Ostatnia aktualizacja: 1 października 2024
Czas czytania: 4 min
Spis treści

Co to jest WITH?

Klauzula WITH w SQL, znana również jako Common Table Expression (CTE), służy do tworzenia tymczasowych tabel, które są dostępne tylko w ramach bieżącego zapytania. Umożliwia to definiowanie złożonych wyrażeń lub podzapytań, które można wielokrotnie odwoływać w głównym zapytaniu.

W BigQuery, CTE są szczególnie przydatne do:

  • Uproszczenia złożonych zapytań poprzez podział na mniejsze, łatwiejsze do zrozumienia części.
  • Poprawy czytelności i wydajności zapytań poprzez unikanie powtarzania tych samych wyrażeń.
  • Zwiększenia możliwości ponownego wykorzystania fragmentów kodu SQL w ramach jednego zapytania.

Zastosowanie WITH

WITH znajduje szerokie zastosowanie w BigQuery, w tym:

  • Analiza danych: CTE mogą być używane do obliczania wskaźników, agregacji danych, filtrowania lub grupowania danych w ramach złożonych analiz.
  • Przetwarzanie zapytań: Umożliwiają tworzenie pośrednich tabel, które można łączyć, filtrować i sortować w celu uzyskania żądanych wyników.
  • Rekurencyjne zapytania: CTE są kluczowe w tworzeniu rekurencyjnych zapytań, które mogą przetwarzać dane w sposób hierarchiczny, np. w przypadku analizy drzew danych.
  • Poprawa wydajności: CTE mogą zwiększyć wydajność zapytań poprzez zmniejszenie ilości powtarzanych obliczeń.

Przykład użycia w BigQuery

Załóżmy, że mamy tabelę „orders” z informacjami o zamówieniach:

order_id customer_id order_date total_amount
1 101 2024-09-20 100
2 102 2024-09-21 150
3 101 2024-09-22 75
4 103 2024-09-23 200

Chcemy obliczyć średnią wartość zamówień dla każdego klienta:


WITH CustomerOrders AS (
SELECT
customer_id,
AVG(total_amount) AS average_order_value
FROM
`your_project.your_dataset.orders`
GROUP BY
customer_id
)
SELECT
customer_id,
average_order_value
FROM
CustomerOrders;

W tym przykładzie:

  • Tworzymy CTE o nazwie „CustomerOrders”, które oblicza średnią wartość zamówień dla każdego klienta.
  • Następnie w głównym zapytaniu odwołujemy się do CTE „CustomerOrders”, aby wyświetlić wyniki.

Najczęstsze błędy i sposoby ich unikania

Najczęstsze błędy związane z WITH:

  • Błędna składnia: Upewnij się, że składnia WITH jest poprawna, w tym użycie słowa kluczowego WITH, nazwy CTE, wyrażenia i odwołań do CTE w głównym zapytaniu.
  • Błędy w definicji CTE: Sprawdź, czy definicja CTE jest poprawna, w tym użycie kolumn, agregacji i funkcji.
  • Odwołania do nieistniejących CTE: Upewnij się, że odwołania do CTE w głównym zapytaniu są poprawne i że CTE są zdefiniowane.
  • Zakres CTE: Pamiętaj, że CTE są dostępne tylko w ramach bieżącego zapytania. Nie można ich używać w innych zapytaniach ani sesjach.

Aby uniknąć tych błędów:

  • Użyj edytora zapytań BigQuery, który zawiera funkcję podświetlania składni i wykrywania błędów.
  • Dokładnie przeczytaj dokumentację BigQuery dotyczącą WITH.
  • Testuj swoje zapytania z WITH przed użyciem ich w produkcyjnym środowisku.

Optymalizacje i najlepsze praktyki

Aby zoptymalizować zapytania z WITH:

  • Użyj DISTINCT: Jeśli CTE zwraca duplikaty, użyj DISTINCT w definicji CTE, aby uniknąć niepotrzebnych obliczeń.
  • Minimalizuj dane: Zwróć tylko niezbędne kolumny z CTE, aby zminimalizować ilość przetwarzanych danych.
  • Użyj indeksów: Jeśli używasz CTE do filtrowania danych, rozważ utworzenie indeksów dla kolumn używanych w filtrach.
  • Użyj optymalizatora zapytań: BigQuery automatycznie optymalizuje zapytania, ale możesz skorzystać z dodatkowych opcji optymalizacji, np. ustawiając parametr „useLegacySql” na „false”.
  • Analizuj plan zapytań: Użyj funkcji „Explain Query” w BigQuery, aby przeanalizować plan zapytań i zidentyfikować potencjalne obszary do optymalizacji.

Porównanie z innymi dialektami SQL

WITH jest wspierany przez wiele dialektów SQL, w tym BigQuery, MySQL, PostgreSQL i Oracle. Podstawowa składnia i funkcjonalność są podobne, ale mogą występować drobne różnice w implementacji i obsłudze.

Na przykład w BigQuery CTE są dostępne tylko w ramach bieżącego zapytania, podczas gdy w niektórych innych dialektach mogą być dostępne w innych sesjach lub procedurach składowanych.

Zaleca się zapoznanie się z dokumentacją konkretnego dialektu SQL, aby uzyskać szczegółowe informacje na temat użycia WITH.

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.