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ツイート今日は、第 1 回のSQL アンチパターンの回から良コンテンツを提供しまくりなエンバカデロ・テクノロジーズさん主催の第 3 回 DB エンジニアのための勉強会に参加してきました。 今回は 漢(オトコ)のコンピュータ道で有名な漢の中の漢、 @nippondanji 氏がデータベース設計を徹底指南してくれるということで、元々 DB エンジニアがバックグランドのわたしとしてはいかないわけにはいかんだろう、と喜び勇んでいってきました! 内容はというと下記の概要をカバーする内容でした。 リレーショナルデータベース(以下RDB)は登場してからかなりの時間が経っています。その名が示すように、RDBはリレーショナルモデルをベースに考案されたソフトウェアです。しかしながら、未だに現場ではRDBが使いこなされているとは言いがたく、リレーショナルモデルへの理解も進まず、誤った常識が跋扈しているのが現状で
BigQueryはカラム型データストアの一種で、テラバイトクラスの大規模データに対して大量の並列処理を行うことで高速に結果を得ることが可能。グーグル 佐藤一憲氏の発言によると、 OLAP/DWH/Data Miningで行われるようなread onlyのad hocクエリをきわめて高速(数秒〜数十秒)に実行します。 とのこと。 SQLによる問い合わせが可能 この高速性に加え、BigQueryではSQLを問い合わせ言語に使えるという点にも大きな特徴があります。数秒程度のレスポンスとSQL文による記述は、大規模データに対するアドホックな処理を行うのに適したサービスだといえるでしょう。 BigQueryのSQLの構文は「Query Reference」で解説されていますが、SELECT文にFROM、WHERE、JOIN、HAVING、GROUP BY、ORDER BY、LIMITなどが使えるため
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