Google云计算仓储服务BigQuery正式提供搜索索引和搜索功能，这将可让用户更有效率地搜索富文本资料，官方提到，搜索索引让用户可以减少将资料导出至独立搜索引擎的需要，方便构建资料驱动应用程序，或是同时综合分析文本资料和其他结构化、半结构化、非结构化、流媒体和地理空间资料。
Google在内部以10TB、100TB和1PB的资料，测试了运用搜索索引的SEARCH函数，以及无搜索索引的REGEXP_CONTAINS函数，在常见搜索案例的平均执行速度，使用搜索索引的SEARCH函数执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功能所查询的字节数量比起替代查询少2,682倍，而Slot使用效率，比替代搜索高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。
搜索索引支持的BigQuery搜索功能，可用于广泛的使用案例，像是罕见词搜索，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，搜索特定网络ID、错误码或是用户名称，以解决特定问题或是执行安全审核，使用搜索索引让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搜索功能，提供用户日志分析即服务解决方案，该功能提供专用接口，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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