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python - 是什么导致 Google BigQuery 查询的开销如此之大？

coder 2023-08-17 原文

我正在运行以下函数来分析 BigQuery 查询:

# q = "SELECT * FROM bqtable LIMIT 1'''

def run_query(q):
    t0 = time.time()
    client = bigquery.Client()
    t1 = time.time()
    res = client.query(q)
    t2 = time.time()
    results = res.result()
    t3 = time.time()
    records = [_ for _ in results]
    t4 = time.time()
    print (records[0])
    print ("Initialize BQClient: %.4f | ExecuteQuery: %.4f | FetchResults: %.4f | PrintRecords: %.4f | Total: %.4f | FromCache: %s" % (t1-t0, t2-t1, t3-t2, t4-t3, t4-t0, res.cache_hit))

然后，我得到如下内容:

Initialize BQClient: 0.0007 | ExecuteQuery: 0.2854 | FetchResults: 1.0659 | PrintRecords: 0.0958 | Total: 1.4478 | FromCache: True

我在 GCP 机器上运行它，它只在美国位置(同一地区等)获取一个结果，所以网络传输应该(我希望？)可以忽略不计。是什么导致了这里的所有开销？

我在 GCP 控制台上试过这个，它说缓存命中需要不到 0.1s 返回，但实际上，它超过一秒。这是一个示例视频来说明:https://www.youtube.com/watch?v=dONZH1cCiJc .

注意第一个查询，例如，它说它在 0.253 秒内从缓存中返回:

但是，如果您观看上面的视频，查询实际上是在 7 秒 3 帧处开始的 --

它在 8 秒 13 帧时完成 --

那已经超过一秒了——几乎是一秒半!!该数字类似于我从 Python 命令行执行查询时得到的数字。

那么为什么它报告它只用了 0.253s 而实际上，执行查询并返回一个结果，它花费了这个时间的五倍多？

换句话说，查询时间似乎有大约一秒钟的开销REGARDLESS(在执行细节中根本没有注明)。有什么方法可以减少这个时间吗？

最佳答案

UI 报告的是查询执行时间，而不是总时间。

查询执行时间是指 BigQuery 实际扫描数据并计算结果所需的时间。如果它只是从缓存中读取，那么它会非常快，通常不到 1 秒，这反射(reflect)了您所看到的时间。

但是，这不包括下载结果表并将其显示在 UI 中。您实际上在 Python 脚本中测量了这一点，该脚本显示 FetchResults 步骤耗时超过 1 秒，这与浏览器控制台中发生的事情相同。例如，包含数百万行的缓存查询结果将执行非常快，但可能需要 30 秒才能完全下载。

BigQuery 是一个大规模分析 (OLAP) 系统，专为吞吐量而不是延迟而设计。它使用具有密集计划过程的分布式设计，并将所有结果写入临时表。这允许它在几秒钟内处理 PB 级字节，但代价是每个查询都需要几秒钟才能运行，无论多小。

你可以看看official documentation有关查询计划和性能的更多信息，但在这种情况下，无法进一步减少延迟。几秒钟是目前 BigQuery 的最佳情况。

如果您需要缩短重复查询的响应时间，那么您可以考虑将结果存储在您自己的缓存层(如 Redis)中，或者使用 BigQuery 将数据聚合到一个更小的数据集中，然后将其存储在传统的关系数据库中(如 Postgres 或 MySQL)。

关于python - 是什么导致 Google BigQuery 查询的开销如此之大？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/53966126/

BigQuerypythonsectionimagetimegoogle-cloud-platformgoogle-bigquery

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