概要

BigQuery は、Google が提供する低コスト、NoOps のフルマネージド分析データベースです。BigQuery では、インフラストラクチャを所有して管理したりデータベース管理者を置いたりすることなく、テラバイト単位の大規模なデータでクエリを実行できます。また、SQL が採用されており、従量課金制というメリットもあります。このような特徴を活かし、ユーザーは有用な情報を得るためのデータ分析に専念できます。

このラボでは、クエリのパフォーマンスを向上させるためのデータ ウェアハウスの構築方法について詳しく学習します。従来のリレーショナル スキーマで JOIN を使用する場合と非正規化スキーマを使用する場合を比較し、BigQuery のクエリ実行プランを使用してパフォーマンスのトレードオフを定量的に評価します。

演習内容

このラボでは、次のタスクの実行方法について学びます。

• ウェブ UI を使用してカンマ区切り値（CSV）ファイルを BigQuery のテーブルに読み込む
• コマンドライン インターフェース（CLI）を使用して JavaScript® Object Notation（JSON）ファイルを BigQuery テーブルに読み込む
• ウェブ UI を使用してデータを変換し、テーブルを結合する
• クエリ結果を送信先テーブルに保存する
• ウェブ UI を使用して送信先テーブルのクエリを実行し、データが正しく変換されて読み込まれたことを確認する

設定と要件

各ラボでは、新しい Google Cloud プロジェクトとリソースセットを一定時間無料で利用できます。

1. Qwiklabs にシークレット ウィンドウでログインします。

2. ラボのアクセス時間（例: 1:15:00）に注意し、時間内に完了できるようにしてください。
   一時停止機能はありません。必要な場合はやり直せますが、最初からになります。

3. 準備ができたら、[ラボを開始] をクリックします。

4. ラボの認証情報（ユーザー名とパスワード）をメモしておきます。この情報は、Google Cloud Console にログインする際に使用します。

5. [Google Console を開く] をクリックします。

6. [別のアカウントを使用] をクリックし、このラボの認証情報をコピーしてプロンプトに貼り付けます。
   他の認証情報を使用すると、エラーが発生したり、料金の請求が発生したりします。

7. 利用規約に同意し、再設定用のリソースページをスキップします。

Google Cloud Shell の有効化

Google Cloud Shell は、開発ツールと一緒に読み込まれる仮想マシンです。5 GB の永続ホーム ディレクトリが用意されており、Google Cloud で稼働します。

Google Cloud Shell を使用すると、コマンドラインで Google Cloud リソースにアクセスできます。

1. Google Cloud コンソールで、右上のツールバーにある [Cloud Shell をアクティブにする] ボタンをクリックします。

   

2. [続行] をクリックします。

環境がプロビジョニングされ、接続されるまでしばらく待ちます。接続した時点で認証が完了しており、プロジェクトに各自のプロジェクト ID が設定されます。次に例を示します。

gcloud は Google Cloud のコマンドライン ツールです。このツールは、Cloud Shell にプリインストールされており、タブ補完がサポートされています。

• 次のコマンドを使用すると、有効なアカウント名を一覧表示できます。

gcloud auth list

出力:

Credentialed accounts: - @.com (active)

出力例:

Credentialed accounts: - google1623327_student@qwiklabs.net

• 次のコマンドを使用すると、プロジェクト ID を一覧表示できます。

gcloud config list project

出力:

[core] project =

出力例:

[core] project = qwiklabs-gcp-44776a13dea667a6 注: gcloud ドキュメントの全文については、 gcloud CLI の概要ガイド をご覧ください。

BigQuery コンソールを開く

1. Google Cloud Console で、ナビゲーション メニュー > [BigQuery] を選択します。

[Cloud Console の BigQuery へようこそ] メッセージ ボックスが開きます。このメッセージ ボックスにはクイックスタート ガイドへのリンクと、UI の更新情報が表示されます。

2. [完了] をクリックします。

タスク 1. テーブルを保存する新しいデータセットの作成

BigQuery プロジェクトで、「liquor_sales」という名前の新しいデータセットを作成します。

1. [エクスプローラ] パネルで、プロジェクト ID の横にある「アクションを表示」アイコンをクリックし、[データセットを作成] を選択します。

[データセットを作成する] ダイアログが開きます。

2. [データセット ID] に「liquor_sales」と入力します。他の項目はデフォルト値のままにして、[データセットを作成] をクリックします。

左側のペインで、対象のプロジェクトに liquor_sales データセットが表示されます。

タスク 2. リレーショナル データの読み込みとクエリ

このセクションでは、BigQuery でリレーショナル データを使用する場合のクエリのパフォーマンスを測定します。

BigQuery は大規模な JOIN クエリをサポートしており、JOIN のパフォーマンスは良好です。ただし、BigQuery はカラム型データストアであるため、非正規化データセットで最大のパフォーマンスを発揮します。BigQuery ストレージは安価でスケーラブルであるため、データセットを非正規化して均質なテーブルに事前に JOIN することをおすすめします。つまり、コンピューティング リソースの代わりにストレージ リソースを利用するのです（後者の方がパフォーマンスとコスト効率に優れています）。

このセクションでは、次の作業を行います。

• リレーショナル スキーマから一連のテーブルを（第 3 正規形で）アップロードする。
• リレーショナル テーブルに対してクエリを実行する。
• クエリのパフォーマンスをメモする（後ほど同じ情報を含む非正規化スキーマのテーブルに対して同じクエリを実行した場合のパフォーマンスと比較するため）。

リレーショナル スキーマのテーブルをアップロードします。リレーショナル スキーマは、次のテーブルで構成されています。

テーブル名	説明
sales	日付と売上の指標が含まれます。
item	販売した商品の説明です。
vendor	商品の生産者です。
category	商品の分類です。
store	商品を販売した店舗です。
county	商品が販売された地域（郡）です。
convenience_store	コンビニエンス ストアに分類される店舗のリストです。

次の図は、リレーショナル スキーマを表しています。

sales テーブルを作成する

1. [エクスプローラ] セクションで、liquor_sales データセットの横にある「アクションを表示」アイコンをクリックし、[開く]、[テーブルを作成] の順にクリックします。

2. [テーブルを作成] ページの [ソース] セクションで、次の操作を行います。

• [テーブルの作成元] で [Google Cloud Storage] を選択します。
• Google Cloud Storage バケットの名前へのパスを入力します。

cloud-training/data-insights-course/labs/optimizing-for-performance/sales.csv

• [ファイル形式] で [CSV] を選択します。

メモ: 以前テーブルを作成したことがある場合は、[以前のジョブを選択] を選択すると、以前の設定を使用して同じようなテーブルをすばやく作成できます。

3. [送信先] セクションで、以下の構成を行います。

• [テーブル] に「sales」と入力します。
• その他の送信先フィールドはデフォルトのままにします。

4. [スキーマ] セクションで、以下の構成を行います。

• [テキストとして編集] をクリックします。
• 以下のスキーマをコピーして貼り付けます。

[ { "name": "date", "type": "STRING" }, { "name": "store", "type": "STRING" }, { "name": "category", "type": "STRING" }, { "name": "vendor_no", "type": "STRING" }, { "name": "item", "type": "STRING" }, { "name": "state_btl_cost", "type": "FLOAT" }, { "name": "btl_price", "type": "FLOAT" }, { "name": "bottle_qty", "type": "INTEGER" }, { "name": "total", "type": "FLOAT" } ]

5. [詳細オプション] をクリックして次の項目を表示し、構成します。

• [フィールド区切り文字] で [カンマ] が選択されていることを確認します。
• sales.csv には 1 行のヘッダーが含まれているため、[スキップするヘッダー行] に「1」を設定します。
• [引用された改行] チェックボックスをオンにします。
• 残りの設定はデフォルト値をそのまま使用して、[テーブルを作成] をクリックします。

BigQuery は、テーブルを作成してそのテーブルにデータをアップロードする読み込みジョブを作成します（これには数秒かかる場合があります）。

6. [個人履歴] をクリックすると、ジョブの進行状況を確認できます。

残りのテーブルを作成する

Cloud Shell コマンドラインを使用して、リレーショナル スキーマに残りのテーブルを作成します。

1. category テーブルを作成します。

bq load --source_format=CSV --skip_leading_rows=1 --allow_quoted_newlines liquor_sales.category gs://cloud-training/data-insights-course/labs/optimizing-for-performance/category.csv category:STRING,category_name:STRING

2. convenience_store テーブルを作成します。

bq load --source_format=CSV --skip_leading_rows=1 --allow_quoted_newlines liquor_sales.convenience_store gs://cloud-training/data-insights-course/labs/optimizing-for-performance/convenience_store.csv store:STRING

3. county テーブルを作成します。

bq load --source_format=CSV --skip_leading_rows=1 --allow_quoted_newlines liquor_sales.county gs://cloud-training/data-insights-course/labs/optimizing-for-performance/county.csv county_number:STRING,county:STRING

4. item テーブルを作成します。

bq load --source_format=CSV --skip_leading_rows=1 --allow_quoted_newlines liquor_sales.item gs://cloud-training/data-insights-course/labs/optimizing-for-performance/item.csv item:STRING,description:string,pack:INTEGER,liter_size:INTEGER

5. store テーブルを作成します。

bq load --source_format=CSV --skip_leading_rows=1 --allow_quoted_newlines liquor_sales.store gs://cloud-training/data-insights-course/labs/optimizing-for-performance/store.csv store:STRING,name:STRING,address:STRING,city:STRING,zipcode:STRING,store_location:STRING,county_number:STRING

6. vendor テーブルを作成します。

bq load --source_format=CSV --skip_leading_rows=1 --allow_quoted_newlines liquor_sales.vendor gs://cloud-training/data-insights-course/labs/optimizing-for-performance/vendor.csv vendor_no:STRING,vendor:STRING

7. BigQuery ウェブ UI に戻ります。新しいテーブルが liquor_sales データセットに読み込まれていることを確認します。必要に応じてブラウザを更新します。

リレーショナル データにクエリを実行する

次に、[クエリエディタ] を使用してデータのクエリを実行します。

1. [クエリエディタ] コードボックスで、[展開] > [クエリ設定] の順にクリックします。

2. [リソース管理] の [キャッシュの設定] で、[キャッシュされた結果を使用] チェックボックスをオフにして [保存] をクリックします。クエリを複数回実行する必要がある場合は、キャッシュに保存された結果を使用しないでください。

3. [クエリエディタ] ウィンドウで、リレーショナル テーブルに対して次のクエリを入力し、[実行] をクリックします。

#standardSQL SELECT gstore.county AS county, ROUND(cstore_total/gstore_total * 100,1) AS cstore_percentage FROM ( SELECT cy.county AS county, SUM(total) AS gstore_total FROM `liquor_sales.sales` AS s JOIN `liquor_sales.store` AS st ON s.store = st.store JOIN `liquor_sales.county` AS cy ON st.county_number = cy.county_number LEFT OUTER JOIN `liquor_sales.convenience_store` AS c ON s.store = c.store WHERE c.store IS NULL GROUP BY county) AS gstore JOIN ( SELECT cy.county AS county, SUM(total) AS cstore_total FROM `liquor_sales.sales` AS s JOIN `liquor_sales.store` AS st ON s.store = st.store JOIN `liquor_sales.county` AS cy ON st.county_number = cy.county_number LEFT OUTER JOIN `liquor_sales.convenience_store` AS c ON s.store = c.store WHERE c.store IS NOT NULL GROUP BY county) AS hstore ON gstore.county = hstore.county

4. 画面下部にある [クエリ結果] セクションで [結果] タブをクリックし、クエリの完了にかかった時間をメモします。以下に例を示します（実行にかかる時間は変動します）。

この時間と、この後のセクションで実践するフラット化されたデータセットのクエリ実行にかかる時間を比較します。

タスク 3. フラット化されたデータの読み込みとクエリ

このセクションでは、スキーマを非正規化し、フラット化されたデータを使用してアイオワ州の酒類の売上を分析します。フラット化されたデータに対して同じクエリを実行する場合、リレーショナル データの場合よりも処理が速くなることが予想されます。実行にかかった時間をメモし、比較して確認します。

非正規化スキーマは、すべてのリレーショナル データを 1 つの行にフラット化します。たとえば、非正規化スキーマの county_number、county、store、name、address、city、zipcode、store_location、county_number、cstore フィールドには、county、store、convenience_store テーブルのすべてのフィールドが含まれています。

メモ: （非正規化スキーマの）cstore フィールドは、上記のリレーショナル スキーマの convenience_store.store フィールドを表します。店舗がコンビニエンス ストアの場合の値は Y、それ以外の場合は null です。

次の図は、非正規化スキーマを表しています。

iowa_sales_denorm テーブルを作成する

1. 左側のペインで liquor_sales データセットを選択して、右の [テーブルを作成] をクリックします。

[テーブルを作成] ダイアログが開きます。

2. [ソース] セクションで、以下の構成を行います。

• [テーブルの作成元] で [Google Cloud Storage] を選択します。
• Google Cloud Storage バケットの名前へのパスを入力します。

cloud-training/data-insights-course/labs/optimizing-for-performance/iowa_sales_denorm.csv

• [ファイル形式] で [CSV] を選択します。

3. [送信先] セクションで、以下の構成を行います。

• [テーブル] に「iowa_sales_denorm」と入力します。
• その他の送信先フィールドはデフォルトのままにします。

4. [スキーマ] セクションで、以下の構成を行います。

• [テキストとして編集] をクリックします。
• 以下のスキーマをコピーして貼り付けます。

[ { "name": "date", "type": "STRING" }, { "name": "cstore", "type": "STRING" }, { "name": "store", "type": "STRING" }, { "name": "name", "type": "STRING" }, { "name": "address", "type": "STRING" }, { "name": "city", "type": "STRING" }, { "name": "zipcode", "type": "STRING" }, { "name": "store_location", "type": "STRING" }, { "name": "county_number", "type": "STRING" }, { "name": "county", "type": "STRING" }, { "name": "category", "type": "STRING" }, { "name": "category_name", "type": "STRING" }, { "name": "vendor_no", "type": "STRING" }, { "name": "vendor", "type": "STRING" }, { "name": "item", "type": "STRING" }, { "name": "description", "type": "STRING" }, { "name": "pack", "type": "INTEGER" }, { "name": "liter_size", "type": "INTEGER" }, { "name": "state_btl_cost", "type": "FLOAT" }, { "name": "btl_price", "type": "FLOAT" }, { "name": "bottle_qty", "type": "INTEGER" }, { "name": "total", "type": "FLOAT" } ]

5. [詳細オプション] セクションで、以下の構成を行います。

• [フィールド区切り文字] で [カンマ] が選択されていることを確認します。
• iowa_sales_denorm.csv には 1 行のヘッダーが含まれているため、[スキップするヘッダー行] に「1」と入力します。
• [引用された改行] チェックボックスをオンにします。
• 残りの設定はデフォルト値をそのまま使用して、[テーブルを作成] をクリックします。

BigQuery は、テーブルを作成してそのテーブルにデータをアップロードする読み込みジョブを作成します（これには数秒かかる場合があります）。

6. [個人履歴] をクリックすると、ジョブの進行状況を確認できます。

7. 非正規化スキーマのテーブルに対して次のクエリを入力し、[実行] をクリックします（このクエリでは、前のセクションのクエリと同じ結果が得られます）。

#standardSQL SELECT gstore.county AS county, ROUND(cstore_total/gstore_total * 100,1) AS cstore_percentage FROM ( SELECT county, sum(total) AS gstore_total FROM `liquor_sales.iowa_sales_denorm` WHERE cstore is null GROUP BY county) AS gstore JOIN ( SELECT county, sum(total) AS cstore_total FROM `liquor_sales.iowa_sales_denorm` WHERE cstore is not null GROUP BY county) AS cstore ON gstore.county = cstore.county ORDER BY county

8. 画面下部にある [クエリ結果] セクションで [結果] タブをクリックし、クエリの完了にかかった時間を確認します。この時間と、以下に記載するフラット化されたデータセットのクエリ実行にかかる時間を比較します。

9. クエリの実行にかかった時間を計算（終了時間から開始時間を差し引く）してメモします。

非正規化スキーマのテーブルに対するクエリの実行速度がわずかに速く、構文がシンプルであることがわかります。BigQuery のパフォーマンスを最適化するために、可能な限りデータセットを均質なテーブルに事前に JOIN してください。

クエリのパフォーマンスと実行の詳細を比較する

1. [プロジェクト履歴] を選択します。

2. 正規化リレーショナル スキーマに対して最初に実行したクエリジョブをクリックし、[新規クエリとして開く] をクリックします。

3. [実行の詳細] を選択します。

実行プランは主に 2 つの部分で構成されています。

• 各ステージの作業タイプ別に見るワーカーによる処理時間（平均および最長）

• パフォーマンス ベンチマークの概要

  • 経過時間: クエリの処理にかかった合計時間
  • 消費したスロット時間: クエリが複数のマシンで並列処理されなかった場合に、処理にかかる時間
  • シャッフルされたバイト数: 大規模な並列処理のために自動でインメモリ データ シャッフルを行ったバイト数
  • ディスクにオーバーフローしたバイト数: データをメモリ内で処理できない場合に、永続ディスクにオーバーフローしたバイト数（通常、データの偏りによって発生します）

1. まず、実行した各クエリのベンチマークの時間を比較します。

2. 次に、ワーカーが最も時間を費やした作業のタイプを比較します。

クエリ 1. リレーショナル スキーマでの実行の詳細

クエリ 2. 非正規化スキーマでの実行の詳細

データからわかること:

• 非正規化スキーマでクエリを実行（#2）するほうが高速で、同じ結果を得るために必要なスロット時間が短い
• リレーショナル スキーマでクエリを実行（#1）するほうが多くの入力ステージがあり、データセットを結合する作業に最も時間がかかる
• 非正規化スキーマでクエリを実行（#2）する場合、入力データの読み取りと結果の出力に最も時間がかかり、集約と結合にかかる時間は最小限である
• どちらの場合でも、ディスクにオーバーフローしたバイト数はなく、データセットに偏りがある（または個々のワーカーのメモリからオーバーフローするほど大量になっている）可能性は低い

メモ: このラボで使用されているクエリはデモ専用です。データセットのサイズが大きく、JOIN 句が複雑であるほど、2 つのクエリの時間の差は大きくなります。

実行の詳細とクエリプランの最適化について詳しくは、クエリプランの説明リファレンス ガイドをご覧ください。

パフォーマンスのアンチパターンを回避する

効果的なデータベース スキーマ設計に慣れてきたので、今度は効率の悪いクエリを最適化する練習をしましょう。

以下のクエリは実行に時間がかかります。この場合、どのように修正すればよいでしょうか？

1. 以下のクエリをコピーして [クエリエディタ] に貼り付け、[実行] をクリックしてクエリを実行し、ベンチマークを取得します。

目標: 2015 年に紙（非電子文書）を使用して納税申告を行った、米国のすべての非営利団体を数える

#standardSQL # 2015 年の紙での申告をすべてカウント SELECT * FROM `bigquery-public-data.irs_990.irs_990_2015` WHERE UPPER(elf) LIKE '%P%' # 2015 年の紙での申告者 ORDER BY ein # ページごとのカウントで 86,831（23 秒）

パフォーマンスを向上させるために何ができますか？

2. 以下のクエリ方法と比較します。

#standardSQL SELECT COUNT(*) AS paper_filers FROM `bigquery-public-data.irs_990.irs_990_2015` WHERE elf = 'P' #2015 年の紙での申告者 # 86,831（2 秒） /* 制限がない場合は ORDER BY を省略 集計関数を使用 データを確認、P は常に大文字 */

3. 更新したクエリを実行して時間を記録します。

4. [クエリエディタ] の内容をクリアします。

以下の新しいクエリも実行に時間がかかります（クエリを実行してベンチマークを取得します。完了しない場合は 30 秒後に停止してください）。

目標: 雇用主番号（ein）をリンク フィールドとして使用して、納税申告のテーブルと組織名のテーブルを結合し、2015 年に納税申告を行ったすべての組織の名前を返します。

5. 以下のクエリを [クエリエディタ] に追加して [実行] をクリックします。

#standardSQL # 2015 年に申告を行ったすべての組織の名称を取得 SELECT tax.ein, name FROM `bigquery-public-data.irs_990.irs_990_2015` tax JOIN `bigquery-public-data.irs_990.irs_990_ein` org ON tax.tax_pd = org.tax_period

6. 上記のクエリを修正します（ヒント: このスキーマの正しい JOIN フィールドの条件を思い出してください）。

以下のクエリ方法と比較します。

7. 以下のクエリを [クエリエディタ] に追加して [実行] をクリックします。

#standardSQL # 2015 年に申告を行ったすべての組織の名称を取得 SELECT tax.ein, name FROM `bigquery-public-data.irs_990.irs_990_2015` tax JOIN `bigquery-public-data.irs_990.irs_990_ein` org ON tax.ein = org.ein # ページごとのカウントで 86,831（23 秒） /* 不適切な JOIN キーによる CROSS JOIN 正しい結果: 294,374（13 秒） */

8. 更新したクエリを実行して時間を記録します。

改善されましたか？クエリの実行にかかる時間はどれくらい短くなりましたか？

学習した内容

お疲れさまでした

これで、BigQuery の効果的なスキーマ設計とクエリのパフォーマンスに関するハンズオンラボは終了です。このラボでは、CSV ファイルと JSON ファイルを BigQuery テーブルに読み込み、データの変換、テーブルの結合、クエリ結果の保存を行いました。そして、データが正しく変換されて読み込まれたことを確認しました。

ラボを終了する

ラボが完了したら、[ラボを終了] をクリックします。ラボで使用したリソースが Google Cloud Skills Boost から削除され、アカウントの情報も消去されます。

ラボの評価を求めるダイアログが表示されたら、星の数を選択してコメントを入力し、[送信] をクリックします。

星の数は、それぞれ次の評価を表します。

• 星 1 つ = 非常に不満
• 星 2 つ = 不満
• 星 3 つ = どちらともいえない
• 星 4 つ = 満足
• 星 5 つ = 非常に満足

フィードバックを送信しない場合は、ダイアログ ボックスを閉じてください。

フィードバックやご提案の送信、修正が必要な箇所をご報告いただく際は、[サポート] タブをご利用ください。

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