Kernfunctionaliteiten van BigQuery

1. Geavanceerde Query Mogelijkheden

BigQuery ondersteunt complexe analyses met standaard SQL:

• Window functions: Voor tijdreeks- en trendanalyses
• Geospatiale functies: Locatiegebaseerde analyses
• JSON verwerking: Native ondersteuning voor semi-gestructureerde data
• Scripting: Multi-statement SQL scripts
• Stored procedures: Herbruikbare logica

2. Data Loading en Beheer

BigQuery ondersteunt diverse data bronnen en formaten:

Bron Type	Ondersteunde Format	Maximale Grootte
Batch load	CSV, JSON, Avro, Parquet, ORC	10TB per job
Streaming	JSON	Geen vaste limiet
Federated query	Cloud SQL, Bigtable, Drive	Afhankelijk van bron
External tables	Cloud Storage, Google Sheets	Geen vaste limiet

3. Machine Learning in BigQuery

BigQuery ML maakt machine learning toegankelijk voor SQL-gebruikers:

-- Voorbeeld: Lineair regressiemodel in BigQuery ML
CREATE OR REPLACE MODEL `mydataset.sales_forecast`
OPTIONS(
  model_type='linear_reg',
  input_label_cols=['sales_amount']
) AS
SELECT
  date,
  store_id,
  product_category,
  promotion_flag,
  sales_amount
FROM
  `mydataset.retail_sales`
WHERE
  date BETWEEN '2020-01-01' AND '2024-12-31';

-- Model evaluatie
SELECT * FROM ML.EVALUATE(MODEL `mydataset.sales_forecast`);

-- Voorspellingen maken
SELECT
  store_id,
  predicted_sales_amount
FROM
  ML.PREDICT(MODEL `mydataset.sales_forecast`,
    (SELECT * FROM `mydataset.upcoming_promotions`));
        

4. Geavanceerde Beveiliging en Governance

• Kolomniveau beveiliging: Fine-grained toegangscontrole
• Data masking: Automatische PII bescherming
• Encryptie: Standaard versleuteling in rust en transit
• Audit logging: Gedetailleerde toegangslogs
• Data lineage: Tracking van dataherkomst

BigQuery Implementatie Best Practices

1. Kostenoptimalisatie Strategieën

Effectieve kostenbeheersing in BigQuery:

Strategie	Implementatie	Kostenbesparing
Partitionering	Op datum, integer of tijd	Tot 90% op querykosten
Clustering	Maximaal 4 kolommen	Tot 50% efficiëntiewinst
Materialized views	Voor veelgebruikte aggregaties	Querykosten + performance
Reservations	Vaste capaciteit voor voorspelbare workloads	Tot 57% goedkoper

2. Performance Optimalisatie

Technieken om BigQuery prestaties te maximaliseren:

• SELECT * vermijden: Alleen benodigde kolommen opvragen
• Wildcard-tabellen: Efficiënt queryen over meerdere tabellen
• Query caching: Hergebruik van resultaten
• BI-engine: Versnellen van dashboard queries
• Geoptimaliseerde schema's: Juiste datatypes en nesting

3. Data Lifecycle Management

Effectief data beheer in BigQuery:

-- Automatische partition expiration
CREATE TABLE `project.dataset.sales`
PARTITION BY DATE(transaction_time)
OPTIONS (
  partition_expiration_days = 365,
  require_partition_filter = TRUE
);

-- Time travel functionaliteit
SELECT * FROM `project.dataset.sales`
FOR SYSTEM TIME AS OF TIMESTAMP_SUB(CURRENT_TIMESTAMP(), INTERVAL 7 DAY);

-- Clone maken voor testdoeleinden
CREATE TABLE `project.dataset.sales_dev`
CLONE `project.dataset.sales`;
        

BigQuery vs. Traditionele Data Warehouses

Vergelijking met legacy oplossingen:

Criterium	BigQuery	Traditioneel DWH
Implementatietijd	Minuten	Maanden
Kostenmodel	Pay-per-query + opslag	Hoge vaste kosten
Schaalbaarheid	Onbeperkt, automatisch	Handmatig, beperkt
Onderhoud	Volledig beheerd	DBA's vereist
Innovatiesnelheid	Wekelijkse updates	Jaarlijkse upgrades

Use Cases Waar BigQuery Excelleert

• Log analysis: Analyse van terabytes aan logdata
• Customer 360: Geïntegreerde klantprofielen
• IoT data processing: Tijdreeksanalyses
• Predictive analytics: Machine learning direct in SQL
• Data sharing: Eenvoudig datasets delen binnen en buiten organisaties