BigQuery 脚本 - 慢答案

【问题标题】：BigQuery Scripting - SlowBigQuery 脚本 - 慢
【发布时间】：2019-10-06 22:40:24
【问题描述】：

所以，BigQuery 脚本功能问世了，我想尝试一下。

我知道它仍处于测试阶段并正在测试中。然而，为了感受一下，我多次运行这个 20k 循环的小简单循环，每次都需要 5 到 10 分钟（有时甚至更长时间）才能完成。有时，我不得不取消工作，因为它需要很长时间。

declare n int64;
declare i int64;
declare k float64;

set i = 0;
set n = 20000;
set k = rand();

loop
  set i = i + 1;
  if i >= n then leave;
  else set k = k*rand();
  end if;
end loop;

select k;

我想知道我是否在这里做错了什么，或者只是它的性能还不够好。

注意：这是其中一个作业 ID：music-178807:US.bquxjob_366fc627_16da33c0ee1

【问题讨论】：

你能试着说得更具体一点吗？使用 “几分钟” 和 “永远” 之类的措辞可能会产生歧义。此外，毫无疑问，一些 BigQuery 作业 ID 会对 Google 工程师有所帮助 :)
好的。因此，它需要 5 到 10 分钟（有时甚至更多）之间的可变时间。像“永远/慢”这样的词实际上是比较小规模的脚本:-)
明白，但请记住工程师喜欢具体的细节 :) 能否也提供工作 ID？
当然。我还为好奇的工程师添加了一个工作 ID :-)

标签： google-bigquery

【解决方案1】：

BigQuery 中的脚本故意不如以其他语言运行此类代码的速度快。人们希望使用脚本将多个查询联系在一起，而不是在循环中乘以数字。另请注意，编写脚本不会产生额外成本，而高性能可能需要付出代价。

【讨论】：

我理解你想要表达的意思，这在某种程度上是有道理的。但是，如果用户正在扫描几百万行，那么他们已经为扫描支付了价格/字节。现在，如果他们添加脚本以在这些结果行上执行某种迭代操作，并且它在时间上爆炸了，那么它就不那么好了。我想这就是我的问题的重点。
查询仍然是进行基于集合的处理的最佳方式。如果您发现自己在数千个单独的行上运行循环，那么可能有更好的方法。