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title: BigQueryデータ分割における2つの設計思想s
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author: [渋谷TAIZI](https://docswell.com/user/4514287294)
site: [Docswell](https://www.docswell.com/)
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description: BigQueryデータ分割における2つの設計思想s by 渋谷TAIZI
published: June 06, 26
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BigQuery データ分割における2つの設計思想
データエンジニアリングのための構造的理解と選択のガイド
シャーディング（日付シャードテーブル）
個別のテーブルとして保存された日付ごとのデータ。物理的に分散。
table_20230101
table_20230102
table_20230103
パーティション分割（パーティションテーブル）
単一のテーブル内で論理的に分割されたデータ。内部的に構造化。
Partition 2023-01-01
Partition 2023-01-02
Partition 2023-01-03

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スキャン量を抑え、コストを削るという共通の目的
データを日付などの単位で小さく切り分ける
クエリのスキャン量を物理的に制限し、無駄なコストを削る
アプローチ A: シャーディング
アプローチ B: パーティション分割

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シャーディング：毎日増殖する独立したデータコンテナ
構造
日付ごとに「完全に独立した別々のテーブル」を大量に量産する方式。
実態
毎日「独立した箱」が1つずつ増え続ける。
GA4のエクスポートデータはこの方式を採用
events_20260601
events_20260602
events_20260603

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パーティション分割：見えない壁でスライスされた巨大な単一空間
構造
テーブル自体は「1つの巨大な箱」。内部が日付ごとに見えない壁でスライスされている方式。
実態
テーブル名は1つだけ。その中に各日付の「部屋」が内包される。
events_partitioned
2026-06-01の部屋
2026-06-02の部屋

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構造・管理・クエリから見る特性の完全比較
シャーディング
パーティション分割
裏側の構造
独立した複数のテーブル
単一テーブル内のスライス
管理方法
テーブル数が日々増加し、全体像の把握が煩雑化
1つの巨大なテーブルとして、シンプルに一元管理
SQLの書きやすさ
_TABLE_SUFFIX 等を用いた複雑なワイルドカード指定が必要
通常の WHERE 句（日付条件）で直感的に記述可能

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現代のデータパイプラインが向かうべき標準アーキテクチャ
どちらもコスト削減の目的は達成するが、単一テーブルのシンプルさ、管理の容易さ、直感的なクエリ記述の観点から、「パーティション分割」が現代の標準的な選択である。
シャーディングは、GA4のデフォルトエクスポートなど、特定のシステム連携における制約として理解しておく。
events_partitioned
2026-06-01の部屋
2026-06-02の部屋
アーキテクチャを理解し、最適なクエリを設計する。