مقدمه:
Google Bigquery به دلیل توانایی خود در پردازش سریع و کارآمد مجموعه داده های عظیم مشهور است. با این حال، محدودیت های خود را دارد، به خصوص در هنگام مدیریت عملیات بزرگ JOIN. این عملیات می تواند منجر به کاهش عملکرد، افزایش هزینه ها، و حتی شکست پرس و جو شود. در این مقاله، این چالش ها را بررسی می کنیم و یک رویکرد استراتژیک برای بهینه سازی JOIN ها در BigQuery ارائه می دهیم.
چالش: مدیریت عملیات JOIN بزرگ در Bigquery
Bigquery عملیات JOIN را با توزیع بار کاری در چندین گره مدیریت می کند. با این حال، مسائلی مانند انحراف داده ها، استفاده ناکارآمد از منابع، و پیچیدگی پیوستن به جداول بزرگ می تواند منجر به مشکلات عملکرد قابل توجهی شود. این مشکل با افزایش حجم داده ها بیشتر می شود و باعث طولانی تر شدن زمان اجرای پرس و جو و هزینه های بالاتر می شود.
بیایید پیوستن به جدول معاملات بزرگ با جدول مشتریان را در نظر بگیریم:
c.customer_id، c.customer_name، t.transaction_id، t.transaction_amount FROM را انتخاب کنیدcdl.dim.customers AS c JOINcdl.fact.transacations AS t ON c.customer_id = t.customer_id WHERE t.transaction_date ’01-01-2024′;
اجرای این پرس و جو ممکن است چند دقیقه طول بکشد، به خصوص اگر جدول تراکنش ها حاوی میلیاردها رکورد باشد.
راه حل: بهینه سازی JOIN ها با پارتیشن بندی و پیش فیلتر کردن
در زیر چند استراتژی وجود دارد که می توان…