トレジャーデータのバッチクエリとアドホッククエリを理解する３：アドホッククエリ編

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本シリーズではトレジャーデータのクエリエンジンについて紹介します。無尽蔵のトレジャークラウドストレージに対する集計方法は，HiveベースのバッチクエリとPrestoベースのアドホッククエリがあります。

これら2つはお互いを補完しあうような存在であり，ケースによって使い分ける事が肝要です。

トレジャーデータのバッチクエリとアドホッククエリを理解する１，２，３ 

上図はトレジャーで可能なアーキテクチャの一覧です。今回はアドホッククエリに着目してわかりやすく説明していきます。

3．アドホッククエリ型のアーキテクチャ

3. アドホッククエリ × データマート

前回はバッチクエリを，外部のデータマートに定期的に書き出す前段の処理の役割として紹介しました。もちろん結果書き込みをトレジャーデータ内のテーブルを指定する事で，データマート自身もトレジャー内に置くことが可能です。

3-1. アドホッククエリ × Chartio

Chart.io （チャーティオ）は（値段，機能的に）簡易版 Tableau 的な存在で，スモールスタート向けの可視化ツールとしては非常に有用です。Tableauの様にソフトウェアをマシンにインストールすること無く，Web UI 上で簡単にダッシュボードが作れることが大きなメリットです。上記のムービーではcsvファイルをインプットとしていますが，アドホッククエリによってトレジャーデータも同様にインプットとなることができます。

* Chart.io に関するお問い合わせは support@treasure-data.com まで。

3-2. アドホッククエリ × Tableau Desktop

アドホッククエリ×Tableau Desktopの連携は，大規模なデータセットに対する集計処理を Tableau上で直感的なマウスの操作だけで完結することが最大の魅力となります。例えSQLの知識が無い人でも，様々な集計方法と表現手段を持つTableauを通じてのデータ操作で目的を達成することができます。

3-3. アドホッククエリ × DMP

バッチの回で紹介したトレジャーのDMPとしての役割は，ユーザーセグメントDBをトレジャー内に置き Tableau などの分析ツールとアドホックに接続することでアーキテクチャはシンプルになります。

トレジャーデータに関するお問い合わせは support@treasure-data.com まで。