21 BigQuery数据分析

在上一章节中，我们探讨了 Firestore 和 Datastore 的概念与应用，它们在实时数据存储和访问中发挥着重要的作用。而在本节中，我们将深入了解 Google Cloud Platform (GCP) 的另一项强大服务——BigQuery。作为一个全托管的数据仓库，BigQuery 提供了高效的数据分析能力，非常适合处理大规模数据集。

什么是BigQuery？

BigQuery 是 Google 提供的超大规模数据分析服务，它能够在毫秒级别内运行复杂的 SQL 查询。由于其使用了分布式存储和查询引擎，BigQuery 能够处理 PB 级别的数据，同时支持 BI（商业智能）工具的集成。

BigQuery的核心特点

• 无服务器架构：用户无需管理底层基础设施。
• 大规模数据处理：能够处理 PB 级的数据集。
• 高效查询：支持 SQL-like 查询语言，优化查询性能。
• 实时数据分析：支持快速 SQL 查询和实时数据分析能力。
• 集成能力：能够与多种 GCP 服务或第三方工具集成，如 Data Studio、Looker 等。

BigQuery的基本概念

在使用 BigQuery 之前，了解其基本术语非常重要：

• 数据集（Dataset）：存放表的容器，类似于数据库。每个数据集都有一个唯一的名称。
• 表（Table）：数据集中的数据存储结构，类似于关系数据库中的表。
• 查询（Query）：运行在 BigQuery 中的 SQL 语句，用于从表中提取和计算数据。
• 作业（Job）：在 BigQuery 中执行的查询、导入或导出操作，作业是异步的，用户可以查询作业的状态。

如何进行数据分析？

接下来，我们以一个具体案例来演示如何使用 BigQuery 进行数据分析。

案例：分析销售数据

假设我们有一个销售数据集，需分析各地区的销售表现。我们在 BigQuery 中有一个名为 sales_data 的表，包含以下字段：

• order_id: 订单ID
• region: 销售地区
• sales_amount: 销售金额
• order_date: 订单日期

数据导入

数据可以直接上传到 BigQuery，或者通过 Google Cloud Storage 导入。在本例中，我们假设数据已上传至 BigQuery。

运行查询

现在，我们可以运行一个 SQL 查询来统计每个地区的总销售额：

SELECT
  region,
  SUM(sales_amount) AS total_sales
FROM
  `your_project_id.your_dataset.sales_data`
GROUP BY
  region
ORDER BY
  total_sales DESC

在上述查询中，SUM(sales_amount) 计算了每个地区的总销售额，并通过 GROUP BY 子句对结果进行了分组。最后，我们使用 ORDER BY 将结果按总销售额降序排列。

查看查询结果

查询完成后，BigQuery 将返回按地区分组的销售总额结果。这些数据可以用作后续决策的依据，进一步支持商业智能和数据可视化。

成本和优化

在使用 BigQuery 时，要注意查询成本。每次查询都需支付扫描的数据量费用。可以使用 LIMIT、SELECT 语句的选择性和过滤条件来优化查询，降低成本。

SELECT
  region,
  SUM(sales_amount) AS total_sales
FROM
  `your_project_id.your_dataset.sales_data`
WHERE
  order_date >= '2023-01-01'
GROUP BY
  region
ORDER BY
  total_sales DESC
LIMIT 10

在此示例中，我们添加了一个 WHERE 子句来过滤数据，通过限制查询的数据量，进而减少查询成本，并只提取2023年以后的数据。

小结

通过本节的学习，我们了解了 BigQuery 的基础概念及其强大的数据分析能力，并通过具体案例掌握了如何在 BigQuery 中进行基本的数据分析。接下来，我们将进入下一章节，讨论 GCP 的网络与安全配置，包括如何设置 VPC 网络。