Google云端仓储服务BigQuery正式提供搜寻索引和搜寻功能，这将可让用户更有效率地搜寻富文字资料，官方提到，搜寻索引让用户可以减少将资料汇出至独立搜寻引擎的需要，方便建置资料驱动应用程式，或是同时综合分析文字资料和其他结构化、半结构化、非结构化、串流和地理空间资料。

Google在内部以10TB、100TB和1PB的资料，测试了运用搜寻索引的SEARCH函式，以及无搜寻索引的REGEXP_CONTAINS函式，在常见搜寻案例的平均执行速度，使用搜寻索引的SEARCH函式执行速度是替代搜寻方法的10倍。

有搜寻索引的支援，使得BigQuery SEARCH功能所查询的位元组数量比起替代查询少2,682倍，而Slot使用效率，比替代搜寻高1,271倍。由于Slot是BigQuery计算单位，因此越少的Slot时间支付的费用也就越少。

搜寻索引支援的BigQuery搜寻功能，可用于广泛的使用案例，像是罕见词搜寻，这是在日志分析中常见的查询模式，企业常需要大海捞针地，在数百万甚至数十亿行资料中，搜寻特定网路ID、错误码或是用户名称，以解决特定问题或是执行安全稽核，使用搜寻索引让BigQuery避免大规模扫描操作，可以精准定位回答查询所需要的资料。

BigQuery的日志分析预览功能，便是利用BigQuery搜寻功能，提供用户日志分析即服务解决方案，该功能提供专用介面，供用户查询常见的日志记录元素，像是IP位置、URL和电子邮件等。

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