18、BigQuery 性能优化与成本控制全解析

BigQuery 性能优化与成本控制全解析

1. BigQuery 查询基础与原理

在 BigQuery 中，存在一种元文件，它包含构成表的所有数据文件的元数据。当我们使用 WHERE field1 = 30 这样的谓词从表中查询时，可以先向这个元文件发送查询，它会返回我们所需的唯一文件是 file0002 。有了这个信息，我们就无需打开其他文件来满足查询需求。

BigQuery 查询执行过程涉及多个组件。从高级架构来看，查询从被 GFE 服务器接收开始，被路由到合适的 BigQuery 作业服务器，再由 Dremel 查询服务器处理。不同类型的查询有不同的执行阶段，从简单的扫描 - 过滤 - 计数查询到更复杂的扫描 - 过滤 - 聚合查询，甚至对于高基数的情况可能需要重新分区。

连接操作有两种实现方式：
- 广播连接：适用于小表。
- 哈希连接：适用于大表。
我们可以从查询计划中识别使用的是哪种连接机制。

数据存储方面，BigQuery 采用列格式存储数据，具有字典编码等优势，并且存储集的使用使得时间旅行查询成为可能。分区和聚类的实现有助于提高查询性能。

2. 性能优化原则

传奇计算机科学家 Donald Knuth 有句名言：过早优化是万恶之源。但他的完整表述更为平衡：我们大约 97% 的时间应该忽略小的效率问题，过早优化是万恶之源。然而，我们不应错过那关键的 3% 的优化机会。优秀的程序员不会因这种说法而自满，而是会在确定关键代码后仔细审视它。

性能调优应在开发阶段的后期进行，并且只有在发现典型查询运行