为什么选择谷歌云BigQuery？

作为谷歌云核心技术组件之一，BigQuery凭借其无服务器架构、PB级数据处理能力和按需计费模式，已成为企业数据分析的首选平台。其独特的列式存储结构和分布式执行引擎，为数据扫描量优化提供了天然优势。

数据扫描量优化的五大黄金法则

1. 精确选择字段而非SELECT *

-- 不佳实践
SELECT * FROM `project.dataset.sales`;

-- 优化实践
SELECT product_id, revenue, region 
FROM `project.dataset.sales`;

通过仅选择必要字段，可减少扫描的列数。在包含数百列的表上，此优化可能减少99%以上的扫描量。

2. 利用分区表与聚类表

分区表将数据按时间范围划分，而聚类表则按字段值物理重组数据：

3. 谓词下推与分区裁剪

在WHERE子句中使用分区字段可触发分区裁剪：

-- 扫描全表
SELECT COUNT(*) FROM sales;

-- 仅扫描2023年Q1分区
SELECT COUNT(*) FROM sales
WHERE transaction_date BETWEEN '2023-01-01' AND '2023-03-31';

4. 物化视图的智能应用

物化视图通过预计算和存储查询结果，可减少重复计算：

• 自动维护：源表更新时视图同步刷新
• 智能路由：查询引擎自动选择最优物化视图
• 零成本维护：谷歌云自动处理刷新过程

5. 合理设置缓存策略

BigQuery提供两级缓存机制：

1. 查询结果缓存：相同查询24小时内免费返回结果
2. 槽执行缓存：预留槽执行的查询可能重用中间结果

高级优化技巧

使用BI Engine加速分析

谷歌云BI Engine是专为BigQuery打造的内存分析加速服务，特点包括：

查询执行计划分析

通过EXPLAIN语句解析查询计划：

EXPLAIN 
SELECT customer_id, SUM(amount) 
FROM transactions
GROUP BY customer_id;

重点关注slot时间和读取阶段，识别瓶颈操作。

优化效果评估与监控

利用INFORMATION_SCHEMA视图追踪优化成效：

-- 查询作业历史
SELECT query, total_bytes_processed 
FROM `region-us`.INFORMATION_SCHEMA.JOBS_BY_PROJECT
ORDER BY total_bytes_processed DESC
LIMIT 10;

建议建立定期审查机制，重点关注：

• 扫描量TOP 10查询
• 重复执行的相似查询
• 未使用分区限定的全表扫描