BigQuery-Übersicht

BigQuery ist eine vollständig verwaltete, KI-fähige Datenplattform, mit der Sie Ihre Daten mit integrierten Funktionen wie maschinellem Lernen, Suche, raumbezogenen Analysen und Business Intelligence verwalten und analysieren können. Dank der serverlosen Architektur von BigQuery können Sie mithilfe von Sprachen wie SQL und Python die größten Fragen Ihrer Organisation ohne Infrastrukturverwaltung beantworten.

BigQuery bietet eine einheitliche Möglichkeit, sowohl mit strukturierten als auch mit unstrukturierten Daten zu arbeiten, und unterstützt offene Tabellenformate wie Apache Iceberg, Delta und Apache Hudi. BigQuery-Streaming unterstützt die kontinuierliche Datenaufnahme und -analyse. Mit der skalierbaren, verteilten Analyse-Engine von BigQuery können Sie Terabyte in Sekunden und Petabyte in Minuten abfragen.

BigQuery bietet integrierte Verwaltungsfunktionen, mit denen Sie Daten ermitteln und kuratieren sowie Metadaten und Datenqualität verwalten können. Mit Funktionen wie der semantischen Suche und der Datenherkunft können Sie relevante Daten für die Analyse finden und validieren. Sie können Daten und KI-Assets in Ihrer gesamten Organisation freigeben und dabei von der Zugriffssteuerung profitieren. Diese Funktionen basieren auf Knowledge Catalog, einer einheitlichen, intelligenten Governance-Lösung für Daten- und KI-Assets in Google Cloud.

Die Architektur von BigQuery besteht aus zwei Teilen: einer Speicherebene, die Daten aufnimmt, speichert und optimiert, und einer Rechenebene, die Analysefunktionen bietet. Diese Rechen- und Speicherebenen funktionieren dank des Petabit-Netzwerks von Google, das die erforderliche Kommunikation zwischen ihnen ermöglicht, effizient unabhängig voneinander.

Legacy-Datenbanken müssen in der Regel Ressourcen für Lese- und Schreibvorgänge sowie für analytische Vorgänge gemeinsam nutzen. Dies kann zu Ressourcenkonflikten führen und Abfragen verlangsamen, während Daten in den Speicher geschrieben oder aus diesem gelesen werden. Freigegebene Ressourcenpools können weiter überlastet werden, wenn Ressourcen für Datenbankverwaltungsaufgaben wie das Zuweisen oder Widerrufen von Berechtigungen erforderlich sind. Durch die Trennung von Computing- und Speicherebenen in BigQuery kann jede Ebene Ressourcen dynamisch zuweisen, ohne die Leistung oder Verfügbarkeit der anderen Ebene zu beeinträchtigen.

Die BigQuery-Architektur trennt Ressourcen durch das Petabit-Netzwerk.

Dieses Prinzip der Trennung ermöglicht eine schnellere Innovation von BigQuery, da Speicher- und Computing-Verbesserungen unabhängig voneinander ohne Ausfallzeiten oder negative Auswirkungen auf die Systemleistung bereitgestellt werden können. Außerdem ist es wichtig, ein vollständig verwaltetes serverloses Data Warehouse anzubieten, in dem das BigQuery-Entwicklerteam Updates und Wartungen durchführt. Dadurch müssen Sie keine Ressourcen bereitstellen oder manuell skalieren, sodass Sie sich auf die Wertschöpfung statt auf herkömmliche Datenbankverwaltungsaufgaben konzentrieren können.

Zu den BigQuery-Schnittstellen gehören die Google Cloud Console-Oberfläche und das BigQuery-Befehlszeilentool. Entwickler und Data Scientists können Clientbibliotheken mit vertrauter Programmierung wie Python, Java, JavaScript und Go sowie die REST API und RPC API von BigQuery zum Transformieren und Verwalten von Daten verwenden. ODBC- und JDBC-Treiber ermöglichen die Interaktion mit vorhandenen Anwendungen, einschließlich Tools und Dienstprogrammen von Drittanbietern.

Als Data Analyst, Data Engineer, Data Warehouse Administrator oder Data Scientist können Sie mit BigQuery Daten laden, verarbeiten und analysieren, um wichtige Geschäftsentscheidungen zu treffen.

Jetzt mit BigQuery starten

Sie können in wenigen Minuten anfangen, BigQuery kennenzulernen. Nutzen Sie die kostenlose Nutzungsstufe oder die kostenlose Sandbox von BigQuery, um mit dem Laden und Abfragen von Daten zu beginnen.

BigQuery kennenlernen

Mit der serverlosen Infrastruktur von BigQuery können Sie sich auf Ihre Daten statt auf die Ressourcenverwaltung konzentrieren. BigQuery kombiniert ein cloudbasiertes Data Warehouse mit leistungsstarken Analysetools.

BigQuery-Speicher

BigQuery speichert Daten in einem spaltenorientierten Format, das für analytische Abfragen optimiert ist. BigQuery stellt Daten in Tabellen, Zeilen und Spalten bereit und bietet vollständige Unterstützung für die Semantik von Datenbanktransaktionen (