BigQuery je cloudová databáze společnosti Google, která umožňuje efektivní analýzu velkých datových souborů. Jedná se o jednu z nejvýkonnějších databází na trhu, která nabízí mnoho funkcí pro rychlé a snadné zpracování dat. Díky své vysoké škálovatelnosti a jednoduchému používání si získala mnoho příznivců po celém světě, a to zejména v oblasti business intelligence, datového inženýrství a machine learningu. Nicméně jako každá technologie, i BigQuery má své silné a slabé stránky. V tomto článku se podíváme na to, jaké jsou hlavní výhody a nevýhody této databáze.
Použitelnost
BigQuery používá klasické SQL, což je obrovskou výhodou pro většinu vývojářů. Databáze je primárně určena pro tvorbu data warehousů a analytické účely. Výhodou je také to, že se jedná o sloupcovou databázi, což znamená, že je vhodná pro rychlé zpracování velkého objemu dat. Tento typ databáze také umožňuje ukládání složitějších datových struktur a JSONů. Další výhodou, kterou Google přidal poměrně nedávno, je možnost nastavit primární a cizí klíče pro zaznamenávání relací a zachování integrity. Jak bylo zmíněno v úvodu, BigQuery je velmi škálovatelná databáze, která se umí automaticky přizpůsobit zvyšujícímu se objemu dat. Vhodná je především pro dávkové načítání dat a pro ukládání dat. Nová verze Google Analytics umožňuje ukládát data v surové formě právě do BigQuery.
Jednou z třešniček na dortu je BigQuery ML umožňující vytváření machine learning modely přímo v SQL. Nakonec musím ještě zmínit zobrazení lineage datových transformací přímo ve webové konzoli.
Na druhé straně však BigQuery má některé limitace SQL, ačkoliv jsou relativně malé. Důležité je si také uvědomit, že se nejedná o relační databázi, což ji může dělat nevhodnou pro časté vkládání, úpravu a mazání jednotlivých záznamů. Pokud hledáte aplikační databáze, BigQuery pravděpodobně nebude tou nejlepší volbou.
Cena
BigQuery má relativně nízké náklady na ukládání dat. Zákazníci mohou využívat až 10 GB úložiště zdarma a analyzovat 1 TB dat měsíčně bez poplatků. Další výhodou je, že můžete sledovat své náklady v reálném čase. Nicméně, je důležité si uvědomit, že účtováno je zvlášť za úložiště a zpracovaná data, což může být složité pro odhad konečné ceny.
Závěr
BigQuery je výkonný a škálovatelný nástroj pro analýzu velkého objemu dat, který poskytuje mnoho výhod. Je velmi přístupný pro začínající uživatele díky podpoře klasického SQL, a zároveň umožňuje pokročilé úpravy dat a integraci s dalšími nástroji. Díky dobré spolupráci s Google Workspace se dá velmi dobře používat v rámci širšího ekosystému Googlu. Mezi nevýhody patří složitější odhad konečné ceny a omezení pro časté vkládání, úpravu a mazání jednotlivých záznamů. Nicméně, pro tvorbu DWH a analytické účely je BigQuery skvělou volbou a dá se použít pro mnoho různých případů využití.
Pokud hledáte řešení pro vaše datové projekty, můžete se obrátit na mě. Jsem odborník na ETL i ELT a datové integrace s více než 10 lety zkušeností v této oblasti. Pomohu vám navrhnout a implementovat optimální architekturu pro vaše data.