Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
Google BigQuery の話 #yapcasia
Search
Naoya Ito
August 30, 2014
Technology
11k
21
Share
Embed
Copy iframe code
Copy JS code
Copy link
Start on current slide
Google BigQuery の話 #yapcasia
Naoya Ito
August 30, 2014
More Decks by Naoya Ito
See All by Naoya Ito
アルゴリズムは何を圧縮しているのか ─ Haskell から育った「圧縮代数」というメンタルモデル
naoya
16
3.5k
Haskell を武器にして挑む競技プログラミング ─ 操作的思考から意味モデル思考へ
naoya
13
4.5k
Haskell でアルゴリズムを抽象化する / 関数型言語で競技プログラミング
naoya
21
7.9k
Functional TypeScript
naoya
19
6.8k
TypeScript 関数型スタイルでバックエンド開発のリアル
naoya
77
38k
シェルの履歴とイクンリメンタル検索を使う
naoya
16
6.8k
20230227-engineer-type-talk.pdf
naoya
91
86k
関数型プログラミングと型システムのメンタルモデル
naoya
63
110k
TypeScript による GraphQL バックエンド開発
naoya
29
37k
Other Decks in Technology
See All in Technology
非定型なドキュメントを効率よくリファクタする 〜えぇ!?仕様書27本の移行が1日で終わったって!?〜
subroh0508
2
600
Alphaモジュール使っていいのかい!?いけないのかい!?どっちなんだいっ!?
watany
1
310
Vポイント分析基盤におけるデータモデリング20年史
taromatsui_cccmkhd
4
660
AI時代の開発生産性を捉え直す — 経営と現場をつなぐ「開発組織のオブザーバビリティ」— / AI Dev Ex Conference 2026
tkyowa
1
1.2k
“それは自分の仕事じゃない"を越えて行け
yuukiyo
1
510
10年目を迎えた「ABEMA」がどのように AI 活用を推進して、AI 駆動開発にシフトしているのか / How ABEMA, entering its 10th year, is promoting the use of AI and shifting toward AI-driven development
miyukki
0
350
『モデル + ハーネス』で読み解く AIエージェント入門
oracle4engineer
PRO
2
150
[2026-07-15] AI Ready なはずだったアーキテクチャと、見えてきた課題・次に目指す状態
wxyzzz
12
4.1k
Multicaで30個のミニプロジェクトをAIエージェント運用して見えてきたこと
eiei114
1
600
AI時代のYAGNI:「爆速で無駄になった機能」からの学び / 20260720 Naoki Takahashi
shift_evolve
PRO
3
490
現場との対話から始める “作る前に問い直す”業務改善
mochico50
1
150
プロダクト開発組織の現在地(Ver.2026/07) / product-organization
kaonavi
0
200
Featured
See All Featured
職位にかかわらず全員がリーダーシップを発揮するチーム作り / Building a team where everyone can demonstrate leadership regardless of position
madoxten
64
56k
Navigating Team Friction
lara
192
16k
The Hidden Cost of Media on the Web [PixelPalooza 2025]
tammyeverts
2
370
Typedesign – Prime Four
hannesfritz
42
3.1k
Fireside Chat
paigeccino
42
4k
Building Applications with DynamoDB
mza
96
7.1k
16th Malabo Montpellier Forum Presentation
akademiya2063
PRO
0
270
Automating Front-end Workflow
addyosmani
1370
210k
Stewardship and Sustainability of Urban and Community Forests
pwiseman
0
370
Speed Design
sergeychernyshev
33
1.9k
A brief & incomplete history of UX Design for the World Wide Web: 1989–2019
jct
2
420
Music & Morning Musume
bryan
47
7.3k
Transcript
(PPHMF#JH2VFSZͷ /BPZB*UP ,"*;&/QMBUGPSN*OD :"1$"TJB5PLZP ˞(PPHMFࣾͷճ͠ ऀͰ͋Γ·ͤΜ
ΞδΣϯμ • #JH2VFSZ֓؍ • #JH2VFSZͷ෦ • ,"*;&/QMBUGPSN*ODͰͷ͍Ͳ͜Ζ
#JH2VFSZ֓؍
(PPHMF#JH2VFSZ
None
#JH2VFSZͱ • ڊେͳσʔλͷ42- ͳͲ ΛඵͰ࣮ߦ͢ΔΫϥυαʔϏε – ԯϨίʔυΛඵ ˞ –
8FCΠϯλʔϑΣʔε͓Αͼ3&45"1* • (PPHMFࣾͰΘΕ͖ͯͨ%SFNFMΛαʔϏεԽ – ݄$MPTFEϦϦʔε – ݄Ұൠެ։ – ܧଓతʹόʔδϣϯΞοϓ – ݄#JH2VFSZ4USFBNJOH ˞(PPHMFͷދͷࢠʮ#JH2VFSZʯΛ'MVFOUEϢʔβʔ͕Θͳ͍ཧ༝͕ͳ͘ͳͬͨཧ༝ IUUQRJJUBDPNLB[VOPSJJUFNTBDBDCCBBBG
ͲΜͳ͜ͱʹΘΕΔ͔ • Ϣʔεέʔε – ϩάղੳ – %BUBXBSF)PVTF – • ͍ͯͳ͍༻్ – ۀ%# ͍3%#.4Ͱ
ͳ͍Αɺͱ͍͏͜ͱ
#JH2VFSZͳ͍͔ͥ • جຊɺϑϧεΩϟϯͰ͕ΜΔ – 3%#.4ͷ#5SFFΠϯσοΫεͱ͔ͳ͍ • 42-Λࢄॲཧ – .11 .BTTJWFMZ1BSBMMFM1SPDFTTJOH
2VFSZ&OHJOF %SFNFM • ઍͷσΟεΫͱߴωοτϫʔΫͰεέʔϧΞτ – 5#ͷσʔλΛඵͰϦʔυ͢Δ*0
ͨͩ͠ • ͍3%#.4Ͱͳ͍ • େਓͰҰʹ͏ͷͰͳ͍ – ओʹόονॲཧʹ͏ • εΩʔϚϨεͰͳ͍ 5#نσʔλͰઢܗҎ ԼͰεέʔϧ͢Δ͕ɺٯ
ʹখ͞ͳσʔλͰඵ ͷΦʔόʔϔου͕͋Δ ͷͰ
BigQuery読書会、@harukasan 資料より引用
ଞͷྨࣅ࣮ͱͷϙδγϣχϯά • -BSHF#BUDI – ҆ఆͯ͠ڊେͳόονΛ࣮ߦͰ͖Δ – ΫΤϦ࣮ߦ࣌ͷΦʔόʔϔου͕େ͖͍ ेඵʙे –
.BQ3FEVDFɺ)BEPPQ )JWF • 4IPSU#BUDI – ΫΤϦ࣮ߦ࣌ͷΦʔόʔϔου͕ඵ – ΞυϗοΫΫΤϦʹ͍͍ͯΔ – .112VFSZ&OHJOF1SFTUPɺ*NQBMBɺ#JH2VFSZ %SFNFM • 4USFBN1SPDFTTJOH – όον࣮ߦͰ͖ͳ͍͕ετϦʔϜʹରͯ͠ϦΞϧλΠϜॲཧͰ͖Δ – /PSJLSBɺ"QBDIF,BGLBɺ5XJUUFS4UPSNFUD "NB[PO3FETIJGU 4IPSU#BUDI ৄ͘͠ ͳ͍ͷͰলུ cf. Batch processing and Stream processing by SQL h;p://www.slideshare.net/tagomoris/hcj2014-‐sql
Ձ֨ • ྉۚ – σʔλอ(#݄ – ΫΤϦ5# εΩϟϯͨ͠σʔλͷαΠ ζ "NB[PO4ΑΓ࣮
͍҆ ($1ؔͷษڧձ͍͘ͱ ͷແྉνέοτΒ ͑ͨΓ͠·͢
#JH2VFSZͷ෦ ͚ͩ͢͜͠
(PPHMF#JH%BUB4UBDL • ʰ(PPHMFΛࢧ͑Δٕज़ʱ – #JH%BUB4UBDL – ('4ɺ#JH5BCMFɺ.BQ3FEVDFFUD • #JH%BUB4UBDL –
#JH%BUB4UBDLͷ্ʹߏங͞Εͨɺͷ՝Λղফ͢Δ࣮܈ – $PMPTTVT .FHBTUPSF 4QBOOFS 'MVNF+BWB %SFNFM طʹ(PPHMFࣾ #JH%BUB4UBDLͩ ͱ͔͍͏ͪΒ΄Β
#JH2VFSZͷٕज़ελοΫ (PPHMF'JMF4ZTUFN ('4 $PMPTTVT'JMF4ZTUFN $'4 $PMVNO*0 %SFNFM ࢄ'4
('4ͷվྑܕ'4 ৄࡉඇެ։ #JH2VFSZͷͨΊͷྻࢦϑΝΠϧ ϑΥʔϚοτ ฒྻ42-࣮ߦΤϯδϯ σʔληϯλʔΛ·͍ͨͰ ࢄ͞ΕͯΔσʔλΛฒྻ ͔ͭߴʹऔಘͰ͖ΔΒ͠ ͍
$PMVNO*0 Dremel: InteracIve Analysis of Web-‐Scale Datasets h;p://research.google.com/pubs/archive/36632.pdf ߦͰͳ͘ྻ୯ҐͰɻಛ
ఆྻΛγʔέϯγϟϧʹ ಡΊΔͭ$PMPTTVT ͰฒྻಡΈࠐΈ
%SFNFM Dremel: InteracIve Analysis of Web-‐Scale Datasets h;p://research.google.com/pubs/archive/36632.pdf
Root Mixer Mixer 1 Shard 0-‐8 Mixer 1
Shard 9-‐16 Mixer 1 Shard 17-‐24 Shard 0 Shard 10 Shard 12 Shard 20 Shard 24 Distributed Storage (e.g., CFS) Dremel serving tree Google BigQuery AnalyIcs P.284 Chapter 9 Understanding Query ExecuIon ࢄ
Root Mixer Mixer 1 Shard 0-‐8 Mixer 1
Shard 9-‐16 Mixer 1 Shard 17-‐24 Shard 0 Shard 10 Shard 12 Shard 20 Shard 24 Distributed Storage (e.g., CFS) Dremel serving tree Google BigQuery AnalyIcs P.284 Chapter 9 Understanding Query ExecuIon $'4 $PMVNO*0Ͱಛ ఆྻͷσʔλ͕Ұ෦ฦͬ ͯ͘Δ ࢄ ू
Root Mixer Mixer 1 Shard 0-‐8 Mixer 1
Shard 9-‐16 Mixer 1 Shard 17-‐24 Shard 0 Shard 10 Shard 12 Shard 20 Shard 24 Distributed Storage (e.g., CFS) Dremel serving tree Google BigQuery AnalyIcs P.284 Chapter 9 Understanding Query ExecuIon $'4 $PMVNO*0Ͱಛ ఆྻͷσʔλ͕Ұ෦ฦͬ ͯ͘Δ ྻΛॱ൪ʹಡΈߦ Λऔಘɻ8)&3&۟ͳ ͲΛݟͯඞཁͳߦͷΈ ʹߜΓϝϞϦͰอ࣋ ࢄ ू
Root Mixer Mixer 1 Shard 0-‐8 Mixer 1
Shard 9-‐16 Mixer 1 Shard 17-‐24 Shard 0 Shard 10 Shard 12 Shard 20 Shard 24 Distributed Storage (e.g., CFS) Dremel serving tree Google BigQuery AnalyIcs P.284 Chapter 9 Understanding Query ExecuIon $'4 $PMVNO*0Ͱಛ ఆྻͷσʔλ͕Ұ෦ฦͬ ͯ͘Δ ྻΛॱ൪ʹಡΈߦ Λऔಘɻ8)&3&۟ͳ ͲΛݟͯඞཁͳߦͷΈ ʹߜΓϝϞϦͰอ࣋ ֤TIBSE͔ΒσʔλΛू ɻྫ͑ιʔτ-*.*5 ͷߜΓࠐΈͳͲ͢Δ ࢄ ू
Root Mixer Mixer 1 Shard 0-‐8 Mixer 1
Shard 9-‐16 Mixer 1 Shard 17-‐24 Shard 0 Shard 10 Shard 12 Shard 20 Shard 24 Distributed Storage (e.g., CFS) Dremel serving tree Google BigQuery AnalyIcs P.284 Chapter 9 Understanding Query ExecuIon $'4 $PMVNO*0Ͱಛ ఆྻͷσʔλ͕Ұ෦ฦͬ ͯ͘Δ ྻΛॱ൪ʹಡΈߦ Λऔಘɻ8)&3&۟ͳ ͲΛݟͯඞཁͳߦͷΈ ʹߜΓϝϞϦͰอ࣋ ֤TIBSE͔ΒσʔλΛू ɻྫ͑ιʔτ-*.*5 ͷߜΓࠐΈͳͲ͢Δ ूͨ݁͠Ռ ΛDBMMFSʹฦ͢ ࢄ ू
#JH2VFSZͷ͍͢͝ॴ • ΧϥϜܕ*0ɺ42-ͷׂ౷࣏ – Ͱ͜Εɺ.11తʹ͘͠ͳ͍ • ͡Ό͋ɺ#JH2VFSZͷԿ͕͍͔͢͝ – (PPHMFͷͰ͔͍Πϯϑϥ
ׂͱ֖ͳ͍ŋŋŋ
͜ΜͳΫιΫΤϦͰඵɺ̐ඵͩ
,"*;&/QMBUGPSN*OD Ͱͷ͍Ͳ͜Ζ
Ϣʔεέʔε • ΞΫηεϩάͷอଘௐࠪ • ΞϓϦέʔγϣϯϩάͷղੳ %BUBXBSF )PVTF • "#ςετͷ༗ҙࠩఆ
ΞΫηεϩά
ΞΫηεϩά #JH2VFSZ • /HJOYͷϩάΛqVFOUQMVHJOCJHRVFSZͰ ૹΓଓ͚Δ – &&Ͱ҉߸Խ͞ΕͯΔΑ • Կ͔༻͕͋ͬͨΒ42-Ͱղੳ –
%BJMZ8FFLMZ.POUIMZ17 – ϓϩμΫγϣϯͷσόοά
qVFOUQMVHJOCJHRVFSZ • CZUBHPNPSJT͞ΜɺZVHVJ͞Μଞ • ઌ͔Β,"*;&/QMBUGPSN*OD͕ϝ ϯςφʹ – ࣮࣭ɺԶ QBUDIFTXFMDPNF Ͱ͢
ΞϓϦέʔγϣϯͷϩάղੳ
ϩάΛඈ͢ • 3BJMT͔ΒUEMPHHFSSVCZͰqVFOUE • qVFOUEQMVHJOCJHRVFSZͰ#2ʹඈ͢
ϩάΛඈ͢ܖػ • ϦΫΤετຖ – "QQMJDBUJPO$POUSPMMFS – ϩάΠϯϢʔβͷଐੑΛඈ͢ˠ%"6."6ͷ ࢉग़ʹ • Ϟσϧͷঢ়ଶมߋ࣌
– "DUJWF3FDPSE0CTFSWFS – ϞσϧຖʹదͳଐੑΛݟસͬͯඈ͢ – #JH2VFSZෳࡶͳ42-Ͱී௨ʹԠ͢Δ㱺ϓ ϩμΫτϚωʔδϟ͕ؾܰʹ42-ॻ͍ͯΔ
ਖ਼نԽ͋·Γ͠ͳ͍ • ελʔεΩʔϚ – %8)ͷఆ൪ͷϞσϦϯά • ϑΝΫτςʔϒϧŋŋŋϩά • ࣍ݩςʔϒϧŋŋŋϚελʔσʔλ ސ٬໊ͱ͔
– ਖ਼نԽ͠ͳ͍ͷ͕ηΦϦʔ
"#ςετ༗ҙࠩఆ • "#ςετͷαʔϏεͳͷͰ͆ • ৄࡉൿີ • SFRTFDͱ͔qVUFOEͰૹͬͯΔ ͚ͲͬͪΌΒ͞ – ˞SFRTFDͷ)551SFRVFTUqVFOUE͕όοϑΝϦϯά͢ΔͷͰ
#JH2VFSZͷ"1*ίʔϧͣͬͱগͳ͍
֎෦πʔϧͱͷଓ • ΤΫηϧ – #JH2VFSZ$POOFDUPSGPS&YDFMCZ(PPHMF – ϐϘοτੳʹ • %0.0 #*
– FYQFSJNFOUBMͳ#JH2VFSZΠϯλϑΣʔε ͋ͬͨ – 5BCMFBVϝδϟʔͲ͜ΖରԠ࢝͠ΊͯΔ
໘ͳͱ͜Ζ • qVFOUEQMVHJOCJHRVFSZ͕εΩʔϚϑΝΠϧΛཁٻ ͢Δ – ͕͔ͩ͠͠IBLPCFSB͞Μ͕QBUDIΛॻ͍ͯ͘Εͨ – W͔ΒGFUDI@TDIFNBػೳ͕͑ΔΑ • ࣍ݩςʔϒϧͷߋ৽
– 61%"5&Ͱ͖ͳ͍ͷͰ – ؒͱ͔ʹҰճফͯ͠࡞ΔɺΈ͍ͨͳ – 1SFTUPΈ͍ͨʹҧ͏σʔλιʔεΛ+0*/Ͱ͖ͨΓ͢Δͱخ ͍͠ͷ͕ͩŋŋŋ
࢛ํࢁ • (PPHMF"OBMZUJDT #JH2VFSZศརͦ͏ – ("ͷੜϩάΛ#JH2VFSZͰղੳͰ͖ΔΦϓγϣϯ – ͨͩ͠("ͷ༗ྉαʔϏε • Ͱ͔͍σʔλͷΠϯϙʔτ
– (PPHMF%BUB4UPSFʹஔ͍͔ͯΒΠϯϙʔτ͢Δͱߴ • 5BCMF%FDPSBUPST – σʔλͷ࣌ؒൣғΛࢦఆͯ͠ΫΤϦɻεΩϟϯରͷσʔλ͕খ͘͞ͳ ΔͷͰΫΤϦඅ༻ΛઅͰ͖Δ • +0*/੍ݶ.#ੲͷ – +0*/&"$)Λ͏ͱ.BQ3FEVDFͷTIV⒐FΈ͍ͨͳॲཧͰڊ େͳ+0*/ ԯYԯͱ͔ŋŋŋ ͯ͘͠ΕΔΑ
·ͱΊ • #JH2VFSZϑϧεΩϟϯͰͰ͔͍σʔλͷ 42-͕ඵͳαʔϏε • ΫιΫΤϦྗۀͰॲཧͪ͠Ό͏ΧοίΠΠ • ׂ౷࣏ (PPHMFͷ%$نͰ֖ͳ͍ ฒྻॲཧܥ
• όονɺϩάղੳͳΜ͔ʹ͑·͢ • ࢲ(PPHMFࣾͷճ͠ऀͰ͍͟͝·ͤΜ
5IBOLT ֆCZ͋ΘΏ͖