大数据项目是比较繁琐的，特别是涉及到配置和管理Hadoop集群。如果你对SQL比MapReduce更熟悉，而关系型数据库尚不能满足你的分析需求，那么可以考虑使用Google的BigQuery，它提供了大数据分析入门级方法。

　　BigQuery降低了分析大数据集所面临的一些实施困难。它的定价模式很具吸引力，你可以从样本数据中获取有用信息，而不用对完整的数据集做分析。

　　有时候，处理大数据的一些手段相当于是用精确度换速度。例如，如果你想判断两组客户浏览网站的路径是否有差异，你可以分析该站点上所有相关客户活动的每个日志入口。当然，你也可以抓取客户群的子集（也就是部分客户信息），在样本数据中分析差异。基本的统计可以为你提供理解这类分析错误率的手段，只要差错在可接受范围内，你得出的答案就足够你决策用了。

　　这种交换可以通过TOP函数得到，该函数返回分组和排序操作中的前几行。返回结果可能比较近似，但是该函数通常比使用“group by”、“order by” 、“limit”相结合的从句要更快速。

　　Google BigQuery特性

　　BigQuery是专门为分析上亿行级的数据而设计的，使用类似SQL的语法即可操作。它并不是SQL数据库的替代品，而且不适合事务处理应用。BigQuery支持交互风格的分析，你可以使用“SELECT”语法编写查询，这对任何SQL开发者来说都是再熟悉不过的了。

　　查询语言包括支持标准操作，比如连接、排序和分组，以及与嵌套数据结构使用操作符。BigQuery也支持聚合函数，比如计数、求和、求平均值、求方差和标准差。分组函数和描述性统计的相结合，使得比较两个群体之间的方法和方差相对更直接一些。

　　在正常的数据模型中，连接是必不可少的操作，但是可能产生高昂的计算代价。BigQuery函数中的“JOIN”连接操作符与SQL连接类似，但是在连接两个表时，其中一个表的大小必须可以压缩为8MB或更小。这种限制支持实现更有效率的连接操作，因为较小的表可以更有效率地缓存，并连接较大的表。如果你必须连接两个较大的表，你可以使用JOIN EACH操作，但是估计性能会很差。

　　你可以使用简单的浏览器界面与BigQuery交互。浏览器工具会保留查询历史并提供方便构造查询的工作空间。这是一个很简单很基础的工具，它并没有其他SQL开发工具中的完整功能特性，比如MySQL Workbench或者DBVisualizer。当然，你还可以使用命令行接口。

　　Google BigQuery的定价模式

　　Google的定价模式是基于存储数据量和待分析数据量而建立的。存储量价格是每月每GB数据0.12美元。交互式查询处理每GB数据收费0.035美元，批量查询处理每GB数据时0.02美元。要想限制处理的数据量，你可以限制你分析的行数，并且只获取实际需要的字段列作为结果返回。BigQuery采用列式数据存储，所以在查询一列或多个列时，不会提取整行中的所有数据。

　　数据是通过加载任务载入BigQuery，加载任务可以使用Google云存储中的数据，或者也可以从本地文件系统中获取使用“POST”请求传输。文件格式化为CSV或者JSON格式。压缩文件的大小被限制在1GB之内，但是未压缩文件可以达到1TB。加载任务可以包含多达一万个文件，但是所有文件加起来大小不能超过1TB。因为你每天每个表执行的加载任务可以高达一千个，所以这些限制对绝大多数项目来说是没有实际影响的。