GoogleのBigQuery、標準のSQL構文（SQL 2011）対応。期間でテーブルを分けるタイムベースパーティショニングも可能に

Googleは大容量データに対する検索を高速に実行できるクラウドサービス「BigQuery」で、標準的なSQL構文などの新機能が利用可能になったと発表しました。

BigQuery 1.11, now with Standard SQL, IAM, and partitioned tables! | Google Cloud Big Data and Machine Learning Blog  |  Google Cloud Platform

BigQueryは、大容量のデータをカラム型のデータ配置や並列分散処理などによって、高速な検索や連結を可能にしています。

これまでBigQueryはSQLに似た構文を用いていましたが、最新版となるBigQuery 1.11から、標準的なSQL構文（SQL 2011）にベータ版として対応しました。

内部動作のオプティマイゼーションを改善し、複雑な副問い合わせなどが記述可能になり、日付、時間、配列、構造体などの型にも対応。シータジョイン（θジョイン）と呼ばれる拡張された連結にも対応したとのことです。

また、期間ごとにテーブルを自動的に分割するパーティショニング（Time based table partitioning）も実現。データをロードするときに自動的にBigQuery側で期間ごとに分けたテーブルを作成してくれます。

こうすることで、特定の期間に対する検索をする場合に、そのパーティションしかスキャンしないため、処理速度が向上。もちろん次のように複数の期間にまたがった検索も可能です（「BigQuery 1.11, now with Standard SQL, IAM, and partitioned tables! | Google Cloud Big Data and Machine Learning Blog  |  Google Cloud Platform」から引用）。

また、BigQuery 1.11ではユーザーのロールやアクセス制御を中枢して管理できる「Cloud IAM」にも対応しました。