Google進一步強化BigQuery功能,不只提升BI引擎的效能,還加入具體化檢視圖(Materialized View,MV)功能,Google提到,BI引擎和MV功能,可進一步擴展他們的開放資料雲端策略。

BigQuery是Google的雲端資料倉儲服務,用戶可以使用BigQuery來分析企業營運資料,以獲得一些業務上的數據,像是預測客戶購買趨勢,或是下一季物流中心可處理的包裹數量。

最新的BI引擎版本,除了整合Looker或是Google的連接試算表(Connected Sheets),而且還可與其他第三方的BI工具搭配使用,包括Salesforce的Tableau、微軟的Power BI,甚至是其他客製化工具都可以。

Google提到,這項記憶體內分析服務,讓用戶可以在Looker和Data Studio中,以互動式的方法,分析大型且複雜的資料集。在架構上,Google使用分散式記憶體執行引擎,使得BI引擎操作速度更加快速。

BI引擎現在原生整合到BigQuery API中,任何BI工具的使用者,或是透過JDBC/ODBC連接到BigQuery API的自定義應用程式,現在都可以在GCP專案中預留BI引擎容量,並且指定特定大小的記憶體,進而利用BI引擎的分析能力,而當查詢需要使用超過預留的資源,則BI Engine會無縫地透過BigQuery Slots轉為混合模式。

Google提到,傳統的BI工具要求用戶將資料,從資料倉儲平臺移動到資料市集或是BI平臺上,但這通常需要經過複雜的ETL工作管線,而這些過程會增加分析報告的輸出時間,並且降低報告的新鮮度,而BI引擎可在BigQuery中就地分析資料,就不需要移動資料或是創建工作管線。

而BigQuery新的具體化檢視圖功能,其實就是常用資料的快取副本,MV大幅提高常見和重複查詢的工作負載效能,且不需要使用者維護,就能總是維持資料新鮮度。BigQuery提供了可定期快取查詢結果的預訓練檢視資料,不只加快查詢效能,並且加速即時資料取用。

 

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