Google Cloud Platform（GCP）的BigQuery是一个完全托管的、基于云的分析型数据仓库，它允许用户使用类似SQL的语法进行复杂的数据分析和数据挖掘。BigQuery能够处理大数据，并且非常适合数据仓库、商业智能、数据科学和机器学习等场景。它还允许与其他数据分析工具和可视化平台（如Tableau、Looker和Data Studio）轻松集成，并可以与GCP的其他服务（如Google Cloud Storage和Cloud Dataflow）集成，提供完整的数据分析解决方案。本文将深入探讨BigQuery的概念和最佳实践。
本文旨在讨论在BigQuery中加载和查询大数据集时必须遵循的最佳实践。学习目标如下：
GCP BigQuery是由Google Cloud Platform提供的完全托管的、基于云的分析型数据仓库。BigQuery的SQL类语法使得SQL开发者、分析师和数据科学家能够快速上手并执行复杂的数据分析和数据挖掘。它允许用户在GCP上存储的大型数据集上运行类似SQL的查询，而无需设置和管理传统的数据仓库。
以下是一些将大数据集加载到BigQuery的最佳实践：
数据压缩：压缩数据可以显著减少加载到BigQuery所需的存储和网络带宽。Gzip是加载数据到BigQuery最常见的压缩格式。
数据分区：通过日期或其他相关字段对数据进行分区可以提高查询性能并降低成本。
加载作业监控：监控加载作业的状态，并排查可能出现的任何问题。BigQuery Web UI提供了关于加载作业状态、错误和进度的详细信息。
优化数据格式：使用适当的文件格式，如Avro、Parquet或ORC，这些格式对于在BigQuery中存储大型数据集更有效。
优化表模式：确保表模式针对执行查询进行了优化。这可以提高查询性能并降低成本。
使用Cloud Storage的多部分上传功能：上传大型文件到Cloud Storage时，使用多部分上传功能并行上传文件的部分。这可以显著加快上传过程。
使用数据管道工具：使用数据管道工具，如Apache NiFi、Apache Beam或Google Cloud Dataflow，自动化将大型数据集加载到BigQuery。
使用BigQuery流式API：BigQuery流式API允许实时流数据到BigQuery，这有助于加载大型数据集。
使用BigQuery导出功能：导出功能可用于将数据从BigQuery移动出去；它将创建一个作业，将数据导出到GCS桶，从那里可以访问或移动数据。
考虑使用数据湖架构：数据湖架构使能够存储具有不同格式和结构的大型数据集，并在存储的数据上执行数据处理和分析。BigQuery可以作为数据湖，用于存储和处理大型数据集。
以下是一些在BigQuery中查询大数据集的最佳实践：
使用合适的数据类型：为列选择适当的数据类型，以减少扫描数据所需的存储和网络带宽。
数据分区：通过日期或其他相关字段对数据进行分区，以提高查询性能并降低成本。
使用正确的查询类型：使用适当的查询类型。例如，使用SELECT DISTINCT查询从列中找到唯一值，使用SELECT COUNT(*)查询计算表中的行数。
使用正确的聚合函数：使用聚合函数，如SUM()、COUNT()、AVG()等，以汇总数据并减少需要扫描的数据量。
过滤和排序：使用过滤和排序来限制需要扫描的数据量。
使用子查询：使用子查询将复杂查询分解为更小、更易于管理的部分。
利用索引：在列上创建索引以提高查询性能。
使用物化视图：使用物化视图预聚合和预连接数据，这可以提高查询性能。
使用通配符表：同时查询多个表可以提高查询性能并降低成本。
使用Google Cloud Storage和BigQuery：使用BigQuery和Google Cloud Storage存储和处理大型数据集。这将允许使用这两个服务的强大功能高效处理大型数据集。