ストーリー

クラウドDWHの比較

主要サービス

選択基準

DWHの設計パターン

スキーマ設計

スタースキーマの例

-- ファクトテーブル: 売上実績
CREATE TABLE gold.fact_sales (
    sale_id         INT64 NOT NULL,
    order_date_key  INT64 NOT NULL,      -- dim_date への参照
    customer_key    INT64 NOT NULL,      -- dim_customer への参照
    product_key     INT64 NOT NULL,      -- dim_product への参照
    channel_key     INT64 NOT NULL,      -- dim_channel への参照
    quantity        INT64,
    unit_price      NUMERIC,
    discount_amount NUMERIC,
    net_amount      NUMERIC,
    tax_amount      NUMERIC,
    gross_amount    NUMERIC,
    _loaded_at      TIMESTAMP
);

-- ディメンションテーブル: 顧客
CREATE TABLE gold.dim_customer (
    customer_key    INT64 NOT NULL,
    customer_id     STRING NOT NULL,      -- ビジネスキー
    customer_name   STRING,
    segment         STRING,               -- Enterprise / SMB / Startup
    industry        STRING,
    country         STRING,
    region          STRING,
    created_at      DATE,
    -- SCD Type 2 (Slowly Changing Dimension)
    effective_from  DATE,
    effective_to    DATE,
    is_current      BOOLEAN,
    _loaded_at      TIMESTAMP
);

クエリ最適化

BigQueryにおける最適化手法

-- パーティション + クラスタリングの例
CREATE TABLE gold.fact_sales
PARTITION BY DATE(order_date)
CLUSTER BY customer_id, product_id
AS
SELECT * FROM silver.orders
WHERE status = 'COMPLETED';

コスト管理

「DWHのコスト最適化はパーティショニングとクラスタリングが基本だ。これだけでクエリコストが10分の1になることもある。まずここから始めてくれ」 — 田中VPoE

dbtによるデータモデリング

dbtプロジェクト構造

dbt_project/
├── dbt_project.yml
├── models/
│   ├── bronze/              # Bronze層: 最小限の変換
│   │   ├── brz_orders.sql
│   │   └── brz_customers.sql
│   ├── silver/              # Silver層: クレンジング
│   │   ├── slv_orders.sql
│   │   └── slv_customers.sql
│   ├── gold/                # Gold層: ビジネスロジック
│   │   ├── dimensions/
│   │   │   ├── dim_customer.sql
│   │   │   └── dim_product.sql
│   │   ├── facts/
│   │   │   └── fact_sales.sql
│   │   └── marts/
│   │       ├── revenue_daily.sql
│   │       └── customer_ltv.sql
│   └── schema.yml           # テスト定義
├── seeds/                   # 静的データ
├── macros/                  # 再利用可能なSQL
└── tests/                   # カスタムテスト

まとめ

チェックリスト

• クラウドDWH 3製品の特性と選定基準を説明できる
• スタースキーマの設計方法を理解した
• パーティショニングとクラスタリングでクエリ最適化ができる
• dbtプロジェクトの構造と役割を理解した

次のステップへ

次は「レイクハウスアーキテクチャ」を学びます。データレイクとDWHの長所を統合した新しいアーキテクチャパターンを理解しましょう。

推定読了時間: 30分