BigQueryにおけるビッグデータモデリングの基本
Google BigQueryは、サーバーレスでスケーラブルなデータウェアハウスであり、特に大規模なデータ分析に適している。SQLベースで操作可能でありながら、高速なクエリ性能と柔軟なストレージ設計が特徴である。
1. BigQueryモデリングの特徴
- スキーマオンライト型の構造化ストレージ
- クエリベースで分析可能なパーティション＆クラスタリング機能
- コストは処理量（スキャンバイト数）に依存
- スキーマの進化（Schema Evolution）に柔軟対応
- ETL不要のELTパターンに強い
あるリテール企業では、毎日数千万件の販売・在庫・顧客行動ログをBigQueryに投入し、BI・ML・マーケティング施策の意思決定を加速させている。
2. モデリング構成の基本方針
- フラットなスキーマ構造を基本とする：結合コストが高いため、ネストやRECORD型を活用し非正規化を推奨
- 時間ベースでのパーティショニング：created_at や event_date による日次パーティションでコスト最適化
- クラスタリングキーの選定：検索頻度の高い列（user_id、product_idなど）でクラスタリングしてフィルタ高速化
- 外部テーブルやCloud Storageとの連携：未加工のCSVやParquetデータもそのままクエリ対象とできる
3. モデリング例：ECサイトのデータ構造
- transactions：transaction_id, user_id, item_list[], total_price, transaction_date (PARTITIONED)
- users：user_id, gender, region, signup_date (CLUSTERED by region)
- products：product_id, category, price, stock_level
トランザクションテーブルは、1日の売上・リピート傾向を把握するパーティショニング、ユーザー属性と組み合わせた分析にはJOINを使うが、必要最小限に留めている。
4. 運用と最適化のポイント
- 日次バッチではなくストリーミング挿入も可能（リアルタイム性が求められる場合）
- サブクエリで集計結果を事前に作成し、マテビュー（Materialized View）でキャッシュ可能
- BigQuery BI Engineの活用で、ダッシュボード表示を秒単位に短縮
- アクセスログの監視（INFORMATION_SCHEMA.JOBS_BY_*）でコスト監視・最適化
5. 実務上の課題と対処法
- JOINの多用でスキャン量が激増 → スター型設計、LOOKUP関係のJOINはクラスタリングと併用
- フィールドのネスト構造が深くなりすぎてパフォーマンス低下 → 必要最小限に設計
- 過去データの頻繁な変更によりパーティション更新コストが増大 → 分離テーブル戦略（current / history）を採用
あるゲーム会社では、プレイヤーログをネスト型で保存したことで、課金傾向やセッション分析を高速に処理できるようになった。
まとめ
BigQueryでのデータモデリングは「速度・コスト・スケーラビリティ」を同時に実現するための知恵の積み重ねである。
リレーショナルの常識を超えて、非正規化やパーティション設計、クラスタリング、RECORD型活用などを柔軟に取り入れ、ビッグデータを「扱える情報」へと変換する設計が求められる。
そして何より、BigQueryは“思考の速さ”がそのまま“ビジネスの速さ”につながる武器となる。
