1. Google BigQuery
とは？
IPROS 勉強会 2012/07/25
株式会社イプロス 山口隼也
@junya100

2. あなたが常識としている
システム設計上での
パフォーマンスを出すための
「アンチパターン」

3. Google BigQueryが
その常識を
くつがえします！

4. Anti Pattern 1
テーブルのJOINを
できるだけ避ける！
（非正規化する！）

5. Anti Pattern 2
DBのインデックスが
使われるようにする！

6. Anti Pattern 3
SQLがクエリキャッシュに
乗るようにメモリを増やす！

7. Anti Pattern 4
Like検索を使わない！

8. Anti Pattern 5
RDBMSは遅いので、
NoSQLにキャッシュする！

9. Anti Pattern 6
レコード数が増えたら
パーティショニングや、
シャーディングする！
（テーブルを分ける）

10. Anti Pattern 7
レコード数が膨大になる
データは、DBではなく、
テキストファイルに
吐いておく！

11. Anti Pattern 8
しかもそれを
Hadoopで集計する！
かつ、PigやHiveを使う！
SQLなら簡単なのに・・・

12. Anti Pattern 9
大量なデータの集計は、
リアルタイム処理を避け、
バッチ処理にする！

13. Anti Pattern 10
ストレージって高価だから、
データを定期的に削除したり、
圧縮したり、
そもそも仕様を削ったり！

14. Google BigQueryがそれらのアンチパターン
を一切、不要にします！
https://bigquery.cloud.google.com/