BigQuery を使ったデータ分析入門：SQL クエリの書き方

BigQuery は、Google が提供する強力なクラウドベースのデータウェアハウスソリューションです。大規模なデータセットに対して高速なクエリを実行し、効率的にデータ分析を行うことができます。本記事では、BigQuery の基本的な使い方と SQL クエリの書き方について解説します。

BigQuery の基本

BigQuery の主な特徴：

• スケーラビリティ：ペタバイト規模のデータを処理可能
• 高速性：複雑なクエリも数秒で結果を返す
• コスト効率：使用量に応じた課金体系

SQL クエリの基本構造

BigQuery では、標準的な SQL を使用してデータにアクセスします。基本的な SQL クエリの構造は以下の通りです：

SELECT column1, column2
FROM `project.dataset.table`
WHERE condition
GROUP BY column1
ORDER BY column2 DESC
LIMIT 10

それでは、各要素について詳しく見ていきましょう。

SELECT 文

SELECT 文は、クエリの結果として取得したい列を指定します。

例：

SELECT user_id, product_name, purchase_date
FROM `ecommerce.sales`

すべての列を選択する場合は、アスタリスク（*）を使用します：

SELECT *
FROM `ecommerce.sales`

FROM 句

FROM 句では、クエリの対象となるテーブルを指定します。BigQuery では、project.dataset.tableの形式でテーブルを指定します。

例：

FROM `my-project.ecommerce_data.sales_2024`

WHERE 句

WHERE 句を使用して、条件に合致する行のみを抽出できます。

例：

SELECT product_name, sale_price
FROM `ecommerce.sales`
WHERE sale_price > 1000

GROUP BY 句

GROUP BY 句は、指定した列でデータをグループ化します。通常、集計関数と組み合わせて使用します。

例：

SELECT product_category, SUM(sale_price) as total_sales
FROM `ecommerce.sales`
GROUP BY product_category

ORDER BY 句

ORDER BY 句を使用して、結果を特定の列に基づいて並べ替えることができます。

例：

SELECT product_name, sale_price
FROM `ecommerce.sales`
ORDER BY sale_price DESC

LIMIT 句

LIMIT 句は、返される行数を制限します。

例：

SELECT product_name, sale_price
FROM `ecommerce.sales`
ORDER BY sale_price DESC
LIMIT 5

高度な SQL テクニック

サブクエリ

サブクエリを使用すると、クエリ内で別のクエリを実行できます。

例：

SELECT product_name, sale_price
FROM `ecommerce.sales`
WHERE sale_price > (
  SELECT AVG(sale_price)
  FROM `ecommerce.sales`
)

JOIN の使用

複数のテーブルを結合してデータを分析する場合、JOIN を使用します。

例：

SELECT s.product_name, c.customer_name, s.sale_price
FROM `ecommerce.sales` s
JOIN `ecommerce.customers` c
ON s.customer_id = c.id

BigQuery のパフォーマンス最適化

BigQuery で効率的にクエリを実行するためのヒント：

1. 必要な列のみを選択する
2. パーティションテーブルを活用する
3. 大規模な JOIN 操作を避ける
4. クエリの実行プランを確認する

まとめ

BigQuery は、大規模なデータセットに対して効率的に分析を行うための強力なツールです。基本的な SQL の知識があれば、簡単に使い始めることができます。本記事で紹介したテクニックを実践し、データ分析スキルを磨いていきましょう。

より詳細な BigQuery の使い方や高度なテクニックについては、Google Cloud 公式ドキュメントを参照してください。