【问题标题】:BigQuery deduplication and partitioned tableBigQuery 重复数据删除和分区表
【发布时间】:2017-07-21 11:05:30
【问题描述】:

我想在 BigQuery 中创建一个允许执行以下操作的视图:

  • 记录的去重
  • 将 _PARTITIONTIME 公开为用于过滤的列,以允许分区修剪

我知道执行重复数据删除的建议查询是:

SELECT
  * EXCEPT(row_number)
  FROM (
SELECT *
    ,ROW_NUMBER()
          OVER (PARTITION BY fct.KeyColumn ORDER BY fct.CreatedDatetime DESC) row_number
FROM `my-project.my_dataset.fact_table` fct)
WHERE
  row_number = 1

关于如何查询分区表的建议方法是:

SELECT
  *
FROM
  `my-project.my_dataset.fact_table`
WHERE
  _PARTITIONTIME BETWEEN TIMESTAMP('2016-01-01')
  AND TIMESTAMP('2016-01-02');

如何将这两者结合起来以提供一个经过重复数据删除的 BigQuery 视图,并提供一个列以允许在视图的 where 子句中使用 _PARTITIONTIME。如果使用子选择等,我了解了分区修剪的限制,这就是为什么我想知道这是否可能。

为了给您一些背景信息,此视图位于正在流式传输到的表的顶部,因此重复数据删除必须即时进行。

【问题讨论】:

    标签: google-bigquery


    【解决方案1】:

    您需要让视图每天返回最新的行,以启用对分区时间的过滤。应该是这样的:

    #standardSQL
    SELECT day, latest_row.*
    FROM (
      SELECT
        _PARTITIONTIME AS day,
        ARRAY_AGG(fct ORDER BY fct.CreatedDatetime DESC LIMIT 1)[OFFSET(0)] AS latest_row
      FROM `my-project.my_dataset.fact_table` AS fct
      GROUP BY day, KeyColumn
    );
    

    在外部查询中,latest_row.* 还应该包含KeyColumn

    【讨论】:

    • 那里有一些很棒的魔法!还没有考虑过使用 ARRAY 函数。仅出于我的理解,这种重复数据删除方式的性能是否与按语句分区一样好,并且在外部查询(或使用此查询查看)中应用过滤器时,这是否只会扫描相关分区?
    • 两者都是 :) 请仔细检查我的工作。创建视图后,在其上编写一个查询以在当天进行过滤。当您单击绿色对勾打开编辑器右下角的验证器时,您应该会看到扫描的正确字节数。
    • 像魅力一样工作!
    • 我实现了一个类似的解决方案,发现虽然扫描的字节数相当于查询底层表,但性能/执行时间明显变慢。你有过同样的经历吗?有什么建议吗?
    • 请提交一个尽可能详细的单独问题。
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