数据仓库：BigQuery：BigQuery高级查询技巧

数据仓库：BigQuery：BigQuery高级查询技巧1数据仓库：BigQuery：BigQuery高级查询技巧1.1BigQuery基础回顾1.1.1BigQuery数据模型简介BigQuery是GoogleCloud提供的一种全托管、低延迟、高并发的交互式分析服务。它使用列式存储和大规模并行处理（MPP）技术，能够快速处理PB级数据。BigQuery的数据模型基于表格，每个表格由一系列行和列组成，其中列可以是不同的数据类型，如字符串、整数、日期等。BigQuery支持的数据模型包括：标准SQL：BigQuery使用标准SQL作为查询语言，支持复杂查询、窗口函数、子查询等高级功能。分区表：通过将数据按日期、时间戳或字符串字段分区，可以提高查询性能。聚簇表：允许根据一个或多个列对数据进行物理排序，进一步优化查询速度。嵌套和重复字段：BigQuery支持JSON和ARRAY数据类型，可以存储嵌套和重复的数据结构。1.1.2SQL基础语法复习BigQuery的查询语言基于标准SQL，以下是一些基础语法的复习：SELECT语句--选择表中的特定列

SELECTcolumn1,column2

FROMdataset.table

WHEREcondition;INSERT语句--向表中插入数据

INSERTINTOdataset.table(column1,column2)

VALUES(value1,value2);UPDATE语句--更新表中的数据

UPDATEdataset.table

SETcolumn1=value1

WHEREcondition;DELETE语句--删除表中的数据

DELETEFROMdataset.table

WHEREcondition;JOIN语句--连接两个表

SELECTt1.column1,t2.column2

FROMdataset.table1t1

JOINdataset.table2t2

ONt1.key=t2.key;GROUPBY语句--按列分组

SELECTcolumn1,COUNT(column2)

FROMdataset.table

GROUPBYcolumn1;ORDERBY语句--按列排序

SELECT*

FROMdataset.table

ORDERBYcolumn1ASC;子查询--使用子查询

SELECTcolumn1

FROMdataset.table

WHEREcolumn2IN(SELECTcolumn3FROMdataset.another_table);窗口函数--使用窗口函数

SELECTcolumn1,SUM(column2)OVER(PARTITIONBYcolumn3)astotal

FROMdataset.table;1.1.3示例：使用BigQuery进行复杂查询假设我们有一个销售数据表sales和一个产品信息表products，我们想要找出每个产品类别中销售额最高的前五名产品。--示例数据

--sales表

--|product_id|sale_amount|sale_date|

--||||

--|1|200|2023-01-01|

--|2|150|2023-01-02|

--|3|300|2023-01-03|

--|...|...|...|

--products表

--|product_id|product_name|category|

--||||

--|1|ProductA|Electronics|

--|2|ProductB|Furniture|

--|3|ProductC|Electronics|

--|...|...|...|

--复杂查询示例

WITHSalesByCategoryAS(

SELECTp.category,duct_id,SUM(s.sale_amount)astotal_sales

FROM`project.dataset.sales`s

JOIN`ducts`p

ONduct_id=duct_id

GROUPBYp.category,duct_id

),

RankingAS(

SELECTcategory,product_id,total_sales,

ROW_NUMBER()OVER(PARTITIONBYcategoryORDERBYtotal_salesDESC)asrank

FROMSalesByCategory

)

SELECTcategory,product_id,total_sales

FROMRanking

WHERErank<=5;在这个示例中，我们首先使用WITH子句创建了一个名为SalesByCategory的临时表，该表计算了每个产品在每个类别中的总销售额。然后，我们创建了另一个名为Ranking的临时表，使用窗口函数ROW_NUMBER()对每个类别的产品按销售额进行排名。最后，我们从Ranking表中选择排名前五的产品。通过复习BigQuery的基础数据模型和SQL语法，我们可以更好地理解如何构建和优化复杂查询，以满足数据分析和报告的需求。在接下来的高级查询技巧部分，我们将深入探讨如何利用BigQuery的高级功能来提高查询效率和数据洞察力。2数据仓库：BigQuery：高级查询技巧2.1使用窗口函数进行复杂计算在BigQuery中，窗口函数允许你在一组行（一个窗口）上执行计算，而无需进行子查询或自连接。这在处理时间序列数据、排名、移动平均等场景时特别有用。窗口函数包括RANK(),DENSE_RANK(),ROW_NUMBER(),LAG(),LEAD(),SUM()OVER,AVG()OVER等。2.1.1示例：计算移动平均假设我们有一个销售数据表sales，包含date和amount两列，我们想要计算过去7天的移动平均销售额。--使用窗口函数计算过去7天的移动平均销售额

WITHsales_dataAS(

SELECT

date,

amount

FROM

`project.dataset.sales`

)

SELECT

date,

amount,

AVG(amount)OVER(

ORDERBYdate

ROWSBETWEEN6PRECEDINGANDCURRENTROW

)ASmoving_avg_7_days

FROM

sales_data

ORDERBY

date;2.1.2解释WITH子句定义了一个临时表sales_data，用于简化查询。AVG(amount)OVER使用窗口函数计算平均值。ORDERBYdate确保数据按日期排序。ROWSBETWEEN6PRECEDINGANDCURRENTROW定义了窗口的范围，包括当前行和前6行，共7天的数据。2.2嵌套和重复数据类型处理BigQuery支持嵌套和重复数据类型，如RECORD和ARRAY。处理这些类型的数据需要使用特定的函数，如STRUCT,ARRAY,SAFE_OFFSET,UNNEST等。2.2.1示例：提取嵌套数据假设我们有一个用户活动数据表user_activity，其中activities列是一个嵌套的RECORD类型，包含type和timestamp。--提取用户活动数据中的特定类型活动

WITHuser_activity_dataAS(

SELECT

user_id,

activities

FROM

`project.dataset.user_activity`

)

SELECT

user_id,

activity.type,

activity.timestamp

FROM

user_activity_data,

UNNEST(activities)ASactivity

WHERE

activity.type='login';2.2.2解释WITH子句定义了user_activity_data临时表。UNNEST函数将嵌套的RECORD类型数据展开为多行。SELECT语句从展开的数据中选择特定类型的活动。2.3联合查询与子查询的优化联合查询和子查询在BigQuery中是常见的，但它们的性能可能受到数据量和查询结构的影响。使用UNIONALL代替UNION可以提高性能，因为UNIONALL不会去除重复行，而UNION会。2.3.1示例：优化联合查询假设我们有两个表orders_2020和orders_2021，我们想要合并这两个表的数据。--优化联合查询，使用UNIONALL代替UNION

SELECT

order_id,

user_id,

order_date

FROM

`project.dataset.orders_2020`

UNIONALL

SELECT

order_id,

user_id,

order_date

FROM

`project.dataset.orders_2021`;2.3.2解释UNIONALL用于合并两个表的数据，不检查重复行，提高查询效率。2.4高级JOIN操作详解BigQuery支持多种JOIN类型，包括INNERJOIN,LEFTJOIN,RIGHTJOIN,FULLJOIN,CROSSJOIN等。正确选择JOIN类型和优化JOIN条件可以显著提高查询性能。2.4.1示例：使用INNERJOIN进行数据匹配假设我们有两个表users和orders，我们想要找到所有用户的订单信息。--使用INNERJOIN匹配用户和订单数据

SELECT

users.user_id,

,

orders.order_id,

orders.order_date

FROM

`project.dataset.users`ASusers

INNERJOIN

`project.dataset.orders`ASorders

ON

users.user_id=orders.user_id;2.4.2解释INNERJOIN用于返回两个表中匹配的行。ON子句定义了JOIN的条件，即用户ID相等。通过以上高级查询技巧，你可以更有效地在BigQuery中处理和分析复杂数据，提高查询性能和数据处理能力。3性能优化与最佳实践3.1查询性能调优策略3.1.1原理在BigQuery中，查询性能的优化主要依赖于减少数据扫描量、提高查询的并行处理能力以及合理利用索引和分区。BigQuery采用列式存储，这意味着优化查询可以显著减少数据读取时间。3.1.2内容使用WHERE子句过滤数据：在查询中尽早使用WHERE子句可以减少需要扫描的数据量。选择性地使用JOIN操作：JOIN操作会显著增加数据扫描量，应尽量使用内连接(INNERJOIN)并确保连接键已索引。利用BigQuery的分区和集群表：通过将数据分区或集群化，可以减少查询时需要扫描的数据量，从而提高查询速度。3.1.3示例假设我们有一个大型的销售数据表sales，其中包含date和product_id字段，我们想要查询2023年1月的销售数据。--使用分区表减少数据扫描量

SELECT*FROM`project.dataset.sales`

WHERE_PARTITIONTIME>='2023-01-01'AND_PARTITIONTIME<'2023-02-01'3.1.4解释此查询通过使用BigQuery的内置分区时间_PARTITIONTIME，仅扫描2023年1月的数据分区，从而提高了查询效率。3.2BigQuery成本控制技巧3.2.1原理BigQuery的成本主要由数据扫描量决定。通过优化查询和数据存储策略，可以有效控制成本。3.2.2内容使用预留容量：对于频繁和大量的查询，使用预留容量可以提供更稳定的性能，同时可能降低单位成本。限制查询数据量：通过设置查询预算或使用LIMIT子句，可以避免意外的高额费用。使用BigQuery的存储分区和集群表：这不仅可以提高查询性能，还可以减少数据扫描量，从而降低费用。3.2.3示例设置查询预算，限制每次查询的数据扫描量不超过1GB。--设置查询预算

SELECT*FROM`project.dataset.sales`

WHERE_PARTITIONTIME>='2023-01-01'AND_PARTITIONTIME<'2023-02-01'

--限制数据扫描量

--OPTIONS(query_priority='BATCH',max_bytes_billed=1073741824)3.2.4解释虽然在SQL查询中直接设置max_bytes_billed的选项已被弃用，但可以通过BigQuery的UI或API设置查询预算，确保不会超出预算进行数据扫描。3.3数据分区与集群表的应用3.3.1原理数据分区和集群表是BigQuery中用于优化数据存储和查询性能的高级功能。数据分区通过日期、时间或整数字段将数据分割成多个部分，而集群表则根据一个或多个字段对数据进行物理排序，以减少JOIN操作时的数据扫描量。3.3.2内容创建分区表：使用PARTITIONBY子句创建分区表，可以基于时间字段自动管理数据分区。创建集群表：使用CLUSTERBY子句创建集群表，可以基于一个或多个字段对数据进行物理排序，提高JOIN和GROUPBY操作的效率。3.3.3示例创建一个基于日期字段date分区的表sales，并根据product_id字段进行集群。--创建分区表

CREATETABLE`project.dataset.sales`(

dateDATE,

product_idINT64,

sales_amountFLOAT64

)

PARTITIONBYdate

CLUSTERBYproduct_id;3.3.4解释此示例中，sales表将根据date字段自动分区，同时数据将根据product_id字段进行物理排序，这有助于在进行时间范围查询或基于产品ID的JOIN操作时提高效率。3.4高级查询的常见错误与解决方法3.4.1原理在执行BigQuery的高级查询时，常见的错误包括性能瓶颈、语法错误和数据类型不匹配。理解这些错误的原因和解决策略是提高查询效率的关键。3.4.2内容性能瓶颈：通常由数据扫描量过大、JOIN操作不当或索引使用不合理引起。语法错误：如拼写错误、括号不匹配或子句顺序错误。数据类型不匹配：在JOIN或比较操作中，如果字段的数据类型不一致，可能会导致错误或意外结果。3.4.3示例假设我们有两个表sales和products，sales表中product_id字段的数据类型为INT64，而products表中product_id字段的数据类型为STRING。我们尝试JOIN这两个表，但遇到了数据类型不匹配的错误。--错误的JOIN操作

SELECTs.*,p.*

FROM`project.dataset.sales`s

JOIN`ducts`p

ONduct_id=duct_id;3.4.4解决方法在JOIN操作前，使用CAST函数将products表中的product_id字段转换为INT64类型。--解决数据类型不匹配的JOIN操作

SELECTs.*,p.*

FROM`project.dataset.sales`s

JOIN`ducts`p

ONduct_id=CAST(duct_idASINT64);3.4.5解释通过使用CAST函数，我们确保了JOIN操作中两个字段的数据类型一致，从而避免了数据类型不匹配的错误。4高级数据分析案例4.1用户行为分析实战在用户行为分析中，BigQuery的高级查询技巧可以帮助我们深入理解用户在网站或应用中的活动模式。以下是一个使用BigQuery进行用户行为分析的实战案例，我们将分析用户在电商网站上的购物行为。4.1.1示例数据表结构假设我们有一个名为user_activity的数据表，其结构如下：user_id:用户IDtimestamp:活动时间戳event_type:事件类型（如：view,add_to_cart,purchase）product_id:产品IDcategory:产品类别4.1.2查询示例--查询每个用户的首次购买时间

WITHfirst_purchaseAS(

SELECTuser_id,MIN(timestamp)ASfirst_purchase_time

FROM`project.dataset.user_activity`

WHEREevent_type='purchase'

GROUPBYuser_id

)

SELECTuser_id,first_purchase_time

FROMfirst_purchase

ORDERBYfirst_purchase_time;

--分析用户从浏览到购买的转化率

WITHbrowsing_to_purchaseAS(

SELECTuser_id,product_id,

TIMESTAMP_DIFF(

(SELECTtimestampFROM`project.dataset.user_activity`WHEREevent_type='purchase'ANDproduct_id=duct_idORDERBYtimestampLIMIT1),

timestamp,

MINUTE

)AStime_to_purchase

FROM`project.dataset.user_activity`ua

WHEREevent_type='view'

)

SELECTCOUNT(*)AStotal_views,

COUNTIF(time_to_purchaseISNOTNULL)AStotal_purchases,

COUNTIF(time_to_purchaseISNOTNULL)/COUNT(*)*100ASconversion_rate

FROMbrowsing_to_purchase;4.1.3解释首次购买时间：使用WITH子句创建一个名为first_purchase的临时表，其中包含每个用户的首次购买时间。通过MIN(timestamp)函数和GROUPBYuser_id来实现。转化率分析：创建一个名为browsing_to_purchase的临时表，该表包含所有浏览事件，并计算从浏览到购买的时间差。使用TIMESTAMP_DIFF函数以分钟为单位计算时间差，然后通过COUNTIF函数计算转化率。4.2销售趋势预测查询BigQuery可以用于预测销售趋势，通过分析历史数据来预测未来的销售情况。以下是一个使用BigQuery进行销售趋势预测的查询示例。4.2.1示例数据表结构假设我们有一个名为sales的数据表，其结构如下：date:销售日期product_id:产品IDquantity:销售数量4.2.2查询示例--使用移动平均法预测销售趋势

WITHsales_dataAS(

SELECTdate,product_id,quantity,

AVG(quantity)OVER(

ORDERBYdate

ROWSBETWEEN7PRECEDINGANDCURRENTROW

)ASmoving_average

FROM`project.dataset.sales`

)

SELECTdate,product_id,quantity,moving_average

FROMsales_data

WHEREdateBETWEEN'2023-01-01'AND'2023-01-31';4.2.3解释此查询使用窗口函数AVG(quantity)OVER来计算过去7天的移动平均销售数量，从而预测销售趋势。ROWSBETWEEN7PRECEDINGANDCURRENTROW指定了窗口的范围，包括当前行和前7行。4.3库存管理优化查询BigQuery可以帮助优化库存管理，通过分析销售数据和库存水平，确保库存充足但不过剩。以下是一个查询示例，用于分析库存和销售情况。4.3.1示例数据表结构假设我们有两个数据表：sales和inventory，其结构如下：sales:包含date,product_id,quantityinventory:包含product_id,stock_level4.3.2查询示例--分析库存与销售的关系

WITHsales_summaryAS(

SELECTproduct_id,SUM(quantity)AStotal_sales

FROM`project.dataset.sales`

WHEREdateBETWEEN'2023-01-01'AND'2023-01-31'

GROUPBYproduct_id

),

inventory_summaryAS(

SELECTproduct_id,stock_level

FROM`project.dataset.inventory`

)

SELECTduct_id,s.total_sales,i.stock_level,

CASE

WHENs.total_sales>i.stock_levelTHEN'LowStock'

WHENs.total_sales<i.stock_level*0.5THEN'HighStock'

ELSE'OptimalStock'

ENDASstock_status

FROMsales_summarys

JOINinventory_summaryiONduct_id=duct_id;4.3.3解释销售汇总：使用WITH子句创建一个名为sales_summary的临时表，汇总每个产品在指定月份的总销售量。库存汇总：创建一个名为inventory_summary的临时表，汇总每个产品的库存水平。库存状态分析：通过JOIN将销售和库存数据合并，并使用CASE语句分析库存状态。如果销售量大于库存，则标记为“LowStock”；如果销售量小于库存的一半，则标记为“HighStock”；否则，标记为“OptimalStock”。4.4市场细分与客户画像分析BigQuery可以用于市场细分和客户画像分析，帮助我们更好地理解不同客户群体的特征和行为。以下是一个查询示例，用于分析客户年龄和购买行为。4.4.1示例数据表结构假设我们有一个名为customer_purchases的数据表，其结构如下：customer_id:客户IDproduct_id:产品IDpurchase_date:购买日期age:客户年龄4.4.2查询示例--分析不同年龄段的购买偏好

WITHage_groupsAS(

SELECTcustomer_id,product_id,purchase_date,

CASE

WHENageBETWEEN18AND25THEN'YoungAdults'

WHENageBETWEEN26AND35THEN'Adults'

WHENageBETWEEN36AND50THEN'MatureAdults'

ELSE'Seniors'

ENDASage_group

FROM`project.dataset.customer_purchases`

)

SELECTage_group,product_id,COUNT(*)ASpurchase_count

FROMage_groups

GROUPBYage_group,product_id

ORDERBYage_group,purchase_countDESC;4.4.3解释年龄分组：使用WITH子句创建一个名为age_groups的临时表，将客户分为不同的年龄段。购买偏好分析：通过GROUPBY分析每个年龄段对不同产品的购买次数，从而识别不同年龄段的购买偏好。以上查询示例展示了BigQuery在高级数据分析中的应用，包括用户行为分析、销售趋势预测、库存管理优化以及市场细分与客户画像分析。通过这些技巧，我们可以从大量数据中提取有价值的信息，为业务决策提供支持。5数据仓库：BigQuery：BigQuery生态系统集成5.1与GoogleCloudStorage的集成5.1.1原理GoogleCloudStorage(GCS)与BigQuery的集成允许用户直接从GCS加载数据到BigQuery，或者将BigQuery查询结果导出到GCS。这种集成简化了数据处理流程，使得数据可以在存储和分析之间无缝流动。5.1.2内容从GCS加载数据到BigQuery--加载GCS中的CSV文件到BigQuery表

LOADTABLE`project.dataset.table`

FROMURIS['gs://bucket/path/to/file.csv']

WITHSCHEMA=[

{name:"column1",type:"STRING"},

{name:"column2",type:"INTEGER"},

{name:"column3",type:"FLOAT"}

]

OPTIONS(

skip_leading_rows=1,

allow_quoted_newlines=true,

field_delimiter=','

)此代码示例展示了如何从GCS的CSV文件加载数据到BigQuery。skip_leading_rows选项用于跳过文件中的标题行，allow_quoted_newlines允许CSV文件中的行包含换行符，field_delimiter指定了字段之间的分隔符。从BigQuery导出数据到GCS--将BigQuery查询结果导出到GCS

EXPORTDATAOPTIONS(

uri='gs://bucket/path/to/exported_data',

format='CSV',

overwrite=true

)AS

SELECTcolumn1,column2,column3

FROM`project.dataset.table`

WHEREcondition;此示例展示了如何将BigQuery查询结果导出为GCS中的CSV文件。overwrite选项用于覆盖已存在的文件。5.2与Dataflow的数据处理管道5.2.1原理GoogleCloudDataflow是一个用于处理和分析大规模数据流和批量数据的统一编程模型。通过与BigQuery的集成，Dataflow可以读取BigQuery中的数据，进行复杂的数据处理，然后将结果写回BigQuery。5.2.2内容使用Dataflow读取BigQuery数据#使用DataflowSDK读取BigQuery数据

importapache_beamasbeam

p=beam.Pipeline()

#读取BigQuery表

query='SELECTcolumn1,column2FROM`project.dataset.table`'

table_rows=p|'ReadfromBigQuery'>>beam.io.ReadFromBigQuery(query=query)

#处理数据

processed_data=table_rows|'ProcessData'>>beam.Map(lambdarow:(row['column1'],row['column2']))

#写入BigQuery

processed_data|'WritetoBigQuery'>>beam.io.WriteToBigQuery(

table='project.dataset.new_table',

schema='column1:STRING,column2:INTEGER',

write_disposition=beam.io.BigQueryDisposition.WRITE_TRUNCATE

)

result=p.run()

result.wait_until_finish()此代码示例展示了如何使用DataflowSDK从BigQuery读取数据，进行数据处理，然后将结果写回BigQuery。WriteToBigQuery方法的write_disposition参数用于指定写入行为，例如覆盖已存在的表。5.3