中嶋悟
名前：中嶋 悟（なかじま さとる） ニックネーム：サトルン 年齢：28歳 性別：男性 職業：会社員（IT系メーカー・マーケティング部門） 通勤場所：東京都千代田区・本社オフィス 通勤時間：片道約45分（電車＋徒歩） 居住地：東京都杉並区・阿佐ヶ谷の1LDKマンション 出身地：神奈川県横浜市 身長：175cm 血液型：A型 誕生日：1997年5月12日 趣味：比較記事を書くこと、カメラ散歩、ガジェット収集、カフェ巡り、映画鑑賞（特に洋画）、料理（最近はスパイスカレー作りにハマり中） 性格：分析好き・好奇心旺盛・マイペース・几帳面だけど時々おおざっぱ・物事をとことん調べたくなるタイプ 1日（平日）のタイムスケジュール 6:30 起床。まずはコーヒーを淹れながらニュースとSNSチェック 7:00 朝食（自作のオートミールorトースト）、ブログの下書きや記事ネタ整理 8:00 出勤準備 8:30 電車で通勤（この間にポッドキャストやオーディオブックでインプット） 9:15 出社。午前は資料作成やメール返信 12:00 ランチはオフィス近くの定食屋かカフェ 13:00 午後は会議やマーケティング企画立案、データ分析 18:00 退社 19:00 帰宅途中にスーパー寄って買い物 19:30 夕食＆YouTubeやNetflixでリラックスタイム 21:00 ブログ執筆や写真編集、次の記事の構成作成 23:00 読書（比較記事のネタ探しも兼ねる） 23:45 就寝準備 24:00 就寝
BigQueryとSQLって何？基本を知ろう
まずはBigQueryとSQLがそれぞれ何なのかを理解しましょう。
BigQueryはGoogleが提供しているクラウド型のデータ分析サービスです。大きなデータを高速に処理することが得意で、多くの企業が使っています。
一方、SQL（Structured Query Language）はデータベースから情報を取り出したり、操作したりするための言語のことです。
つまり、BigQueryはデータを扱うサービス名で、SQLはその中で使う言語という関係にあります。
これにより、BigQueryを使うときには、SQLの文法を使ってデータを取り出したりします。
このように、BigQueryとSQLは似ているけど、役割が違うものだと覚えておくといいでしょう。
BigQueryの特徴とSQLの役割を比較してみよう
ここではBigQueryとSQLの特徴をわかりやすく比較してみます。
| 項目 | BigQuery | SQL |
|---|---|---|
| 種類 | クラウド型データ分析サービス | データベース言語（クエリ言語） |
| 主な用途 | 大規模データの高速分析 | データの取得・操作 |
| 提供元 | 標準で特定なし（多くのDBで使われる） | |
| 実行環境 | クラウド上 | データベースエンジン上 |
| 学習の必要性 | サービスの使い方に加えSQLの知識も必要 | SQL自体の文法や使い方を学ぶ必要がある |
このようにBigQueryはサービス、SQLは言語ということがはっきりわかりますね。BigQueryを使うと言っても、SQLの知識がないとデータベースにクエリを投げられません。
また、BigQueryはSQLと少し違う独自の拡張も持っているので、使うときは注意が必要です。
まとめ：BigQueryとSQLの違いを理解して賢く使おう
まとめると、
- BigQueryは大規模データの分析を簡単にできるGoogleのクラウドサービス
- SQLはデータベースに質問をするための言語
- BigQueryを使うためにはSQLの知識は必須
- BigQueryは標準SQLに加えて独自の機能もあるため使いこなすには学習が必要
この違いを理解すると、データ分析の勉強もずっとスムーズになります。
初心者の方はまず基本のSQL文法をしっかり学んでから、BigQueryの使い方を覚えていくのがおすすめです。
ぜひ今回の内容を参考に、BigQueryとSQLの正しい役割を知り、仕事や学習に役立ててください。
SQLはよく“データベースに質問する言語”と説明されますが、どんな質問も自由にできるわけではありません。
例えばSQLでは、データから特定の条件を満たすものを探したり、合計や平均を出したりします。
面白いのは、SQLは実は“宣言型言語”で、やり方を細かく指示するのではなく、"何を欲しいか"を伝える言語なんです。
だからSQLの仕組みを知ると、コンピュータが自動で最適な方法を考えてくれていることがわかり、ちょっと驚くこともありますよ！
ITの人気記事
