在当今这个信息爆炸的时代，每天从社交网络、电子商务网站、股票交易、交易处理系统、电子邮件、医疗记录等不同来源产生着海量数据。这些数据包括结构化、非结构化和半结构化数据，它们可以是流式或批量形式。随着时间的推移，这些数据以指数级增长。
全球各地的组织都在关注如何从生成的数据中获取有用的洞察。这时，数据仓库应运而生。数据仓库是一个系统，它聚合来自不同数据源的数据，用于数据分析和有效的决策制定。
Google BigQuery是一个由Google Cloud Platform提供的无服务器数据仓库平台即服务（PaaS）服务。BigQuery还提供了内置的机器学习能力和SQL查询引擎。本文将讨论BigQuery的概述、底层架构、优势和用例，以及如何在BigQuery中导入和查询数据。
BigQuery是一个无服务器、可扩展、分布式的数据仓库平台即服务（PaaS）服务，由Google Cloud Platform提供。可以在BigQuery中存储和分析数据，或者使用联合查询直接从外部源访问数据。BigQuery以Capacitor列存储格式存储数据，该格式针对分析查询进行了优化。BigQuery ML还提供了机器学习和预测分析能力。BigQuery通过Data Studio、Looker等提供商业智能支持。BigQuery使用身份和访问管理（IAM）提供高安全性。与其他数据仓库相比，BigQuery提供了更高的灵活性，通过分离计算引擎和用户存储选择。
BigQuery具有无服务器和灵活的架构，允许存储和计算独立扩展。这种架构为客户提供了成本控制，内置的SQL引擎帮助他们有效地分析数据，而无需担心系统工程和数据库操作。
在表面之下，BigQuery架构使用大量的多租户服务，这些服务由Google基础设施技术如Colossus、Jupiter、Dremel和Borg驱动。
Colossus：BigQuery使用Colossus存储数据。Colossus通过执行数据复制、数据恢复和分布式管理来确保数据安全。
Dremel：Dremel是一个多租户集群，用于内部计算目的。SQL查询由Dremel转换为执行树以执行查询。
Jupiter：Jupiter网络用于存储和计算之间的通信。
Borg：Borg在BigQuery中执行编排。
使用Google BigQuery的好处包括：
a. 改进的商业智能：使用BigQuery，可以从多个来源集成数据。无论是外部数据源还是GCP中的数据服务，都很容易在BigQuery中管理所有数据，这进一步有助于更好的决策制定过程，因为数据规模庞大且可能包含复杂的数据关系。
b. 增强的数据质量和一致性：BigQuery在压缩数据后以列存储格式存储所有数据。所有数据都以相同的格式存储，确保数据的统一性。因此，BigQuery提供了增强的数据质量和一致性。
c. 可扩展性和实时性能：可以轻松增加或减少BigQuery中的数据量和数据源数量。此外，还可以利用联合查询直接从BigQuery查询外部数据源。
d. 安全性：它提供了多种使用身份和访问管理以及角色的安全选项。
e. 高可用性和容错性：存储在BigQuery中的数据在不同区域复制，以确保高可用性和更好的容错性。
以下是Google BigQuery的一些用例：
电子商务推荐系统：Google BigQuery可用于开发电子商务推荐系统。BigQuery ML可用于从客户评论数据生成产品推荐。此外，还可以使用Vertex AI预测客户终身价值。
迁移数据仓库：为了加速实时洞察，组织可能更愿意将现有数据仓库迁移到Google BigQuery。可以轻松地将数据仓库从Snowflake、Redshift、Teradata等迁移到BigQuery。
供应链分析：为了更好的风险管理、预测设备可用性和劳动力短缺，最好使用高级预测能力。BigQuery ML可用于根据之前的数据预测设备可用性。因此，BigQuery可用于供应链分析应用，提供更好的劳动力管理和设备可用性方式。
要开始使用BigQuery，可以在GCP上创建一个账户或使用BigQuery沙箱。要使用沙箱，请访问以下链接并使用Google账户登录：
现在，请按照以下步骤操作：
步骤1. 登录沙箱后，点击“创建新项目”。
步骤2：输入项目名称和父组织或文件夹名称。然后，点击“创建”。项目创建后，在沙箱中选择并查看项目。
步骤3：现在，访问并下载超市门店销售分析数据集。
步骤4：点击“资源-> Big Query-> 项目名称-> 创建数据集”。
步骤5：提供“stores”作为数据集ID，数据位置，然后点击“创建数据集”。
步骤6：点击“stores”->“创建表”。
步骤7：选择从上传创建表，然后选择从Kaggle下载的文件，提供表名称、表类型、模式和分区设置。
步骤8：现在，通过点击“转到表”按钮，转到创建的表。可以查看模式详情、行访问策略，并在需要时编辑模式。
步骤9：要查询表，点击“查询”按钮。这将打开查询编辑器。
步骤10：要找到每日客户数超过1000的门店详情，请在查询编辑器中运行以下查询：
SELECT * FROM `bigqueryex-353511.stores.store` WHERE Daily_Customer_Count>1000;
执行查询后，生成了以下结果：
在本文中，了解了如何使用Google BigQuery存储大量数据以从收集的数据中获得有用的洞察。以下是关于BigQuery的一些主要收获：
1. 了解了BigQuery如何使用BigQuery ML提供机器学习和预测分析能力。
2. 深入了解了BigQuery的架构以及各种Google基础设施技术执行的功能。