# BigQuery - 基礎 (Data Analytics)

> BigQueryのアーキテクチャ、データセット、テーブル、スキーマ、データ型、コンソール、コスト

- 20 面接問題
- Junior
- [面接問題: Data Analytics](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-analytics/interview-questions.md)

## 1. BigQueryとは何ですか？

**回答**

BigQueryは、Google Cloud Platformの完全マネージド型・サーバーレスのdata warehouseです。インフラを管理することなく、非常に大量のデータ（ペタバイト規模）に対して分析SQLクエリを実行できます。アーキテクチャはストレージとコンピューティングを分離しており、ニーズに応じて各コンポーネントを独立してスケールできます。

## 2. BigQueryのアーキテクチャの主な特徴は何ですか？

**回答**

BigQueryは、ストレージ（Colossus）とコンピューティング（Dremel）を分離するアーキテクチャに基づいています。この分離により、大量のデータを低コストで保存しながら、クエリ実行時にのみ必要な計算能力を動的に割り当てることができます。これにより、固定クラスターをプロビジョニング・維持する必要がなくなります。

## 3. BigQueryにおけるdatasetとは何ですか？

**回答**

BigQueryのdatasetは、テーブル、ビュー、関数をグループ化する論理コンテナです。従来のデータベースにおけるスキーマと同様の役割を果たします。各datasetはGoogle Cloudプロジェクトに関連付けられており、独自の地理的ロケーション設定とアクセス制御を持っています。

## さらに17問利用可能

- BigQueryにおけるリソースの組織階層は何ですか？
- BigQueryクエリでテーブルを参照するにはどうすればよいですか？

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