BigQuery - Google Cloud Data Warehouse - GCP Data Warehouse

Was ist BigQuery?

BigQuery ist Googles vollständig verwaltetes, serverloses Data Warehouse, das ultraschnelle SQL-Abfragen über die Verarbeitungsleistung der Google-Infrastruktur ermöglicht. Die Plattform wurde entwickelt, um Petabytes an Daten zu analysieren, ohne dass Infrastruktur verwaltet werden muss.

Die einzigartige Architektur von BigQuery trennt Speicher und Rechenleistung vollständig. Dies ermöglicht unabhängige Skalierung beider Komponenten und eine pay-per-use Abrechnung. Während traditionelle Data Warehouses feste Kapazitäten benötigen, skaliert BigQuery automatisch auf Tausende von Kernen, um Abfragen in Sekunden statt Minuten zu verarbeiten.

BigQuery basiert auf Googles interner Dremel-Technologie und nutzt kolumnare Speicherung, Baum-Architektur für Abfragen und ein globales Netzwerk. Die Plattform integriert nativ mit Google Cloud Services wie Dataflow, Pub/Sub und Vertex AI und ermöglicht End-to-End-Datenanalysen und KI-Workflows.

BigQuery Editions: Standard, Enterprise und Enterprise Plus

BigQuery bietet drei Editions mit unterschiedlichen Capabilities und Preismodellen, die alle Gemini-AI-Unterstützung enthalten:

Standard Edition

Die Standard Edition bietet vorhersehbare Kosten mit Baseline-Autoscaling (0 bis 100 Slots). Sie eignet sich für Teams, die konstante Workloads mit moderaten Anforderungen haben. Inkludiert sind Gemini-Features für SQL-Generierung und Datenanalyse.

Einsatzgebiet: Kleinere Teams, Entwicklungsumgebungen, vorhersehbare Workloads

Enterprise Edition

Enterprise erweitert das Autoscaling auf 0 bis 500 Slots und bietet erweiterte Sicherheits- und Governance-Features. Multi-Region-Disaster-Recovery, erweiterte Verschlüsselungsoptionen und Admin-Kontrollen machen diese Edition für produktive Unternehmensanwendungen geeignet.

Einsatzgebiet: Produktionsumgebungen, regulierte Branchen, Business-Critical-Workloads

Enterprise Plus Edition

Die Premium-Edition bietet das höchste Autoscaling (0 bis 1000 Slots) und eine 99.99% SLA mit automatischem Failover. Managed Disaster Recovery garantiert Ausfallsicherheit bei regionalen Störungen. Erweiterte Compliance-Zertifizierungen unterstützen höchste Sicherheitsanforderungen.

Einsatzgebiet: Mission-Critical-Systeme, Finanzsektor, Gesundheitswesen

Alle Editions unterstützen die gleichen BigQuery-Features wie ML, Geospatial Analytics und BI Engine. Der Hauptunterschied liegt in Autoscaling-Kapazitäten, SLAs und Enterprise-Features.

BI Engine und Materialized Views

BI Engine: Sub-Second Analytics

BI Engine ist ein In-Memory-Analysedienst, der BigQuery-Abfragen auf Dashboards und interaktiven Anwendungen drastisch beschleunigt. Durch intelligentes Caching häufig abgefragter Daten ermöglicht BI Engine Antwortzeiten unter einer Sekunde.

Vorteile:

• Beschleunigung von Dashboard-Abfragen um Faktor 10-100x
• Automatische Identifikation und Caching relevanter Datensubsets
• Nahtlose Integration mit Looker, Looker Studio und Tableau
• Keine Code-Änderungen erforderlich

Typische Use Cases:

• Echtzeit-Dashboards für Führungskräfte
• Interaktive Self-Service-BI-Tools
• Customer-Facing Analytics-Anwendungen

BI Engine wird separat nach reservierter Speicherkapazität (GB) abgerechnet und ist in allen BigQuery Editions verfügbar.

Materialized Views: Performance meets Kosteneffizienz

Materialized Views speichern vorberechnete Abfrageergebnisse und aktualisieren sich automatisch bei Datenänderungen. BigQuery optimiert Abfragen automatisch, um Materialized Views zu nutzen, selbst wenn die ursprüngliche Tabelle abgefragt wird.

Funktionsweise:

• Initiale Berechnung der View mit voller Abfragelogik
• Inkrementelle Updates nur für geänderte Daten
• Automatisches Query Rewriting durch BigQuery
• Reduzierte Scan- und Compute-Kosten

Beispiel:

CREATE MATERIALIZED VIEW project.dataset.daily_sales_summary AS
SELECT 
  DATE(order_timestamp) as order_date,
  product_category,
  SUM(revenue) as total_revenue,
  COUNT(*) as order_count
FROM project.dataset.orders
GROUP BY order_date, product_category;

Abfragen gegen die ursprüngliche orders-Tabelle mit ähnlicher Aggregationslogik nutzen automatisch die Materialized View und sparen bis zu 90% der Scan-Kosten.

Typische Anwendungsfälle

Business Intelligence und Echtzeit-Dashboards

BigQuery verarbeitet komplexe Aggregationen über Milliarden von Zeilen in Sekunden. Combined mit BI Engine ermöglicht dies interaktive Dashboards ohne Latenz.

Beispiel: Ein E-Commerce-Unternehmen analysiert Verkaufsdaten aus 50+ Ländern in Echtzeit. Dashboards zeigen aktuelle Umsätze, Conversion Rates und Lagerbestände mit Sub-Second-Latenz.

Log-Analyse und Security Intelligence

Mit dem Storage Write API können Logs in Echtzeit gestreamt und sofort abgefragt werden. Die Integration mit Cloud Logging macht BigQuery zur zentralen Plattform für Security- und Audit-Analysen.

Beispiel: Ein SaaS-Provider analysiert täglich 10 TB Application Logs, um Anomalien zu erkennen, Performance-Probleme zu identifizieren und Nutzungsverhalten zu verstehen.

Data Science und Machine Learning

BigQuery ML ermöglicht Training von ML-Modellen direkt in SQL, ohne Data Movement. Von Klassifikation bis Zeitreihenprognosen sind alle gängigen Algorithmen verfügbar.

Beispiel: Ein Finanzunternehmen erstellt Kreditrisiko-Modelle mit BigQuery ML. Modelle werden mit SQL trainiert, evaluiert und direkt in Produktions-Queries integriert für Echtzeit-Scoring.

Geospatial Analytics

Native Geospatial-Funktionen ermöglichen Analyse von Standortdaten ohne zusätzliche Tools. Visualisierung erfolgt direkt in BigQuery Geo Viz oder externen GIS-Tools.

Beispiel: Eine Logistikfirma optimiert Lieferrouten basierend auf Standortdaten, Verkehrsinformationen und Wetterdaten mit ST_DISTANCE und ST_WITHIN Funktionen.

Data Warehouse Migration

BigQuery Migration Service bietet kostenlose, vollständig verwaltete Migration von Teradata, Oracle, Redshift, Snowflake und anderen Data Warehouses.

Beispiel: Ein Konzern migriert 500 TB von Teradata zu BigQuery. Automated Assessment, SQL Translation und Schema Migration reduzieren Migrationszeit um 70%.

Multi-Cloud Data Analytics

Mit BigQuery Omni können Daten in AWS S3 oder Azure Blob Storage analysiert werden, ohne sie zu kopieren. Einheitliche SQL-Syntax und Governance über alle Clouds.

Beispiel: Ein Medienunternehmen analysiert Video-Streaming-Daten aus AWS, GCP und Azure in einer einzigen BigQuery-Umgebung mit einheitlichen Security-Policies.

Best Practices für Kostenoptimierung

1. Partitionierung und Clustering nutzen

Partitionierte Tabellen (nach Datum/Zeitstempel) und Clustering (nach häufig gefilterten Spalten) reduzieren gescannte Datenmengen drastisch.

Einsparung: 50-90% Query-Kosten bei zeitbasierten Abfragen

CREATE TABLE dataset.events
PARTITION BY DATE(event_timestamp)
CLUSTER BY user_id, event_type
AS SELECT ...

2. On-Demand vs. Editions richtig wählen

On-Demand eignet sich für sporadische Workloads. Ab ca. 300 USD/Monat Query-Kosten sind Editions kostengünstiger und bieten vorhersehbare Budgets.

Faustformel: > 10 TB gescannte Daten/Monat → Standard Edition, > 50 TB → Enterprise Edition

3. Materialized Views für wiederkehrende Abfragen

Häufig ausgeführte Aggregationen sollten als Materialized Views implementiert werden. Automatische inkrementelle Updates sparen bis zu 90% der Kosten.

Einsparung: 70-90% bei wiederholten Aggregationen

4. BI Engine für Dashboards reservieren

Dashboards mit häufigen, ähnlichen Queries profitieren massiv von BI Engine. Reservieren Sie Kapazität basierend auf dem Working Set Ihrer Dashboards.

Einsparung: Reduzierung von Slot-Nutzung um 80% für Dashboard-Queries

5. Externe Tabellen mit BigLake

Für selten abgefragte historische Daten nutzen Sie BigLake Tables auf Cloud Storage. Speicherkosten sind 10x günstiger als BigQuery-Storage.

Einsparung: 90% Speicherkosten für Cold Data

6. Query Results Caching aktivieren

Identische Queries innerhalb 24h nutzen automatisch gecachte Ergebnisse (kostenlos). Stellen Sie sicher, dass Caching nicht durch unnötige WHERE-Klausel-Variationen deaktiviert wird.

Einsparung: 100% für wiederholte Queries

7. Abfrage-Optimierung mit Query Plan

Nutzen Sie EXPLAIN und Query Execution Plan, um ineffiziente Joins und unnötige Scans zu identifizieren. Die Execution Details zeigen genau, welche Operationen teuer sind.

Einsparung: 30-70% durch optimierte SQL-Logik

8. Slots-Autoscaling in Editions

Nutzen Sie Autoscaling in Editions, um nur für benötigte Kapazität zu zahlen. Baseline-Slots decken Normalbetrieb, Autoscaling übernimmt Spitzenlasten.

Einsparung: 40-60% vs. feste Slot-Reservierung

BigQuery im Vergleich

vs. AWS Redshift: BigQuery bietet echte Serverless-Architektur ohne Cluster-Management, stärkere Google-Integration und oft einfachere Preismodelle. Redshift erfordert Provisioning und Management von Nodes.

vs. Azure Synapse Analytics: BigQuery punktet mit Google-Expertise in Skalierung und ML-Integration, besserer Big Data Performance bei Petabyte-Skala und nahtloser Integration mit Google-Ökosystem.

vs. Snowflake: Ähnliche Cloud-native Architektur, aber BigQuery hat Vorteil bei ML-Integration (BigQuery ML), Geospatial-Funktionen und tieferer Integration mit Google Cloud Services.

Integration mit innFactory

Als Google Cloud Partner unterstützt innFactory Sie bei der Implementierung und Optimierung von BigQuery:

• Architektur-Design: Datenmodellierung, Partitionierungs-Strategien, Performance-Tuning
• Migration: Automatisierte Migration von Legacy-Systemen mit BigQuery Migration Service
• Kostenoptimierung: Analyse von Query-Patterns, Implementierung von Materialized Views, richtige Edition-Auswahl
• ML-Integration: Implementierung von BigQuery ML für Prediction und Forecasting
• Betrieb: Setup von Monitoring, Alerting und Governance-Policies

Kontaktieren Sie uns für eine Beratung zu BigQuery und Google Cloud Data Analytics.