BigQuery Graph の概要

BigQuery Graph を使用すると、BigQuery の分析機能を使用して大規模なグラフ分析を実行できます。ノードとエッジを含むグラフとしてデータをモデル化すると、Graph Query Language（GQL）を使用して、SQL では見つけにくいデータポイント間の複雑で隠れた関係を見つけることができます。

エンティティとエンティティ間の関係を保存するテーブルから、ノードテーブルとエッジテーブルを直接作成できます。グラフクエリで使用するために、既存のワークフローを変更したり、データを複製したりする必要はありません。

BigQuery Graph は、ISO GQL 標準と ISO プロパティ グラフ クエリ（SQL/PGQ）標準に準拠したグラフ クエリ インターフェースをサポートしています。これにより、確立された SQL 機能とグラフ パターン マッチングの表現力を組み合わせることで、リレーショナル モデルとグラフモデル間の相互運用性が実現します。

BigQuery Graph のメリット

グラフは、データの関係性を自然に表すことができるメカニズムです。グラフ データベースは、不正行為の検出、推奨事項、コミュニティ検出、ナレッジグラフ、顧客プロファイル、データのカタログ化、リネージ トラッキングに使用されます。

グラフデータがテーブルとして表されている場合は、自己結合または再帰結合を実行してデータを走査する必要があります。グラフ走査ロジックを SQL で表現すると、複雑なクエリになり、作成、メンテナンス、デバッグが難しくなります。BigQuery Graph を使用すると、関係の移動や、グラフデータのパターンの特定をより直感的に行うことができます。

主な機能

  • グラフ エクスペリエンスの組み込み。ISO GQL インターフェースは、オープン スタンダードをベースにした、使いやすい専用のグラフ エクスペリエンスを提供します。

  • リレーショナル データとグラフを統合。グラフクエリと SQL との間の完全な相互運用性が確保されており、データサイロが解消されるとともに、抽出、変換、読み込み（ETL）のオペレーション オーバーヘッドなしで、ユースケースごとに最適なツールを選択できます。

  • 組み込みの検索機能。豊富なベクトル検索機能と全文検索機能がグラフと統合され、グラフ分析で意味論的な意味とキーワードを使用できます。

  • グラフの可視化。グラフクエリの結果は、データ探索、調査、説明をはるかに容易にする視覚的に魅力的なグラフ形式で表示されます。

  • パフォーマンスとスケーラビリティ。グラフ ワークロードは、BigQuery のスケーラブルで費用対効果の高い分散型分析エンジンによって強化されています。

  • Spanner Graph との統合。BigQuery Graph と Spanner Graph は、同じグラフ スキーマとクエリ言語を共有します。Spanner で運用グラフ ワークロードを実行し、BigQuery で複雑なグラフ分析を実行できます。データを再モデリングしたり、クエリを変換したりする必要はありません。

ユースケース

BigQuery Graph を使用すると、次のようなさまざまなタイプの分析グラフ ワークロードを構築できます。

  • 金融詐欺行為の検出。ユーザー、アカウント、トランザクションの間の複雑な関係を分析して、資金洗浄やエンティティ間の不規則な接続など、リレーショナル データベースでは検出が困難な疑わしいパターンや異常を特定します。不正行為検出のチュートリアルについては、BigQuery Graph を使用した不正行為検出をご覧ください。

  • お客様のプロフィール。顧客との関係、好み、購入履歴を追跡します。各顧客を包括的に把握し、パーソナライズされたおすすめ情報、ターゲットを絞ったマーケティング キャンペーン、カスタマー サービスの利用体験の向上を実現します。顧客プロファイルに関するチュートリアルについては、BigQuery Graph を使用して顧客 360 の推奨事項を構築するをご覧ください。

  • ソーシャル ネットワーク。ユーザーのアクティビティとインタラクションをキャプチャし、友だちのおすすめ情報やコンテンツの検出のためにグラフ パターン マッチングを使用します。

  • 製造とサプライ チェーン管理。グラフにパーツ、サプライヤー、注文、在庫状況、欠陥をモデル化し、グラフパターンを使用して、インパクト分析、費用のロールアップ、コンプライアンス チェックを効率的に実施します。サプライ チェーンのチュートリアルについては、BigQuery Graph を使用したサプライ チェーンのトレーサビリティをご覧ください。

  • ヘルスケア。患者との関係、状態、診断、治療をキャプチャして、患者の類似性分析と治療計画を容易にします。

  • 交通手段。グラフで場所、乗り継ぎ、距離、費用をモデル化し、グラフクエリを使用して最適なルートを検索します。

料金

BigQuery Graph は、標準の BigQuery 容量ベースの料金モデルを使用して、コンピューティングとストレージの使用量に対してのみ料金が発生するようにします。

コンピューティング

BigQuery Graph を使用するには、Enterprise エディションまたは Enterprise Plus エディションを使用する予約が必要です。グラフクエリでは、スロットで測定される BigQuery 容量コンピューティングの料金が使用されます。

ストレージ

グラフの定義に使用される基盤となるテーブルのストレージに対しては、1 回のみ課金されます。ストレージの料金は、これらのテーブルの上に構築されるグラフモデルの数に関係なく、標準の BigQuery ストレージの料金（アクティブ ストレージまたは長期保存）に従います。

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