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如果用一句話講完 BigQuery，就是你只要下一個 SQL 分析語法，就可以叫雲端上一大堆機器出來幫你分析資料。就像陳浩南一聲令下，小弟瞬間集結完成，幫你「橋事情」。
Google BigQuery 是一種由 Google Cloud 提供的無伺服器資料倉儲解決方案，專為大規模資料處理設計。
你可以將它視為資料分析的高速引擎，幫助你快速從海量資料中找出洞察。
重點是你只要使用通用的 SQL 語法，就可以馬上使用，完全不用學習新的技術，超級方便。
接下來，我們將深入介紹它的功能、組成元件、特色以及使用它的好處。
一、BigQuery 的基本介紹
BigQuery 是一種基於雲端的企業級資料倉儲服務，它可以快速處理結構化和非結構化數據，並提供即時查詢功能。它主要針對需要分析大量數據的組織設計，例如電子商務平台、金融服務公司等。
二、BigQuery 的核心功能
(一) 即時查詢與高效能處理
BigQuery 的設計使它能在幾秒鐘內處理數百億行數據，這對於需要快速決策的企業來說至關重要。它的分散式架構允許你同時查詢和寫入資料，完全不需要等待。
(二) 支援大規模資料分析
無論是幾百 GB 的數據，還是幾 PB 的數據，BigQuery 都能輕鬆處理。它的擴展性確保了隨著你的業務需求增長，你的資料分析能力也能跟上。
(三) 與其他 GCP 工具的整合
BigQuery 可與 Google Cloud 其他工具無縫整合，例如 Dataflow、Pub/Sub 和 Looker (或 Looker Studio)，讓你能建立完整的數據管道和視覺化報告。
三、BigQuery 的組成元件
(一) Dataset：資料的邏輯分組
Dataset 是 BigQuery 的核心概念之一。你可以將 Dataset 理解為數據的邏輯容器，用於組織和管理 Tables 與 Views。
每個 Dataset 都屬於一個特定的專案，並可以設定資料位置、存取權限與加密選項。
Dataset 的特點：
1. 幫助你有效組織資料（例如將不同部門的數據分開存放）。
2. 支援跨 Dataset 查詢，方便資料整合。
3. 具有細緻的權限管理，確保數據安全。
(二) Table：儲存結構化資料的基本單位
Table 是 BigQuery 中存放數據的主要單位。每張 Table 包含行與列，類似於傳統的關聯式資料表，但支持更大規模的資料。
BigQuery 支持的 Table 類型
1. 永久表（Permanent Table）
一般的資料表，存放數據直到你手動刪除。
2. 臨時表（Temporary Table）
這些表僅在查詢執行期間存在，適合處理臨時性的中間結果，你每次查詢永久表的結果，它都會暫存 24 小時。
3. 分區表（Partitioned Table）
這種表根據時間（例如日期）、數字範圍或數據欄位進行分區，能有效提升查詢效能並降低成本。
4. 分片表（Sharded Table）
通過表名結構（如 `table_202311`）分片，雖然靈活，但不如分區表高效。
(三) View：基於查詢語句的虛擬表
View 是基於 SQL 查詢創建的虛擬表，讓你能透過查詢結果像操作實際表一樣進行使用。
BigQuery 支持的 View 類型：
1. 標準 View（Standard View）
基於靜態查詢語句，直接返回當前的查詢結果。
2. 授權 View（Authorized View）
允許你控制使用者對基礎表的存取權限。授權 View 是在敏感數據共享中非常實用的工具。
3. 物化 View（Materialized View）
將查詢結果存儲起來，從而加速重複查詢的性能，同時降低計算資源的使用。
View 的優勢：
1. 簡化複雜查詢，減少重複 SQL 撰寫的麻煩。
2. 可作為權限管理的工具，限制對底層數據的存取，因為它能透過很靈活的語法，從各個表格抓取和過濾資料，給有適當權限的人看。
3. 提高效能，特別是使用物化 View 時。
四、BigQuery 的特色
(一) 無伺服器架構的便利性
BigQuery 不需要你配置伺服器或管理基礎設施，讓你能將精力集中在數據分析上，而非繁瑣的運維工作。
光是這一點，就完全屌打巿面上所有資料倉儲和分析工具，像是 AWS 和 Azure 還要開機器，主機效能受限於你開的規格，BigQuery 完全不問規格，自動依照你的資料量瞬間呼叫機器幫你運算。
(二) Pay-as-you-go 計費模式
BigQuery 採用按 Query 量 (處理的資料量) 計費，確保你只需為實際使用的資源付費，這對於中小型企業尤其有吸引力。
不過也要注意，因為BigQuery 太方便了，你很容易就不小心 Query 太多資料，未來會再介紹節省 BigQuery 費用的方法。
(三) 跨地區資料分析的優勢
BigQuery 支持跨地區資料分析，讓你能從全球各地的數據中快速獲得洞察，而不必擔心資料傳輸的延遲。
五、使用 BigQuery 的主要優勢
(一) 企業如何受益於 BigQuery
BigQuery 幫助企業節省成本、提升效率，並提供即時的數據洞察，這些都是在數據驅動時代中脫穎而出的關鍵。
值得提的一點是企業不用在初期一口氣花好幾百萬，購買一套資料倉儲，而是每月依使用量計費，減少一口氣支出太多的負擔。
(二) 開發者與資料科學家的支援
BigQuery 提供 SQL 語法支援，且與各種開發工具兼容，讓開發者能快速上手並整合到現有的工作流程中。
六、如何開始使用 BigQuery？
(一) 建立專案與資料集
首先，你需要在 Google Cloud Console 中建立一個專案，並設定資料集，這是你管理資料的基礎。
(二) 撰寫查詢語法與分析資料
利用 BigQuery 提供的標準 SQL，你可以輕鬆撰寫查詢語法，並快速分析資料，甚至建立視覺化的報表。
七、結論
BigQuery 是一個功能強大且靈活的資料分析工具，無論是對於初創企業還是大型組織，都能帶來明顯的價值。如果你正在尋找一種高效處理數據的解決方案，不妨考慮使用 BigQuery。
八、常見問題解答
1. BigQuery 是免費的嗎？
BigQuery 提供免費沙箱，你連信用卡都不用就可以玩，每月包含 1 TB 的查詢和 10 GB 的存儲，超出部分需按使用量付費。
2. BigQuery 支持哪些資料格式？
它支持 CSV、JSON、Parquet、Avro 等多種格式，適合不同的資料需求。
3. 如何與第三方工具整合？
BigQuery 可以通過 API 或第三方工具如 Tableau、Power BI 進行整合，方便創建報告。
4. BigQuery 的資料安全性如何保障？
BigQuery 提供強大的資料加密與訪問控制，不管是 Dataset、Table、View 都可以單獨分享存取權限，並符合多項全球合規標準。
5. BigQuery 可以取代傳統數據庫嗎？
它適合用於分析數據，但不適合作為交易型資料庫（OLTP）。
意思就是不能當一般的資料庫，每天不間斷 Insert、Update、Delete 的意思。
影片版的介紹如下：