Co to jest INSERT INTO?

W SQL, instrukcja „INSERT INTO” służy do dodawania nowych wierszy danych do istniejącej tabeli. W BigQuery, ta instrukcja działa podobnie, ale z pewnymi specyficznymi cechami:

• Wstawianie danych do tabel: Podobnie jak w standardowym SQL, „INSERT INTO” w BigQuery umożliwia wstawianie nowych wierszy do tabel.
• Wsparcie dla tabel partycjonowanych: BigQuery obsługuje wstawianie danych do tabel partycjonowanych, co pozwala na zarządzanie dużymi zbiorami danych i optymalizację wydajności zapytań.
• Wstawianie danych z innych źródeł: Możliwe jest wstawianie danych z innych źródeł, takich jak pliki CSV, tabele w innych bazach danych lub wyniki zapytań.

Zastosowanie INSERT INTO

W BigQuery, „INSERT INTO” ma szerokie zastosowanie:

• Wstępne ładowanie danych: Wstawianie danych do tabel przed rozpoczęciem analizy.
• Aktualizacja danych: Dodawanie nowych rekordów do istniejących tabel, utrzymując aktualny stan danych.
• Łączenie danych: Łączenie danych z różnych źródeł w jedną tabelę do dalszej analizy.
• Tworzenie kopii zapasowych: Tworzenie kopii zapasowych danych w celu zapewnienia bezpieczeństwa i odzyskania danych w razie potrzeby.
• Przetwarzanie strumieniowe: Wstawianie danych w czasie rzeczywistym do tabel, co jest przydatne w przypadku aplikacji opartych o dane.

Przykład użycia w BigQuery

Załóżmy, że mamy tabelę „produkty” z następującymi kolumnami:

Chcemy dodać nowy produkt do tej tabeli:


INSERT INTO `projekt.zestaw_danych.produkty` (Nazwa produktu, Cena, Kategoria)
VALUES ('Tablet', 500, 'Elektronika');


Po wykonaniu tego zapytania, nowa tabela będzie wyglądać tak:

Najczęstsze błędy i sposoby ich unikania

Najczęstsze błędy podczas korzystania z „INSERT INTO” w BigQuery:

• Niezgodność typów danych: Podczas wstawiania danych, należy upewnić się, że typy danych wstawianych wartości odpowiadają typom danych kolumn w tabeli.
• Błędne nazwy kolumn: Upewnij się, że nazwy kolumn w instrukcji „INSERT INTO” są poprawne i zgodne z nazwami kolumn w tabeli.
• Ograniczenia klucza głównego: Jeśli tabela ma klucz główny, należy upewnić się, że wstawiane wartości nie naruszają ograniczeń klucza głównego.
• Ograniczenia spójności referencyjnej: Podobnie, jeśli tabela ma ograniczenia spójności referencyjnej, należy upewnić się, że wstawiane wartości są zgodne z tymi ograniczeniami.

Aby uniknąć tych błędów, należy:

• Sprawdzić schemat tabeli: Przed wstawianiem danych, należy sprawdzić schemat tabeli, aby upewnić się, że typy danych są zgodne.
• Używać narzędzi do walidacji danych: Istnieją narzędzia, które mogą pomóc w walidacji danych przed wstawieniem ich do tabeli.
• Używać funkcji „INSERT OVERWRITE”: Funkcja „INSERT OVERWRITE” pozwala na zastąpienie istniejących danych w tabeli nowymi danymi, co może być przydatne w przypadku aktualizacji danych.

Optymalizacje i najlepsze praktyki

Aby zoptymalizować wydajność zapytań „INSERT INTO” w BigQuery, należy:

• Używać partycjonowania tabel: Partycjonowanie tabel pozwala na szybsze wstawianie danych i wyszukiwanie danych w dużych tabelach.
• Używać klastrów tabel: Klastrowanie tabel pozwala na szybsze wyszukiwanie danych w oparciu o kolumny, które są często używane do filtrowania danych.
• Wstawianie danych w dużych partiach: Wstawianie danych w dużych partiach może być szybsze niż wstawianie danych w małych partiach.
• Używanie funkcji „INSERT ALL”: Funkcja „INSERT ALL” pozwala na wstawienie wielu wierszy danych w jednym zapytaniu, co może być szybsze niż wstawianie każdego wiersza osobno.
• Monitorowanie wydajności: Należy monitorować wydajność zapytań „INSERT INTO” i w razie potrzeby wprowadzać optymalizacje.

Porównanie z innymi dialektami SQL

Instrukcja „INSERT INTO” w BigQuery jest podobna do tej w innych dialektach SQL, takich jak MySQL i PostgreSQL. Różnice dotyczą głównie szczegółów składni i funkcji.

Na przykład, w MySQL, można użyć instrukcji „INSERT INTO … SELECT” do wstawiania danych z wyników zapytania. W BigQuery, ta funkcja jest dostępna za pomocą instrukcji „INSERT INTO … SELECT”.

Ogólnie rzecz biorąc, „INSERT INTO” w BigQuery jest potężnym narzędziem do zarządzania danymi, które oferuje wiele funkcji i możliwości optymalizacji.