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Funzioni e operatori SQL ottimizzati

BigQuery BI Engine ottimizza le funzioni e gli operatori GoogleSQL seguenti quando connetti gli strumenti di business intelligence (BI) a BigQuery utilizzando query o viste personalizzate. Query che utilizzano funzioni e operatori che non sono in questo elenco potrebbero essere più lente.

Per un elenco delle funzionalità SQL non supportate, consulta Sezione Funzionalità non supportate.

Per ulteriori informazioni sull'utilizzo di query e visualizzazioni personalizzate in Looker Studio, consulta Connettiti a BigQuery. Per ulteriori informazioni sulla connessione di altri strumenti BI a per BigQuery, consulta Panoramica dell'interfaccia SQL di BigQuery BI Engine.

Per un elenco di tutti gli operatori e le funzioni di GoogleSQL, vedi Funzioni GoogleSQL e operatori.

Operatori ottimizzati

ORDER BY
LIMIT numero [OFFSET skip_rows]
UNION ALL
HAVING
GROUP BY
WHERE
INNER, LEFT e RIGHT JOIN (con limiti di dimensioni inferiori)

Funzioni ottimizzate

Confronto

=
<>
<
<=
>
>=
BETWEEN
IN
LEAST
GREATEST
CASE
COALESCE
IF
ISNULL
IS [NOT] NULL
IS [NOT] TRUE
IS [NOT] FALSE
IFNULL
NULLIF

Logico

NOT
AND
OR

Matematica

- (meno unitario)
+
- (meno binario)
*
/
IEEE_DIVIDE
DIV
MOD
ROUND
TRUNC
FLOOR
CEIL
ABS
SIGN
SQRT
EXP
POW
IS_INF
IS_NAN
SIN
SINH
ASIN
ASINH
COS
COSH
ACOS
ACOSH
TAN
TANH
ATAN
ATAN2
ATANH
LOG
LN
LOG10

A bit

BIT_COUNT
~ (NOT bit a bit)
& (AND bit a bit)
| (OR bit a bit)
^ (XOR bit a bit)
<< (spostamento a sinistra bit per via)
>> (spostamento a destra bit a destra)

Stringhe e byte

ASCII
BYTE_LENGTH
CHAR_LENGTH
CHR
CODE_POINTS_TO_BYTES
CODE_POINTS_TO_STRING
CONCAT
ENDS_WITH
FORMAT
FROM_BASE32
FROM_BASE64
FROM_HEX
INITCAP
INSTR
JSON_EXTRACT_SCALAR
JSON_EXTRACT
LEFT
LENGTH
LOWER
LPAD
LTRIM
NORMALIZE
NORMALIZE_AND_CASEFOLD
REGEXP_CONTAINS
REGEXP_EXTRACT
REGEXP_INSTR
REGEXP_REPLACE
REPEAT
REPLACE
REVERSE
RIGHT
RPAD
RTRIM
SAFE_CONVERT_BYTES_TO_STRING
SOUNDEX
STARTS_WITH
STRING_LIKE
STRPOS
SUBSTR
TO_BASE32
TO_BASE64
TO_HEX
TRANSLATE
TRIM
UNICODE
UPPER

Timestamp, date e ore

Funzioni timestamp
- TIMESTAMP_MICROS
- TIMESTAMP_MILLIS
- TIMESTAMP_SECONDS
- TIMESTAMP
- STRING(timestamp_expression,[timezone])
- UNIX_SECONDS
- UNIX_MILLIS
- UNIX_MICROS
- FORMAT_TIMESTAMP
- PARSE_TIMESTAMP
- TIMESTAMP_ADD
- TIMESTAMP_SUB
- TIMESTAMP_DIFF
- EXTRACT
- DATE
- TIME
- DATETIME
- TIMESTAMP_TRUNC
Funzioni di data
- DATE(anno, mese, giorno)
- DATE_FROM_UNIX_DATE
- UNIX_DATE
- FORMAT_DATE
- PARSE_DATE
- DATE_ADD
- DATE_SUB
- DATE_DIFF
- EXTRACT (da DATE)
- DATE_TRUNC
- CURRENT_TIMESTAMP
Funzioni temporali
- EXTRACT
- FORMAT_TIME
- PARSE_TIME
- TIME_ADD
- TIME_SUB
- TIME_DIFF
- TIME_TRUNC
- CURRENT_TIME
Funzioni data/ora
- DATETIME
- EXTRACT
- FORMAT_DATETIME
- PARSE_DATETIME
- DATETIME_ADD
- DATETIME_SUB
- DATETIME_DIFF
- DATETIME_TRUNC
- CURRENT_DATETIME

Hashing

FARM_FINGERPRINT
MD5
SHA1
SHA256
SHA512

Networking

NET_IP_IN_NET
NET_MAKE_NET
NET.HOST
NET.REG_DOMAIN
NET.PUBLIC_SUFFIX
NET.IP_FROM_STRING
NET.IP_TO_STRING
NET.IP_NET_MASK
NET.IP_TRUNC
NET.IPV4_FROM_INT64
NET.IPV4_TO_INT64

Area geografica

Costruttori
- ST_GEOGPOINT
- ST_MAKELINE
- ST_MAKEPOLYGON
- ST_MAKEPOLYGONORIENTED
Parser
- ST_GEOGFROMGEOJSON
- ST_GEOGFROMTEXT
- ST_GEOGFROMWKB
- ST_GEOGFROMWKB
- ST_GEOGPOINTFROMGEOHASH
Formattatori
- ST_ASBINARY
- ST_ASGEOJSON
- ST_ASKML
- ST_GEOHASH
Trasformazioni
- ST_BOUNDARY
- ST_CENTROID
- ST_CLOSESTPOINT
- ST_CONVEXHULL
- ST_DIFFERENCE
- ST_EXTERIORRING
- ST_INTERSECTION
- ST_SIMPLIFY
- ST_SNAPTOGRID
Accessori
- ST_DIMENSION
- ST_ENDPOINT
- ST_GEOMETRYTYPE
- ST_ISCOLLECTION
- ST_ISEMPTY
- ST_NPOINTS
- ST_NUMGEOMETRIES
- ST_NUMPOINTS
- ST_POINTN
- ST_STARTPOINT
- ST_X
- ST_Y
Predicati
- ST_CONTAINS
- ST_COVEREDBY
- ST_COVERS
- ST_DISJOINT
- ST_DWITHIN
- ST_EQUALS
- ST_INTERSECTS
- ST_INTERSECTSBOX
- ST_TOUCHES
- ST_WITHIN
Misure
- ST_ANGLE
- ST_AREA
- ST_AZIMUTH
- ST_DISTANCE
- ST_LENGTH
- ST_MAXDISTANCE
- ST_PERIMETER

Funzioni SAFE

Matematico
- MOD
- ROUND
- ABS
- SQRT
- POW
- SINH
- ASIN
- COSH
- ACOS
- ACOSH
- ATANH
- LN
- LOG
- LOG10
- FLOOR
- CEIL
- DIV
- EXP
- ROUND
- SAFE_NEGATE
- SAFE_ADD
- SAFE_SUBTRACT
- SAFE_MULTIPLY
- SAFE_DIVIDE
Stringhe
- REGEXP_CONTAINS
- REGEXP_EXTRACT
- REGEXP_REPLACE
- FORMAT
- SUBSTR
- ASCII
- SAFE_CONVERT_BYTES_TO_STRING
- INSTR
- LEFT
- RIGHT
- TRANSLATE
- INITCAP
Timestamp, date e ore
- DATE_FROM_UNIX_DATE
- PARSE_DATE
- PARSE_DATETIME
- PARSE_TIME
- PARSE_TIMESTAMP
- FORMAT_TIMESTAMP
- TIMESTAMP_SECONDS
- TIMESTAMP_MILLIS
- TIMESTAMP_MICROS
Networking
- NET.SAFE_IP_FROM_STRING
Altro
- SAFE_CAST

Funzioni di aggregazione

SUM
COUNT
COUNTIF
ANY_VALUE
AVG
MAX
MIN
HLL_COUNT.INIT
HLL_COUNT.MERGE
HLL_COUNT.MERGE_PARTIAL
Clausola GROUP BY
BIT_AND
BIT_OR
BIT_XOR
LOGICAL_AND
LOGICAL_OR
DISJUNCTION_AGG
STRING_AGG
CORR
COVAR_POP
COVAR_SAMP
STDDEV_POP
STDDEV_SAMP
STDDEV
VAR_POP
VAR_SAMP
VARIANCE
APPROX_COUNT_DISTINCT

Funzioni finestra

Funzioni finestra, note anche come funzioni analitiche, presentano le seguenti limitazioni quando accelerata da BigQuery BI Engine:

Le fasi di input vengono accelerate da BigQuery BI Engine se non hanno funzione finestra. In questo caso INFORMATION_SCHEMA.JOBS visualizza i report bi_engine_statistics.acceleration_mode sotto forma di FULL_INPUT.
Le fasi di input delle query con funzioni finestra nelle fasi di input sono accelerate da BI Engine, ma non possono avere limitazioni descritto nella sezione sui limiti delle funzioni della finestra di BI Engine. In questo caso, le fasi di input o la query completa vengono eseguite e BI Engine. In questo caso INFORMATION_SCHEMA.JOBS visualizza i report bi_engine_statistics.acceleration_mode sotto forma di FULL_INPUT o FULL_QUERY.

Per ulteriori informazioni sul campo BiEngineStatistics, consulta Riferimento job.

Limitazioni delle funzioni finestra di BI Engine

Le query con funzioni finestra vengono eseguite in BI Engine solo se vengono soddisfatte tutte le seguenti condizioni:

La query scansiona esattamente una tabella.
- La tabella non è partizionata.
- La tabella ha meno di 5 milioni di righe.
La query non ha operatori JOIN.
La dimensione della tabella analizzata moltiplicata per il numero di operatori funzione finestra non superi i 300 MB. Due funzioni finestra con clausole OVER identiche e gli stessi input diretti possono condividere lo stesso operatore di funzione finestra. Per esempio:
- La query SELECT ROW_NUMBER() OVER (ORDER BY x), SUM(x) OVER (ORDER BY x) FROM my_table ha un solo operatore di funzione finestra.
- La query SELECT ROW_NUMBER() OVER (ORDER BY x), SUM(x) OVER (PARTITION BY y ORDER BY x) FROM my_table ha due operatori di funzione finestra perché due funzioni non hanno la stessa clausola OVER.
- La query SELECT ROW_NUMBER() OVER (ORDER BY x) FROM (SELECT SUM(x) OVER (ORDER BY x) AS x FROM my_table) ha due operatori di funzione finestra perché le due funzioni hanno input diretti diversi anche se le loro clausole OVER avere lo stesso aspetto.
Le funzioni finestra di riferimento sono riportate nel seguente elenco di funzioni supportate.

Elenco di funzione finestra supportate:

ANY_VALUE
AVG
BIT_AND
BIT_OR
BIT_XOR
CORR
COUNT
COUNTIF
COVAR_POP
COVAR_SAMP
CUME_DIST
DENSE_RANK
FIRST_VALUE
LAG
LAST_VALUE
LEAD
LOGICAL_AND
LOGICAL_OR
MAX
MIN
NTH_VALUE
NTILE
PERCENT_RANK
PERCENTILE_CONT
PERCENTILE_DISC
RANK
ROW_NUMBER
ST_CLUSTERDBSCAN
STDDEV_POP
STDDEV_SAMP
STDDEV
STRING_AGG
SUM
VAR_POP
VAR_SAMP
VARIANCE

Altre funzioni
CAST
HLL_COUNT.EXTRACT
Operatore del punto per i campi STRUCT
ARRAY_LENGTH

Funzionalità non supportate

L'accelerazione di BI Engine non è disponibile per le seguenti funzionalità:

Funzioni definite dall'utente JavaScript
Tabelle esterne
Esecuzione di query su dati JSON nativi
Scrittura dei risultati in una tabella BigQuery permanente
Tabelle contenenti upsert tramite Change Data Capture di BigQuery
Transazioni
Query che restituiscono più di 1 GB di dati. Per le applicazioni sensibili alla latenza, si consiglia una dimensione della risposta inferiore a 1 MB.

Le seguenti funzionalità sono supportate in modo limitato in Looker Studio:

UDF SQL
Query su ARRAY colonne in corso...

Sebbene alcune funzionalità SQL non siano supportate nelle query personalizzate di BigQuery BI Engine, è disponibile una soluzione alternativa:

Crea una query personalizzata in BigQuery.
Salva i risultati della query in una tabella.
Pianificare l'aggiornamento della query personalizzata regolarmente la tabella. Una frequenza di aggiornamento oraria o giornaliera funziona meglio perché l'aggiornamento ogni minuto rende BI Engine cache con maggiore frequenza.
Fai riferimento a questa tabella nelle query critiche per il rendimento.