BigQueryの変更履歴関数APPENDS/CHANGESがGAとなり、タスク管理テーブルでINSERT・UPDATE・DELETEを実行して両関数の挙動を検証した記事。APPENDSは追加行のみをINSERT当時の値で返し、CHANGESはenable_change_history=TRUE設定が必要な代わりにUPDATE・DELETEも_CHANGE_TYPEと_CHANGE_IS_FOR_UPDATEフラグ付きで追跡できる。Time travel（全体スナップショット）との使い分け指針も整理している。
BigQueryが非構造化データ活用を強化。自律型エンベディング生成(GA)でスキーマ定義だけで自動的にエンベディングを生成・同期でき、AI.SEARCH(GA)は単一クエリのスロット効率を最大133倍向上、ハイブリッド検索(プレビュー)はベクトル検索とキーワード検索を統合し専門用語の検索精度を高める。臨床試験文書の分析を例に、アクセス・処理・グラウンディング・関連付け・活用のライフサイクル全体をBigQuery上で完結できるようになった。
BigQuery Data Transfer Service（DTS）の新機能まとめ。Apache Iceberg マネージドテーブルへの直接取り込みやリモートMCPサーバー対応に加え、SQL Server・PostgreSQL・MySQLなどのDB系、Shopify・Klaviyo・HubSpot・Mailchimpなどのマーケティング系コネクタ、Snowflakeからの移行コネクタが追加された。Googleソースの取り込みは無料、サードパーティSaaSも従量課金で低コスト、Cloud IAMとのネイティブ統合や99.99%以上の稼働率を強みとして訴求している。
BigQuery Graph（プレビュー版）がメジャー（SUM/AVG等の指標定義）に対応し、既存テーブルをETL不要でプロパティグラフにマッピングできるようになった。エージェントがグラフの関係パスを辿りながら管理された指標で正確に推論できるようになり、フラットテーブルでは追えなかった因果関係の分析が可能になる。BigQuery Studioの視覚的グラフモデラーや会話型分析との統合、LookMLとのネイティブ連携も強化され、指標ロジックを一元管理できる。