Guida alla traduzione IBM Netezza SQL
Il data warehousing di IBM Netezza è progettato per funzionare con SQL specifico per Netezza a riga di comando. Netezza SQL è basato su Postgres 7.2. Script SQL scritti per Netezza non possono essere utilizzate in un data warehouse BigQuery senza modifiche, poiché i dialetti SQL variano.
Questo documento descrive le analogie e le differenze nella sintassi SQL tra Netezza e BigQuery nelle seguenti aree:
- Tipi di dati
- Elementi del linguaggio SQL
- Sintassi delle query
- Data Manipulation Language (DML)
- Data Definition Language (DDL)
- Stored procedure
- Funzioni
Puoi anche utilizzare traduzione SQL batch eseguire la migrazione collettiva degli script SQL traduzione SQL interattiva per tradurre query ad hoc. IBM Netezza SQL/NZPLSQL è supportato da entrambi in anteprima.
Tipi di dati
Netezza | BigQuery | Note |
---|---|---|
INTEGER/INT/INT4 |
INT64 |
|
SMALLINT/INT2 |
INT64 |
|
BYTEINT/INT1 |
INT64 |
|
BIGINT/INT8 |
INT64 |
|
DECIMAL
|
NUMERIC
|
Il tipo di dati DECIMAL
di Netezza è
alias di NUMERIC
tipo di dati. |
NUMERIC
|
NUMERIC
INT64 |
|
NUMERIC(p,s)
|
NUMERIC
|
Il NUMERIC digita
BigQuery non
forzare l'applicazione di una cifra personalizzata
limiti di scala
(vincoli) come
Netezza. BigQuery
ha 9 cifre fisse
dopo il separatore decimale,
mentre Netezza consente
configurazione personalizzata. Nella
Netezza, precisione p
può essere compreso tra 1 e 38,
e scala s da 0 a
la precisione. |
FLOAT(p) |
FLOAT64 |
|
REAL/FLOAT(6) |
FLOAT64 |
|
DOUBLE PRECISION/FLOAT(14) |
FLOAT64 |
|
CHAR/CHARACTER
|
STRING
|
Il STRING digita
BigQuery è
a lunghezza variabile
non richiede
impostare manualmente un valore massimo
come
Netezza CHARACTER e
VARCHAR tipi
che ti servono. Il valore predefinito
valore di n in CHAR(n)
è 1. Il valore massimo
dimensione stringa di caratteri
è 64.000. |
VARCHAR
|
STRING
|
Il STRING digita
BigQuery è
a lunghezza variabile
non richiede
impostare manualmente un valore massimo
come
Netezza CHARACTER e
VARCHAR tipi
che ti servono. Il valore massimo
dimensione stringa di caratteri
è 64.000. |
NCHAR
|
STRING
|
Il STRING digita
BigQuery viene archiviato come
lunghezza variabile UTF-8
con codifica Unicode. La
la lunghezza massima è
16.000 caratteri. |
NVARCHAR
|
STRING
|
Il STRING digita
BigQuery viene archiviato come
lunghezza variabile
Unicode con codifica UTF-8.
La lunghezza massima è
16.000 caratteri. |
VARBINARY |
BYTES |
|
ST_GEOMETRY |
GEOGRAPHY |
|
BOOLEAN/BOOL
|
BOOL
|
Il BOOL digita
BigQuery può solo
accetta TRUE/FALSE ,
a differenza del tipo BOOL
in Netezza, che può
accettano diverse
come 0/1 ,
yes/no true/false,
on/off , |
DATE |
DATE |
|
TIME |
TIME |
|
TIMETZ/TIME WITH TIME ZONE
|
TIME
|
Netezza archivia
Tipo di dati TIME in UTC
e ti consente di passare
una differenza da UTC
utilizzando la sintassi WITH TIME
ZONE . La
TIME tipo di dati in
BigQuery rappresenta
tempo indipendente
di qualsiasi data o ora
zona di destinazione. |
TIMESTAMP
|
DATETIME
|
Netezza TIMESTAMP
non include un
fuso orario, uguale a
BigQuery
Tipo di DATETIME . |
ARRAY
|
Nessun dato nell'array e digita il testo in Netezza. La è invece in un tag Varchar campo. |
Formattazione di timestamp e tipo di data
Per ulteriori informazioni sulla formattazione del tipo di data utilizzata da Netezza SQL, vedi il Pattern del modello Netezza Date Time documentazione. Per ulteriori informazioni sulle funzioni di data e ora, consulta Funzioni di data/ora di Netezza documentazione.
Quando converti gli elementi di formattazione del tipo di data da Netezza a
in GoogleSQL, devi prestare particolare attenzione al fuso orario
differenze tra TIMESTAMP
e DATETIME
, come riassunte in
tabella seguente:
Netezza | BigQuery |
---|---|
CURRENT_TIMESTAMP CURRENT_TIME Informazioni su TIME
in Netezza può avere
fuso orario diverso
informazioni, che
viene definito con
la sintassi WITH TIME ZONE .
|
Se possibile, utilizza
Funzione CURRENT_TIMESTAMP ,
che viene formattato
in modo corretto. Tuttavia,
il formato di output
non sempre mostra
Fuso orario UTC
(internamente,
BigQuery non
hanno un fuso orario).
L'oggetto DATETIME nel
a riga di comando bq
La console Google Cloud è
formattato utilizzando
Separatore T
secondo RFC
3339. Tuttavia,
Python e Java
JDBC, uno spazio
utilizzato come separatore.
Utilizza l'esplicita
Funzione FORMAT_DATETIME
per definire la data
il formato corretto.
Altrimenti,
trasmissione esplicita è
in una stringa,
ad esempio:CAST(CURRENT_DATETIME() AS STRING) Viene restituito anche separatore di spazio. |
CURRENT_DATE |
CURRENT_DATE |
CURRENT_DATE-3
|
BigQuery non
supporto aritmetico
operazioni sui dati.
Utilizza invece
DATE_ADD . |
Istruzione SELECT
In genere, l'istruzione Netezza SELECT
è compatibile con
in BigQuery. La tabella seguente contiene un elenco di eccezioni:
Netezza | BigQuery |
---|---|
Un'istruzione SELECT
senza clausola FROM |
Supporta casi speciali quali:
|
SELECT (subquery) AS flag, CASE WHEN flag = 1 THEN ... |
In BigQuery, le colonne non possono fare riferimento
l'output di altre colonne
definiti all'interno della stessa query. Devi duplicare la logica o spostare
la logica in una query nidificata.
Opzione 1 SELECT (subquery) AS flag, CASE WHEN (subquery) = 1 THEN ... Opzione 2 SELECT q.*, CASE WHEN flag = 1 THEN ... FROM ( SELECT (subquery) AS flag, ... ) AS q |
Operatori di confronto
Netezza | BigQuery | Descrizione |
---|---|---|
exp = exp2 |
exp = exp2 |
Uguale |
exp <= exp2 |
exp <= exp2 |
Minore o uguale a |
exp < exp2 |
exp < exp2 |
Minore di |
exp <> exp2 exp != exp2 |
exp <> exp2 exp != exp2 |
Diverso |
exp >= exp2
|
exp >= exp2
|
Maggiore o uguale a a |
exp > exp2 |
exp > exp2 |
Maggiore di |
Funzioni SQL integrate
Netezza | BigQuery | Descrizione |
---|---|---|
CURRENT_DATE
|
CURRENT_DATE
|
Ottieni la data corrente (anno, mese giorno). |
CURRENT_TIME
|
CURRENT_TIME
|
Vedere l'ora attuale con frazione. |
CURRENT_TIMESTAMP
|
CURRENT_TIMESTAMP
|
Ottieni lo stato attuale data e ora di sistema, al secondo intero più vicino. |
NOW
|
CURRENT_TIMESTAMP
|
Scarica il sistema attuale data e ora, al secondo intero più vicino. |
COALESCE(exp, 0)
|
COALESCE(exp, 0)
|
Sostituisci NULL con
zero. |
NVL(exp, 0)
|
IFNULL(exp, 0)
|
Sostituisci NULL con
zero. |
EXTRACT(DOY FROM
timestamp_expression)
|
EXTRACT(DAYOFYEAR FROM
timestamp_expression)
|
Restituisce il numero di giorni da all'inizio dell'anno. |
ADD_MONTHS(date_expr,
num_expr) |
DATE_ADD(date,
INTERVAL k MONTH) |
Aggiungere mesi a una data. |
DURATION_ADD(date,
k) |
DATE_ADD(date,
INTERVAL k DAY) |
Esegui aggiunta il giorno date. |
DURATION_SUBTRACT(date,
k) |
DATE_SUB(date,
INTERVAL k DAY) |
Esegui sottrazione su date. |
str1 || str2 |
CONCAT(str1,
str2) |
Concatena le stringhe. |
Funzioni
Questa sezione confronta le funzioni di Netezza e BigQuery.
Funzioni di aggregazione
Funzioni analitiche
Funzioni di data e ora
Funzioni di stringa
Funzioni matematiche
Netezza | BigQuery |
---|---|
ABS |
ABS |
ACOS |
ACOS |
ACOSH |
|
ASIN |
ASIN |
ASINH |
|
ATAN |
ATAN |
ATAN2 |
ATAN2 |
ATANH |
|
CEIL DCEIL |
CEIL
|
CEILING |
|
COS |
COS |
COSH |
|
COT |
COT |
DEGREES |
|
DIV |
|
EXP |
EXP |
FLOOR DFLOOR |
FLOOR
|
GREATEST |
GREATEST |
IEEE_DIVIDE |
|
IS_INF |
|
IS_NAN |
|
LEAST |
LEAST |
LN |
LN |
LOG |
LOG |
LOG10 |
|
MOD |
MOD |
NULLIF (expr, 0) |
|
PI |
ACOS (-1) |
POW FPOW |
POWER POW |
RADIANS |
|
RANDOM |
RAND |
ROUND |
ROUND |
SAFE_DIVIDE |
|
SETSEED |
|
SIGN |
SIGN |
SIN |
SIN |
SINH |
|
SQRT NUMERIC_SQRT |
SQRT
|
TAN |
TAN |
TANH |
|
TRUNC |
TRUNC |
IFNULL (expr, 0) |
Sintassi DML
Questa sezione confronta la sintassi DML di Netezza e BigQuery.
Istruzione INSERT
Netezza | BigQuery |
---|---|
INSERT INTO table VALUES (...); |
INSERT INTO table (...) VALUES (...); Netezza offre una parola chiave DEFAULT e altri vincoli
per le colonne. In BigQuery, l'omissione dei nomi delle colonne nella
L'istruzione INSERT è valida solo se tutte le colonne sono
fornite. |
INSERT INTO table (...) VALUES (...); INSERT INTO table (...) VALUES (...); |
INSERT INTO table VALUES (), (); BigQuery impone quote DML, che limitano le di istruzioni DML che è possibile eseguire ogni giorno. Per un utilizzo ottimale di quota, considera i seguenti approcci:
|
Gli script DML in BigQuery hanno coerenza leggermente diversa
rispetto alle istruzioni equivalenti di Netezza. Inoltre, tieni presente che
BigQuery non offre vincoli a parte NOT
NULL
.
Per una panoramica dell'isolamento degli snapshot e della gestione di sessioni e transazioni, consulta Garanzie di coerenza e isolamento delle transazioni.
Istruzione UPDATE
In Netezza, la clausola WHERE
è facoltativa, ma in BigQuery lo è
necessaria.
Netezza | BigQuery |
---|---|
UPDATE tbl SET tbl.col1=val1; |
Non supportata senza la clausola WHERE .
Utilizza una clausola WHERE true per aggiornare tutte le righe. |
UPDATE A SET y = B.y, z = B.z + 1 FROM B WHERE A.x = B.x AND A.y IS NULL; |
UPDATE A SET y = B.y, z = B.z + 1 FROM B WHERE A.x = B.x AND A.y IS NULL; |
UPDATE A alias SET x = x + 1 WHERE f(x) IN (0, 1) |
UPDATE A SET x = x + 1 WHERE f(x) IN (0, 1); |
UPDATE A SET z = B.z FROM B WHERE A.x = B.x AND A.y = B.y |
UPDATE A SET z = B.z FROM B WHERE A.x = B.x AND A.y = B.y; |
Per alcuni esempi, vedi
Esempi di UPDATE
.
A causa delle quote DML,
consigliamo di utilizzare istruzioni MERGE
più grandi anziché più istruzioni singole
Estratti conto UPDATE
e INSERT
. Gli script DML in BigQuery hanno
una semantica a coerenza leggermente diversa rispetto alle istruzioni equivalenti in Netezza.
Per una panoramica dell'isolamento degli snapshot e della gestione di sessioni e transazioni, consulta
Garanzie di coerenza e isolamento delle transazioni.
Estratti conto DELETE
e TRUNCATE
Le istruzioni DELETE
e TRUNCATE
consentono di rimuovere righe da una tabella in entrambi i modi
senza influire sullo schema o sugli indici della tabella. L'istruzione TRUNCATE
contiene
effetto dell'istruzione DELETE
, ma è molto più veloce dell'istruzione DELETE
per tabelle di grandi dimensioni. L'istruzione TRUNCATE
è supportata in Netezza, ma
non supportati in BigQuery. Tuttavia, puoi utilizzare DELETE
sia in Netezza che in BigQuery.
In BigQuery, l'istruzione DELETE
deve avere una clausola WHERE
.
In Netezza, la clausola WHERE
è facoltativa. Se la clausola WHERE
non è
specificato, vengono eliminate tutte le righe nella tabella Netezza.
Netezza | BigQuery | Descrizione |
---|---|---|
BEGIN; LOCK TABLE A IN EXCLUSIVE MODE; DELETE FROM A; INSERT INTO A SELECT * FROM B; COMMIT; |
La sostituzione dei contenuti di una tabella con l'output della query
l'equivalente di una transazione. Puoi farlo con una query
o una copia (cp )
operativa. bq query \ bq cp \ |
Sostituisci i contenuti di una tabella con i risultati di una query. |
DELETE FROM database.table |
DELETE FROM table WHERE TRUE; |
In Netezza, quando viene eseguita un'istruzione di eliminazione, le righe
non vengono eliminati fisicamente, ma solo contrassegnati per l'eliminazione. L'esecuzione
I comandi GROOM TABLE o nzreclaim verranno rimossi in seguito
le righe contrassegnate per l'eliminazione e recupera lo spazio su disco corrispondente.
|
GROOM
TABLE |
Netezza utilizza il comando GROOM TABLE per
liberare spazio su disco rimuovendo le righe contrassegnate per l'eliminazione. |
Istruzione MERGE
Un'istruzione MERGE
deve corrispondere al massimo a una riga di origine per ogni riga di destinazione. DML
gli script in BigQuery hanno una semantica a coerenza leggermente diversa
rispetto a quelle equivalenti di Netezza. Per una panoramica dell'isolamento degli snapshot
e la gestione di sessioni e transazioni, consulta
Garanzie di coerenza e isolamento delle transazioni.
Per alcuni esempi, vedi
Esempi di BigQuery MERGE
e
Esempi Netezza MERGE
.
Sintassi DDL
Questa sezione confronta la sintassi DDL di Netezza e quella di BigQuery.
Istruzione CREATE TABLE
Netezza | BigQuery | Descrizione |
---|---|---|
TEMP TEMPORARY
|
Con il DDL di BigQuery
assistenza, puoi
per creare una tabella
i risultati di una query
e specificare
scadenza al momento della creazione
nel tempo. Ad esempio, per
tre giorni:CREATE TABLE
'fh-bigquery.public_dump.vtemp' OPTIONS (expiration_timestamp=TIMESTAMP_ADD(CURRENT_TIMESTAMP(), INTERVAL 3 DAY)) |
Creare tabelle temporaneo a un durante la sessione. |
ZONE MAPS
|
Non supportati. | Ricerca rapida di
WHERE condizione. |
DISTRIBUTE ON
|
PARTITION BY
|
Partizionamento.
Questa non è una traduzione diretta. DISTRIBUTE ON condivide i dati
tra nodi, di solito con una chiave unica per una distribuzione uniforme,
mentre PARTITION BY li riduce in segmenti. |
ORGANIZE ON
|
CLUSTER BY
|
Entrambi Netezza e BigQuery fino a quattro tasti per il clustering. Netezza tabelle di base in cluster (CBT) offrono la stessa precedenza a ciascuna il clustering colonne. BigQuery dà la precedenza a nella prima colonna che corrisponde alla tabella in cluster, seguiti da nella seconda colonna e così via. |
ROW SECURITY |
Authorized View |
Sicurezza a livello di riga. |
CONSTRAINT |
Non supportata | Controlla i vincoli. |
Istruzione DROP
Netezza | BigQuery | Descrizione |
---|---|---|
DROP TABLE |
DROP TABLE |
|
DROP DATABASE |
DROP DATABASE |
|
DROP VIEW |
DROP VIEW |
Opzioni e attributi delle colonne
Netezza | BigQuery | Descrizione |
---|---|---|
NULL NOT NULL
|
NULLABLE REQUIRED
|
Specifica se la colonna è
può contenere
NULL valori. |
REFERENCES
|
Non supportata | Specifica colonna di blocco. |
UNIQUE
|
Non supportata | Ogni valore nella colonna devono essere univoci. |
DEFAULT
|
Non supportata | Valore predefinito per tutte i valori nella colonna. |
Tabelle temporanee
Supporta Netezza
TEMPORARY
tabelle
esistenti per tutta la durata di una sessione.
Per creare una tabella temporanea in BigQuery:
- Crea un set di dati con una breve durata (ad esempio 12 ore).
Crea la tabella temporanea nel set di dati, con il prefisso del nome della tabella
temp
. Ad esempio, per creare una tabella che scade tra un'ora:CREATE TABLE temp.name (col1, col2, ...) OPTIONS(expiration_timestamp = TIMESTAMP_ADD(CURRENT_TIMESTAMP(), INTERVAL 1 HOUR));
Inizia a leggere e scrivere dalla tabella temporanea.
Puoi anche rimuovere i duplicati in modo indipendente per trovare errori nei sistemi downstream.
Tieni presente che BigQuery non supporta DEFAULT
e IDENTITY
(sequenze).
Istruzioni SQL procedurali
Netezza utilizza NZPLSQL linguaggio di scripting compatibile con le stored procedure. NZPLSQL è basato su Postgres linguaggio PL/pgSQL. Questa sezione descrive come convertire l'SQL procedurale utilizzate in stored procedure, funzioni e trigger da Netezza a in BigQuery.
Istruzione CREATE PROCEDURE
Netezza e BigQuery supportano entrambi la creazione di stored procedure
utilizzando
CREATE PROCEDURE
l'Informativa. Per ulteriori informazioni, vedi
Utilizzare le stored procedure SQL.
Dichiarazione di variabili e assegnazione
Netezza | BigQuery | Descrizione |
---|---|---|
DECLARE var
datatype(len) [DEFAULT
value]; |
DECLARE
|
Dichiara la variabile. |
SET var = value; |
SET |
Assegna un valore alla variabile. |
Gestori di eccezioni
Netezza supporta gestori di eccezioni che possono essere attivati per determinati errori le condizioni di traffico. BigQuery non supporta i gestori di condizioni.
Netezza | BigQuery | Descrizione |
---|---|---|
EXCEPTION
|
Non supportata | Dichiara il gestore delle eccezioni SQL per errori generici. |
Istruzioni SQL dinamiche
Netezza supporta le query SQL dinamiche all'interno delle stored procedure. BigQuery non supporta le istruzioni SQL dinamiche.
Netezza | BigQuery | Descrizione |
---|---|---|
EXECUTE IMMEDIATE sql_str; |
EXECUTE IMMEDIATE sql_str; |
Eseguire SQL dinamico. |
Istruzioni Flow-of-control
Netezza | BigQuery | Descrizione |
---|---|---|
IF THEN ELSE STATEMENT IF condizioneTHEN ... ELSE ... END IF; |
IF condizioneTHEN ... ELSE ... END IF;
|
Esegui in modo condizionale. |
Controllo iterativoFOR var AS SELECT ... DO stmt END FOR; FOR var AS cur CURSOR FOR SELECT ... DO stmts END FOR; |
Non supportata | Esegui l'iterazione su una raccolta di righe. |
Controllo iterativoLOOP stmts END LOOP; |
LOOP sql_statement_list END LOOP; |
Blocco di istruzioni in loop. |
EXIT WHEN |
BREAK |
Esci da una procedura. |
WHILE *condition* LOOP
|
WHILE condizioneDO ... END WHILE |
Esegui un loop di fino a un po' di tempo non riesce. |
Altre affermazioni ed elementi del linguaggio procedurale
Netezza | BigQuery | Descrizione |
---|---|---|
CALL proc(param,...) |
Non supportata | Esegui una procedura. |
EXEC proc(param,...) |
Non supportata | Esegui una procedura. |
EXECUTE proc(param,...) |
Non supportata | Esegui una procedura. |
Istruzioni SQL a più istruzioni e multiriga
Sia Netezza che BigQuery supportano le transazioni (sessioni) e supportano quindi istruzioni separate da punti e virgola che sono in modo coerente eseguite insieme. Per ulteriori informazioni, vedi Transazioni multi-istruzione.
Altre istruzioni SQL
Netezza | BigQuery | Descrizione |
---|---|---|
GENERATE
STATISTICS
|
Genera statistiche per tutte le tabelle rispetto al database attuale. | |
GENERATE
STATISTICS ON
table_name |
Genera statistiche per una tabella specifica. | |
GENERATE
STATISTICS ON
table_name(col1,col4)
|
Usa entrambi
funzioni statistiche
come MIN, MAX, AVG,
e così via, utilizzare l'interfaccia utente
usano l'API Cloud Data Loss Prevention. |
Genera statistiche per colonne specifiche in una tabella. |
GENERATE
STATISTICS ON
table_name |
APPROX_COUNT_DISTINCT(col) |
Mostra il numero di valori univoci per colonne. |
INSERT INTO
table_name |
INSERT INTO
table_name |
Inserisci una riga. |
LOCK TABLE
table_name FOR
EXCLUSIVE; |
Non supportata | Blocca riga. |
SET SESSION
CHARACTERISTICS AS
TRANSACTION ISOLATION
LEVEL ...
|
BigQuery utilizza sempre Isolamento degli snapshot. Per maggiori dettagli, vedi Coerenza di garanzie e transazione per l'isolamento. | Definisci la transazione livello di isolamento. |
BEGIN TRANSACTION END TRANSACTION COMMIT |
BigQuery utilizza sempre Isolamento degli snapshot. Per maggiori dettagli, vedi Coerenza di garanzie e transazione per l'isolamento. | Definisci i limite delle transazioni più dichiarazioni richieste. |
EXPLAIN ...
|
Non supportati. Simile nel query piano e tempistiche | Mostra piano di query per un
SELECT .
|
Visualizzazioni degli utenti
metadati Metadati delle visualizzazioni di sistema |
SELECT * EXCEPT(is_typed) FROM mydataset.INFORMATION_SCHEMA.TABLES; BigQuery Schema delle informazioni |
Esegui query sugli oggetti nella database |
Garanzie di coerenza e isolamento delle transazioni
Sia Netezza che BigQuery sono atomici, ovvero
Conformità ACID in data
un livello per mutazione su molte righe. Ad esempio, un'operazione MERGE
completamente atomico, anche con più valori inseriti.
Transazioni
Netezza accetta sintatticamente tutte e quattro le modalità di ANSI SQL
isolamento delle transazioni.
Tuttavia, indipendentemente dalla modalità specificata, viene utilizzata solo la modalità SERIALIZABLE
in modo da offrire il massimo livello di coerenza possibile. Questa modalità
evita letture "sporche", non ripetibili e fantasma tra transazioni simultanee.
Netezza non utilizza modelli
chiusura
per garantire la coerenza. Utilizza invece
il controllo delle dipendenze per la serializzazione,
una forma di controllo ottimistico della contemporaneità per eseguire automaticamente il rollback più recente
quando due transazioni tentano di modificare gli stessi dati.
BigQuery inoltre supporta le transazioni. BigQuery aiuta a garantire un controllo ottimistico della contemporaneità (prima il commit ha la priorità) con l'isolamento degli snapshot, in cui una query legge l'ultima prima dell'inizio della query. Questo approccio garantisce lo stesso livello coerenza per riga, per mutazione e tra righe all'interno dello stesso l'istruzione DML, evitando però i deadlock. Nel caso di più aggiornamenti DML rispetto nella stessa tabella, BigQuery passa controllo pessimistico della contemporaneità. I job di caricamento possono essere eseguiti in modo completamente indipendente e aggiunti alle tabelle.
Esegui il rollback
Netezza supporta
Dichiarazione ROLLBACK
interrompere la transazione corrente ed eseguire il rollback di tutte le modifiche apportate
transazione.
In BigQuery, puoi utilizzare
ROLLBACK TRANSACTION
.
Limiti per i database
Limite | Netezza | BigQuery |
---|---|---|
Tabelle per database | 32.000 | Senza restrizioni |
Colonne per tabella | 1600 | 10000 |
Dimensione massima della riga | 64 kB | 100 MB |
Colonna e tabella lunghezza del nome | 128 byte | 16.384 Unicode caratteri |
Righe per tabella | Illimitato | Illimitato |
Richiesta SQL massima lunghezza | 1 MB (massimo
standard non risolto
lunghezza della query SQL). 12 MB (numero massimo risolto legacy e standard lunghezza della query SQL). Flussi di dati: 10 MB (dimensioni della richiesta HTTP limite) 10.000 (numero massimo di righe per richiesta) |
|
Numero massimo di richieste e dimensione risposta | 10 MB (richiesta) e 10 GB (risposta) o praticamente illimitato se utilizzando l'impaginazione l'API Cloud Storage. | |
Numero massimo di sessioni simultanee | 63 simultanei lettura/scrittura transazioni. 2000 connessioni simultanee al server. | 100 query in parallelo (può essere aumentata con prenotazione slot), 300 API simultanee richieste per utente. |
Passaggi successivi
- Ricevi istruzioni passo passo per Eseguire la migrazione da IBM Netezza a BigQuery.