优化的 SQL 函数和运算符

在使用自定义查询或视图将商业智能 (BI) 工具连接到 BigQuery 时，BigQuery BI Engine 会优化以下 GoogleSQL 函数和运算符。使用此列表中未列出的函数和运算符的查询的运行速度可能更缓慢。

要查看不支持的 SQL 功能的列表，请参阅不支持的功能部分。

如需详细了解如何在 Looker 数据洞察中使用自定义查询和视图，请参阅连接到 BigQuery。如需详细了解如何将其他 BI 工具连接到 BigQuery，请参阅 BigQuery BI Engine SQL 接口概览。

如需查看所有 GoogleSQL 运算符和函数的列表，请参阅 GoogleSQL 函数和运算符。

优化的运算符

ORDER BY
LIMIT count [OFFSET skip_rows]
UNION ALL
HAVING
GROUP BY
WHERE
INNER、LEFT 和 RIGHT JOIN（大小限制较小）

优化的函数

比较

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

逻辑

NOT
AND
OR

数学

-（一元取反）
+
-（二元取反）
*
/
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

按位

BIT_COUNT
~（按位 NOT）
&（按位 AND）
|（按位 OR）
^（按位 XOR）
<<（按位左移）
>>（按位右移）

字符串和字节

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

时间戳、日期和时间

时间戳函数
- 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
日期函数
- DATE(year, month, day)
- DATE_FROM_UNIX_DATE
- UNIX_DATE
- FORMAT_DATE
- PARSE_DATE
- DATE_ADD
- DATE_SUB
- DATE_DIFF
- EXTRACT（原类型 DATE）
- DATE_TRUNC
- CURRENT_TIMESTAMP
时间函数
- EXTRACT
- FORMAT_TIME
- PARSE_TIME
- TIME_ADD
- TIME_SUB
- TIME_DIFF
- TIME_TRUNC
- CURRENT_TIME
日期时间函数
- DATETIME
- EXTRACT
- FORMAT_DATETIME
- PARSE_DATETIME
- DATETIME_ADD
- DATETIME_SUB
- DATETIME_DIFF
- DATETIME_TRUNC
- CURRENT_DATETIME

哈希技术

FARM_FINGERPRINT
MD5
SHA1
SHA256
SHA512

网络

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

地理位置

构造函数
- ST_GEOGPOINT
- ST_MAKELINE
- ST_MAKEPOLYGON
- ST_MAKEPOLYGONORIENTED
解析器
- ST_GEOGFROMGEOJSON
- ST_GEOGFROMTEXT
- ST_GEOGFROMWKB
- ST_GEOGFROMWKB
- ST_GEOGPOINTFROMGEOHASH
格式设置函数
- ST_ASBINARY
- ST_ASGEOJSON
- ST_ASKML
- ST_GEOHASH
转换
- ST_BOUNDARY
- ST_CENTROID
- ST_CLOSESTPOINT
- ST_CONVEXHULL
- ST_DIFFERENCE
- ST_EXTERIORRING
- ST_INTERSECTION
- ST_SIMPLIFY
- ST_SNAPTOGRID
访问函数
- ST_DIMENSION
- ST_ENDPOINT
- ST_GEOMETRYTYPE
- ST_ISCOLLECTION
- ST_ISEMPTY
- ST_NPOINTS
- ST_NUMGEOMETRIES
- ST_NUMPOINTS
- ST_POINTN
- ST_STARTPOINT
- ST_X
- ST_Y
谓词
- ST_CONTAINS
- ST_COVEREDBY
- ST_COVERS
- ST_DISJOINT
- ST_DWITHIN
- ST_EQUALS
- ST_INTERSECTS
- ST_INTERSECTSBOX
- ST_TOUCHES
- ST_WITHIN
量度
- ST_ANGLE
- ST_AREA
- ST_AZIMUTH
- ST_DISTANCE
- ST_LENGTH
- ST_MAXDISTANCE
- ST_PERIMETER

SAFE 函数

数学
- 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
字符串
- REGEXP_CONTAINS
- REGEXP_EXTRACT
- REGEXP_REPLACE
- FORMAT
- SUBSTR
- ASCII
- SAFE_CONVERT_BYTES_TO_STRING
- INSTR
- LEFT
- RIGHT
- TRANSLATE
- INITCAP
时间戳、日期和时间
- DATE_FROM_UNIX_DATE
- PARSE_DATE
- PARSE_DATETIME
- PARSE_TIME
- PARSE_TIMESTAMP
- FORMAT_TIMESTAMP
- TIMESTAMP_SECONDS
- TIMESTAMP_MILLIS
- TIMESTAMP_MICROS
网络
- NET.SAFE_IP_FROM_STRING
其他
- SAFE_CAST

聚合函数

SUM
COUNT
COUNTIF
ANY_VALUE
AVG
MAX
MIN
HLL_COUNT.INIT
HLL_COUNT.MERGE
HLL_COUNT.MERGE_PARTIAL
GROUP BY 子句
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

窗口函数

窗口函数（也称为分析函数）的支持有限。只有满足以下所有条件时，才支持包含窗口函数的查询：

查询仅扫描一个表。
- 该表未进行分区。
- 表中的行数少于 500 万。
该查询不包含任何 JOIN 运算符。
所引用窗口函数包含在下面的受支持函数列表中。
所扫描表的大小乘以窗口函数运算符的个数所得的结果不超过 300 MB。具有相同 OVER 子句和相同直接输入的两个窗口函数可以共用同一窗口函数运算符。例如：
- 查询 SELECT ROW_NUMBER() OVER (ORDER BY x), SUM(x) OVER (ORDER BY x) FROM my_table 只有一个窗口函数运算符。
- 查询 SELECT ROW_NUMBER() OVER (ORDER BY x), SUM(x) OVER (PARTITION BY y ORDER BY x) FROM my_table 有两个窗口函数运算符，因为这两个函数没有相同的 OVER 子句。
- 查询 SELECT ROW_NUMBER() OVER (ORDER BY x) FROM (SELECT SUM(x) OVER (ORDER BY x) AS x FROM my_table) 有两个窗口函数运算符，因为这两个函数具有不同的直接输入，即使它们的 OVER 子句看起来相同。

支持的窗口函数列表：

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

其他
CAST
HLL_COUNT.EXTRACT
STRUCT 字段的点运算符
ARRAY_LENGTH

不受支持的功能

以下功能不具有 BI Engine 加速的特点：

JavaScript UDF
外部表
查询原生 JSON 数据
将结果写入永久 BigQuery 表
包含借助 BigQuery 变更数据捕获获取的更新/插入操作的表
事务
返回 1 GB 以上的数据的查询。对于对延迟敏感的应用，建议的响应大小小于 1 MB。

Looker Studio 中的以下功能提供有限支持：

SQL UDF
查询 ARRAY 列

虽然 BigQuery BI Engine 自定义查询不支持某些 SQL 功能，但是有一种解决方法：

在 BigQuery 中创建自定义查询。
将查询结果保存到表中。
安排您的自定义查询以定期更新表。每小时或每天刷新一次的频率最有效，因为每分钟刷新一次会使 BI Engine 缓存更频繁地失效。
在性能关键查询中引用此表格。