按日期对表进行分段的 BigQuery 最佳做法

Posted 2023-03-24

【中文标题】按日期对表进行分段的 BigQuery 最佳做法

【英文标题】：BigQuery best practice for segmenting tables by dates

【发布时间】：2013-12-12 12:48:21

【问题描述】：

我不熟悉列式数据库概念，尤其是 BigQuery。我注意到，为了性能和成本效率，建议不仅在逻辑上跨表拆分数据，而且还按时间拆分数据。

例如 - 虽然我需要一个表来存储我的日志（1 个称为“日志”的逻辑表），但实际上认为在不同时期有一个单独的表是一种好习惯，例如“logs_2012”、“logs_2013” "等...甚至是"logs_2013_01"、"logs_2013_02"等...

我的问题： 1) 这实际上是最佳实践吗？ 2) 最好在哪里画线 - 年表？月表？每日餐桌？你明白了... 3) 在通过查询检索数据方面 - 最好的方法是什么？我应该使用 UNION 选项动态构建查询吗？如果我将所有日志都放在一个表中 - 我自然会使用 where 子句来获取所需时间范围内的数据，但是将数据分布在多个表中会很奇怪。我来自关系数据库的世界（如果到目前为止还不是很明显的话），我正试图尽可能顺利地实现飞跃...... 4) 使用分布式方法（不同时期的不同表）仍然会引发以下问题：在查询数据本身之前 - 我希望能够确定特定日志类型 - 可用范围是多少查询。例如 - 对于特定机器，我想首先向我的用户展示他们可用日志的相关范围，并让他们选择该范围内的特定时间段以获得洞察力。问题是 - 当我的数据分布在我不知道哪些表可用的多个表（每个表为一段时间）上时，我如何构建这样的查询？当我不知道存在哪些表时，如何构造查询？当该表实际上不存在或最糟糕的情况下，我可能会尝试访问表“logs_2012_12” - 我不知道哪些表是相关的并且可用于我的查询。

希望我的问题有意义...

阿米特

【参考方案1】：

表格命名

对于每日餐桌，建议的餐桌名称模式是您餐桌的具体名称 + 日期，如“20131225”。例如，“logs20131225”或“logs_20131225”。

理想的聚合：日、月、年？

这个问题的答案将取决于您的数据和您的查询。

您通常会查询一两天的数据吗？然后有每日表，您的成本会低得多，因为您只查询您需要的数据。 您通常会查询所有数据吗？然后将所有数据放在一张表中。随着要查询的表数量增加，一个查询中包含多个表可能会变慢。 如果有疑问，两者都做！你可以有每日、每月、每年的表格。在执行仅针对预期数据的查询时，您可以节省大量存储成本。

工会

随意做工会。

请记住，每个查询有 1000 个表的限制。这意味着如果您有每日表，您将无法查询 3 年的数据 (3*365 > 1000)。 请记住，BigQuery 中的联合不使用 UNION 关键字，而是其他数据库用于连接的“，”。 BigQuery 中的连接可以使用显式 SQL 关键字 JOIN（或 JOIN EACH 表示非常大的连接）来完成。

表发现

API：tables.list 将通过 API 列出数据集中的所有表。 SQL：要查询 SQL 中的表列表...请继续关注。

【参考方案2】：

2016 年新答案：分区

现在您可以将所有内容放在一个表中，BigQuery 将仅分析所需日期中包含的数据 - 如果您设置了新的分区表：

https://cloud.google.com/bigquery/docs/creating-partitioned-tables