BigQueryとSQLの違いをわかりやすく解説！初心者向けガイド

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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。

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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	Google	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。

ピックアップ解説

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！

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