22、BigQuery 性能优化：分区、聚类与批量查询策略

最新推荐文章于 2025-11-17 05:32:06 发布

git9versioner

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分类专栏： BigQuery权威指南精要文章标签： BigQuery 性能优化分区表

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BigQuery 性能优化：分区、聚类与批量查询策略

1. 地理数据处理与优化

在处理地理数据时，将数据存储为 GEOGRAPHY 类型而非字符串或基本类型，能显著提升查询性能。以下是一个示例，将 bigquery-public-data.utility_us.zipcode_area 表中的 zipcode_geom 列转换为 GEOGRAPHY 类型：

CREATE OR REPLACE TABLE ch07.zipcode_area AS 
SELECT  
  * REPLACE(ST_GeogFromText(zipcode_geom) AS zipcode_geom) 
FROM 
  `bigquery-public-data`.utility_us.zipcode_area

新数据集大小为 131.8 MB，比原表的 116.5 MB 略大，但查询速度大幅提升。例如，以下查询仅需 5.3 秒（提速 10 倍），处理 320.8 MB 数据：

SELECT name, zipcode  
FROM ch07.zipcode_area 
JOIN `bigquery-public-data`.utility_us.us_cities_area 
ON ST_INTERSECTS(zipcode_geom, city_geom) 
WHERE name LIKE '%Santa Fe%'

由于存储地理数据为 GEOGRAPHY