Cloud Fortgeschritten
Google BigQuery — Serverless Data Warehouse¶
GCPBigQueryAnalyticsData Warehouse 5 min Lesezeit
BigQuery Architektur, Partitioning, Clustering, ML und Kostenkontrolle.
Architektur¶
Getrennter Storage (Colossus) und Compute (Dremel). On-Demand $5/TB oder Flat-Rate Slots.
Partitioning und Clustering¶
CREATE TABLE dataset.events
PARTITION BY DATE(event_timestamp)
CLUSTER BY user_id, event_type
AS SELECT * FROM dataset.raw_events;
Drastische Reduzierung der gescannten Daten = geringere Kosten.
BigQuery ML¶
CREATE OR REPLACE MODEL dataset.churn_model
OPTIONS(model_type='LOGISTIC_REG', input_label_cols=['churned'])
AS SELECT days_since_last_login, total_purchases, churned
FROM dataset.user_features;
Zusammenfassung¶
BigQuery = der schnellste Weg zur Analyse von Petabytes. Partitioning + Clustering = der Schlüssel zu den Kosten.
Brauchen Sie Hilfe bei der Implementierung?¶
Unser Team hat Erfahrung in der Konzeption und Umsetzung moderner Architekturen. Wir helfen Ihnen gerne.