데이터 웨어하우스여러 시스템의 데이터를 모아 분석하기 좋게 저장해 둔 분석 전용 데이터베이스입니다.
서버리스서버나 클러스터 크기를 정하고 관리할 필요 없이, 쓴 만큼만 자동으로 자원이 붙는 방식입니다.
OLTP와 OLAPOLTP는 주문 한 건씩 빠르게 넣고 고치는 처리, OLAP는 많은 데이터를 한꺼번에 집계하는 분석입니다.
열(컬럼) 기반 저장데이터를 행이 아니라 열 단위로 저장하는 방식입니다. 필요한 열만 읽어서 분석이 빠르고 싸집니다.
슬롯BigQuery가 쿼리를 계산할 때 쓰는 CPU와 메모리 묶음, 즉 계산 일꾼입니다.
온디맨드 과금쿼리가 읽은 데이터 양만큼 내는 요금입니다. 매달 첫 1TiB는 무료입니다.
Editions(용량 기반 가격)슬롯을 쓴 시간만큼 내는 요금제입니다. Standard, Enterprise, Enterprise Plus가 있습니다.
장기 저장90일 동안 수정하지 않은 테이블이나 파티션에 자동으로 붙는 약 절반 가격의 저장 요금입니다.
BigQuery 샌드박스결제 계정 없이 무료로 써 보는 환경입니다. 테이블이 60일 뒤 만료되고 일부 기능이 막혀 있습니다.
데이터셋테이블과 뷰를 담는 폴더입니다. 위치(리전)와 접근 권한을 데이터셋 단위로 정합니다.
스키마테이블의 열 이름과 타입 목록입니다. 시트의 머리글 줄과 칸 형식입니다.
외부 테이블데이터를 Cloud Storage 등에 그대로 두고 BigQuery에서 테이블처럼 조회하는 연결입니다.
Storage Write API앱이나 파이프라인에서 행을 실시간에 가깝게 BigQuery에 넣는 권장 API입니다.
dry run쿼리를 실행하지 않고 문법 확인과 읽을 바이트 수만 계산하는 무료 미리 보기입니다.
UNNEST한 칸에 든 목록(ARRAY)을 펼쳐 원소마다 한 행으로 만드는 함수입니다.
윈도 함수행을 합치지 않고 각 행 옆에 순위, 누적 합 같은 값을 붙이는 함수입니다. OVER 절과 함께 씁니다.
파티션과 클러스터링파티션은 날짜별 서랍으로 나누기, 클러스터링은 서랍 안을 정렬해 두기입니다. 둘 다 읽는 양을 줄입니다.
구체화된 뷰집계 결과를 미리 저장하고 원본이 바뀌면 자동으로 고쳐지는 뷰입니다.
BigQuery MLSQL의 CREATE MODEL 문으로 BigQuery 안에서 머신러닝 모델을 만들고 예측하는 기능입니다.
승인된 뷰원본 테이블 권한이 없는 사람도 뷰 결과만 볼 수 있게 원본 데이터셋이 허락해 준 뷰입니다.