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でどんな関数が使えるのかわからない…
- 特定の関数の使い方が知りたい
- 複雑なデータ処理をSQLでどのように実装すれば良いか分からない…
- もっと効率的にSQLクエリを書きたい
- BigQueryの関数を使いこなして、高度な分析をしたい
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 as 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」
- SQL構文のクエリ⬇
- 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は標準SQLに加えて、様々な関数をサポートしています。
関数を活用することで、複雑なデータ処理や分析を効率的に行うことができます。
BigQueryでSQLクエリを書く際には、関数の使い方をマスターすることが重要です。
この記事では、BigQueryでよく使われる関数をカテゴリ別に分類し、それぞれの関数について、構文、使い方、具体例を交えて解説します。
BigQueryの関数リファレンスとして、ぜひブックマークして活用してください。
当社ではBigQuery導入コンサルティングのご相談を承っております。
目次
1. BigQueryの関数概要
BigQueryの関数はSQLクエリの中で使用できる処理の単位です。
関数を使うことで、データの集計、変換、加工などを効率的に行うことができます。
BigQueryは、標準SQLで定義されている関数の他に、BigQuery独自の関数も多数提供しています。
2. BigQueryの関数カテゴリ
BigQueryの関数は以下のようなカテゴリに分類されます。
2.1 集計関数
集計関数は複数の行の値を集計して、1つの値を返す関数です。
例えば、合計値を求めるSUM関数、平均値を求めるAVG関数、最大値を求めるMAX関数などがあります。
例：
SELECT SUM(sales) AS total_sales FROM sales_table;
2.2 文字列関数
文字列関数は文字列を操作するための関数です。
例えば、文字列の長さを取得するLENGTH関数、文字列を結合するCONCAT関数、文字列を検索するLIKE演算子などがあります。
例：
SELECT LENGTH(customer_name) AS name_length FROM customers;
2.3 日付関数
日付関数は日付や時刻を操作するための関数です。
例えば、現在の日付を取得するCURRENT_DATE関数、日付から年を取得するEXTRACT関数、日付を加算するDATE_ADD関数などがあります。
例：
SELECT EXTRACT(YEAR FROM order_date) AS order_year FROM orders;
2.4 数値関数
数値関数は数値を操作するための関数です。
例えば、絶対値を求めるABS関数、四捨五入するROUND関数、乱数を生成するRAND関数などがあります。
例：
SELECT ROUND(price, 2) AS rounded_price FROM products;
2.5 変換関数
変換関数はデータ型を変換するための関数です。
例えば、文字列を数値に変換するCAST関数、日付を文字列に変換するFORMAT_DATE関数などがあります。
例：
SELECT CAST(quantity AS INT64) FROM orders;
2.6 その他関数
上記以外にもBigQueryは様々な関数を提供しています。
例えば、条件分岐を行うCASE文、配列を操作するARRAY_AGG関数、地理空間データを扱うST_DISTANCE関数などがあります。
select case when price > 1000 then 1 else 0 end as price_flg from products;
3. FAQ：BigQueryに関するよくある質問
Q1. BigQueryで利用できる関数の種類はどこで確認できますか？
BigQueryで利用できる関数の種類は、BigQueryの公式リファレンスで確認できます。
リファレンスには、各関数の構文、使い方、例などが詳しく記載されています。
Q2. BigQueryの関数は他のデータベースと同じですか？
BigQueryは標準SQLをサポートしているため、他のデータベースで利用できる多くの関数をBigQueryでも利用できます。
ただし、BigQuery独自の関数も多数存在するため、BigQueryの公式リファレンスで確認することをおすすめします。
Q3. BigQueryの関数の使い方を学ぶにはどうすれば良いですか？
BigQueryの関数の使い方を学ぶには、Google Cloudの公式ドキュメントや、BigQueryのチュートリアルなどを活用するのがおすすめです。
また、実際にBigQueryを使ってSQLクエリを書いてみることで、関数の使い方を習得することができます。
4. まとめ：BigQueryの関数をマスターして、データ分析を効率化しよう！
BigQueryの関数を活用することで、複雑なデータ処理や分析を効率的に行うことができます。
この記事で紹介した関数リファレンスを参考に、BigQueryの関数をマスターし、データ分析スキルを向上させましょう。
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/
