BigQuery 圖表簡介

BigQuery Graph 可讓您運用 BigQuery 的分析功能，大規模執行圖表分析。將資料以節點和邊緣的圖形形式建立模型後，您可以使用Graph Query Language (GQL)，找出資料點之間複雜且隱藏的關係，這類關係很難透過 SQL 查詢找到。

您可以直接從儲存實體和實體間關係的資料表或檢視區塊建立節點和邊緣資料表，不必修改現有工作流程或複製資料，即可在圖形查詢中使用。

BigQuery Graph 支援與 ISO GQL 標準和 ISO 屬性圖查詢 (SQL/PGQ) 標準 相容的圖表查詢介面。結合成熟的 SQL 功能和圖表模式比對的表達能力，即可在關聯式和圖表模型之間實現互通性。

BigQuery Graph 的優點

圖形是呈現資料關係的自然方式。圖形資料庫可用於偵測詐欺、提供建議、偵測社群、建立知識圖譜、建立客戶設定檔、建立資料目錄，以及追蹤歷程。

如果圖表資料是以表格形式呈現，您必須執行自我聯結或遞迴聯結，才能遍歷資料。以 SQL 表示圖表遍歷邏輯會導致查詢複雜，難以編寫、維護及偵錯。BigQuery Graph 可讓您以更直覺的方式瀏覽關係，並找出圖表資料中的模式。

主要功能

  • 內建圖形體驗：ISO GQL 介面提供以開放標準為基礎的專用圖形體驗，讓您輕鬆上手。

  • 經過統合的關聯模型和圖形模型。圖形查詢與 SQL 之間的完整互通性可打破資料孤島，讓您為每個用途選擇最佳工具，而不必為了擷取、轉換及載入 (ETL) 資料而付出任何營運成本。

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

  • 圖表視覺化。圖形查詢結果會以美觀的圖形格式顯示，方便您探索、調查及說明資料。

  • 效能與擴充性。圖形工作負載採用 BigQuery 的可擴充、具成本效益的分布式分析引擎。

  • 與 Spanner Graph 整合：BigQuery Graph 和 Spanner Graph 共用相同的圖表結構定義和查詢語言。您可以在 Spanner 中執行營運圖表工作負載，並在 BigQuery 中執行複雜的圖表分析，不必重新建立資料模型或翻譯查詢。

  • 使用自然語言查詢。透過對話式數據分析提出有關圖形的問題。代理程式可以編寫 SQL 和 GQL 查詢，並提供輸出內容的視覺化效果。代理程式也可以使用圖形中定義的說明、同義字和指標，提升結果品質。如要試著與代理程式對話，詢問有關圖形的問題，請在 BigQuery 的「代理程式」頁面使用 Look Graph 範例代理程式，詢問有關 bigquery-public-data.thelook_ecommerce.graph 圖形的問題。

用途

您可以使用 BigQuery 圖表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，例如洗錢和實體間的不正常連結，這些情況很難透過關聯式資料庫偵測到。

  • 顧客設定檔：追蹤顧客關係、偏好和購買記錄，全面瞭解每位顧客，以便提供個人化建議、放送目標行銷活動，以及提升顧客服務體驗。

  • 社群網路：擷取使用者活動和互動，並使用圖形模式比對功能，推薦好友和探索內容。

  • 製造和供應鏈管理：在圖表中建立零件、供應商、訂單、供應情形和瑕疵的模型，運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、診斷和治療方式，以利進行病患相似度分析和治療規劃。

  • 交通運輸：在圖表中建立地點、連線、距離和成本模型，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 圖表：

定價

BigQuery Graph 採用標準的 BigQuery 容量計費模式，確保您只需為使用的運算和儲存空間付費。

運算

如要使用 BigQuery 圖表，您必須擁有使用 Enterprise 或 Enterprise Plus 版的預留項目。圖表查詢會使用以運算單元為單位的 BigQuery 容量運算定價。

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。無論在這些資料表上建構多少圖形模型，儲存空間費用一律按照標準的 BigQuery 儲存空間定價 (有效或長期儲存空間) 計算。

後續步驟