更快地解析 BigQuery JSON 结果答案

【问题标题】：Faster parsing of BigQuery JSON results更快地解析 BigQuery JSON 结果
【发布时间】：2019-10-24 13:03:26
【问题描述】：

我正在构建一个使用 BigQuery 作为数据源的 API。我们在数据存储、分区和查询优化方面做了大量工作，但是，我在有效解析查询结果方面遇到了一些麻烦。例如，在某些情况下，有 50 多行 JSON，我看到解析需要 3 秒或更长时间，这在查询执行和 HTTP 请求/响应之上远非理想。

下面是我使用公共 BigQuery 数据集所做的简化版本，我的查询要复杂得多，但是解析是相同的，这是我需要一些帮助的地方。

from google.cloud import bigquery
import json

sql = """
SELECT TO_JSON_STRING(t) FROM (
SELECT * FROM
`bigquery-public-data.hacker_news.stories`
LIMIT 50 OFFSET 0
) as t
"""

client = bigquery.Client()
job_config = bigquery.QueryJobConfig()
query_job = client.query(sql,job_config=job_config)
results = query_job.result()

# Begin parsing results to valid
# JSON for API response
json_response = '['
i = 0
for row in results:
    json_response = json_response + row[0]
    if i != total_rows:
        json_response = json_response + ","
    i += 1

json_response = json_response + ']'    

print(json_response)

我尝试遵循here 中列出的一些性能提示，但不断遇到我无法克服的错误。

注意：我是 Python 的新手，在过去的几年里一直使用 Ruby 编写代码。

编辑： 我尝试了几种构建 JSON 响应的替代方法，针对 Micah 的评论，我运行了一些分析，结果如下。

版本1（原版如上）

json_response = '['
i = 0
for row in results:
    json_response = json_response + row[0]
    if i != total_rows:
        json_response = json_response + ","
    i += 1

json_response = json_response + ']'

建立响应的平均时间 = 1.7962 秒

第 2 版

json_list = [ json.loads(row[0]) for row in results]
json_response = json.dumps(json_list)

构建响应的平均时间 = 2.4789 秒

我猜这里 json.loads 和 json.dumps 会增加延迟。

版本 3（基于 Micah 的建议）

a = [row[0] for row in results]
json_response = ",".join(a)

建立响应的平均时间 = 1.9623 秒

我更喜欢 V2&3 的代码，但 V1 仍然是最快的方法，尽管速度很慢。

【问题讨论】：

大的 JSON 数据从何而来？它是来自存储 JSON 的某个列还是作为您的示例查询，您形成了一个要从 BigQuery 返回的 JSON。解决方案可能不同。
它来自后来/第二个选项。该表有很多列，使用 TO_JSON_STRING() 命令返回 JSON 行。
这可能有助于进行更多分析。 a =[row[0] for row in results] 需要多长时间？ ",".join(a) 需要多长时间？无论哪种情况，加入都应该比您当前的循环更快。
我在上面做了一些编辑，我已经介绍了两种新方法

标签： python json google-bigquery

【解决方案1】：

我通常是这样做的：

from google.cloud import bigquery
import json


# BigQuery Setup and Query
project_name = 'my_project'
client = bigquery.Client(project=project_name)
query = 'select to_json_string(t) as my_stuff from schema.dataset'

job_config = bigquery.QueryJobConfig()
job_config.use_query_cache = False
query_job = client.query(query, job_config = job_config)

results = query_job.result()

json_list = []

for row in results:
    json_list.append(row.my_stuff)

with open('data.json', 'w') as f:
    json.dump(json_list,f)

如果您需要字段名称或多个字段，请使用to_json_string(struct(t)) 或to_json_string(struct(a,b,c) as values))

【讨论】：