使用 Google BigQuery 上的开始/结束日期优化活动帐户查询

Question

我希望优化查询以获取每个间隔（天、周等）的活动帐户，其中活动是在帐户的开始和结束日期定义的。布局如下：

accounts: account_id Int subscription_start Timestamp subscription_end Timestamp -- null if still active

我尝试了几种方法，最快的方法是使用 generate_array 为活动天数创建数组，然后将它们取消嵌套（大约 2 分钟）

with nested_dates as (
  select GENERATE_DATE_ARRAY(DATE(subscription_start), IFNULL(date(subscription_end), current_date()), INTERVAL 1 DAY) as dates
  from `accounts`
),
all_dates as (
  select date_item from nested_dates, UNNEST(dates) as date_item
)
select date_item, count(1) from all_dates group by date_item

我还每天使用一个子选择，在 6 到 9 个月前，当 BigQuery 仍然具有性能等级并且在 CPU 方面有更多的余地时，它曾经在类似情况下表现得相当好。但现在似乎更严格/效率更低，因为他们取消了更高的计算层定价。此执行大约需要 12 分钟。

select
  day,
  (select 
     count(1) 
   from `accounts` where
     subscription_start <= day and 
     (subscription_end is null or subscription_end >= day)
  )
from unnest(
    generate_date_array(date('2015-06-01'), current_date(), interval 1 day)
) AS day

我还使用生成日期和条件总和对帐户的交叉连接进行了性能测试（由于超出 CPU 限制，3300 秒后失败）。

当我为每个活跃的帐户生成一个所有日子的物化表时，如果我可能更快地实现分区（例如，通过使用来自第一个查询“all_dates”。

select date(day_active), count(1) from `account_all_dates`

现在的问题是：有没有办法获得物化交叉连接的性能，而无需首先实际炸毁数据并将其物化，即实时而无需开销。

我正在尝试使用一些分析功能，但找不到可以做到这一点的东西。

Answer 1

我认为您的第一个查询非常完美，并且是一种方法 它已经是最通用的，适用于任何时间间隔（天、周等），并且在所有非物化选项中都适用——最快的一个

唯一的潜在改进（而且更紧凑）如下（在我使用虚拟数据进行的快速测试中，它不断显示出稍微快一点的结果 - 但我不能肯定 - 看到你的结果会很有趣真实数据）

#standardSQL
SELECT date_item, COUNT(1) active_accounts 
FROM `accounts`, 
UNNEST(GENERATE_DATE_ARRAY(DATE(subscription_start), 
  IFNULL(DATE(subscription_end), CURRENT_DATE()), INTERVAL 1 DAY)) date_item
GROUP BY date_item