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
eRIGHT 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
(daDATE
)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 reportbi_engine_statistics
.acceleration_mode
sotto forma diFULL_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 reportbi_engine_statistics
.acceleration_mode
sotto forma diFULL_INPUT
oFULL_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 clausolaOVER
. - 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 clausoleOVER
avere lo stesso aspetto.
- La query
- 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 nella cache con maggiore frequenza.
- Fai riferimento a questa tabella nelle query critiche per il rendimento.