BigQueryで大量データを効率的に処理する方法！パフォーマンスチューニングのポイント

2024年9月8日2024年11月9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で大量データを扱うと、クエリの実行速度が遅くなってしまう…
BigQueryの利用料金が高額になってしまい、コスト削減したい…
大規模データに対応した、効率的なテーブル設計方法が知りたい
BigQueryのパフォーマンスを最大限に引き出す方法を知りたい
ボトルネックを特定し、クエリを最適化したい

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」
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、ペタバイト規模のデータも扱える強力なデータウェアハウスですが、大量データを扱う場合、適切なパフォーマンスチューニングを行わないと、クエリの実行速度が遅くなったり、コストが膨らんでしまう可能性があります。

BigQueryを最大限に活用するためには、パフォーマンスを意識したデータ設計やクエリの実行が重要です。

この記事では、BigQueryで大量データを効率的に処理するためのパフォーマンスチューニングのポイントを解説します。

データ構造の最適化からクエリの効率化まで、具体的な方法と事例を交えながら、BigQueryのパフォーマンスを向上させるためのヒントを提供します。

BigQueryのパフォーマンスチューニングとは？
BigQueryのパフォーマンスチューニングポイント
BigQueryパフォーマンス向上のための追加Tips
FAQ：BigQueryに関するよくある質問
まとめ：BigQueryのパフォーマンスチューニングで快適なデータ分析を！

1. BigQueryのパフォーマンスチューニングとは？

BigQueryのパフォーマンスチューニングとは、BigQueryの処理速度を向上させ、コストを削減するための最適化作業です。

データ構造、クエリ、BigQueryの設定など、様々な要素を調整することで、パフォーマンスを改善することができます。

2. BigQueryのパフォーマンスチューニングポイント

BigQueryで大量データを効率的に処理するためのパフォーマンスチューニングポイントを5つ紹介します。

2.1 BiQueryでのデータのパーティション分割

パーティション分割は、テーブルを特定のカラムの値に基づいて分割する技術です。

これにより、クエリが処理する必要のあ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と、特定の日付範囲のデータだけを効率的に取得できます。

例：日付カラム「order_date」でパーティション分割

CREATE TABLE sales ( order_id INT64, order_date DATE, customer_id INT64, amount FLOAT64 )PARTITION BY order_date;

2.2 BiQueryでのデータのクラスタリング

クラスタリングは、テーブルを特定のカラムの値に基づいて物理的に近い場所に保存する技術です。

これにより関連するデータへのアクセスが高速化されます。

例えば、顧客IDでクラスタリングすると、特定の顧客のデータを効率的に取得できます。

例：顧客IDカラム「customer_id」でクラスタリング

CREATE TABLE customers ( customer_id INT64, customer_name STRING, city STRING ) CLUSTER BY customer_id;

2.3 適切なデータ型を選択する

BigQueryでは様々なデータ型が用意されています。

データ型を適切に選択することで、ストレージ容量を削減し、クエリ処理を高速化することができます。

例えば、数値データにはINT64やFLOAT64、文字列データにはSTRING、日付データにはDATEなど、データの内容に適したデータ型を選択しましょう。

2.4 ネストされたデータ構造を避ける

ネストされたデータ構造（配列や構造体）は、クエリ処理を複雑にし、パフォーマンスを低下させる可能性があります。

可能な限りネストされたデータ構造を展開し、フラットなテーブル構造にすることを検討しましょう。

構造体のデータ例：

{ "name": "Hikaru Sato", "age": 27, "city": "Tokyo" }

配列のデータ例：

["sato, "ito", "saito"]

2.5 BiQueryでのクエリ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。

下記画像をご参考ください。

3. BigQueryパフォーマンス向上のための追加Tips

上記以外にもBigQueryのパフォーマンスを向上させるためのTipsがあります。

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しましょう。
LIMIT句を活用する： 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できます。※データ読み込み量は変わらないため注意！
BigQueryのキャッシュ機能を活用する： 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できます。

4. FAQ：BigQueryに関するよくある質問

faq

Q1. パーティション分割とクラスタリングはどちらを優先すべきですか？

一般的には、パーティション分割を優先するのがおすすめです。

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行うことで、効果的にデータ量を削減できます。

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。

パーティション分割に関する詳細なドキュメントはこちら
クラスタリングに関する詳細なドキュメントはこちら

導入検討段階企業様でありましたら当社にお気軽にご相談ください。

Q2. BigQueryのパフォーマンスチューニングは難しいですか？

BigQueryのパフォーマンスチューニングは、ある程度の知識と経験が必要となります。

しかし、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考にすれば、初心者の方でもパフォーマンスチューニングを行うことができます。

効果があるかどうかの調査に関しても当社にお気軽にご相談ください。

Q3. BigQueryのパフォーマンスを監視するにはどうすれば良いですか？

BigQueryのコンソールには、クエリの実行時間や処理したデータ量などを確認できるモニタリング機能が用意されています。

これらの機能を活用することで、BigQueryのパフォーマンスを監視し、必要に応じてチューニングを行うことができます。

5. まとめ：BigQueryのパフォーマンスチューニングで快適なデータ分析を！

BigQueryで大量データを効率的に処理するには、パフォーマンスチューニングが重要です。

データ構造の最適化、クエリの効率化、BigQueryの設定などを適切に行うことで、BigQueryのパフォーマンスを最大限に引き出し、快適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

BigQueryパーティション分割：https://cloud.google.com/bigquery/docs/partitioned-tables?hl=ja

BigQueryクラスタリング：https://cloud.google.com/bigquery/docs/clustered-tables?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

よかったらシェアしてね！

URLをコピーしました！

URLをコピーしました！