Co to jest VIEW?

Widok w SQL to wirtualna tabela zdefiniowana przez zapytanie SQL. W BigQuery widoki są używane do:

• Uproszczenia złożonych zapytań, poprzez stworzenie łatwego w użyciu aliasu dla złożonego zapytania.
• Dostarczania ograniczonego dostępu do danych, np. tylko do wybranych kolumn lub agregowanych danych.
• Ukrywania złożoności logiki zapytania przed użytkownikami.
• Ułatwiania tworzenia wizualizacji danych w narzędziach takich jak Looker Studio.

Widoki w BigQuery są wirtualne, co oznacza, że nie przechowują danych fizycznie, a jedynie definiują zapytanie, które jest wykonywane przy każdym odwołaniu do widoku.

Zastosowanie VIEW

Widoki w BigQuery mają szerokie zastosowanie w analizie danych, przetwarzaniu zapytań i innych scenariuszach związanych z BigQuery. Oto kilka przykładów:

• Abstrakcja i przechowywanie logiki obliczeń i łączenia tabel: Widoki mogą być używane do przechowywania złożonych obliczeń i łączenia tabel w jednym obiekcie, co upraszcza tworzenie i wykonywanie zapytań.
• Dostarczanie ograniczonego dostępu do danych: Widoki mogą być używane do udostępniania tylko części danych lub obliczeń bez konieczności udzielania dostępu do pełnych tabel.
• Uproszczenie tworzenia wizualizacji danych: Widoki mogą być używane jako źródło danych dla narzędzi do wizualizacji danych, takich jak Looker Studio.

Przykład użycia w BigQuery

Załóżmy, że mamy tabelę o nazwie „sales” z danymi o sprzedaży:

Chcemy stworzyć widok, który pokaże sumę wartości sprzedaży dla każdego produktu.

CREATE VIEW sales_summary AS
SELECT
    Produkt,
    SUM(Ilość * Cena) AS Wartość_Sprzedaży
FROM
    `projekt.dataset.sales`
GROUP BY
    Produkt;

Teraz możemy zapytać o widok „sales_summary”, aby uzyskać sumę wartości sprzedaży dla każdego produktu:

SELECT * FROM `projekt.dataset.sales_summary`;

Wynik tego zapytania będzie wyglądał tak:

Najczęstsze błędy i sposoby ich unikania

Oto kilka częstych błędów popełnianych przy użyciu widoków w BigQuery:

• Brak uprawnień do dostępu do tabel używanych w widoku: Upewnij się, że masz odpowiednie uprawnienia do dostępu do tabel używanych w widoku.
• Nieprawidłowe odwołanie do tabel w widoku: Upewnij się, że odwołania do tabel w widoku są poprawne i zawierają pełną nazwę ścieżki (projekt.dataset.tabela).
• Używanie funkcji niedostępnych w widoku: Niektóre funkcje nie są dostępne w widoku, np. funkcje modyfikujące dane (INSERT, UPDATE, DELETE).

Optymalizacje i najlepsze praktyki

Oto kilka wskazówek dotyczących optymalizacji zapytań z użyciem widoków w BigQuery:

• Użyj indeksów: Indeksy mogą znacznie przyspieszyć wykonywanie zapytań, zwłaszcza w przypadku dużych zestawów danych.
• Użyj filtrowania: Zastosuj filtrowanie danych w zapytaniu definiującym widok, aby ograniczyć ilość danych, które muszą być przetworzone.
• Użyj funkcji agregacji: Funkcje agregacji (np. SUM, AVG, COUNT) mogą być używane do zmniejszenia ilości danych, które muszą być przetworzone.
• Użyj materializowanych widoków: Materializowane widoki przechowują dane fizycznie, co może poprawić wydajność w przypadku częstych zapytań do tego samego widoku.

Porównanie z innymi dialektami SQL

Widoki w BigQuery są podobne do widoków w innych dialektach SQL, takich jak MySQL i PostgreSQL. Główne różnice to:

• W BigQuery widoki są zawsze tworzone w języku GoogleSQL.
• BigQuery oferuje materializowane widoki, które przechowują dane fizycznie i mogą poprawić wydajność.