グーグル、BigQueryを正式公開。SQLで大規模データに対して高速処理
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
ビッグデータの価格破壊？ Googleが「処理量100GB/月まで無料」の解析サービスBigQueryを提供開始 - ITジャーナリスト星暁雄の"情報論"ノート
情報と技術は未来をどう変えるのか──IT、スマートデバイス、ロボット、電子工作、メディアのアーキテクチャ Google勤務のKazunori SatoさんがGoogle+に簡潔な解説をポストしてくれています。 ポスト1 BigQueryが一般公開されました！数100億件の全検索が数十秒で完了する超並列クエリサービスで、MapReduceと並びGoogleの根幹を支える虎の子技術です。 Google BigQuery brings Big Data analytics to all businesses - Google Developers Blog ポスト2 BigQueryプチ解説：BigQueryはGoogle社内では「Dremel」と呼ばれる超並列クエリインフラを利用した一般向けサービスです。DremelはSybase IQやOracle Exadataと同様のColumar DB
グーグルによるMapReduceサービス「BigQuery」が登場。SQLライクな命令で大規模データ操作
「数兆件のデータも対話的に、高速に分析できる」。グーグルは5月19日にこのような表現で新しいサービス「BigQuery」の登場を紹介するエントリを、ブログにポストしています。 グーグルが公開したBigQueryは、Hadoopやデータウェアハウスなどを用いて多くの企業が行おうとしている大規模データ（いわゆる「Big Data」）の分析を、グーグルのクラウドで可能にします。利用者はGoogle Storage経由で大規模データを転送し、SQLライクな命令によって抽出や分析を行います。 まるでグーグルが大規模データ処理のMapReduceをホスティングし、その機能をサービスとして提供するようなものがBigQueryといえます（ただし公開された「BigQuery」の説明には、内部でMapReduceを利用しているのかどうかの記述はないのため、MapReduce「的」なサービスと表現すべきかもしれ
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