記事の対象者と解消できるお悩み
【対象者】
初中級データアナリスト
【興味関心】
- BigQueryの費用
- コスト削減
- データ分析の効率化
- SQLスキルアップ
- BigQueryの効果的な利用方法
【解消できるお悩み】
- BigQueryを使ってみたいけど、費用が心配…
- データ分析のコストを削減したい
- BigQueryの料金体系がよくわからない
- SQLをもっと効率的に書きたい
- BigQueryをもっと効果的に活用したい
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 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」
- 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、高速な処理性能とスケーラビリティを備えた強力なデータウェアハウスですが、大量のデータを扱う場合、クエリの実行コストが高額になる可能性があります。BigQueryを効果的に活用し、コストを削減するためには、クエリの最適化が重要です。クエリの最適化とは、クエリの実行速度を向上させ、処理するデータ量を減らすことで、コストを抑えることです。
この記事では、BigQueryのクエリコストの仕組み、コスト発生要因、そしてクエリの最適化テクニックを解説します。具体的なSQL例も交えながら、BigQueryをより効率的に、より低コストで利用する方法を学びましょう。
目次
- BigQueryのクエリコストの仕組み
- BigQueryのクエリコスト発生要因
- BigQueryクエリ最適化テクニック
- BigQueryのコスト管理機能
- BigQueryで実践！クエリ最適化例
- FAQ：BigQueryに関するよくある質問
- まとめ：BigQueryのクエリ最適化でコスト削減を実現しよう！
1. BigQueryのクエリコストの仕組み
BigQueryは、従量課金制を採用しており、使用したリソースの分だけ料金が発生します。クエリコストは、主に以下の2つの要素に基づいて計算されます。
- 処理したデータ量： クエリの実行によって処理されたデータ量（TB）に応じて課金されます。SELECT句で指定されたカラムだけでなく、WHERE句などでフィルタリングされる前のデータ量も含まれます。
- クエリ実行時間： クエリの実行時間に応じて課金される場合もあります。ただし、BigQueryのクエリ実行時間は非常に高速であるため、通常はデータ処理量の方がコストに大きく影響します。
BigQueryには、毎月一定量まで無料で利用できる無料枠が用意されています。無料枠の範囲内であれば、クエリコストは発生しません。ただし、無料枠を超えた場合は、超過分に対して課金されます。
2. BigQueryのクエリコスト発生要因
BigQueryのクエリコストは、クエリの書き方によって大きく異なります。以下の様なクエリは、コストが高くなる傾向があります。
- SELECT *： すべてのカラムを選択するクエリは、処理するデータ量が多くなるため、コストが高くなります。
- 広範囲なWHERE句： 条件が緩く、多くのデータが処理対象となるクエリは、コストが高くなります。
- JOIN句の多用： 複数のテーブルを結合するクエリは、処理が複雑になり、コストが高くなる傾向があります。
- ユーザー定義関数（UDF）の利用： UDFは、クエリ実行時に追加の処理が必要となるため、コストが高くなる場合があります。
3. BigQueryクエリ最適化テクニック
BigQueryのクエリコストを削減するためには、クエリの最適化が重要です。以下に、クエリの最適化テクニックをいくつか紹介します。
3.1 1. 必要なカラムだけを選択する
SELECT句では、必要なカラムだけを明示的に指定しましょう。`SELECT *` 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選択することで、処理するデータ量を減らし、クエリコストを削減することができます。
悪い例：
SELECT * FROM employees;良い例：
SELECT employee_id, employee_name, department FROM employees;3.2 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、クエリコストを削減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';3.3 3. ワイルドカードの使用を避ける
ワイルドカード（*）は、すべてのカラムを選択する際に使用しますが、クエリコストが高くなる原因となります。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 products WHERE category = 'Electronics';良い例：
SELECT product_id, product_name, price FROM products WHERE category = 'Electronics';3.4 4. 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、コストも削減できます。
例：
SELECT department, AVG(salary) AS average_salary FROM employees GROUP BY department;3.5 5. 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、コストを削減することができます。
- 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。
3.6 6. LIMIT句を適切に使用する
開発やテスト段階では、`LIMIT`句を使って取得するデータ量を制限することで、クエリの実行時間を短縮し、コストを削減できます。本番環境では、必要以上のデータを取得しないように、`LIMIT`句を適切に設定しましょう。
3.7 7. キャッシュを活用する
BigQueryは、クエリ結果をキャッシュするため、同じクエリを再度実行する場合は、キャッシュから結果を取得することができます。キャッシュを活用することで、クエリの実行時間を短縮し、コストを削減できます。キャッシュは、最大24時間保持されます。
4. BigQueryのコスト管理機能
BigQueryには、コストを管理するための機能がいくつか用意されています。これらの機能を活用することで、コストの超過を防ぎ、予算内でBigQueryを利用することができます。
- カスタムクォータ： プロジェクトレベルで、1日あたりのクエリ処理量に上限を設定できます。
- 予算とアラート： BigQueryの使用料金に対して予算を設定し、予算超過が予測される場合にアラートを受け取ることができます。
- 料金シミュレーター： クエリを実行する前に、クエリの推定コストを確認できます。
5. BigQueryで実践！クエリ最適化例
ここでは、BigQueryの無料公開データセット「NYC Taxi Trips」を使って、クエリ最適化の例を紹介します。このデータセットには、ニューヨーク市のタクシー乗車に関する情報が格納されています。
例：特定の期間、特定のベンダーの乗車回数を集計する
最適化前のクエリ
SELECT
*
FROM bigquery-public-data.new_york_taxi_trips.tlc_yellow_trips_2015
WHERE vendor_id = '1'
AND pickup_datetime BETWEEN '2015-01-01' AND '2015-01-31';このクエリは、2015年1月1日から2015年1月31日までの、ベンダーIDが ‘1’ のすべての乗車レコードを取得します。`SELECT *` を使用しているため、すべてのカラムが選択され、処理するデータ量が多くなります。
最適化後のクエリ
SELECT DATE(pickup_datetime) AS trip_date, COUNT(*) AS trip_count
FROM bigquery-public-data.new_york_taxi_trips.tlc_yellow_trips_2015
WHERE vendor_id = '1' AND pickup_datetime BETWEEN '2015-01-01' AND '2015-01-31'
GROUP BY trip_date
ORDER BY trip_date;このクエリは、必要なカラム（乗車日付と乗車回数）だけを選択し、`GROUP BY`句を使って乗車日付ごとに集計しています。これにより、処理するデータ量が減り、クエリコストを削減することができます。
6. FAQ：BigQueryに関するよくある質問
Q1. BigQueryの無料枠を超えて利用すると、どのくらい費用がかかりますか？
A1. 無料枠を超えた場合、従量課金制で料金が発生します。料金は、処理したデータ量やストレージ容量などによって異なります。詳しくは、BigQueryの料金ページをご確認ください。
Q2. BigQueryで使えるSQLは、他のデータベースと同じですか？
A2. BigQueryは標準SQLをサポートしており、他のデータベースで学んだSQLの知識を活かすことができます。ただし、BigQuery独自の関数や構文も存在するため、BigQueryのドキュメントで詳細を確認することをおすすめします。
Q3. SQLの学習には、どのような教材がありますか？
A3. SQLの学習には、オンライン学習サイト、書籍、動画教材など、様々な教材があります。初心者向けの教材から、上級者向けの教材まで、レベルに合わせて選ぶことができます。Googleが提供するBigQueryのチュートリアルもSQLの学習に役立ちます。
7. まとめ：BigQueryのクエリ最適化でコスト削減を実現しよう！
BigQueryは、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コストが高額になる可能性があります。クエリの最適化テクニックを理解し、実践することで、BigQueryをより効率的に、より低コストで利用することができます。この記事で紹介した内容を参考に、BigQueryのコスト削減に取り組んでみましょう。
BigQuery導入サポート、転職検討中の方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
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
