はじめに
データ分析やビジネスインテリジェンス(BI)の分野では、随時でデータを活用することが重要になっています。
Google Cloud の BigQuery とその後の処理機能は、この機能センターにあるのが「ストリーミングバッファ」によって提供されています。
1. BigQuery とは何ですか?
BigQuery のストリーミングバッファは、ストリーミング挿入されたデータが一時的に保存されるドメインです。通常、のバッチとは異なり、ストリーミングデータは突然に近い形で上にBigQueryに反映されますが、 すぐにテーブルに书き手続きではなく、ストリーミングバッファにまずSAVEが行われます。ます。 このバッファの存在により、ラケットのデータ処理効率が、安定して行われています。
2.ストリーミングバッファの必要性とメリット
パフォーマンスのメンテナンス
BigQuery は大量のデータを迅速かつ効率的に処理できますが、そこに挿入される大量のデータの影響を受ける可能性もあります。ストリーミングバッファは、これを防御するために一時的にデータを蓄積し、効率的にテーブルに取り込むことで、パフォーマンスを最適化します。
データの統合の確保
大量のデータが同時にされる現実の状況に挿入され、させると書ける結果が直接、させると許される結果と、じズレが生じる可能性があります。ストリーミングバッファはその調整を行い、データがテーブルに书き勝つことで、結果の統合と保護を行います。
3. 構造器具の制限・制限に関する注意事項
データのリアルタイム反映に時間がかかることも
ストリーミングバッファ内のデータは、すぐに使えるもの、バッファからテーブルに书き投票には credlegleg—そのため、定期的に処理するデータと比較して、データの更新に遅れ延長が発生する可能性があります。
テーブル更新の制限事項
ストリーミングデータは、一度バッファに保存された後、最終的にテーブルに取り込まれますが、このプロセスには制限があり、ストリーミングデータが一定の条件を満たすまでバッファ内に残ります。
まとめ
ストリーミングバッファにデータがある间は、書いてそのデータを参照できますが、テーブルに以前の更新 (例: UPDATE DELETE) を完全に反映します。
ですので、ストリーミングバッファの特性を理解し、適切に使用することで、より効率的な処理や解析を行う必要があります。