BigQuery és un servei d'anàlisi de dades completament gestionat i sense servidor que permet processar grans volums de dades de manera ràpida i eficient. Per aprofitar al màxim BigQuery, és essencial comprendre la seva arquitectura. En aquesta secció, desglossarem els components clau de l'arquitectura de BigQuery i com interactuen entre ells.

BigQuery utilitza un emmagatzematge columnar per a les seves dades, el que permet una compressió i un accés ràpid a les dades. Les dades es divideixen en columnes en lloc de files, el que facilita l'execució de consultes analítiques.

El motor de processament de consultes de BigQuery, conegut com a Dremel, és responsable d'executar les consultes SQL. Dremel és un motor de processament distribuït que pot escalar per gestionar grans volums de dades i proporcionar resultats ràpids.

BigQuery permet particionar i agrupar les taules per millorar el rendiment de les consultes. El particionament divideix les taules en segments més petits basats en una columna de data, mentre que l'agrupament organitza les dades dins de les particions per optimitzar l'accés.

Les vistes materialitzades són consultes precomputades i emmagatzemades que poden millorar significativament el rendiment de les consultes repetitives. BigQuery actualitza automàticament aquestes vistes quan les dades subjacents canvien.

BigQuery ofereix diverses funcions de seguretat, incloent-hi el control d'accés basat en rols (RBAC), el xifrat de dades en repòs i en trànsit, i eines d'auditoria i monitoratge per garantir el compliment de les normatives.

A continuació, es presenta un diagrama simplificat de l'arquitectura de BigQuery per ajudar a visualitzar com es connecten els components clau:

L'emmagatzematge columnar permet que BigQuery llegeixi només les columnes necessàries per a una consulta, reduint el volum de dades que s'han de processar i millorant el rendiment. Aquest tipus d'emmagatzematge és especialment eficient per a consultes analítiques que sovint només necessiten accedir a un subconjunt de columnes.

Dremel és un motor de processament de consultes distribuït que divideix les consultes en tasques més petites que es poden executar en paral·lel a través de múltiples nodes. Això permet a BigQuery processar grans volums de dades de manera ràpida i eficient.

El particionament permet dividir una taula en segments més petits basats en una columna de data, el que facilita l'execució de consultes que només necessiten accedir a un rang específic de dates. L'agrupament organitza les dades dins de les particions per optimitzar l'accés a les dades relacionades.

Les vistes materialitzades són consultes precomputades que es guarden com a taules. Aquestes vistes es poden utilitzar per millorar el rendiment de les consultes repetitives, ja que BigQuery no ha de recalcular els resultats cada vegada que s'executa la consulta.

BigQuery ofereix diverses funcions de seguretat per protegir les dades, incloent-hi el control d'accés basat en rols (RBAC), el xifrat de dades en repòs i en trànsit, i eines d'auditoria i monitoratge per garantir el compliment de les normatives.

1. Crear una taula particionada per data

   CREATE TABLE my_dataset.my_partitioned_table
   (
     id INT64,
     name STRING,
     date DATE
   )
   PARTITION BY date;
   

2. Inserir dades a la taula particionada

   INSERT INTO my_dataset.my_partitioned_table (id, name, date)
   VALUES
   (1, 'Alice', '2023-01-01'),
   (2, 'Bob', '2023-01-02'),
   (3, 'Charlie', '2023-01-03');
   

3. Executar una consulta sobre una partició específica

   SELECT *
   FROM my_dataset.my_partitioned_table
   WHERE date = '2023-01-01';
   

1. La taula particionada es crea amb la instrucció CREATE TABLE i la clàusula PARTITION BY.
2. Les dades s'insereixen a la taula amb la instrucció INSERT INTO.
3. La consulta s'executa sobre una partició específica utilitzant la clàusula WHERE.

En aquesta secció, hem explorat l'arquitectura de BigQuery, incloent-hi els components clau com l'emmagatzematge columnar, el motor de processament de consultes Dremel, les capacitats de particionament i agrupament, les vistes materialitzades i les funcions de seguretat. També hem realitzat un exercici pràctic per crear i utilitzar una taula particionada. Amb aquesta comprensió, estàs preparat per aprofundir en l'ús de BigQuery i aprofitar al màxim les seves capacitats.