BigQuery Graph 簡介

BigQuery Graph 可讓您運用 BigQuery 的分析功能，大規模執行圖表分析。將資料模擬為具有節點和邊緣的圖形時，您可以使用Graph Query Language (GQL)，找出資料點之間複雜、隱藏的關係，這些關係使用 SQL 難以找出。

您可以直接從儲存實體和實體間關係的資料表或檢視表，建立節點和邊資料表。您不必修改現有工作流程，也不必複製資料，就能在圖表查詢中使用。

BigQuery Graph 支援與 ISO GQL 標準和 ISO 屬性圖查詢 (SQL/PGQ) 標準相容的圖查詢介面。這項功能結合了完善的 SQL 功能和圖表模式比對的表達能力，可讓您在關聯和圖表模型之間互通。

BigQuery Graph 的優點

圖形能夠以自然的方式呈現資料中的關係。圖形資料庫可用於偵測詐欺、推薦、社群偵測、知識圖譜、客戶個人資料、Data Catalog 和歷程追蹤。

如果圖表資料以資料表表示，您必須執行 self-join 或遞迴 join，才能遍歷資料。在 SQL 中表達圖形遍歷邏輯，會導致查詢複雜，難以編寫、維護及偵錯。BigQuery Graph 可讓您以更直觀的方式，瀏覽圖譜資料中的關係並找出模式。

主要功能

  • 內建圖形體驗。ISO GQL 介面提供熟悉且專為圖形設計的體驗，並以開放標準為基礎。

  • 統合關聯和圖形。圖表查詢和 SQL 之間完全互通，可打破資料孤島，讓您為每個用途選擇最佳工具，不需任何作業負擔，即可擷取、轉換和載入 (ETL)。

  • 內建搜尋功能。豐富的向量和全文搜尋功能與圖形整合，可讓您在圖形分析中使用語意和關鍵字。

  • 圖表視覺化呈現。圖譜查詢結果會以美觀的圖譜格式呈現，讓您輕鬆探索、調查及解讀資料。

  • 效能與擴充性：圖表工作負載由 BigQuery 的可擴充、符合成本效益且分散式數據分析引擎提供。

  • 整合 Spanner Graph。BigQuery Graph 和 Spanner Graph 採用相同的圖譜結構定義和查詢語言。您可以在 Spanner 執行營運圖譜工作負載，然後在 BigQuery 執行精細的圖譜分析，完全不需重新建立資料模型或轉譯查詢。

  • 使用自然語言查詢。使用對話式數據分析，詢問圖譜相關問題。代理可協助編寫 SQL 和 GQL 查詢，並以視覺化方式呈現輸出內容。代理也會使用圖譜中定義的說明、同義詞和測量指標，提升結果品質。如要嘗試與代理對話，請在 BigQuery 的「Agents」(代理) 頁面使用 Look Graph 範例代理，詢問 bigquery-public-data.thelook_ecommerce.graph 圖譜相關問題。

用途

您可以使用 BigQuery Graph 建構多種分析圖表工作負載，包括：

  • 金融詐欺偵測。分析使用者、帳戶和交易之間的複雜關係，找出可疑模式和異常狀況，例如洗錢和實體之間的異常連結，這些情況可能難以透過關聯式資料庫偵測。

  • 顧客個人資料。追蹤客戶關係、偏好和購買記錄。全面瞭解每位顧客，提供個人化推薦、指定目標行銷廣告活動，以及更優質的客服體驗。

  • 社群網路：擷取使用者活動和互動，並使用圖表模式比對功能推薦好友及探索內容。

  • 製造與供應鏈管理。在圖表中建立零件、供應商、訂單、可用性和瑕疵的模型，並使用圖表模式，有效分析影響、匯總成本及檢查法規遵循情形。

  • 醫療照護。擷取病患關係、病況、診斷和治療，以便進行病患相似度分析和治療規劃。

  • 交通運輸：在圖表中模擬地點、連結、距離和費用，然後使用圖表查詢找出最佳路線。

教學課程

下列教學課程說明如何在不同情境中使用 BigQuery Graph：

定價

BigQuery Graph 採用 BigQuery 依用量計費的定價模式，確保您只須依實際使用的運算和儲存資源付費。

運算

如要執行 GQL 查詢，您必須擁有使用 Enterprise 或 Enterprise Plus 版本的預留項目。如果採用隨選計價模式，可以呼叫 GRAPH_EXPAND 函式，對圖表執行 SQL 查詢。圖表查詢採用 BigQuery 運算資源計價模式，以運算單元為單位。

儲存空間

系統只會針對用於定義圖表的基礎資料表儲存空間，收取一次費用。儲存費用則按照標準 BigQuery 儲存空間定價 (使用中或長期儲存空間) 計算，無論這些資料表上建構了多少圖表模型。

後續步驟