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从成本、时间和处理的角度来看，哪个最好使用。这里 etl_batch_date 是表的分区列。

1.Query - 此查询在运行时将处理 607.7 kb 表大小：9.77 MB

SELECT count(*) from demo 
WHERE etlbatchid = '20200003094244327' and etl_batch_date='2020-06-03

  1. 查询 - 此查询在运行时将处理 427.6 kb 表大小：9.77MB

    SELECT count(*) from demo WHERE etlatchid = '20200003094244327'

另外，当您编写第二个查询时，它是否会从每个分区中读取数据？

您的宝贵意见将不胜感激。

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1 回答 1

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经验法则：始终使用分区列来过滤数据。

玩这个查询：

SELECT COUNT(*) 
FROM `fh-bigquery.wikipedia_v3.pageviews_2020`  
WHERE DATE(datehour) IN ('2020-01-01', '2020-01-02')

# 2.2 GB processed

对于datehour您添加到过滤器的每个数据，都会查询额外的千兆字节数据。那是因为：

  1. 按 datehour 过滤意味着读取 datehour 列。所以这使得查询遍历更多数据。
  2. 但是由于 datehour 列是分区列，所以它只扫描当天的数据。

现在，如果我添加另一个过滤器：

SELECT COUNT(*) 
FROM `fh-bigquery.wikipedia_v3.pageviews_2020`  
WHERE DATE(datehour) IN ('2020-01-01', '2020-01-02')
AND wiki='en'
# 686.8 MB processed

处理的数据更少！

那是因为wiki是主要的聚类列。

因此，请尝试始终使用分区和集群 - 即使对于较小的表，结果也可能看起来不太直观。

于 2020-06-04T23:17:14.553 回答