O que é o bigquery?

BigQuery é uma plataforma de processamento de dados em nuvem desenvolvida pela Google Cloud. Ele permite que os usuários armazenem e analisem grandes conjuntos de dados de forma rápida e escalável. Com BigQuery, os usuários podem executar consultas complexas em segundos, usando SQL, sem precisar se preocupar com a configuração e manutenção de cluster ou bancos de dados. Além disso, BigQuery oferece integração com outras ferramentas da Google Cloud, como o Google Cloud Storage, Google Analytics e Google Sheets, permitindo uma fácil análise de dados de diferentes fontes. A plataforma é escalável e é cobrado somente pelo uso, tornando-se uma opção econômica para empresas de diferentes tamanhos. Com BigQuery, os usuários podem transformar grandes volumes de dados em insights valiosos, para tomar decisões mais informadas.

Principais maneiras de otimizar uma query!

Filtrar o máximo de linhas o mais cedo possível!

Ao trabalhar com grandes conjuntos de dados no BigQuery, é essencial filtrar o máximo de linhas o mais cedo possível. Isso permite selecionar somente as linhas que atendem a critérios específicos utilizando a cláusula WHERE, e assim, reduzir a quantidade de dados processados, melhorando o desempenho e diminuindo os custos. Além disso, filtrar os dados antes de realizar outras operações, como agregação ou junção, também pode ajudar a reduzir a quantidade de dados que precisam ser processados. Outra técnica importante é o particionamento e clusterização, que permite ao BigQuery acessar somente os dados relevantes para a consulta, o que reduz o tempo de processamento e o custo. Ao implementar essas técnicas no início da sua consulta no BigQuery, você pode garantir que somente os dados relevantes serão processados, resultando em uma consulta mais rápida e eficiente.

Selecionar apenas as colunas necessárias

Isso pode ser feito usando a cláusula SELECT para selecionar apenas as colunas que você precisa para sua consulta. Selecionando somente as colunas necessárias, você pode reduzir a quantidade de dados que precisam ser processados e, com isso, melhorar o desempenho e reduzir o custo. Além disso, selecionando somente as colunas necessárias também pode ajudar a manter a clareza e a simplicidade na sua consulta, tornando-a mais fácil de entender e manter. Portanto, é importante considerar selecionar somente as colunas necessárias no início da sua consulta no BigQuery para garantir um desempenho eficiente e uma consulta simples.

Dividir queries complexas em queries independentes

Trabalhar com grandes conjuntos de dados no BigQuery requer estratégias eficientes para garantir desempenho e redução de custos. Uma dessas estratégias é dividir queries complexas em queries menores e independentes. Isso permite que cada query seja otimizada e testada individualmente, facilitando a identificação e correção de problemas. Além disso, essa divisão também ajuda a melhorar a escalabilidade e eficiência, já que cada query menor pode ser executada paralelamente, aproveitando melhor a capacidade de processamento do BigQuery. Outra vantagem é que isso torna a consulta mais clara e fácil de entender. Outra prática útil é materializar querys complexas, ou seja, criar uma tabela com o resultado da consulta, permitindo que outras consultas possam acessar esses dados sem precisar refazer a mesma consulta complexa. Isso pode melhorar consideravelmente o desempenho e reduzir o custo das consultas.

Ordenar joins em tamanho decrescente

Quando se trata de trabalhar com junções em grandes conjuntos de dados no BigQuery, ordenar as junções em tamanho decrescente é uma técnica importante para garantir desempenho eficiente e redução de custos. Isso é feito organizando a tabela com maior número de linhas para ser unidas primeiro, logo após a tabela com menor número de linhas, e posteriormente em ordem crescente a segunda tabela maior, terceira tabela maior e assim sucessivamente.

ou seja:

Tabela maior → Tabela Menor → 2a Tabela maior → 3a Tabela maior…

Isso ajuda a reduzir a quantidade de dados que precisam ser processados, melhorando o desempenho e diminuindo os custos.

Usar struct e array

O uso de structs e arrays no BigQuery é uma boa prática para organizar e acessar dados de forma eficiente. Os structs são utilizados para agrupar campos relacionados em um único objeto, enquanto os arrays permitem armazenar vários valores de uma mesma tipagem em uma única coluna.

Usar structs é uma boa maneira de organizar seus dados, pois ele permite agrupar informações relacionadas juntas, e acessá-las de forma mais fácil e intuitiva. Isso pode ser útil quando se trata de dados complexos e aninhados, como endereços, contatos, ou informações do usuário. Com structs, você pode ter uma estrutura de dados hierárquica e fácil de navegar, e também pode usar isso para simplificar as suas consultas, pois você pode acessar as informações de forma mais direta.

Por outro lado, os arrays são úteis para trabalhar com conjuntos de dados relacionados. Por exemplo, se você tem uma tabela de vendas, e cada linha representa uma venda, você pode usar um array para armazenar todos os itens vendidos em uma venda. Isso é muito útil quando você precisa trabalhar com conjuntos de dados relacionados, e também facilita a realização de consultas e agregações.

Em resumo, usar structs e arrays no BigQuery é uma boa prática para organizar e acessar dados de forma eficiente. Eles permitem agrupar informações relacionadas juntas e armazenar conjuntos de dados relacionados, respectivamente, o que pode simplificar as suas consultas e melhorar o desempenho.

Evitar order by

Usar a cláusula ORDER BY em consultas no BigQuery pode ser tentador, mas é importante evitá-la ao trabalhar com grandes conjuntos de dados. Isso porque o ORDER BY requer que todos os dados sejam carregados em memória antes de serem classificados, o que pode levar a tempos de processamento longos e aumento dos custos.

Uma alternativa é usar a cláusula LIMIT para retornar apenas as linhas desejadas, sem precisar classificá-las. Além disso, é possível utilizar técnicas de particionamento e clusterização para acessar somente os dados relevantes para a consulta, o que também pode ajudar a reduzir o tempo de processamento e o custo.

Outra opção é pré-classificar os dados usando uma tabela auxiliar ou uma subconsulta. Isso permite que os dados já estejam classificados antes de serem acessados, o que pode melhorar significativamente o desempenho da consulta.

Conclusão

Gostaria de agradecer a todos que dedicaram um tempo para ler este artigo. Espero que você tenha encontrado as informações aqui contidas úteis. Se você tiver alguma dúvida ou comentário, fique a vontade para comentar.

Trabalhar com grandes conjuntos de dados no BigQuery pode ser desafiador, mas com as técnicas e estratégias discutidas neste artigo, espero que você possa otimizar suas consultas e alcançar resultados melhores e mais eficientes. Obrigado novamente por ler e espero ter te ajudado a obter sucesso em suas análises de dados. Até a próxima vez!