規模なテーブルを扱う場合は、WHERE句を効果的に利用することが重要です。

例：

SELECT * FROM sales WHERE date >= '2023-01-01' AND date <= '2023-12-31';

2.3 集計関数を効果的に利用する

集計関数（SUM、AVG、COUNTなど）を利用することで、BigQuery側でデータを集計させることができます。

集計処理をクライアント側で行うよりも、BigQuery側で行う方が高速に処理できます。

例：

SELECT department, AVG(salary) AS average_salary FROM employees GROUP BY department;

2.4 パーティション分割とクラスタリングを活用する

BigQueryでは、テーブルをパーティション分割したり、クラスタリングしたりすることで、クエリのパフォーマンスを向上させることができます。

パーティション分割： テーブルを特定のカラムの値に基づいて分割することで、クエリ処理の対象となるデータ量を減らすことができます。例えば、日付カラムでパーティション分割することで、特定の日付範囲のデータだけを効率的に取得できます。
クラスタリング： テーブルを特定のカラムの値に基づいてクラスタリングすることで、関連するデータが物理的に近い場所に保存されるため、クエリ処理を高速化できます。例えば、顧客IDでクラスタリングすることで、特定の顧客のデータを効率的に取得できます。

当社ではパーティションおよびクラスタリング適応可否についてカウンセリングを行っています。

2.5 ワイルドカードの使用を避ける

SELECT句でワイルドカード（*）を使用すると、すべてのカラムが選択され、処理するデータ量が増えてしまいます。

必要なカラムだけを明示的に指定することで、クエリを高速化することができます。

悪い例：

SELECT * FROM products WHERE category = 'Electronics';

良い例：

SELECT product_id, product_name, price FROM products WHERE category = 'Electronics';

3. BigQueryの実行計画を確認する

BigQueryでは、クエリの「実行計画」を確認することができます。

実行計画を確認することで、クエリがどのように実行されるのかを理解し、ボトルネックとなっている箇所を特定することができます。

実行計画は、BigQueryコンソールのクエリエディタで確認できます。

4. FAQ：BigQueryに関するよくある質問

faq

Q1. BigQueryのクエリが遅い原因は何ですか？

BigQueryのクエリが遅い原因は、クエリの書き方、データ量、テーブルの構造など、様々な要因が考えられます。

この記事で紹介した高速化テクニックを試したり、実行計画を確認したりすることで、原因を特定し、クエリを最適化することができます。

Q2. BigQueryのパーティション分割とクラスタリングはどのように使い分ければ良いですか？

パーティション分割は、クエリで頻繁に利用されるカラムで分割するのが効果的です。

例えば、日付カラムや地域カラムなどが考えられます。クラスタリングは、パーティション分割と組み合わせて利用することで、より効果を発揮します。

クラスタリングするカラムは、パーティション分割したカラムとは異なるカラムを選択するのが一般的です。

当社ではパーティションおよびクラスタリング適応可否についてカウンセリングを行っています。お気軽にご相談ください。

Q3. BigQueryのクエリ高速化についてもっと詳しく学ぶにはどうすれば良いですか？

Google Cloudの公式ドキュメントや、BigQueryのベストプラクティスに関する記事などを参照することで、BigQueryのクエリ高速化について、より詳しく学ぶことができます。

BigQuery公式ドキュメントもご覧ください。

当社ではBigQueryコンサルティングを行っていますのでお気軽にご相談ください。

5. まとめ：BigQueryのクエリ高速化で分析効率アップ！

BigQueryのSQLクエリを高速化することで、分析時間を短縮し、コストを削減し、ビジネスの生産性を向上させることができます。

この記事で紹介したテクニックを理解し、実践することで、BigQueryのパフォーマンスを最大限に引き出し、より迅速なデータ分析を実現しましょう。

導入サポートをご希望の企業様はお問い合わせフォームからご相談くださいませ。

誠心誠意精一杯対応いたします。

【参考URL】

GoogleCloudPlatform：https://console.cloud.google.com/welcome/new

BigQuery：https://cloud.google.com/bigquery?hl=ja

BigQueryリリース情報：https://cloud.google.com/bigquery/docs/release-notes

BigQuery料金：https://cloud.google.com/bigquery/pricing

BigQuery料金無料枠：https://cloud.google.com/bigquery/pricing?hl=ja#free-tier

BigQueryクエリ最適化：https://cloud.google.com/bigquery/docs/best-practices-performance-overview?hl=ja

Google Cloud活用事例：https://cloud.google.com/customers/index.html?hl=ja#

Looker Studio：https://cloud.google.com/looker-studio?hl=ja

Looker Studioサンプル：https://cloud.google.com/bigquery/docs/visualize-looker-studio?hl=ja

Google Analytics：https://developers.google.com/analytics?hl=ja

Google Analyticsサポート：https://support.google.com/analytics/

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