Ostatnia aktualizacja: 1 października 2024
Czas czytania: 3 min
Spis treści

Co to jest CURRENT_TIME?

CURRENT_TIME to funkcja SQL, która zwraca aktualny czas w formacie HH:MM:SS, bez uwzględnienia daty. W BigQuery, CURRENT_TIME jest przydatna do:

  • Zaznaczenia momentu wykonania zapytania.
  • Dodania znacznika czasu do danych.
  • Określenia różnicy czasowej między zdarzeniami.

Zastosowanie CURRENT_TIME

CURRENT_TIME w BigQuery znajduje zastosowanie w wielu scenariuszach:

  • Analiza danych: Dodanie znacznika czasu do danych pozwala na analizę trendów czasowych, np. dziennych zmian w ilości transakcji.
  • Przetwarzanie zapytań: CURRENT_TIME ułatwia filtrowanie danych według czasu, np. wyświetlenie tylko transakcji dokonanych w określonym przedziale czasowym.
  • Audytowanie: CURRENT_TIME może być użyte do rejestrowania czasu modyfikacji danych, co ułatwia śledzenie zmian w bazie danych.

Przykład użycia w BigQuery

Załóżmy, że mamy tabelę „Transakcje” z danymi o transakcjach internetowych. Tabela ta zawiera kolumny:

  • id_transakcji (numer identyfikacyjny transakcji)
  • kwota (wartość transakcji)
  • data_transakcji (data transakcji)

Chcemy dodać kolumnę „czas_transakcji”, która będzie zawierać czas transakcji. Poniższy kod SQL pokazuje, jak to zrobić:


ALTER TABLE `projekt.dataset.Transakcje`
ADD COLUMN czas_transakcji TIMESTAMP;

UPDATE `projekt.dataset.Transakcje`
SET czas_transakcji = CURRENT_TIME();

Pierwsze polecenie dodaje kolumnę „czas_transakcji” do tabeli „Transakcje”. Drugie polecenie aktualizuje tabelę, ustawiając czas transakcji na aktualny czas dla każdego wiersza.

Najczęstsze błędy i sposoby ich unikania

Najczęstsze błędy związane z CURRENT_TIME w BigQuery to:

  • Niepoprawne użycie typu danych: CURRENT_TIME zwraca czas w formacie HH:MM:SS. Upewnij się, że kolumna, do której chcesz dodać czas, ma odpowiedni typ danych, np. TIMESTAMP.
  • Niepoprawna interpretacja wyniku: Pamiętaj, że CURRENT_TIME zwraca czas w formacie HH:MM:SS, bez daty. Jeśli chcesz uzyskać pełną datę i czas, użyj funkcji CURRENT_TIMESTAMP.

Optymalizacje i najlepsze praktyki

Aby zoptymalizować zapytania z użyciem CURRENT_TIME w BigQuery, pamiętaj o:

  • Używaj funkcji CURRENT_TIME tylko wtedy, gdy jest to konieczne: CURRENT_TIME jest operacją, która wymaga komunikacji z serwerem BigQuery, co może wpływać na wydajność. Jeśli nie musisz aktualizować czasu w każdym wierszu, rozważ dodanie go tylko raz na początku lub na końcu procesu.
  • Użyj indeksów: Jeśli często filtrujesz dane według czasu, rozważ dodanie indeksu do kolumny z czasem, aby przyspieszyć proces filtrowania.

Porównanie z innymi dialektami SQL

Funkcja CURRENT_TIME jest dostępna w większości dialektów SQL, ale jej implementacja może się różnić. Na przykład, w MySQL funkcja ta zwraca czas w formacie HH:MM:SS, ale w PostgreSQL zwraca czas w formacie HH:MI:SS. W BigQuery, CURRENT_TIME jest zgodna ze standardem SQL, zwracając czas w formacie HH:MM:SS.

Pamiętaj, że w BigQuery, CURRENT_TIME jest funkcją, która zwraca czas w formacie HH:MM:SS. Jeśli chcesz uzyskać pełną datę i czas, użyj funkcji CURRENT_TIMESTAMP.

Mam nadzieję, że ten artykuł pomógł Ci lepiej zrozumieć funkcję CURRENT_TIME w Google BigQuery i jej zastosowania. Pamiętaj, że BigQuery jest stale rozwijany, więc zawsze warto zapoznać się z najnowszymi dokumentami i przykładami.

Udostępnij wpis
Newsletter

Zapisz się do Newslettera

Zapisując się, wyrażasz zgodę na przetwarzanie Twoich danych do celów marketingowych, zgodnie z naszą polityką prywatności.

Optymalizacja kosztów BigQuery

Poradnik

10 sposobów na optymalizację kosztów BigQuery
Looker Studio Dashoard

Poradnik

Looker Studio dla Początkujących – Co to jest Looker Studio i jak z niego korzystać?
Grafika prezentująca BigQuery

Tutorial

BigQuery dla początkujących. Jakie są sposoby przechowywania danych w BigQuery?
Google Search Console Dashboard

Dashboard analityczny

Dashboard analityczny SEO – Looker Studio
Grafika pokazująca 5 dobrych praktyk podczas tworzenia narzędzia Business Intelligence

Poradnik

Najlepsze praktyki tworzenia dashboardów analitycznych i biznesowych
Grafika pokazująca odwrócony proces ETL

Poradnik

Replikacja danych do BigQuery  – Jedyny przewodnik po procesach ETL i ELT w GCP jakiego potrzebujesz
Ikona plików cookies

Ustawienia plików cookies

Używamy plików cookies, aby zapewnić Ci najlepsze wrażenia z korzystania z naszej strony. Możesz wybrać, które pliki cookies chcesz zaakceptować.
Ikona plików cookies

Informacje o plikach cookies

Szanujemy Twoją prywatność

Używamy plików cookies lub podobnych technologii w celu zapewnienia Ci dostępu do serwisu, usprawniania jego działania, profilowania i wyświetlania treści dopasowanych do Twoich potrzeb. W każdej chwili możesz zmienić ustawienia plików cookies lub podobnych technologii poprzez zmianę ustawień prywatności w przeglądarce bądź aplikacji lub zmianę swoich preferencji w zakładce Ustawienia cookies w stopce strony. Pamiętaj, że zmiana ta może spowodować brak dostępu do niektórych funkcji serwisu.
Dane osobowe dotyczące korzystania z serwisu, w tym zapisywane i odczytywane z plików cookies lub podobnych technologii będą przetwarzane w celu zapewnienia dostępu do serwisu, w celach marketingowych, w tym profilowania, w celach wewnętrznych związanych ze świadczeniem usług oraz prowadzeniem działalności gospodarczej, w tym dowodowych, analitycznych i statystycznych, wykrywania i eliminowania nadużyć oraz w celu wykonywania obowiązków wynikających z przepisów prawa.
Przysługuje Ci prawo do dostępu do danych, ich usunięcia, ograniczenia przetwarzania, przenoszenia, sprzeciwu, sprostowania oraz cofnięcia zgód w każdym czasie. Szczegółowe informacje dotyczące przetwarzania danych oraz przysługujących Ci uprawnień, informacje dotyczące plików cookies lub podobnych technologii, w tym dotyczące możliwości zarządzania ustawieniami prywatności, znajdują się w Polityce Prywatności.