Google改進BigQuery文本分析能力，正式推出高效搜索功能

Google云計算倉儲服務BigQuery正式提供搜索索引和搜索功能，這將可讓用戶更有效率地搜索富文本資料，官方提到，搜索索引讓用戶可以減少將資料導出至獨立搜索引擎的需要，方便構建資料驅動應用程序，或是同時綜合分析文本資料和其他結構化、半結構化、非結構化、流媒體和地理空間資料。

Google在內部以10TB、100TB和1PB的資料，測試了運用搜索索引的SEARCH函數(shù)，以及無搜索索引的REGEXP_CONTAINS函數(shù)，在常見搜索案例的平均執(zhí)行速度，使用搜索索引的SEARCH函數(shù)執(zhí)行速度是替代搜索方法的10倍。

有搜索索引的支持，使得BigQuery SEARCH功能所查詢的字節(jié)數(shù)量比起替代查詢少2,682倍，而Slot使用效率，比替代搜索高1,271倍。由于Slot是BigQuery計算單位，因此越少的Slot時間支付的費用也就越少。

搜索索引支持的BigQuery搜索功能，可用于廣泛的使用案例，像是罕見詞搜索，這是在日志分析中常見的查詢模式，企業(yè)常需要大海撈針地，在數(shù)百萬甚至數(shù)十億行資料中，搜索特定網(wǎng)絡ID、錯誤碼或是用戶名稱，以解決特定問題或是執(zhí)行安全審核，使用搜索索引讓BigQuery避免大規(guī)模掃描操作，可以精準定位回答查詢所需要的資料。

BigQuery的日志分析預覽功能，便是利用BigQuery搜索功能，提供用戶日志分析即服務解決方案，該功能提供專用接口，供用戶查詢常見的日志記錄元素，像是IP位置、URL和電子郵件等。