22、BigQuery 数据处理优化：分区、聚类与批量查询策略

BigQuery 数据处理优化：分区、聚类与批量查询策略

1. 地理数据类型转换优化查询

在处理地理数据时，将其存储为 GEOGRAPHY 类型而非字符串或基本类型能带来显著的性能提升。例如，通过以下代码将 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。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 GEOGRA