함수를 위한 권장사항

이 문서에서는 SQL 함수를 사용하는 쿼리를 최적화하는 방법을 설명합니다.

문자열 비교 최적화

권장사항: 가능한 경우 REGEXP_CONTAINS 대신 LIKE을 사용합니다.

BigQuery에서는 REGEXP_CONTAINS 함수 또는 LIKE 연산자를 사용하여 문자열을 비교할 수 있습니다. REGEXP_CONTAINS는 더 많은 기능을 제공하지만 실행 시간이 느립니다. 와일드 카드 일치와 같이 REGEXP_CONTAINS에서 제공하는 정규 표현식의 전체 성능이 필요하지 않다면 REGEXP_CONTAINS 대신 LIKE를 사용하는 것이 더 빠릅니다.

REGEXP_CONTAINS 함수의 다음 사용을 고려하세요.

SELECT
  dim1
FROM
  `dataset.table1`
WHERE
  REGEXP_CONTAINS(dim1, '.*test.*');

이 쿼리를 다음과 같이 최적화할 수 있습니다.

SELECT
  dim1
FROM
  `dataset.table`
WHERE
  dim1 LIKE '%test%';

집계 함수 최적화

권장사항: 사용 사례에서 지원되는 경우 근사치 집계 함수를 사용하세요.

사용 중인 SQL 집계 함수에 해당하는 근사치 함수가 있는 경우 근사치 함수가 쿼리 성능을 더 빠르게 해줍니다. 예를 들어 COUNT(DISTINCT) 대신 APPROX_COUNT_DISTINCT를 사용하세요. 자세한 내용은 근사 집계 함수를 참조하세요.

또한 HyperLogLog++ 함수를 사용하여 근사치를 만들 수도 있습니다(예: 커스텀 근사치 집계 포함). 자세한 내용은 GoogleSQL 참조의 HyperLogLog++ 함수를 참조하세요.

COUNT 함수의 다음 사용을 고려하세요.

SELECT
  dim1,
  COUNT(DISTINCT dim2)
FROM
  `dataset.table`
GROUP BY 1;

이 쿼리를 다음과 같이 최적화할 수 있습니다.

SELECT
  dim1,
  APPROX_COUNT_DISTINCT(dim2)
FROM
  `dataset.table`
GROUP BY 1;

분위수 함수 최적화

권장사항: 가능한 경우 NTILE 대신 APPROX_QUANTILE을 사용합니다.

NTILE 함수가 포함된 쿼리를 실행하면 단일 파티션에 ORDER BY에 대한 요소가 너무 많아 데이터 볼륨이 증가하면서 Resources exceeded와 함께 실패할 수 있습니다. 분석 윈도우는 파티션을 나누지 않으므로 NTILE 계산에는 단일 작업자/슬롯에서 처리할 테이블의 모든 행에 대한 전역 ORDER BY가 필요합니다.

대신 APPROX_QUANTILES를 사용해 보세요. 이 함수를 사용하면 테이블의 모든 행에 대해 전역 ORDER BY가 필요하지 않으므로 쿼리를 더 효율적으로 실행할 수 있습니다.

NTILE 함수의 다음 사용을 고려하세요.

SELECT
  individual_id,
  NTILE(nbuckets) OVER (ORDER BY sales desc) AS sales_third
FROM
  `dataset.table`;

이 쿼리를 다음과 같이 최적화할 수 있습니다.

WITH QuantInfo AS (
  SELECT
    o, qval
  FROM UNNEST((
     SELECT APPROX_QUANTILES(sales, nbuckets)
     FROM `dataset.table`
    )) AS qval
  WITH offset o
  WHERE o > 0
)
SELECT
  individual_id,
  (SELECT
     (nbuckets + 1) - MIN(o)
   FROM QuantInfo
   WHERE sales <= QuantInfo.qval
  ) AS sales_third
FROM `dataset.table`;

최적화된 버전은 원본 쿼리와 비슷하지만 동일하지는 않은 결과를 제공하며, 이는 다음과 같은 APPROX_QUANTILES로 인한 것입니다.

근사치 집계를 제공합니다.
나머지 값(버킷으로 나눈 행의 나머지 번호)을 다른 방식으로 배치합니다.

UDF 최적화

권장사항: 쿼리 최적화 도구로 SQL UDF 정의에 최적화를 적용할 수 있으므로 간단한 계산에는 SQL UDF를 사용합니다. SQL UDF가 지원하지 않는 복잡한 계산에는 자바스크립트 UDF를 사용하세요.

자바스크립트 UDF 호출에는 하위 프로세스의 인스턴스화가 필요합니다. 이 프로세스를 가동하고 직접 UDF를 실행하는 것은 쿼리 성능에 영향을 미칩니다. 가능한 경우 네이티브(SQL) UDF를 사용하세요.

영구 UDF

매번 코드에서 UDF를 만들고 호출하는 대신 쿼리 및 논리적 뷰에서 호출할 수 있는 중앙 집중식 BigQuery 데이터 세트에 영구 사용자 정의 SQL 및 자바스크립트 함수를 만드는 것이 좋습니다. 공유 데이터 세트 내에서 조직 전체의 비즈니스 로직 라이브러리를 만들면 성능 최적화 및 리소스 사용량 감소에 도움이 됩니다.

다음 예시에서는 쿼리에서 임시 UDF가 호출되는 방법을 보여줍니다.

CREATE TEMP FUNCTION addFourAndDivide(x INT64, y INT64) AS ((x + 4) / y);

WITH numbers AS
  (SELECT 1 as val
  UNION ALL
  SELECT 3 as val
  UNION ALL
  SELECT 4 as val
  UNION ALL
  SELECT 5 as val)
SELECT val, addFourAndDivide(val, 2) AS result
FROM numbers;

임시 UDF를 영구 UDF로 대체하여 이 쿼리를 최적화할 수 있습니다.

WITH numbers AS
  (SELECT 1 as val
  UNION ALL
  SELECT 3 as val
  UNION ALL
  SELECT 4 as val
  UNION ALL
  SELECT 5 as val)
SELECT val, `your_project.your_dataset.addFourAndDivide`(val, 2) AS result
FROM numbers;