スロットについて

BigQuery スロットは、BigQuery で SQL クエリを実行するために使用される仮想 CPU です。クエリの実行中、BigQuery はクエリのサイズと複雑さに応じて、クエリに必要なスロット数を自動的に計算します。

オンデマンド料金モデルまたは容量ベースの料金モデルのどちらを使用するかを選択できます。どちらのモデルも、データ処理にスロットを使用します。容量ベースのモデルでは、専用または自動スケーリングされたクエリ処理容量に対して支払うことができます。容量ベースのモデルではスロットと分析容量を明示的に制御できますが、オンデマンド モデルではできません。

容量ベースの料金モデルのお客様は、予約するスロット数を明示的に選択します。クエリはその容量内で実行され、デプロイされる 1 秒ごとに容量に対して継続的に支払います。たとえば、BigQuery スロットを 2,000 個購入した場合、集計クエリは任意の時点で 2,000 個の仮想 CPU を使用する状態に制限されます。この容量は削除するまで保持され、削除するまで 2,000 スロットに対して支払います。

BigQuery オンデマンド料金モデルのプロジェクトには、一時的なバースト容量を備えたプロジェクトごとのスロットの割り当てが適用されます。オンデマンド モデルを使用するほとんどのユーザーにとって、デフォルトで割り当てられるスロットの容量は十分です。ワークロードによっては、より多くのスロットにアクセスできるようにすることでクエリ パフォーマンスが向上します。アカウントで使用しているスロットの数を確認するには、BigQuery のモニタリングをご覧ください。

スロットを使用したクエリ実行

BigQuery がクエリジョブを実行すると、宣言型の SQL ステートメントを実行グラフに変換し、一連のクエリステージに分割します。クエリステージは、より細かい実行ステップから構成されます。BigQuery は、高度に分散された並列アーキテクチャを利用して、これらのクエリを実行します。ステージは、多くのワーカーを同時に実行できる作業単位をモデル化しています。ステージは、高速の分散シャッフル アーキテクチャを介して相互に通信を行います。このアーキテクチャの詳細については、Google Cloud ブログをご覧ください。

BigQuery のクエリ実行は動的に行われるため、クエリの実行中でもクエリプランを変更できます。クエリの実行中に追加されるステージは、主にクエリワーカー全体にわたるデータ分散を向上させるために使用されます。

BigQuery では、複数のステージを同時に実行できます。BigQuery は投機的実行を活用してクエリを高速化し、ステージを動的に再パーティション分割して最適な並列化を実現できます。

BigQuery スロットにより、クエリの各ステージで個々の作業単位が実行されます。たとえば、ステージの最適並列化係数が 10 であると BigQuery が判断した場合、ステージの処理に 10 スロットがリクエストされます。

クエリスロット

GoogleSQL クエリは動的 DAG です

スロット リソース エコノミーにおけるクエリ実行

現在利用できるよりも多くのスロットをクエリがリクエストした場合、個々の作業単位は、キューに入れられてスロットが使用可能になるのを待ちます。クエリ実行の処理が進行するにつれて、スロットの解放とともに、キューに格納された作業単位が動的に取得され実行されます。

BigQuery では、クエリの特定の段階で任意の数のスロットをリクエストできます。リクエストされるスロットの数は、購入容量とは関係なく、BigQuery がその段階で選択した最適な並列化係数を示します。作業単位は、キューに入れられ、スロットが使用可能になると実行されます。

クエリ要求がコミットしたスロット数を超えた場合、追加スロットには課金されません。したがって、追加のオンデマンド レートは課金されません。個々の作業単位は単純にキューに入れられます。

次に例を示します。

  1. クエリステージは 2,000 個のスロットをリクエストしていますが、1,000 個のスロットしか利用できないとします。
  2. 1,000 個のスロットがすべて消費され、残りの 1,000 個のスロットがキューに入れられます。
  3. その後、100 個のスロットが作業を終了すると、キューに入れられた 100 個の作業単位から動的に 1,000 個の作業単位が選択されます。キューには、900 作業単位が残ります。
  4. その後、500 個のスロットが作業を終了すると、キューに入れられた 900 個の作業単位から動的に 500 個の作業単位が選択されます。キューには、400 作業単位が残ります。
  5. その他に関しても同様です。

スロットのスケジューリング。

要求量が利用可能量を超えた場合、BigQuery スロットはキューに入れられる

BigQuery のフェア スケジューリング

スロットはプロジェクト間で均等に分配され、次にプロジェクトのジョブ内で分配されます。これは、すべてのクエリが使用可能なすべてのスロットにいつでもアクセスできることを意味します。また、各クエリの要求量が変化すると、アクティブなクエリ間で容量が動的かつ自動的に再割り当てされることも意味します。次の条件の下で、クエリが完了し、新しいクエリが送信されて実行されます。

  • 新しいクエリが送信されるたびに、実行中のクエリ間で容量が自動的に再割り当てされます。個々の作業単位は、各クエリでより多くの容量が使用可能になると、一時停止、再開、キューへの格納が適切に行われます。
  • クエリが完了すると、そのクエリが消費していた容量が他のすべてのクエリですぐに自動的に使用可能になります。
  • クエリの動的 DAG の変更によりクエリの容量が変化するたびに、BigQuery はそのクエリおよびその他のすべてのクエリの利用可能量を自動的に再計算し、必要に応じてスロットを再割り当ておよび一時停止します。

複数クエリのスケジューリング。

BigQuery のフェア スケジューリング

クエリの複雑さとサイズに応じて、利用できるスロットをすべて利用しない場合もあれば、さらに多くのスロットを必要とする場合もあります。BigQuery では、フェア スケジューリングを行うことにより、すべてのスロットがいつでも完全に使用される状況を動的に実現します。