![](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/8469e6106ae3c10216f9acfaf1681dcdf29ee256/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn.qiita.com%252Fassets%252Fpublic%252Farticle-ogp-background-9f5428127621718a910c8b63951390ad.png%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-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%26mark-x%3D142%26mark-y%3D112%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTYxNiZ0eHQ9JTQwa2FpaW51aSZ0eHQtY29sb3I9JTIzMjEyMTIxJnR4dC1mb250PUhpcmFnaW5vJTIwU2FucyUyMFc2JnR4dC1zaXplPTM2JnR4dC1hbGlnbj1sZWZ0JTJDdG9wJnM9N2FlODVlNmQwOGUxOGRmMzBkMjk5ODU3MTNjYTkzY2I%26blend-x%3D142%26blend-y%3D491%26blend-mode%3Dnormal%26s%3D11e92dbf55b9bb4b444c8678603f411e)
エントリーの編集
![loading...](https://b.st-hatena.com/bdefb8944296a0957e54cebcfefc25c4dcff9f5f/images/v4/public/common/loading@2x.gif)
エントリーの編集は全ユーザーに共通の機能です。
必ずガイドラインを一読の上ご利用ください。
記事へのコメント3件
- 注目コメント
- 新着コメント
注目コメント算出アルゴリズムの一部にLINEヤフー株式会社の「建設的コメント順位付けモデルAPI」を使用しています
![アプリのスクリーンショット](https://b.st-hatena.com/bdefb8944296a0957e54cebcfefc25c4dcff9f5f/images/v4/public/entry/app-screenshot.png)
- バナー広告なし
- ミュート機能あり
- ダークモード搭載
関連記事
BigQueryことはじめ。あとBigQueryについて料金とか運用とか調査 - Qiita
まだ入門もしてないので「ことはじめ」じゃないです。 大体触ってみたのを載せます。 Wikipedia 集計 サ... まだ入門もしてないので「ことはじめ」じゃないです。 大体触ってみたのを載せます。 Wikipedia 集計 サンプルデータのwikipediaを集計してみました。 データは3億行ほどあり、サイズは36GBほどあります。 今回は、contributor_usernameを集計し、wikipediaに貢献している人ランキングをつくりました。 上位陣はbotさん達ですね。 結果としては、3億行のデータを、 何も考えずに書いて 16.2秒で集計することが出来ました。 3億行を16秒。 countしなければ3秒くらいで終わります。 MapReduceみたいなのを一切書いてないのにこの速度。 ちなみにテーブルはインデックスしているわけではなく毎回フルスキャンしているらしい。 わお。 データ保管: \$0.026/GB/mo クエリ: $5/TB (スキャンしたデータのサイズで課金) 今回のwikipe
2015/07/17 リンク