AlloyDB の Lakehouse 連携の概要

このページでは、AlloyDB for PostgreSQL の Lakehouse Federation について説明します。これは、AlloyDB のクエリ機能を拡張する統合データ管理ソリューションです。 この統合により、次のものを含むさまざまな BigQuery リソースに対してシームレスにクエリを実行できます。

Lakehouse Federation を使用すると、AlloyDB のクエリエンジンを利用して、同じインターフェース内でアプリケーションのトランザクション ワークロードと分析ワークロードを強化できます。さらに、このデータを AlloyDB で具体化またはインポートして、アプリケーションで使用する際のアクセスを高速化し、 AlloyDB AI および カラム型エンジンを使用できるようになります。

AlloyDB の Lakehouse Federation を使用すると、BigQuery または Iceberg から AlloyDB にデータを読み込んで変換し、運用アプリケーションをサポートすることや、履歴データとリアルタイムのトランザクション データを結合することが可能です。このユースケースは、統合分析と、アプリケーション コンテキストでのビジネスの完全なビューをサポートします。

AlloyDB をトランザクション データベースとして使用しつつ、BigQuery または BigLake に大量のデータを保存できます。通常、アプリケーションは、こうした異なる Google Cloud サービスにまたがるデータにアクセスするために 両システムとは個別に統合されます。Lakehouse Federation を使用すると、外部データラッパーとして実装された AlloyDB の連携クエリサポートを利用して、AlloyDB の SQL インターフェースを通じて BigQuery と AlloyDB のデータにアクセスできます。

プッシュダウン

フィルタと集計のプッシュダウン手法を使用すると、BigQuery でデータをフィルタまたは集計してから AlloyDB に移動または処理することで、クエリを高速化し、コストを削減できます。このアプローチでは、ネットワーク トラフィックとメモリ使用量を最小限に抑え、リソース上限を超過することなく、大規模なデータセットを迅速かつ効率的に分析できます。

フィルタ プッシュダウン

フィルタ プッシュダウン（述語プッシュダウンとも呼ばれます）は、データのフィルタリングをストレージ レイヤにできるだけ近づける最適化手法です。大規模なテーブルをメモリに読み込んでから不要な行を破棄するのではなく、データベースはフィルタ（WHERE 句を使用）を最初のデータ スキャンに「プッシュ」します。

フィルタ プッシュダウンを使用すると、WHERE 句を含む SQL クエリを使用して、リモート テーブルからデータのサブセットにアクセスできます。このデータは、ローカル テーブルで具体化することも、PostgreSQL テーブルにローカル パーティションとしてアタッチすることもできます。

サポートされているフィルタ

PostgreSQL クエリのフィルタリング（WHERE）句の式に次の比較演算と算術演算が含まれている場合、BigQuery API を使用して BigQuery にプッシュダウンされます。

比較演算子

=、>、<、>=、<=、<>、~~、!~~

算術演算子

+、-、*、/

集計プッシュダウン

集計プッシュダウン は、SUM、COUNT、AVG、GROUP BY などの計算をストレージ レイヤにできるだけ近づけて実行する高度なデータベース最適化です。フィルタ プッシュダウンは不要な行を削除しますが、集計プッシュダウンは、データベース エンジンがさらに処理する前に必要な行を要約します。

サポート対象の集計

次の集計関数は、サポートされているデータ型に適用可能な場合、BigQuery API を使用して BigQuery にプッシュダウンされます。

  • SUM
  • AVG
  • MIN
  • MAX
  • COUNT

BigQuery の費用と請求

BigQuery 外部データラッパーは、次のものに依存します。

  • BigQuery コンピューティングの料金
  • BigQuery Storage API の料金

詳細については、BigQuery の料金をご覧ください。

制限事項

次のステップ