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Big Data: Google macht Big Query komfortabler

Google hat seinen Dienst für Datenanalysen, "Big Query", um neue Funktionen erweitert, die Entwicklern vor allem mehr Komfort verschaffen sollen. So bietet Big Query jetzt einige Funktionen, wie man sie von SQL-Datenbanken kennt.

Artikel veröffentlicht am ,
Big Join für BigQuery
Big Join für BigQuery (Bild: Google)

Googles Dienst Big Query ermöglicht es, beliebige Daten auf Googles Server zu analysieren. Der Vorteil: Das System nutzt Googles verteilte Infrastruktur, was die Datenanalyse deutlich beschleunigen soll und sich vor allem bei sehr großen Datenmengen auszahlt. Abgerechnet wird der Dienst nach dem gespeicherten Datenvolumen und der Zahl der Abfragen. Zwar beschränkt Google Big Query in der Standardversion auf 2 TByte Daten, die gespeichert und 20 TByte die täglich analysiert werden können, das System ist aber in der Lage, mehrere hundert TByte an Daten zu verarbeiten, was Google auf Anfrage freischaltet.

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Um die Analyse von Daten, die aus mehreren Datenbanken zusammengeführt werden, zu verbessern, führt Google "Big Join" und "Big Group Aggregations" ein. Damit soll es nicht länger notwendig sein, die Daten vorab zu vereinen, was bei sehr großen Datenmengen mit herkömmlicher Technik schwierig sein kann. Big Join kann Daten aus zwei großen Tabellen anhand eines gemeinsamen Schlüssels zusammenführen, ähnlich wie ein Join in SQL. Big Group Aggregations ermöglicht es, gleiche Daten, die auf mehrere Dateien aufgesplittet wurden, zu vereinen.

Zudem führt Google den Datentyp Timestamp ein. Damit lassen sich entsprechende Daten aus Systemen wie MySQL importieren, ohne dass dabei Zeitzonenangaben verloren gehen. Damit einhergehend gibt es neue Funktionen, um Timestamps in andere Formate umzuwandeln.

Big Query bietet darüber hinaus nun die Möglichkeit, bestehende Datenbanken um Spalten zu erweitern. Das Web-UI von Big Query erhielt neue Funktionen, um einzelne Datenbestände zu verlinken und so einfacher mit anderen zu teilen.

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Google erläutert die Neuerungen ausführlich in einem Blogeintrag.

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