¿Qué es BigQuery BI Engine?

BigQuery BI Engine es un servicio de análisis rápido y en la memoria. Con BI Engine, puedes analizar los datos almacenados en BigQuery con un tiempo de respuesta de fracciones de segundo mientras proporcionas ahorros de costos de procesamiento.

BigQuery BI Engine mejora tus paneles de dos maneras:

  • La interfaz de SQL de BI Engine es un motor distribuido en la memoria que acelera cualquier consulta de BigQuery, sin importar la API que se use. Cualquier herramienta que funcione con interfaces de BigQuery, como BigQuery SQL, API y bibliotecas clientes, o controladores de JDBC, también funcionará con la interfaz de SQL de BI Engine. La interfaz de SQL de BI Engine proporciona estadísticas y supervisión adicionales mediante el escalamiento a tamaños de datos grandes con la ejecución distribuida y la aceleración parcial.

  • La aceleración de Google Data Studio con la que BI Engine ofrece un rendimiento interactivo.

Con BI Engine, puedes crear informes y paneles interactivos y completos sin comprometer el rendimiento, el escalamiento, la seguridad o la actualidad de los datos.

Ventajas de BI Engine

BI Engine tiene las siguientes ventajas:

  • Rápido: Haz coincidir el rendimiento con la velocidad de la empresa si reduces el tiempo para obtener estadísticas.
    En la actualidad, es difícil ejecutar informes lo suficientemente rápido como para dirigir tu empresa de forma basada en datos mediante la inteligencia empresarial operativa y prescriptiva. Los equipos también tienen dificultades con los paneles lentos y los datos obsoletos. BI Engine proporciona un tiempo de respuesta de las consultas de menos de un segundo con tiempos de carga mínimos y almacenamiento inteligente en caché para los datos almacenados en BigQuery. Cuando integras BI Engine a la transmisión de BigQuery, puedes realizar análisis de datos en tiempo real en datos de transmisión sin sacrificar la velocidad de escritura o la actualidad de los datos.
  • Arquitectura simplificada: Comience rápidamente sin administrar la canalización de datos o los servidores complejos.
    Los sistemas de IE tradicionales requieren que los usuarios muevan datos de plataformas de datos a data marts o plataformas de IE para admitir análisis interactivos rápidos. Por lo general, esto requiere canalizaciones de ETL complejas para el movimiento de datos. El tiempo que requieren estos trabajos de ETL puede retrasar los informes y comprometer la actualización de los datos para los sistemas de asistencia de decisiones críticas. BI Engine realiza análisis locales en BigQuery. Esto quita la necesidad de mover datos o crear canalizaciones de transformación de datos complejas.
  • Facilidad de uso: Experiencia sin interrupciones en BigQuery
    BI Engine usa la misma interfaz que BigQuery. Por lo tanto, sin importar la herramienta de IE que uses, puedes aprovechar los beneficios de la interfaz de SQL de BI Engine sin tener que modificar la forma en que interactúan con BigQuery. Esto significa que, si una consulta no es apta para la aceleración con BI Engine, no falla y se ejecuta como una consulta regular.
  • Ajuste inteligente: Muy pocos parámetros de configuración
    El diseño de autoajuste de BI Engine ajusta automáticamente las consultas moviendo los datos entre el almacenamiento en memoria de BI Engine, el caché de consultas BigQuery y el almacenamiento BigQuery para garantizar un rendimiento óptimo y tiempos de carga para paneles. Tu administrador de BigQuery puede agregar y quitar con facilidad la capacidad de memoria de BI Engine con Cloud Console.

Prácticas recomendadas para BI Engine

Cuando implementes BI Engine, ten en cuenta las siguientes recomendaciones:

  • Aislamiento: Para garantizar que un conjunto particular de consultas siempre se acelere, crea un proyecto de facturación separado con reserva de BI y asegúrate de que la capacidad de reserva es lo suficientemente grande para el proyecto.
  • Complejidad de la consulta: El rendimiento es mejor para los datos agregados previamente con el filtrado y el procesamiento además. BI Engine también funciona bien con una pequeña cantidad de uniones (internas, externas). Esto sucede en particular cuando un lado de la unión es grande y los otros son mucho más pequeños, como cuando consultas una tabla de hechos grande unida a una tabla de dimensiones pequeña.
  • Optimización de consultas: Usa particiones y clústeres para optimizar el rendimiento de tablas grandes. Por ejemplo, si en tu panel solo se muestran los datos del último trimestre, considera dividir por tiempo para que solo las particiones más recientes se carguen en la memoria.
  • Vistas materializadas: Las vistas materializadas en BigQuery realizan el procesamiento previo, lo que reduce el tiempo de las consultas. Debes crear vistas materializadas para mejorar el rendimiento y reducir los datos procesados mediante agregaciones, filtros, uniones internas y desanidamientos.
  • Comparación de rendimiento: Puedes ver los registros y diagnósticos de BI Engine para determinar si una consulta se aceleró por completo o parcialmente con BI Engine. Ejecuta las mismas consultas en un proyecto con BI Engine y otra sin BI Engine. Para obtener resultados más estables, ejecuta las consultas varias veces.

Cuotas y limitaciones

Consulta Cuotas y límites de BigQuery para obtener información sobre las cuotas y los límites que se aplican a BI Engine.

Para obtener una lista de las limitaciones para la aceleración de consultas de BI Engine, incluida la API de BigQuery y otras herramientas de BI, consulta Descripción general de la interfaz de SQL de BigQuery BI Engine.

Para obtener una lista completa de las funciones y los operadores optimizados en consultas y vistas personalizadas, consulta Operadores y funciones de SQL optimizadas.

Regiones admitidas

BI Engine es compatible con las mismas regiones que BigQuery. Consulta la página Ubicaciones para ver una lista completa de las regiones y multiregiones compatibles.

Precios

Para obtener más información sobre los precios de BI Engine, consulta la página Precios de BI Engine.

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