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Google BigQueryとは？特徴やメリットについて解説

アナリスト 宮本

データ分析ツールの一種であるGoogle BigQueryを活用されている担当者も多いと思います。しかし、結局のところ「Googe BigQueryってなに？」「導入するとメリットあるの？」など疑問がある方も少なくないのではないでしょうか？
今回はそんなGooge BigQueryとはなにか、導入のメリットやデメリット、アカウントの開設方法、料金体系などについて解説します。

目次

  1. Google BigQueryとは？
  2. Google BigQueryの仕組み
  3. Google BigQueryを導入するメリットは？
  4. Google BigQueryのデメリット
  5. Google BigQueryアカウントの開設方法
  6. Google BigQueryの利用料金
  7. クエリの実行例
  8. 最後に

Google BigQueryとは？

Google BigQueryとは、Google Cloud Platformから提供されているビッグデータ解析サービスになります。本来、数TB（1TB＝1,000GB）、数PB（1PB＝1,024TB）のデータを処理する場合、時間がかかってしまいますが、BigQueryを使用すると数秒、数十秒でデータ処理が可能となります。データ分析におけるアクセスログの解析・業務効率化に欠かせないツールの1つとして注目されています。

Googleが社内用に開発した「Dremel（ドレメル）」という大規模なクエリを実行するサービスを社外向けのサービスとして提供し、2012年にリリースが開始されたものが「Google BigQuery」となります。

Google BigQueryの仕組み

前章で述べた通り、Google BigQueryの最大の特徴である超高速かつ大規模なデータ処理は、以下2点の仕組みで実現されています。

カラム型データストア
通常のデータベースは行単位で横方向へのデータ読み込みが一般的ですが、BigQueryは列単位で縦方向への読み込みを行っています。横方向へのデータ読み込みの場合、データ全体を読み込む必要がありますが、縦方向の場合では必要なデータを読み込むだけでよく、また類似データを圧縮可能なため、非常に高速なデータ処理が可能になります。
ツリーアーキテクチャ
ツリーアーキテクチャとはクライアントからクエリを受け取るルートサーバーから、実際にクエリ処理を実行する多数のリーフサーバーへクエリが広がっていき、並列でデータ処理が行われる仕組みのことです。
複数のリーフサーバーに対してクエリが広がっていき、並行して処理されることで大規模なデータの高速処理を実現しています。

Google BigQueryを導入するメリットは？

Google BigQueryを導入することで得られるメリットは以下が挙げられます。

データベースの専門知識が不要
通常のデータウェアハウスのデータベースでクエリを使用する場合は必ずチューニングが必要となります。データベースの専門家やオペレーション担当者がいるか否かもパフォーマンスに影響を与えることになりますが、Google BigQueryはサーバーレスで利用できるため、チューニング作業を必要としません。従来のデータベースのクエリで必須だったインデックスも不要となり、データベースの専門知識がなくとも大規模なデータの分析が可能になりました。
コストパフォーマンスがよい
Google BigQueryは他のデータウェアハウスとは異なり、クエリを実行するときのみサービスが起動し、検索などの操作を行えます。料金はサービスを起動している間のみ発生するため、他のサービスより比較的コストパフォーマンスのよい料金体系であるといえます。
データ保存に関しても別途ストレージ費用がかかりますが、こちらも安価なコストとなります。

Google BigQueryのデメリット

一方でデメリットとしては以下が挙げられます。

慣れるまでに時間がかかる
Google BigQueryに関する学習環境は十分整っているとはいえない状況です。また経験者でもSQLの記述やエラーの解決にはある程度の慣れが必要なため、実際に活用できるまでにはある程度の時間がかかります。
適切な設定をしていないと、コストがかさむ可能性がある
適切な使用方法であればBigQueryは非常に安価で使いやすいサービスです。しかし適切な使用方法でない場合、コストがかさんでしまう場面があります。
「BigQueryを導入・活用したいがコストは安く抑えたい」という場合には主に以下の方法が挙げられます。
  • クエリの対象データを限定する
  • 課金されるデータの上限を設定する
  • キャッシュを賢く利用する
  • テーブルを分割する
  • テーブルのクラスタリングを行い、データを圧縮する

参照：BigQueryにおけるコスト最適化のベストプラクティス

Google BigQueryアカウントの開設方法

Google BigQueryのアカウント作成方法は以下の通りとなっており、Google Cloud Platform（GCP）の契約を実施する必要があります。

Google Cloudのプロダクト（製品紹介）ページの1つの、「BigQuery」のサイトへアクセスしてください。

STEP1
「BigQueryの無料トライアル」というボタンをクリックしてください。
BigQueryの無料トライアル
STEP2
次のページでは、ユーザーの個人情報の入力が必要です。下記項目の入力が完了しましたら、「続行」をクリックして次に進んでください。
  • (1/3)「アカウント情報」
  • (2/3)「IDの確認と連絡先情報」
  • (3/3)「お支払い情報」
　
個人情報入力画面
STEP3
入力確認後、Google Cloud Platform（GCP）への登録が可能になります。
GCPの左のナビゲーションの項目「ビッグデータ」の「BigQuery」を選択してください。
GCPナビゲーション
STEP4
BigQueryの管理画面にログイン可能となりますので、アカウントの準備は完了です。
管理画面

Google BigQueryの利用料金

Google BigQueryの利用料金は下記の表の通りとなっています。
※東京（asia-northeast1）の料金を掲載しております

課金対象 料金 詳細
アクティブストレージ ＄0.023/GB 毎月10GBまで無料
長期保存 ＄0.016/GB 毎月10GBまで無料
BigQuery Storage API Unavailable BigQuery Storage APIは無料枠に含まれません
ストリーミング挿入 ＄0.012/200MB 挿入に成功した行が対象課金となります
最小サイズ1KBで各行が計算されます
クエリ（オンデマンド） ＄6.00/TB 毎月1TBまで無料
クエリ（月定額） ＄2,400/100 slots 追加スロットは100スロット単位で購入できます
クエリ（年定額） ＄2,040/100 slots 追加スロットは100スロット単位で購入できます

参照：BigQueryの料金

Google BigQueryは上記の項目のみを課金対象としており、それ以外の操作については課金は発生しません。また、データを1TB保存したとしても月額は＄23.00、月間で10TBのクエリを処理しても月額は＄60.00です。また毎月最初の1TBのクエリ処理は無料のため、Google BigQueryは非常に安価なデータ解析ツールといえます。

クエリの実行例

参考までに下記テーブルにてBigQueryで簡単なクエリを実行し、データを抽出した結果とその料金を試算してみます。

テーブル情報
テーブル画像
表のサイズ：952.88MB
長期保存のサイズ：952.88MB
行数：1,477,553(147万行)
ストレージ料金：$0（おおよそ0円）※10GB未満のため
実行クエリ
実行クエリ例
クエリ料金：$0（おおよそ0円）※1TB未満のため
クエリ実行結果
データ処理の所要時間、処理、課金されたバイト数が表示されます。147万行のデータの処理時間が1.8秒と非常に高速なデータ処理になります。
実行クエリ例

最後に

安価かつ大規模なデータ解析ツールとして注目を集めている「Google BigQuery」。その用途はWebサイトのアクセス解析やソーシャルゲームの行動データのログ解析、またインターネット接続型テレビのアクセスログ分析など多岐にわたります。

データ分析業務を効率させた事例やコストを抑えつつパフォーマンスを向上させた事例も増えてきています。ぜひ、社内、組織内のデータを活用する手段として導入を検討されてはいかがでしょうか？もしGoogle BigQueryに関することでご相談があれば、当社の解析チームにお気軽にお問い合わせください。

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