Google BigQueryは、いくつかの新たなアップデートにより、大量データの低料金かつ迅速な分析サービスを、より使いやすくしようとしている。BigQueryはテラバイトのオーダーのデータを処理するが、今日（米国時間6/11）発表されたアップデートで、大きなデータベースのアドホックな分析における柔軟性が増し、またより高度な分析ができるようになった。
新たな機能は6つある: 1)クェリの出力量の制限を撤廃、2)高度なウィンドウ関数、3)再計算における時間とコスト節減のためのキャッシングの改良、4)クェリのコスト情報を瞬時に提供、5)ストレージ費用の低減、6)大型ワークロードのサポート（全ユーザに対し対話的クェリのクォータを倍増）。
BigQueryの新しいウィンドウ関数によってユーザは、“結果のランキング、分布や百分位を知る、JOINをせずに結果全体を横断する”、などができる。
データ量が大きいと費用も無視できない。その点、新しいユーザインタフェイスによって、データの管理がやや容易になり、時間節約が可能になった。正しいシンタクスのクェリに対してUIは、そのクェリの実行コストを事前に教えてくれる。
ストレージの費用は1ギガバイトあたり月額12セントが8セントに値下げされた。大型ユーザのためにはクェリ単位の料金設定もできるようになる。
BigQueryは、数十億行ものデータを処理する。そのベースとして使用しているGoogle Dremelは、リアルタイムのアドホッククェリシステムとして、Hadoopの分析能力を上回る、と言われている。
Dremelをオープンソース化しよう、という動きもある。ApacheのDrillは、Dremelの技術をオープンソースで実装している。ClouderaのImpalaも、オープンソースのリアルタイムクェリエンジンだ。2月にローンチしたCitus DataのCitusDB for Hadoopは、数ペタバイトのデータを数秒で処理するサービスだ。
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（翻訳：iwatani(a.k.a. hiwa)）