Kiến thức Google Ads

Bigquery là gì? Hướng đẫn sử dụng Bigquery từ A-Z

Bạn đã bao giờ nghe đến BigQuery chưa? Bạn muốn biết BigQuery là gì và cách sử dụng nó từ đầu đến cuối? Bài viết này sẽ giúp bạn hiểu rõ hơn về BigQuery và hướng dẫn sử dụng nó từ A-Z. Hãy cùng nhau khám phá BigQuery và khai thác tiềm năng của dịch vụ phân tích dữ liệu lớn này.

Bigquery là gì?

BigQuery là một kho dữ liệu (data warehouse) dựa tên đám mây do Google cung cấp. Nó được thiết kế để xử lý và truy vấn dữ liệu lớn một cách nhanh chóng và hiệu quả. Công cụ này đủ mạnh để chạy các truy vấn trên hàng terabyte dữ liệu trong vài giây và petabyte chỉ trong vài phút.
Đây là một nền tảng không máy chủ, có nghĩa là không cần quản lý cơ sở dữ liệu truyền thống, không phải lo lắng về việc triển khai cấu hình và quản lý máy chủ.
BigQuery sử dụng kiến trúc phân tán và xử lý song song để xử lý các tác vụ truy vấn dữ liệu lớn một cách hiệu quả. Nó hỗ trợ ngôn ngữ truy vấn SQL tiêu chuẩn, cho phép người dùng truy vấn và phân tích dữ liệu một cách dễ dàng.

Cấu trúc của BigQuery

Cấu trúc của BigQuery gồm có 2 phần: Lưu trữ và Tính toán.
Phần lưu trữ (Storage) trong BigQuery đảm nhận viêc lưu trữ dữ liệu của bạn. Dữ liệu trong BigQuery được phân chia thành các khối dữ liệu có kích thước cố định gọi là Capacitor Blocks. Các khối này được lưu trữ trong bộ nhớ đám mây của Google và được sao lưu tự động để đảm bảo tính an toàn của dữ liệu.
Trong phần dữ liệu đưa vào được chia làm 2 loại: dữ liệu được đưa vào liên tục trong một luồng dữ liệu (streaming ingest) và dữ liệu được đưa vào theo một khối (free bulk loading). Hai dữ liệu này hoàn toàn tách biệt với nhau nên dễ dàng kiểm soát hơn.
Phần tính toán (Compute) trong BigQuery đảm nhận nhiệm vụ xử lý truy vấn dữ liệu. BigQuery sử dụng mô hình xử lý phân tán và xử lý song song để thực hiện các tác vụ truy vấn dữ liệu lớn một cách hiệu quả.
Các loại định dạng dữ liệu đầu vào mà BigQuery có thể đọc được: JSON (đã nén), CSV (đã nén), JSON, CSV, Parquet/ORC, Avro (chưa nén), Avro (đã nén).

Sử dụng Google Bigquery như thế nào?

Trước tiên, bạn cần tạo một dự án trong Google Cloud Console. Dự án sẽ là nơi chứa tất cả các tài nguyên liên quan đến việc sử dụng BigQuery.
Trong dự án của bạn, hãy kích hoạt dịch vụ BigQuery trong Google Cloud Console. Điều này cho phép bạn sử dụng BigQuery và quản lý các tài nguyên liên quan.
Sau khi BigQuery đã được kích hoạt, bạn có thể tạo các dataset (bộ dữ liệu) để tổ chức dữ liệu của mình. Nhấp vào Create Dataset
Tiếp đến đặt tên cho “Dataset ID”. Phần “Data location” chọn Default. Sau đó nhấp vào “Create dataset” để tạo.
Tiếp theo tạo các bảng cho tập dữ liệu
Tạo một bảng trống và điền nó theo cách thủ công
Click Advanced options để setting Header rows to skip là 1
Sau khi tạo bảng ta có tập dữ liệu như hình dưới đây

Có thể nhập định dạng tệp nào vào BigQuery?

Bạn có thể tải dữ liệu của mình vào BigQuery theo các định dạng sau:
  • CSV (Google Drive)
  • CSV (locala file)
  • JSON
  • Bảng BigQuery
  • JSONL
  • Google Trang tính
  • Sao lưu kho dữ liệu đám mây
LƯU Ý: Bạn không thể nhập tệp Excel trực tiếp vào BigQuery. Trước tiên, hãy chuyển đổi tệp Excel của bạn sang CSV hoặc chuyển đổi Excel sang Google Trang tính.

Tải dữ liệu CSV lên BigQuery

Khi nhấp vào nút Tạo bảng , bạn cần:
  • Chọn nguồn – Tải lên
  • Chọn tệp – nhấp vào Duyệt qua và chọn tệp CSV từ thiết bị của bạn
  • Định dạng tệp – chọn CSV, mặc dù hệ thống tự động phát hiện định dạng tệp
  • Tên bảng – nhập tên bảng
  • Chọn hộp kiểm Tự động phát hiện .
  • Nhấp vào Tạo bảng

Tải dữ liệu từ Google Trang tính lên BigQuery theo cách thủ công

Quy trình làm việc cũng tương tự như tải lên tệp CSV
  • Nhấp vào nút Tạo bảng
  • Chọn nguồn – Drive
  • Chọn Drive URI – chèn URL của bảng tính Google Trang tính của bạn
  • Định dạng tệp – chọn Google Trang tính
  • Phạm vi trang tính – chỉ định trang tính và phạm vi dữ liệu cần nhập.
  • Tên bảng – nhập tên bảng
  • Tích vào ô Auto detect
  • Nhấp vào Tạo bảng

Ưu và nhược điểm của Google BigQuery

Ưu điểm

  • Khả năng xử lý dữ liệu nhanh
BigQuery được thiết kế để xử lý lượng dữ liệu lớn và cho phép truy vấn dữ liệu với tốc độ cực nhanh. Nó sử dụng cơ sở dữ liệu phân tán và kỹ thuật hiện đại để cung cấp hiệu suất tốt. Nó cho phép bạn lưu trữ, truy vấn và phân tích dữ liệu hàng tỷ hàng tỉ hàng trăm tỷ dòng một cách nhanh chóng và tiện lợi.
  • Tích hợp dễ dàng
BigQuery có thể tích hợp với các công cụ và dịch vụ phổ biến khác trong hệ sinh thái của Google Cloud như Google Cloud Storage, Google Data Studio, Google Sheets và nhiều công cụ khác. Điều này giúp bạn tổng hợp, phân tích và trình bày dữ liệu một cách dễ dàng và thuận tiện.
  • Hỗ trợ SQL
BigQuery hỗ trợ một biến thể của ngôn ngữ SQL tiêu chẩn, giúp dễ dàng truy vấn dữ liệu bằng SQL và phân tích dữ liệu
  • Khả năng mở rộng
BigQuery cho phép mở rộng lưu trữ và xử lý dữ liệu theo nhu cầu. Bạn có thể tăng hoặc giảm quy mô lưu trữ và sử dụng BigQuery để xử lý cùng lúc hàng triệu hoặc thậm chí hàng tỷ hàng ngày truy vấn, với kho dữ liệu có kích thước lên đến petabyte.
  • Bảo mật dữ liệu
BigQuery cũng cấp một số tính năng bảo mật và quản lý tài nguyên mạnh mẽ, bao gồm mã hóa dữ liệu khi lữu trữ và truyền đi, kiểm soát quyền truy cập dựa trên vai trò, quản lý chính sách truy cập dữ liệu và theo dõi hoạt động.

Nhược điểm

  • Chí phí cao
Mặc dù BigQuery sử dụng mô hình giá cạnh tranh được coi là giải pháp lưu trữ dữ liệu hiệu quả về mặt chi phí, nhưng việc truy vấn và lưu trữ dữ liệu lớn có thể tạo ra chi phí đáng kể.
Chẳng hạn khi làm việc với lượng dữ liệu lớn hoặc các truy vấn phức tạp. Người dùng nên cần cân nhắc kỹ về cấu trúc giá và tối ưu hóa việc sử dụng tài nguyên để đảm bảo tối thiểu hóa chi phí.
  • Hạn chế kiểm soát tùy chỉnh
BigQuery cung cấp các cơ chế kiểm soát truy cập và quản lý tài nguyên, nhưng vẫn còn hạn chế trong việc cung cấp nhiều tính linh hoạt hoặc tùy chỉnh như các giải pháp lưu trữ dữ liệu tại chỗ. Việc áp đặt các quy tắc phức tạp hơn có thể đòi hỏi sự tích hợp các công cụ và quy trình quản lý bổ sung.
  • Phụ thuộc vào Google Cloud Platform (GCP)
BigQuery là một dịch vụ đám mây, vì vậy phụ thuộc vào sự sẵn sàng và hiệu suất của cơ sở hạ tầng đám mây của Google. Nếu có sự ccố định về mạng hoặc sự cố kỹ thuật xảy ra với hạ tầng đám mây, có thể ảnh hưởng đến khả năng truy cập và hiệu suất của BigQuery.
  • Yêu cầu kiến thức kỹ thuật
Sử dụng BigQuery đòi hỏi bạn phải có kiến thức về SQL và hiểu rõ về cấu trúc và quản lý dữ liệu.
BigQuery có thể phức tạp khi sử dụng, đặc biệt đối với những người dùng mới làm quen với kho dữ liệu hoặc SQL. Nó có thể đòi hỏi một khoảng thời gian học tập đáng kể đối với những người dùng chưa quen với các công nghệ này.

Một số cấu hỏi thường gặp về Google BigQuery

BigQuery có miễn phí không?

Google BigQuery cung cấp một số gói miễn phí cho một số lượng dữ liệu nhất định mỗi tháng giúp bạn có thể khám phá và trải nghiệm Bigquery mà không mất phí. Dưới gói miễn phí, bạn có thể sử dụng tối đa 1TB dữ liệu truy vấn mỗi tháng và lưu trữ tối đa 10GB dữ liệu.
Tuy nhiên, khi vượt quá giới hạn tài nguyên miễn phí, bạn sẽ phải trả phí cho việc sử dụng BigQuery. Chi phí sẽ phụ thuộc vào khối lượng dữ liệu truy vấn và lưu trữ, cùng với các dịch vụ liên quan khác mà bạn sử dụng trong quá trình làm việc với BigQuery.
Để biết thông tin chi tiết về giá cả và gói dịch vụ của BigQuery, bạn nên tham khảo trang web chính thức của Google Cloud Platform hoặc liên hệ với đội ngũ hỗ trợ của Google Cloud để được tư vấn cụ thể về giá cả và các gói dịch vụ phù hợp với nhu cầu của bạn

BigQuery có tích hợp với công cụ phân tích dữ liệu khác không?

BigQuery có tích hợp tốt với các công cụ phân tích dữ liệu phổ biến như Google Data Studio, Tableau, Power BI và nhiều công cụ và thư viện phân tích dữ liệu khác. Bạn có thể truy vấn dữ liệu từ BigQuery và sử dụng các công cụ này để tạo báo cáo, biểu đồ và trực quan hóa dữ liệu.

Làm thế nào để tối ưu hiệu suất truy vấn trên BigQuery

Để tối ưu hóa hiếu suất truy vấn trên Bigquery, bạn có thể áp dụng những kỹ thuật sau:
  • Thiết kế Schema tối ưu: Xây dựng cấu trúc schema cho bảng dữ liệu sao cho phù hợp với mô hình truy vấn của bạn.
  • Tận dụng tính năng phân vùng và phân đoạn để giảm thời gian truy vấn.
  • Sử dụng các câu lệnh SQL hiệu quả.
  • Sử dụng công cụ phân tích dữ liệu như Google Data Studio hoặc Tableau để trực quan hóa và khám phá dữ liệu thay vì thực hiện truy vấn phức tạp trực tiếp trên BigQuery.
  • Tối ưu hóa kích thước dữ liệu: Loại bỏ các trường không cần thiết, nén và mã hóa dữ liệu để giảm kích thước lưu trữ và tăng tốc độ truy vấn.

Kết luận

Trên đây là một hướng dẫn toàn diện về Bigquery là gì – một công cụ quan trọng trong quá trình lưu trữ và truy vấn dữ liệu. BigQuery là một công cụ quan trọng cho các doanh nghiệp và nhà phân tích dữ liệu, mang lại lợi ích vượt trội trong việc xử lý dữ liệu lớn và phân tích dữ liệu. Bằng cách tận dụng sức mạnh và khả năng của BigQuery, bạn có thể đưa ra những quyết định thông minh và nhanh chóng dựa trên dữ liệu. Hy vọng rằng thông qua hướng dẫn này, bạn đã có cái nhìn tổng quan về Bigquery và có thể sử dụng nó để mang lại lợi ích cho doanh nghiệp của mình.
5/5 - (100 bình chọn)
Xem thêm  CPC Google Ads là gì? Cách tối ưu giảm chi phí CPC 2023

Nguyễn Đức Hòa

Mình là Hòa. Mình là người viết những bài viết trên Blog này và Founder tại X3Sales.vn. Với kinh nghiệm 7+ năm nghiên cứu chuyên sâu về Google Ads. Và những chia sẻ của mình trên Website này đều là những trải nghiệm khi mình triển khai các chiến dịch với Google. Mong rằng sẽ giúp ích nhiều cho bạn

Trả lời

Email của bạn sẽ không được hiển thị công khai. Các trường bắt buộc được đánh dấu *

Back to top button