SQLたったの2行で機械学習！BigQuery MLを用いたコロナ分析 - Qiita
はじめに 令和にもなるとSQLを2行書くだけで機械学習できてしまうようです。本記事では、表題の技術BigQuery MLの概要と使い方を調べ、世を騒がせているコロナの分析をしてみました。 「SQLで機械学習」や「コロナ分析」に興味がある方は覗いてみてください。 本記事の対象者 SQLだけで機械学習したい人 コロナ分析に興味ある人 機械学習を簡単に試してみたい人 機械学習はよく分からんけどデータベースはよくいじるという人 本記事の対象でない人 データとか機械学習とか難しいから興味ない人 機械学習モデルのアルゴリズムとか詳しく知りたい人 機械学習つよつよだから自分で独自モデル作って幅広い分析したい人 BigQuery ML概要 BigQueryとは BigQuery MLはBigQuery上のサービスです。BigQueryを知らない方のために簡単にBigQueryについて説明します。BigQu
グーグルのBigQuery、高速処理の仕組みは「カラム型データストア」と「ツリー構造」。解説文書が公開 － Publickey
グーグルのBigQuery、高速処理の仕組みは「カラム型データストア」と「ツリー構造」。解説文書が公開 SQLのクエリに対応し、3億件を超えるデータに対してインデックスを使わないフルスキャン検索で10秒以内に結果を出す。グーグルのBigQueryは大規模なクエリを超高速で実行する能力を提供するサービスです。その内部を解説する文書「An Inside Look at Google BigQuery」（PDF）を公開しました。 グーグルは大規模クエリを実行するサービスとして社内でコードネーム「Dremel」を構築しており、2010年にそのDremelを解説する文書「Dremel: Interactive Analysis of Web-Scale Datasets」を公開しています。BigQueryは、そのDremelを外部公開向けに実装したものです。 グーグルはこのDremel/BigQue
Googleの虎の子「BigQuery」をFluentdユーザーが使わない理由がなくなった理由 #gcpja - Qiita
「BigQueryは120億行を5秒でフルスキャン可能」は本当か？ 先日、kaheiさんがGoogle BigQuery（Googleクラウドの大規模クエリサービス）について、こんなエントリを書いていた。 とにかくパフォーマンスがすごい。（Fluentd Meetupでの）プレゼン中のデモで、ディスクに収められた5億件のデータをSQLでフルスキャンするのに3秒しかかからない。9億件のデータを正規表現を含んだSQLでスキャンしても、7秒で終わる（これ、記憶がちょっとあいまい。もう少しかかったかも）。これには驚いた。佐藤さんがGoogleに入社して一番驚いた技術が、一般公開される前のBigQueryだったと言っていたが、その気持ちはわかる。 From Fluentd Meetupに行ってきました これを読んだ時、BigQueryの検索スピードについてちょっと補足したくなった。確かにFluent
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