數(shù)據(jù)倉庫：BigQuery：BigQuery性能調(diào)優(yōu)與成本控制

數(shù)據(jù)倉庫：BigQuery：BigQuery性能調(diào)優(yōu)與成本控制1數(shù)據(jù)倉庫：BigQuery：BigQuery基礎(chǔ)概念1.1BigQuery架構(gòu)與工作原理BigQuery是GoogleCloud提供的一種全托管、低延遲、高并發(fā)的交互式分析服務(wù)，用于大規(guī)模數(shù)據(jù)集的分析。它基于Google的Dremel技術(shù)，能夠快速處理PB級別的數(shù)據(jù)。BigQuery的架構(gòu)設(shè)計為無服務(wù)器模式，用戶無需管理硬件或軟件基礎(chǔ)設(shè)施，只需專注于數(shù)據(jù)查詢和分析。1.1.1架構(gòu)組成存儲層：BigQuery使用Google的Colossus文件系統(tǒng)存儲數(shù)據(jù)，這是一種分布式文件系統(tǒng)，能夠提供高可用性和數(shù)據(jù)持久性。查詢層：基于Dremel的查詢引擎，能夠并行處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集，實(shí)現(xiàn)快速查詢響應(yīng)。服務(wù)層：提供用戶接口，包括API和WebUI，用于提交查詢、管理數(shù)據(jù)和監(jiān)控查詢性能。1.1.2工作原理BigQuery將數(shù)據(jù)存儲在多維哈希表中，這種存儲方式允許數(shù)據(jù)在多個維度上進(jìn)行快速聚合和篩選。當(dāng)用戶提交查詢時，BigQuery的查詢層會將查詢分解為多個并行任務(wù)，這些任務(wù)在Google的全球數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)中執(zhí)行，最終將結(jié)果合并并返回給用戶。1.2數(shù)據(jù)模型與表類型BigQuery支持多種數(shù)據(jù)模型和表類型，以適應(yīng)不同的數(shù)據(jù)存儲和查詢需求。1.2.1數(shù)據(jù)模型扁平表：類似于傳統(tǒng)關(guān)系數(shù)據(jù)庫中的表，每一行數(shù)據(jù)包含一組列，每一列有固定的數(shù)據(jù)類型。嵌套表：允許列包含數(shù)組或結(jié)構(gòu)類型，使得數(shù)據(jù)模型更加靈活，能夠存儲復(fù)雜的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。1.2.2表類型常規(guī)表：用于存儲靜態(tài)數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)一旦寫入，就不可更改。分區(qū)表：根據(jù)時間戳或日期字段自動將數(shù)據(jù)劃分為多個分區(qū)，提高查詢效率。聚簇表：根據(jù)特定列的值對數(shù)據(jù)進(jìn)行物理排序，減少查詢時的數(shù)據(jù)掃描量，提高查詢性能。1.3查詢語言基礎(chǔ)BigQuery使用SQL作為查詢語言，支持標(biāo)準(zhǔn)SQL語法，同時提供了一些擴(kuò)展功能，以適應(yīng)大規(guī)模數(shù)據(jù)集的查詢需求。1.3.1標(biāo)準(zhǔn)SQL查詢--查詢示例：從一個表中選擇特定列

SELECTcolumn1,column2

FROM`project.dataset.table`

WHEREcolumn1='value';1.3.2擴(kuò)展功能子查詢：在查詢中嵌套另一個查詢，以獲取更復(fù)雜的數(shù)據(jù)集。JOIN操作：連接多個表，以獲取跨表的數(shù)據(jù)。窗口函數(shù)：在查詢結(jié)果中應(yīng)用聚合函數(shù)，如SUM、AVG等，而不影響整個查詢的結(jié)果集。--子查詢示例：從一個表中選擇數(shù)據(jù)，然后使用這些數(shù)據(jù)作為另一個查詢的輸入

SELECTt1.column1,t2.column2

FROM`project.dataset.table1`t1

JOIN(SELECTcolumn2FROM`project.dataset.table2`WHEREcolumn3='value')t2

ONt1.id=t2.id;--JOIN操作示例：連接兩個表，基于共同的列

SELECTt1.column1,t2.column2

FROM`project.dataset.table1`t1

JOIN`project.dataset.table2`t2

ONt1.id=t2.id;--窗口函數(shù)示例：計算每個用戶在不同日期的訂單總額

SELECTuser_id,order_date,SUM(amount)OVER(PARTITIONBYuser_idORDERBYorder_date)ascumulative_amount

FROM`project.dataset.orders`;通過以上基礎(chǔ)概念的介紹，我們了解了BigQuery的架構(gòu)、數(shù)據(jù)模型和查詢語言，這些是進(jìn)行BigQuery性能調(diào)優(yōu)和成本控制的前提。接下來的教程將深入探討如何優(yōu)化BigQuery查詢性能和控制成本。2數(shù)據(jù)倉庫：BigQuery性能調(diào)優(yōu)與成本控制2.1性能調(diào)優(yōu)2.1.1優(yōu)化查詢性能的策略在BigQuery中，優(yōu)化查詢性能主要通過減少數(shù)據(jù)掃描量、提高查詢效率和利用BigQuery的并行處理能力來實(shí)現(xiàn)。以下是一些關(guān)鍵的策略：使用WHERE子句過濾數(shù)據(jù)--示例：僅查詢2022年1月的數(shù)據(jù)

SELECT*FROM`project.dataset.table`

WHERE_PARTITIONTIME>='2022-01-01'AND_PARTITIONTIME<'2022-02-01';選擇性使用JOIN操作盡量減少JOIN操作，特別是在大型表上。如果必須使用，確保JOIN鍵在兩個表中都是高度選擇性的。利用BigQuery的分區(qū)和聚簇分區(qū)：通過日期或時間戳字段分區(qū)表，可以顯著減少查詢的數(shù)據(jù)量。聚簇：基于常用查詢的列對表進(jìn)行聚簇，可以減少掃描的數(shù)據(jù)量。2.1.2索引與分區(qū)表的使用分區(qū)表BigQuery通過自動分區(qū)表來優(yōu)化查詢性能。例如，如果數(shù)據(jù)按日期分區(qū)，查詢可以僅掃描相關(guān)日期的數(shù)據(jù)，而不是整個表。--創(chuàng)建分區(qū)表示例

CREATETABLE`project.dataset.partitioned_table`

PARTITIONBY_PARTITIONTIME

AS

SELECT*FROM`project.dataset.source_table`

WHERE_PARTITIONTIME>='2022-01-01';使用索引BigQuery不支持傳統(tǒng)意義上的索引，但通過創(chuàng)建小的、高度選擇性的表來模擬索引的效果，可以提高查詢性能。2.1.3數(shù)據(jù)加載與導(dǎo)出優(yōu)化數(shù)據(jù)加載優(yōu)化使用JSON或AVRO格式：這些格式比CSV更高效，因為它們不需要BigQuery進(jìn)行額外的解析。批量加載：批量加載數(shù)據(jù)比單個文件加載更高效，因為BigQuery可以并行處理多個文件。#使用gsutil命令行工具批量加載數(shù)據(jù)

gsutilcpgs://bucket/path/to/*.jsongs://destination-bucket/數(shù)據(jù)導(dǎo)出優(yōu)化使用BigQuery的導(dǎo)出功能：直接從BigQuery導(dǎo)出數(shù)據(jù)到GoogleCloudStorage，避免使用SELECT*導(dǎo)出，以減少數(shù)據(jù)掃描量。選擇合適的文件格式：導(dǎo)出時選擇壓縮格式，如GZIP，可以減少存儲成本和傳輸時間。--示例：導(dǎo)出數(shù)據(jù)到GoogleCloudStorage

EXPORTDATAOPTIONS(

uri='gs://bucket/path/to/exported_data_*.csv',

format='CSV',

compression='GZIP'

)AS

SELECT*FROM`project.dataset.table`

WHERE_PARTITIONTIME>='2022-01-01'AND_PARTITIONTIME<'2022-02-01';2.2數(shù)據(jù)加載與導(dǎo)出優(yōu)化在處理大數(shù)據(jù)時，優(yōu)化數(shù)據(jù)的加載和導(dǎo)出過程對于提高整體效率至關(guān)重要。BigQuery提供了多種工具和策略來幫助優(yōu)化這些操作。2.2.1數(shù)據(jù)加載使用高效的數(shù)據(jù)格式JSON：JSON格式在BigQuery中被高效處理，因為它可以被直接解析為BigQuery的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。AVRO：AVRO是一種二進(jìn)制格式，比JSON更緊湊，適合大數(shù)據(jù)量的加載。批量加載批量加載數(shù)據(jù)可以顯著提高加載速度，因為BigQuery可以并行處理多個文件。確保數(shù)據(jù)文件大小適中，以便于并行處理。2.2.2數(shù)據(jù)導(dǎo)出使用BigQuery的導(dǎo)出功能BigQuery的導(dǎo)出功能允許你直接將數(shù)據(jù)導(dǎo)出到GoogleCloudStorage，這比使用SELECT*導(dǎo)出更高效，因為它避免了不必要的數(shù)據(jù)掃描。選擇合適的文件格式和壓縮CSV：CSV是通用的文本格式，但可能不是最高效的。壓縮：使用GZIP壓縮可以減少存儲空間和傳輸時間，從而降低成本。2.3總結(jié)通過實(shí)施上述策略，可以顯著提高BigQuery的查詢性能和數(shù)據(jù)處理效率，同時控制成本。記住，優(yōu)化是一個持續(xù)的過程，需要根據(jù)具體的數(shù)據(jù)和查詢模式進(jìn)行調(diào)整。3數(shù)據(jù)倉庫：BigQuery：成本控制3.1BigQuery定價模型解析BigQuery的定價模型主要基于兩個方面：查詢成本和存儲成本。理解這些模型對于有效控制成本至關(guān)重要。3.1.1查詢成本查詢成本基于數(shù)據(jù)掃描量計算，而非查詢結(jié)果的大小。這意味著即使查詢返回的結(jié)果很小，但如果掃描了大量的數(shù)據(jù)，成本也會相應(yīng)增加。代碼示例假設(shè)我們有一個包含10億行記錄的表，每行記錄大小為1KB。如果我們執(zhí)行一個查詢，該查詢掃描了整個表，但只返回了100行結(jié)果，那么成本將基于10億行記錄的掃描量計算。--示例查詢：從10億行記錄的表中查詢特定條件的100行數(shù)據(jù)

SELECT*FROM`my_project.my_dataset.my_table`

WHEREcondition_column='specific_value'

LIMIT100;3.1.2存儲成本存儲成本基于數(shù)據(jù)的存儲量計算，包括表數(shù)據(jù)和索引。BigQuery提供了兩種存儲選項：標(biāo)準(zhǔn)存儲和冷存儲，冷存儲的成本較低，但查詢性能較差。代碼示例創(chuàng)建一個表并指定存儲類型為冷存儲，可以降低存儲成本，但可能會影響查詢性能。--創(chuàng)建一個冷存儲類型的表

CREATETABLE`my_project.my_dataset.my_cold_table`

(

column1INT64,

column2STRING,

column3TIMESTAMP

)

PARTITIONBYcolumn3

CLUSTERBYcolumn1

OPTIONS(

storage_class='COLDLINE'

);3.2成本監(jiān)控與預(yù)算設(shè)置3.2.1成本監(jiān)控BigQuery提供了成本監(jiān)控工具，如BigQueryUI和CloudBillingAPI，幫助用戶跟蹤和管理成本。代碼示例使用GoogleCloudConsoleAPI查詢BigQuery的使用成本。#導(dǎo)入必要的庫

fromgoogle.cloudimportbilling

#初始化客戶端

client=billing.CloudBillingClient()

#設(shè)置項目ID

project_id='my_project'

#獲取項目成本

name=f'projects/{project_id}'

billing_account=client.get_billing_account(name=name)

print(f'BillingAccount:{billing_}')3.2.2預(yù)算設(shè)置通過設(shè)置預(yù)算，可以避免意外的高額賬單。BigQuery允許用戶在項目級別設(shè)置預(yù)算。代碼示例使用GoogleCloudConsole設(shè)置項目預(yù)算。#打開GoogleCloudConsole

#轉(zhuǎn)到Billing頁面

#選擇項目

#點(diǎn)擊"創(chuàng)建預(yù)算"

#輸入預(yù)算名稱、金額和時間范圍

#選擇通知閾值

#保存預(yù)算設(shè)置3.3成本優(yōu)化實(shí)踐3.3.1數(shù)據(jù)分區(qū)通過數(shù)據(jù)分區(qū)，可以減少查詢時掃描的數(shù)據(jù)量，從而降低查詢成本。代碼示例創(chuàng)建一個按日期分區(qū)的表，只查詢特定日期的數(shù)據(jù)，可以顯著減少掃描量。--創(chuàng)建一個按日期分區(qū)的表

CREATETABLE`my_project.my_dataset.my_partitioned_table`

(

column1INT64,

column2STRING,

column3TIMESTAMP

)

PARTITIONBYDATE(column3);

--查詢特定日期的數(shù)據(jù)

SELECT*FROM`my_project.my_dataset.my_partitioned_table`

WHEREDATE(column3)='2023-01-01';3.3.2數(shù)據(jù)壓縮BigQuery支持多種數(shù)據(jù)壓縮格式，如GZIP和SNAPPY，使用壓縮可以減少存儲成本。代碼示例在加載數(shù)據(jù)到BigQuery時，使用GZIP壓縮格式。#使用gsutil命令行工具將數(shù)據(jù)壓縮并上傳到GoogleCloudStorage

gsutilcpdata.csvgs://my_bucket/data.csv.gz-Z

#將壓縮數(shù)據(jù)加載到BigQuery

bqload--source_format=CSV--autodetect--skip_leading_rows=1\

my_project.my_dataset.my_tablegs://my_bucket/data.csv.gz3.3.3優(yōu)化查詢編寫高效的SQL查詢可以減少數(shù)據(jù)掃描量，從而降低查詢成本。代碼示例使用JOIN語句時，確保JOIN條件的列是分區(qū)或聚簇列，以減少掃描的數(shù)據(jù)量。--不優(yōu)化的JOIN查詢

SELECTt1.column1,t2.column2

FROM`my_project.my_dataset.table1`t1

JOIN`my_project.my_dataset.table2`t2

ONt1.id=t2.id;

--優(yōu)化后的JOIN查詢

SELECTt1.column1,t2.column2

FROM`my_project.my_dataset.table1`t1

JOIN`my_project.my_dataset.table2`t2

ONt1.id=t2.id

WHEREDATE(t1.date_column)='2023-01-01'ANDt2.date_column='2023-01-01';3.3.4使用預(yù)留容量對于有穩(wěn)定查詢需求的項目，使用預(yù)留容量可以降低查詢成本。代碼示例在GoogleCloudConsole中，轉(zhuǎn)到BigQuery頁面，選擇“預(yù)留容量”，根據(jù)需求購買預(yù)留容量。#打開GoogleCloudConsole

#轉(zhuǎn)到BigQuery頁面

#選擇"預(yù)留容量"

#輸入預(yù)留容量的數(shù)量和時間范圍

#完成購買流程3.3.5清理過期數(shù)據(jù)定期清理不再需要的數(shù)據(jù)可以減少存儲成本。代碼示例使用DELETE語句刪除過期數(shù)據(jù)。--刪除超過一年的數(shù)據(jù)

DELETEFROM`my_project.my_dataset.my_table`

WHEREDATE(column3)<DATE_SUB(CURRENT_DATE(),INTERVAL1YEAR);通過以上實(shí)踐，可以有效地控制BigQuery的成本，同時保持?jǐn)?shù)據(jù)倉庫的高性能和可用性。4數(shù)據(jù)倉庫：BigQuery：高級功能與最佳實(shí)踐4.1連接器與外部數(shù)據(jù)源在BigQuery中，連接器（Connectors）允許你直接從其他云服務(wù)和數(shù)據(jù)源讀取數(shù)據(jù)，而無需將數(shù)據(jù)移動到BigQuery。這不僅提高了數(shù)據(jù)處理的效率，還降低了數(shù)據(jù)傳輸?shù)某杀?。BigQuery支持多種連接器，包括與GoogleCloudStorage、CloudPub/Sub、CloudDataflow、CloudDataproc等的集成。4.1.1示例：從GoogleCloudStorage讀取數(shù)據(jù)假設(shè)你有一個CSV文件存儲在GoogleCloudStorage中，你想要將這些數(shù)據(jù)加載到BigQuery表中進(jìn)行分析。#設(shè)置環(huán)境變量

exportPROJECT_ID=your-project-id

exportBUCKET_NAME=your-bucket-name

exportFILE_NAME=your-file-name.csv

exportDATASET_ID=your-dataset-id

exportTABLE_ID=your-table-id

#使用gsutil命令行工具查看文件

gsutillsgs://$BUCKET_NAME/$FILE_NAME

#創(chuàng)建BigQuery表并加載數(shù)據(jù)

bqmk--external_table--source_format=CSV--schema="column1:STRING,column2:INTEGER"$PROJECT_ID:$DATASET_ID.$TABLE_ID

bqload--source_format=CSV$PROJECT_ID:$DATASET_ID.$TABLE_IDgs://$BUCKET_NAME/$FILE_NAME4.1.2數(shù)據(jù)安全與訪問控制BigQuery提供了強(qiáng)大的數(shù)據(jù)安全和訪問控制功能，確保數(shù)據(jù)的隱私和合規(guī)性。通過IAM（IdentityandAccessManagement）角色和權(quán)限，你可以精細(xì)地控制誰可以訪問哪些數(shù)據(jù)。4.1.3示例：設(shè)置BigQuery數(shù)據(jù)訪問權(quán)限假設(shè)你想要給一個特定的用戶（user@）授予對某個數(shù)據(jù)集的讀取權(quán)限。#設(shè)置環(huán)境變量

exportPROJECT_ID=your-project-id

exportDATASET_ID=your-dataset-id

exportUSER_EMAIL=user@

#使用gcloud命令行工具設(shè)置權(quán)限

gcloudprojectsadd-iam-policy-binding$PROJECT_ID\

--member=user:$USER_EMAIL\

--role=roles/bigquery.dataViewer\

--dataset=$DATASET_ID4.2BigQuery機(jī)器學(xué)習(xí)簡介BigQueryML（MachineLearning）使你能夠在BigQuery中直接構(gòu)建和訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型，無需將數(shù)據(jù)移動到其他環(huán)境。這極大地簡化了數(shù)據(jù)科學(xué)家和工程師的工作流程，提高了模型訓(xùn)練的效率。4.2.1示例：使用BigQueryML訓(xùn)練線性回歸模型假設(shè)你有一個數(shù)據(jù)集，其中包含房屋的大?。╯quare_feet）和價格（price），你想要使用BigQueryML訓(xùn)練一個線性回歸模型來預(yù)測價格。#創(chuàng)建數(shù)據(jù)集和表

CRE