BigQueryとは
サーバーレスのフルマネージドデータウェアハウス。標準 SQL でペタバイト規模のデータを数秒でスキャンでき、インフラ管理やインデックス設計が不要。列指向ストレージにより集計クエリが高速。
オンデマンド（スキャンデータ量課金）とフラットレート（スロット予約）の 2 種類の料金体系がある。BigQuery ML を使うと SQL だけで機械学習モデルを作成・予測できる。
外部テーブル（BigQuery Omni・Biglake）でデータを Cloud Storage に置いたままクエリを実行でき、データ移動なしの分析が可能。Looker Studio との統合で可視化も容易。
試験での問われ方
CDL では DWH 構築・BI 連携のシナリオで必ず BigQuery が答えになる。バッチ分析向けであり、OLTP（高頻度の行単位更新）には向かないという点を常に意識する。
ACE では パーティションテーブル（日付や整数列でデータを分割しスキャン量を削減）とクラスタリング（特定列でデータを物理ソートし絞り込みを高速化）の違い、オンデマンド vs 予約スロットのコスト設計が頻出。引っかけとして、BigQuery はクエリ実行時にのみスロットを消費し、ストレージと演算は別課金。
このサービスが登場する演習問題（12問）
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