أكثر استعلامات BigQuery تعقيداً

لماذا يهم هذا

الاستعلامات ذات الفتحات العالية تؤثر على الجميع في مشروعك. في ظل التسعير عند الطلب، تتنافس على حصة تخصيص الفتحات المنصفة (2,000 فتحة عادةً). في ظل تسعير Editions، تستهلك مباشرةً سعتك المحجوزة. تحديد الاستعلامات المعقدة وتحسينها يُحسّن الأداء لجميع المستخدمين ويقلّل التكاليف في كلا نموذجَي الفوترة.

كيف يعمل

يُحسب عدد الفتحات التقريبي بقسمة total_slot_ms على وقت التنفيذ بالمللي ثانية. استعلام استخدم 1,000 فتحة مللي ثانية خلال ثانية واحدة استخدم في المتوسط فتحةً واحدةً تقريباً. يلتقط هذا المقياس التوازي والثقل الحسابي لكل استعلام.

استعلام SQL

-- Queries ranked by average slot consumption (most compute-heavy first)

DECLARE lookback_days INT64 DEFAULT 14;

WITH jobs AS (
  SELECT
    user_email,
    query,
    project_id,
    start_time,
    end_time,
    total_slot_ms,
    COALESCE(total_bytes_billed, 0) AS bytes_billed,
    TIMESTAMP_DIFF(end_time, start_time, MILLISECOND) AS duration_ms,
    ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY job_id ORDER BY end_time DESC) AS rn
  FROM `your-project`.`region-us`.INFORMATION_SCHEMA.JOBS_BY_PROJECT
  WHERE creation_time >= TIMESTAMP_SUB(CURRENT_TIMESTAMP(), INTERVAL lookback_days DAY)
    AND job_type = 'QUERY' AND state = 'DONE' AND total_slot_ms IS NOT NULL
)
SELECT
  user_email,
  query,
  project_id,
  start_time,
  end_time,
  ROUND(SAFE_DIVIDE(total_slot_ms, duration_ms), 0) AS avg_slots,
  ROUND(duration_ms / 1000, 1) AS duration_sec,
  ROUND(bytes_billed / POW(1024, 4) * 6.25, 2) AS on_demand_cost_usd
FROM jobs
WHERE rn = 1
...

شرح الاستعلام

الصيغة الأساسية هي SAFE_DIVIDE(total_slot_ms, duration_ms). إذا استخدم استعلام 10,000 فتحة مللي ثانية خلال 100 مللي ثانية، فإن عدد فتحاته التقريبي هو 100 — أي استخدم نحو 100 فتحة في آنٍ واحد. تشير الأرقام الأعلى إلى مزيد من التوازي والطلب الحسابي الأكبر.

رؤى أساسية

• lightbulb

  الاستعلامات التي تتجاوز 500 فتحة تُعدّ عالية التعقيد وقد تستفيد من إعادة الكتابة.

• lightbulb

  عدد فتحات عالٍ مع بايتات مفوترة منخفضة يُشير إلى عمليات مكثّفة حسابياً: JOINs معقدة أو وظائف نافذة أو DISTINCT على مجموعات بيانات كبيرة.

• lightbulb

  عدد فتحات عالٍ مع بايتات عالية يشير إلى مشكلات حجم بيانات وحوسبة معاً — أكبر أهداف التحسين.

• lightbulb

  قارن عدد الفتحات بوقت التنفيذ: إذا كانت الفتحات عالية لكن التنفيذ سريع، فالاستعلام متوازٍ بكفاءة لكنه كثيف الموارد.

أفضل الممارسات

1. 1

   بسّط JOINs متعددة الاتجاهات بالتجميع المسبق أو استخدام جداول وسيطة.

2. 2

   استبدل COUNT(DISTINCT ...) الدقيق بـ APPROX_COUNT_DISTINCT() عندما لا تكون الدقة حاسمة.

3. 3

   تجنّب الاستعلامات الفرعية المرتبطة — أعد كتابتها كـ JOINs أو وظائف نافذة.

4. 4

   استخدم التجميع على مفاتيح JOIN لتقليل عمليات التبديل.

أدلة ذات صلة