BigQuery vs Athena！サーバーレスクエリサービスを比較

2024年9月9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】

プログラミング未経験のビジネス職

【興味関心】

データ分析にご興味がある
業務で必要としている

【解消できるお悩み】

データ分析基盤を構築したいけど、BigQueryとAthenaどっちが良いの？
BigQueryとAthenaの違いがよくわからない…
費用や使いやすさ、パフォーマンスはどう違うの？
自社のニーズに合ったサーバーレスクエリサービスを検討している

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

データ分析の需要が高まる中、サーバーレスクエリサービスは、その手軽さとスケーラビリティで注目を集めています。

Google Cloudの「BigQuery」とAmazon Web Services（AWS）の「Athena」は、どちらも代表的なサーバーレスクエリサービスであり、大量のデータを効率的に分析するための強力な機能を提供しています。

この記事では、BigQueryとAthenaを様々な観点から比較し、それぞれの強みと弱みを分析します。

どちらのサービスが自社のデータ分析ニーズに最適なのかを判断する材料を提供します。

データ分析初心者の方にも分かりやすく、具体的な違いを解説していきます。

1. BigQueryとは？

BigQueryはGoogle Cloud Platformが提供するフルマネージド型のサーバーレスデータウェアハウスです。

ペタバイト規模のデータに対して、高速なSQLクエリを実行し、分析することができます。

サーバーレスであるため、インフラストラクチャの管理が不要で、従量課金制で利用できる点が大きな特徴です。

また、機械学習機能「BigQuery ML」や地理空間データ分析機能「BigQuery GIS」など、高度な分析機能も提供しています。

当社では自社SaaSの顧客分析やAaaS開発にBigQueryを活用しています。

2. Athenaとは？

AthenaはAmazon Web Services（AWS）が提供するサーバーレスクエリサービスです。

Amazon S3に格納されたデータに対して、標準SQLクエリを実行することができます。

Athenaはサーバーレスであるため、インフラストラクチャの管理が不要で、クエリを実行したデータ量に対してのみ課金されます。

過去データ分析で支援しました企業様で使用したことがあります。

3. BigQueryとAthenaの比較

BigQueryとAthenaを以下の観点から比較します。

3.1 BigQueryとAthenaの料金体系

BigQueryとAthenaはどちらも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。

BigQueryはクエリ処理料金とストレージ料金が課金対象となります。

Athenaはクエリを実行したデータ量に対してのみ課金されます。※ストレージは別途S3の料金がかかります。

項目	BigQuery	Athena
料金体系	従量課金制	従量課金制
課金対象	クエリ処理、ストレージ	クエリ実行データ量

3.2 BigQueryとAthenaのパフォーマンス

BigQueryとAthenaはどちらも高速なクエリ処理を実現するサーバーレスクエリサービスですが、パフォーマンスはデータ量やクエリの複雑さによって異なります。

一般的には、BigQueryの方が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できると言われています。

3.3 BigQueryとAthenaの対応データソース

BigQueryはGoogle Cloud Storage、Google Drive、CSV、JSONなど、様々なデータソースに対応しています。

AthenaはAmazon S3に格納されたデータに対してクエリを実行できます。

対応するデータ形式は、CSV、JSON、ORC、Parquetなどです。

3.4 BigQueryとAthenaのセキュリティ

BigQueryとAthenaはどちらも高いセキュリティレベルを提供しています。

どちらもデータ暗号化、アクセス制御、セキュリティ監査などの機能を提供しています。

BigQueryはGoogle Cloud Platformのセキュリティ機能を活用しており、Athenaは、AWSのセキュリティ機能を活用しています。

3.5 BigQueryとAthenaの機能

BigQueryは機械学習機能「BigQuery ML」や地理空間データ分析機能「BigQuery GIS」など、独自の機能も提供しています。

Athenaはデータカタログ機能「AWS Glue Data Catalog」と連携することで、データの検索や管理を容易にすることができます。

3.6 BigQueryとAthenaの使いやすさ

BigQueryとAthenaはどちらもサーバーレスクエリサービスであるため、インフラストラクチャの管理が不要で、使いやすさが高いです。

BigQueryはGoogle Cloud Platformのコンソールから利用でき、Athenaは、AWS Management Consoleから利用できます。

4. BigQueryとAthenaどちらを選ぶべき？

BigQueryとAthenaはどちらも強力なサーバーレスクエリサービスですが、それぞれ特徴やメリット・デメリットが異なります。

どちらのサービスが適しているかは以下の要素を考慮して判断する必要があります。

データ量とクエリのパフォーマンス： 処理するデータ量が膨大で、非常に高速なクエリ処理が必要な場合は、BigQueryの方が適している場合があります。
コスト： コストを抑えたい場合は、Athenaの方が適している場合があります。特に、クエリの実行頻度が低い場合は、Athenaの方が安価になる可能性があります。
データソース： データがAmazon S3に格納されている場合は、Athenaの方が適しています。データが他のデータソースに格納されている場合は、BigQueryの方が適している場合があります。
機能： BigQuery MLやBigQuery GISなどのGoogle Cloud独自の機能を利用したい場合は、BigQueryの方が適しています。AWS Glue Data Catalogとの連携を重視する場合は、Athenaの方が適しています。
利用しているクラウドプラットフォーム： Google Cloud Platformを利用している場合は、BigQueryの方がシームレスに連携できます。AWSを利用している場合は、Athenaの方がシームレスに連携できます。

5. FAQ：BigQueryとAthenaに関するよくある質問

faq

Q1. BigQueryとAthenaのどちらがより高速なクエリ処理を実現できますか？

一般的にはBigQueryの方が、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できると言われています。

ただし、クエリのパフォーマンスは、データ量やクエリの複雑さ、最適化の度合いによって異なります。

Q2. BigQueryとAthenaのどちらがよりコストパフォーマンスが高いですか？

コストパフォーマンスはデータ量、クエリの実行頻度、必要なストレージ容量などによって異なります。

BigQueryはクエリ処理とストレージに対して課金され、Athenaはクエリ実行データ量に対して課金されるため、それぞれの料金体系を理解し、自社の利用状況に合わせて最適なサービスを選択する必要があります。

Q3. BigQueryとAthenaのどちらがより使い方が簡単ですか？

BigQueryとAthenaはどちらもサーバーレスクエリサービスであるため、インフラストラクチャの管理が不要で、比較的使いやすくなっています。

BigQueryはGoogle Cloud Platformのコンソールから、AthenaはAWS Management Consoleから利用できます。

どちらのサービスも、SQLの知識があれば、比較的容易に使いこなすことができます。

6. まとめ：BigQueryとAthenaそれぞれの特性を理解して最適な選択を！

BigQueryとAthenaはどちらも強力なサーバーレスクエリサービスであり、データ分析基盤として優れた選択肢となります。

データ量、クエリのパフォーマンス、コスト、対応データソース、必要な機能、利用しているクラウドプラットフォームなどを考慮し、自社のニーズに最適なサービスを選択しましょう。

BigQuery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 Cloud Storageへのクエリ：https://cloud.google.com/bigquery/external-data-cloud-storage?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

AWS：https://aws.amazon.com/jp/

Athena：https://aws.amazon.com/jp/athena/

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