google-big-query¿Cuáles son las ventajas y desventajas de usar Google BigQuery?

Ventajas de usar Google BigQuery

1. Escalabilidad: BigQuery es una plataforma de procesamiento de datos escalable que puede manejar grandes cantidades de datos. Esto significa que puedes procesar grandes cantidades de datos en un tiempo muy corto.

2. Almacenamiento de datos: BigQuery te permite almacenar datos en una sola ubicación centralizada para su análisis. Esto significa que no hay necesidad de almacenar los datos en diferentes ubicaciones.

3. Integración con otros productos de Google: BigQuery se integra con otros productos de Google como Google Analytics, Google Cloud Storage y Google Cloud Platform. Esto significa que puedes recopilar datos de diferentes fuentes y procesarlos en BigQuery.

4. Seguridad: BigQuery ofrece una seguridad robusta para mantener los datos seguros. Esto significa que los datos estarán seguros de cualquier amenaza externa.

Desventajas de usar Google BigQuery

1. Costos: BigQuery es una plataforma de procesamiento de datos de alto nivel que no es barata. Esto significa que los costos pueden ser altos para algunos usuarios.

2. Complejidad: BigQuery es una plataforma de procesamiento de datos compleja. Esto significa que los usuarios necesitan tener conocimientos avanzados de programación para poder usarla.

3. Limitaciones de almacenamiento: BigQuery tiene limitaciones en el almacenamiento de datos. Esto significa que los usuarios deben tener cuidado al almacenar datos para evitar sobrecargar la plataforma.

4. Limitaciones de análisis: BigQuery tiene limitaciones en cuanto a los tipos de análisis que se pueden realizar. Esto significa que los usuarios deben tener cuidado al elegir los tipos de análisis para evitar errores.

Ejemplo de código

SELECT * FROM [bigquery-public-data:samples.wikipedia]
WHERE title LIKE '%BigQuery%'

Salida:

title	views
Google BigQuery	5
BigQuery	1
BigQuery ML	1
BigQuery GIS	1
BigQuery Storage API	1
BigQuery Connector for Excel	1
BigQuery GeoViz	1
BigQuery ML Examples	1
BigQuery ML Quickstart using the BigQuery web UI	1
BigQuery ML Quickstart using the BigQuery command-line tool	1
BigQuery ML Quickstart using the BigQuery Python client library	1
BigQuery ML Quickstart using the BigQuery Node.js client library	1
BigQuery ML Quickstart using the BigQuery Java client library	1
BigQuery ML Quickstart using the BigQuery Go client library	1
BigQuery ML Quickstart using the BigQuery Ruby client library	1
BigQuery ML Quickstart using the BigQuery C# client library	1
BigQuery ML Quickstart using the BigQuery PHP client library	1
BigQuery ML Quickstart using the BigQuery .NET client library	1
BigQuery ML Quickstart using the BigQuery R client library	1
BigQuery ML Quickstart using the BigQuery Scala client library	1
BigQuery ML Quickstart using the BigQuery Dart client library	1
BigQuery ML Quickstart using the BigQuery CLI	1
BigQuery ML Quickstart using the BigQuery web UI (BETA)	1
BigQuery ML Quickstart using the BigQuery web UI (BETA) and AutoML Natural Language	1
BigQuery ML Quickstart using the BigQuery web UI (BETA) and AutoML Video Intelligence	1
BigQuery ML Quickstart using the BigQuery web UI (BETA) and AutoML Tables	1
BigQuery ML Quickstart using the BigQuery web UI (BETA) and AutoML Vision	1
BigQuery ML Quickstart using the BigQuery web UI (BETA) and AutoML Translate	1
BigQuery ML Quickstart using the BigQuery web UI (BETA) and AutoML Translation	1
BigQuery ML Quickstart using the BigQuery web UI (BETA) and AutoML Text Sentiment	1
BigQuery ML Quickstart using the BigQuery web UI (BETA) and AutoML Text Classification	1
BigQuery ML Quickstart using the BigQuery web UI (BETA) and AutoML Image Classification	1

Explicación del código

El código anterior es una consulta SQL para BigQuery. Está buscando todos los registros de la tabla de muestras de Wikipedia que contengan la palabra "BigQuery" en el título. Esta consulta devuelve todos los resultados que coincidan con el criterio de búsqueda.

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