Mit BigQuery können Teams riesige Datenmengen analysieren, ohne Server verwalten zu müssen. Du lädst Daten aus Dateien, Datenbanken, Streams oder anderen Google-Diensten, schreibst SQL und BigQuery verteilt die Arbeit auf viele Rechner. Ergebnisse kommen schnell zurück, egal ob eine Tabelle Millionen oder Billionen Zeilen enthält. Speicher und Rechenleistung werden getrennt verwaltet. Du musst daher keinen Cluster dimensionieren oder abstimmen. Das ist ein wichtiger Grund, warum Analyse-Teams BigQuery mögen.
Viele Funktionen unterstützen moderne Daten- und KI-Arbeit. Mit BigQuery ML können Analysten Modelle wie Prognose- und Klassifizierungsmodelle per SQL trainieren und ausführen. Außerdem lässt sich Gemini und andere Modelle anbinden, um direkt in Abfragen Texte oder Einbettungen zu erzeugen. Vektorsuche unterstützt Ähnlichkeitssuche und Abrufaufgaben. Gemini in BigQuery hilft beim Schreiben und Erklären von SQL, beim Erzeugen von Code und beim Vorschlagen von Datentransformationen. BigQuery lässt sich außerdem mit Looker, Connected Sheets und BI-Werkzeugen anderer Anbieter verbinden.
Die Preise basieren auf zwei Modellen: Bei Bedarf wird die von einer Abfrage durchsuchte Datenmenge berechnet. Für reservierte Rechenleistung gibt es Kapazitätspreise. Speicher wird zusätzlich berechnet. Ein monatliches Gratis-Kontingent ist verfügbar. Bei großen, nicht partitionierten Tabellen kann versehentlich eine teure Abfrage entstehen. Deshalb ist Kostenkontrolle wichtig. Snowflake und Databricks sind die wichtigsten Wettbewerber. Amazon Redshift ist das entsprechende Angebot von AWS. DuckDB deckt kleinere lokale Analysen ab. BigQuery eignet sich für Teams, die bereits Google Cloud verwenden.