Big DataやAIの要となるSQL

SQL

用語「ビッグデータ」はしばしば巨大な非構造化データセット、リアルタイムストリーム、および機械学習アルゴリズムを想起させます。この騒ぎの中で、ある人々は従来のリレーショナルデータベースの言語であるSQLが依然としてその地位を維持しているか疑問を抱くかもしれません。ネタバレ：SQLは現代のデータウェアハウジング、ビッグデータプラットフォーム、AI駆動の洞察の礎であるだけでなく、依然として関連性を持っています。

本記事では、遺物であるというよりも、SQLがビッグデータやAIエコシステムのバックボーンであり、データウェアハウジングやGoogle BigQueryなどのクラウドネイティブテクノロジーにおいて繁栄していることを探ります。

データウェアハウジングにおけるSQLの持続的な役割

データウェアハウジングは分析と意思決定の基盤です。その中心において、SQLはデータを効率的にクエリし、変換し、集計する重要な役割を果たしています。Teradata、Oracle、SQL Serverなどの従来のリレーショナルデータベースは、SQLをインターフェースとして構造化データを解析処理のために保存する概念を先駆けとしました。

時代を経て、現代のクラウドデータウェアハウスであるGoogle BigQuery、Snowflake、Amazon Redshiftはスケーラビリティを革新し、ペタバイト単位のデータをクエリできるようにしました。しかし、SQLは共通の要素として残り、アナリストやエンジニアがこれらのシステムとシームレスにやり取りできるようにしています。

なぜSQLがデータウェアハウジングで優れているのか

宣言型クエリ。 SQLを使用すると、実行メカニクスを気にすることなく複雑なクエリを表現できます。このシンプルさは、現代のアーキテクチャで美しくスケーリングします。
ビッグデータとの統合。 SQLベースのツールは、クラウドデータレイクに保存された構造化および半構造化データ（例：JSON、Parquet）を処理できます。たとえば、BigQueryでは、データを移動せずにGoogle Cloud Storage内のデータに対するSQLクエリを実行できます。
相互運用性。 SQLはTableauやLookerなどの現代のBIツールとスムーズに統合し、可視化のための直接クエリ機能を提供します。

SQLがビッグデータに適合

ビッグデータでは、データセットがクラスタ全体に分散されているため、SQLはスケールと複雑さを処理するように適応されています。分散クエリエンジンとクラウドベースのプラットフォームにより、SQLは巨大なデータセットに対する高度な分析を可能にします。

分散SQLクエリエンジン

Google BigQuery– テラバイトやペタバイトのデータに対してSQLクエリをほぼリアルタイムで実行できる、完全に管理されたサーバーレスデータウェアハウス
Apache HiveおよびPresto/Trino– Hadoop HDFSやクラウドオブジェクトストレージなどの分散ファイルシステムをクエリするために設計されています
Snowflake– SQLをクエリインターフェースとして使用して、データウェアハウジングとビッグデータを組み合わせる

Data Lakes上のSQL

現代のアーキテクチャでは、データレイクとデータウェアハウスの境界線が曖昧になっています。BigQueryやAWS AthenaなどのSQLツールを使用することで、オブジェクトストレージに保存された半構造化データに直接クエリを実行でき、効果的にギャップを埋めることができます。

例：ビッグデータ分析におけるSQL

SQL

SELECT
    user_id,
    COUNT(*) AS total_transactions,
    SUM(amount) AS total_spent
FROM
    `project.dataset.transactions`
WHERE
    transaction_date BETWEEN '2023-01-01' AND '2023-12-31'
GROUP BY
    user_id
ORDER BY
    total_spent DESC
LIMIT 10;

このクエリはBigQueryで数百万行のデータを処理し、結果を数秒で返すことができます。

AI時代のSQL

AIはデータに依存しており、SQLはAIライフサイクルで不可欠です。データの準備からリアルタイム予測の提供まで、SQLは生データと実用的な洞察の間のギャップを埋める役割を果たします。

1. データの準備

機械学習モデルのトレーニングの前に、データを集約し、クリーニングし、構造化する必要があります。SQLは以下で優れています：

結合、集計、フィルタリング
ウィンドウ関数や条件付きロジックを使用した特徴量エンジニアリング

2. 機械学習のためのSQL

BigQuery MLやSnowflake Snowparkなどの現代のプラットフォームを使用すると、SQLユーザーはデータウェアハウス内で直接MLモデルの構築、トレーニング、展開ができます。

たとえば：

SQL

CREATE MODEL my_model
OPTIONS(model_type='linear_reg') AS
SELECT
    feature1,
    feature2,
    label
FROM
    `project.dataset.training_data`;

これにより、Pythonでのコーディングの専門知識が不足しているアナリストでも、MLワークフローに参加できるようになります。

3. リアルタイムAI洞察

Apache Kafkaなどのストリーミングプラットフォームは、ksqlDBなどのSQLエンジンと統合され、ストリーミングデータでのリアルタイム分析と予測を可能にします。

SQLが不可欠である理由

SQLは、そのユニークな強みによって適応し繁栄してきました：

普遍的な言語。SQLは、さまざまなシステム間でシームレスなコミュニケーションを実現するため、ツールやプラットフォーム全体で理解されています。
標準化と拡張。SQLのコア構文は標準化されていますが、BigQueryなどのプラットフォームでは、機能を強化するために拡張機能（例：ARRAY関数）が導入されています。
クラウドネイティブな拡張性。SQLのクラウドプラットフォームとの統合により、データレイクでのテラバイト単位のデータのクエリから機械学習モデルのオーケストレーションまで、現代のワークロードを処理できます。
進化するエコシステム。dbtなどのSQLベースのツールは、データパイプラインでデータ変換が管理される方法を変革し、SQLを現代のデータエンジニアリングワークフローでも有用なものにしています。

課題とSQLがそれを克服する方法

SQLには、非構造化データの処理や特定の拡張性の懸念などの制限がありますが、これらは現代のイノベーションによって解決されています：

半構造化データの処理。BigQueryなどのプラットフォームにおけるJSONおよびARRAY関数により、ネストされたデータの直接クエリが可能になっています。
分散処理。SQLベースのエンジンは、今やクラスタ全体でスケーリングし、ペタバイト単位のデータを効率的に処理できます。

結論：データとAIのタイムレスなバックボーンとしてのSQL

昨日のリレーショナルデータベースの構造化クエリから現在の最先端のビッグデータやAIプラットフォームまで、SQLはその適応性と不可欠性を証明してきました。伝統的なデータウェアハウスと現代のビッグデータやAIのニーズを結ぶ進化を続け、SQLは進化し続けています。

Google BigQueryなどのツールによってSQLが拡張可能なクラウドネイティブアナリティクスの最前線にもたらされていることから、SQLは決して時代遅れではありません。実際に、SQLは現代のデータエコシステムのバックボーンであり、ビジネスがますます複雑化する世界のデータを理解できるようにしています。

では、SQLは時代遅れでしょうか？全くそうではありません。SQLは繁栄し、絶えずビッグデータやAIの中核を支え続けています。

Source:
https://dzone.com/articles/sql-the-backbone-of-big-data-and-ai-powerhouses