BigQuery cambió las reglas del juego en el mundo de los almacenes de datos. No gestiona servidores, el almacenamiento y el cómputo escalan por separado y las consultas a escala de petabytes se completan en minutos. Cualquiera que sepa SQL clásico tiene suficiente para empezar.
01. Arquitectura sin servidor
En BigQuery no hay gestión de servidores. Usted solo escribe la consulta, y el almacenamiento y el procesamiento van por separado. Esa es la diferencia fundamental con las bases de datos MPP tradicionales.
02. Separación de almacenamiento y cómputo
Lo que paga por almacenamiento es bajo (20 $/TB al mes) y lo que paga por consulta es bajo demanda. Los dos componentes escalan de forma independiente.
03. SQL y ML
Funciona con SQL ANSI estándar. Con BigQuery ML puede entrenar un modelo dentro de SQL: con la sentencia CREATE MODEL, regresión lineal, K-means o aprendizaje profundo.
04. Modelos de precio
Dos formas de pago:
- Bajo demanda: 6,25 $/TB por consulta (datos escaneados)
- Tarifa plana: capacidad mensual de slots (coste predecible)
Los grandes equipos de analítica pasan a la tarifa plana.
05. Uso corporativo
BigQuery se está extendiendo en las empresas de comercio electrónico y finanzas en crecimiento. Junto con Power BI y Looker Studio, puede ser la base de la infraestructura analítica corporativa.