BigQueryでクエリ一撃で29万円溶かしたけど助かった人の顔
SolanaのPublic DataをBigQueryで取得したかった# えー、お笑いを一席. ブロックチェーンSolanaのデータがGoogle Cloud BigQueryで使えるようになったというニュースをたまたまネット推薦記事でみかけた1. おや, 面白そうだ. ちょっとやってみようかな… BigQueryはさわるのが１年以上つかってないかも, どうやるんだっけ… とりあえずカラムとかサンプルでちょっとデータをみたいよな, こんな感じだっけか？ とりあえず動かしてみよう, ポチッとな. … 5秒でレスポンスが帰ってくる. おー、速い. えーっと, あれ課金データ309TB？！ いちげきひっさつ、ハサンギロチン2. BigQueryでクエリ一撃5 秒で29万円溶かした人の顔# 話題の画像生成AI, DALL･Eをつかって BigQueryでお金溶かした人の顔を表現してもらった3. あ
データマーケティングの強い味方！？BigQueryと大規模言語モデル(LLM)の統合で始める検索意図分析の事例｜田口 信元
データマーケティングの強い味方！？BigQueryと大規模言語モデル(LLM)の統合で始める検索意図分析の事例 初めまして、Ubie Product Platformのグロースチームでエンジニアをしてる田口です。「健康が空気のように自然になる世界」を目指し、症状検索による発症から受診までのサポートするサービス症状検索エンジン「ユビ―」を提供しています。 さて、サービスを成長させる上で、ユーザーの行動を理解することが不可欠です。ユーザーが何を求め、どのようにサービスを利用しているのかを知ることで、サービスの満足度を向上させるための改善策が見えてきます。 しかし、大規模なウェブサイトの場合、分析すべき検索クエリが膨大になっているという課題がありました。 今回は、ML.GENERATE_TEXTを用いてプロンプトベースのデータパイプラインを作り、ユーザーの検索意図分析を行ってみた事例を紹介します
【速報】 BigQuery の料金体系が変更されます | DevelopersIO
ウィスキー、シガー、パイプをこよなく愛する大栗です。 先程開催されたGoogle Data Cloud & AI Summitにて、BigQuery の料金体系の変更が発表されましたので、レポートします。 Introduction to BigQuery editions Dataset storage billing models BigQuery editions BigQuery で Standard、Enterprise、Enterprise Plus という3種類の料金階層が発表されました。これらのエディションは個々のワークロードの必要性に基づいて適切な価格性能比を組み合わせられます。 BigQuery editions は、コンピュート キャパシティのオートスケーリングと、compressed storage（Preview 時には physical storage と呼ばれて
BigQuery Scriptingの便利な使い方をまとめてみた - yasuhisa's blog
背景 & Disclaimer 自分自身はこれまでBigQuery Scriptingをほぼ使っていませんでした BigQuery自体は3年くらいの利用歴 SQL単発で済ませるのが苦しそうな場合は、Pythonなどのプログラミング言語 + ワークフローエンジンの組み合わせで戦っており、自分としては特に困っていなかった 社内で他の方が使うケースをぼちぼち見ることがある 自分は困っていなくても、社内のBigQueryユーザーでBigQuery Scriptingを使っていて困っている人がそれなりにいる 著者はそれなりのBigQueryユーザーがいる企業のデータ基盤の人間です さすがに「使ったことないので、分からないですねー」で済ませるわけにはいかなくなってきた そもそもどんなユースケースで便利なのかすらも分かっていない状態なので、便利そうに思える場合をまとめてみることにしました というわけで、
管理画面からBigQueryを使ってサクセスする - Hatena Developer Blog
ハッピーホリデー！id:cockscombです！！この記事ははてなエンジニアAdvent Calendarの8日目のエントリです。 サービス開発をしていると、限られた管理者のみがアクセスできる画面、つまり「管理画面」を作る必要に迫られます。管理画面では、データベースに登録されたさまざまな情報を検索、閲覧、編集できます。もちろんデータの扱いはプライバシーポリシーに則って、厳密に権限管理をしたり、操作ログを残したりします。 管理画面から情報を検索する 管理画面で、データベース上の情報を検索するという部分について考えます。例えば、特定のメールアドレスで登録している利用者を探したいケースがあるとします。 SELECT *, FROM users WHERE mail = ? MySQLなどの典型的なRDBMSでは、このようなSQLを発行するでしょう。mailカラムにインデックスがあれば（ふつうはあ
INFORMATION_SCHEMAを用いたBigQueryのストレージ無駄遣い調査 - ZOZO TECH BLOG
こんにちは、『地球の歩き方ムー』創刊のニュースに心を踊らせている、データ基盤ブロックの塩崎です。 本記事では、データ基盤の管理者としてBigQueryのストレージコストの削減に取り組んだ事例を紹介します。 BigQuery費用はクエリ費用だけではない ZOZOのデータ基盤として利用されているBigQueryは、非常にパワフルなDWH（Data WareHouse）です。しかし、それ故に利用者の意図しないところで費用が高騰することもしばしば発生します。よく問題になるのはクエリ費用の高騰であり、以下のQiita記事はBigQuery利用者の中でも有名です。 qiita.com このクエリ費用の高騰に対し、我々データ基盤ブロックはこれまでに、いくつもの方法で対処してきました。具体的な取り組みの一部は以下の記事で紹介しているので、併せてご覧ください。 techblog.zozo.com techb
Firebase AnalyticsをBigQueryで分析したいときに役立つテクニック - Hatena Developer Blog
こんにちは、id:kouki_danです。はてなではスマートフォンアプリエンジニアとして働いていますが、今回の記事はアプリ利用にともなうアクセス解析がテーマです。 Firebase AnalyticsやGA4を使っている方は多いと思います。無料で大量のイベントを記録できて便利な一方、以前のGoogle Analyticsであるユニバーサルアナリティクスに比べると、分析クエリの柔軟性に難があります。以前のように分析するにはBigQueryが必要になり、SQLでデータを取り出す必要があります。 Firebase AnalyticsをBigQueryで分析するときに、単にSQLを知っているだけではつまずくことが多いと感じています。料金体系の不安や、時系列で分割されたテーブルの扱い、ネストしたカラムの扱いなど、特有の事情がいくつかあります。 このエントリでは、SQLは分かるけれどBigQueryも
SQLを使った監視でデータ基盤の品質を向上させる - MonotaRO Tech Blog
こんにちは、データ基盤グループの吉田(id:syou6162)です。データ基盤グループでは安定してデータを利用できるように様々な取り組みを行なっています。本エントリでは、データ品質に問題がある場合にすぐに気付けるようにしたSQLによる監視の仕組みを紹介します。 背景 SQLを使った監視基盤の構築 実際の監視項目例 他チームがdailyで転送しているデータがバッチの失敗により遅れていないか BigQueryのエラーレートが急激に増加していないか 承認済みビューの設定が意図せず消えていないか 今後の展望 背景 データ基盤の運用をしていると、日々様々なトラブルと向き合う必要があります。例えば、以下のようなものがあります。 他チームがdailyで転送しているデータがバッチの失敗により遅れている TerraformなどのIaCで承認済みビューの権限管理を行なっているが、コードの設定ミスで意図せぬ状態
SQL Server、BigQuery、Redshift 日付型の比較＆リファレンス - エニグモ開発者ブログ
この記事はEnigmo Advent Calendar 2020 の14日目の記事です。 はじめに こんにちは、エニグモ 嘉松です。 簡単な自己紹介ですが、BUYMAのプロモーションやマーケティングを行っている事業部に所属して、その中のデータ活用推進室という部署で会社のデータ活用の推進やマーケティング・オートメーションツール（MAツール）を活用した販促支援、CRMなどを担当しています。（データ活用推進室、長らく私一人部署だったのですが、先月1名増えて2名体制になりました！） 目次 はじめに 目次 背景 日付および時刻関連のデータ型 SQL Server BigQuery Redshift タイムゾーンとは？ データ型まとめ 現在日時（日付と時間）の取得方法 SQL Server GETDATE関数 BigQuery CURRENT_TIMESTAMP関数 Redshift SYSDATE関
BigQueryの2020年アップデートを（だいたい）全部振り返る
BigQueryに関する話を自由にしましょう - BigQueryでデータ基盤を作った - BigQueryと他サービスでデータ転送した - BigQuery関数でこんな計算をしている などなど みなさんこんにちは。年末ですね。年末やることといえば、振り返り、総集編ですよね。 BigQueryアドベントカレンダーができたのをみて、「そういえば2019年にやったBigQueryのリリースまとめ的なの、2020年やってないな・・・？」と思い立ち2020年のBigQueryアップデートをまとめました。リリースノート開いたらスクロールバーがすごく小さくなり心が折れかけましたが、なんとか気持ちを奮い立たせました。もしもこんな長い記事を最後までスクロールしてくれる方がいたら、感謝の意を表明しますので、Twitterで @yutah_3 まで教えていただけると、泣いて喜びます。 以下、カテゴリに分けてア
10TB超えのBigQuery巨大データを高速にS3に同期する - ZOZO TECH BLOG
こんにちは。SRE部MA基盤チームの川津です。 私たちのチームでは今年サービスを終了した「IQON」の10TBを超える大規模データをBigQueryからS3へ移行しました。本記事ではデータ移行を行った際に検討したこと、実際にどのようにデータ移行を行ったかを紹介します。 データ移行の経緯 IQONは2020年4月6日をもってサービスを終了しました。そのIQONではデータ分析にBigQueryを利用していましたが、Amazon Web Services(AWS)上にもIQONに関するリソースが存在します。そのため、IQONはGCPとAWSの2つのクラウドで運用していました。 しかし、サービス終了に伴いGCP・AWSどちらかにリソースを統一する必要が出てきました。統一する意図としては、終了したサービスが利用する取引先を減らし、請求対応などの事務的なコストを減らしたい意図がありました。そのためGC
BigQueryってなんだっけ? そんな君たちに教えたい本見つけた�のでまとめてみる。 - Qiita
対象読者 データ分析基盤を作ってみたいけど、分析基盤の作り方がわからない BigQueryって聞いたことあるけど、実際に使ったことがない。興味ある。 BigQueryって使おうと思ってググってみたけどあんまりまとまった情報がない そのような気持ちを持つ方が読者想定です。 自身もこの本に出会う前には、同じようなBigQuery童貞でした。 (結論)イイタイコト BigQuery初心者や、これから導入考えてる人が、読むべき本を見つけました！！ Google Cloud Platform実践ビッグデータ分析基盤開発 ストーリーで学ぶGoogle BigQuery です。 あまりBigQueryの本がなく、半信半疑で読みましたがBigQueryの全体像が捉えられる良書でした。 この本のイイところ この本のイイところは3つあります。 BigQueryの概要が難しすぎず、ちょうどかゆいところに手が届く
Google CloudがBigQueryでAWS、Azure上のデータを動かさずに分析できる「BigQuery Omni」を発表
Google Cloudは2020年7月14日（米国時間）、アナリティクスサービス「BigQuery」のマルチクラウド対応を発表した。Amazon Web Services（AWS）やMicrosoft Azure上のデータを動かすことなく、BigQueryによるマルチクラウドのデータ分析ができる。 Google Cloudは同日、AWSの「Amazon S3」に対応したプライベートα版の提供を開始した。Azureへの対応は近い将来（「soon」）に行うという。 BigQuery Omniでは、Google Cloudがマルチクラウド対応を進めるマネージドKubernetesサービス、「Anthos」を活用する。BigQuery OmniとしてAWSやAzureに展開するAnthosクラスタ上で、BigQueryのクエリエンジンである「Dremel」をマネージドサービスとして動かす。その上
［速報］マイクロソフト、「Azure Synapse」発表。BigQuery対抗の大規模並列データ処理サービス。Ignite 2019
フロリダ州オーランドで開催中のマイクロソフトのイベント「Microsoft Ignite 2019」が開催中です。 その基調講演において同社CEOのサティア・ナデラ氏は、大規模並列データ分析サービス「Azure Synapse Analytics」を発表しました。 同社は現在、大規模データウェアハウス向けのサービスとして「Azure SQL Data Warehouse」を提供していますが、「Azure Synapse」はそれをさらに発展させたもの。 データウェアハウス、ビッグデータ分析、データ統合などを1つのサービスとして統合し、事実上データ容量に上限がなく、ペタバイトクラスのデータでも高速に処理できる性能を提供します。 リレーショナルデータベースのような構造化されたデータおよび非構造化データのいずれにも対応し、SQLによって分析可能です。 そのために「Azure Synapse」では最
BigQuery におけるコスト最適化の ベスト プラクティス | Google Cloud 公式ブログ
※この投稿は米国時間 2019 年 9 月 25 日に Cloud Blog に 投稿されたものの抄訳です。 あらゆる業務のデータが各所に分散する今日の状況において、データ ウェアハウスの運営、管理は厄介で手間のかかる作業となりがちです。こうしたデータの急激な増加に対応してシステムをスケーリングし、日々の運用を維持することは、これまでになく大きな課題となっています。課題はそれだけではありません。データ ウェアハウスをアップグレードするときにダウンタイムをできるだけ短くする、ML や AI に向けた取り組みを支えてビジネスニーズに応えるなどの必要にも迫られています。Google Cloud のサーバーレス、エンタープライズ向けデータ ウェアハウスである BigQuery は、インフラ管理に手間を取られず分析作業に集中できるという点が評価され、数々の企業に導入されています。 BigQuery
BigqueryStandardSQLの黒魔術ってなに！？記してみました！
この記事は eureka Advent Calendar 2018 15日目の記事です。 こんにちは。BIチーム小林です。 最近はもっぱらFortniteをメインに、スマブラをたまにやっています。 お昼は機械学習周りをメインに、分析をたまにやっています。 最近はガリガリとクエリを書くこともなくなってきたので、備忘録を兼ねて、かつて習得した黒魔術、もといStandardSQLの便利な記法を記しておきます。 ただし、主旨としては、SQLを使ってこんな便利なことができるんだぜ、こんな計算までできちゃうんだぜ、というよりは、こんなん書くのめんどくさいからこう書いちゃおうや、という記事です。 氷魔法 : 定数化TEMP FUNCTION を使って何回か使いそうなものは定数化BigqueryStandardSQLでは、クエリの中に一時的なUDF (ユーザーが定義した関数) を書くことができます。 これ
大量データの転送にEmbulkを使ってみたら本当に楽だった - CARTA TECH BLOG
はじめまして。Zucks Affiliateでエンジニアをしている宗岡です。 今回は、リアルタイム性は求めないけど、簡単に大量のデータをどこか別の場所に転送したい。 という要望に答えてくれるEmbulkを紹介したいと思います。 実際に導入に至ったきっかけや、運用上よくある課題なども触れていきたいと思います。 同じ境遇の人が「簡単そうだしEmbulk使ってみようかな」となっていただければ幸いです。 目次 目次 背景 Embulk以外にも出てきた案 実際のEmbulkの導入と使い方 1. Embulkのインストールとセットアップ 2. 必要なプラグインのインストール 3. 設定ファイルを書く 実務でcodecommitを使った例 設定ファイルの書き方 4. まずはpreviewで問題なさそうか確認 5. 問題なさそうなのでrunして実行 Embulkの運用上、よくぶつかる課題 1. 重複に気付
Dataprepで国勢調査のデータをBigQueryに入れてみる。 - Qiita
はじめに 今回はDataprepで国勢調査のデータをBigQueryに入れてみたいと思います。 GoogleではBigQueryに色んな公開されているデータが入っているのですが、ほとんどがアメリカのデータで日本のデータもどうにかならんかなぁと思っていた矢先に、Dataprepが出てくれました。これなら面倒なデータの準備も楽に出来るかなと。 あと、最近になって政府が公開しているデータも細かなものになってきました。 と、いうことで国勢調査のうちの町単位で人口が入っているデータを今回はDataprepで加工して、BigQueryに入れてみたいと思います。 データを用意する ファイルをダウンロード データはこちらのサイトからダウンロードしてきました。 直近では平成27年の国勢調査はこちらでダウンロードできます。今回使うデータは出来るだけ細かいものが欲しいので、ページの一番下の方に折りたたまれている
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