测量运行在google BigQuery中的SQL代码的平均运行时间。

Question

由于BigQuery是一个共享资源，因此有可能获得在BigQuery上运行相同代码的不同值。好的，我经常使用的一个选项是关闭查询设置( Cache首选项)中的缓存。这样，查询就不会被缓存。此设置的问题是，如果刷新浏览器或将其闲置，缓存首选项框将再次勾选。

无论如何，我与一些正在优化代码的开发人员进行了讨论。简单地说，它们需要运行缓慢的代码，运行5次并获得平均值，然后在优化之后再运行5次以获得优化SQL的平均值。我不清楚细节。然而，我的偏好是(全部在BQ控制台)。

1. 创建用户会话
2. 关闭sql缓存
3. 在BQ控制台上粘贴慢速运行代码；
4. 在同一会话上粘贴优化的代码
5. 运行代码(由“；”分隔)
6. 这将确保任何系统，如烧烤繁忙/超载，缓慢连接等将影响“两个”SQL片，系统将被取消。在我的选择中，当缓存也关闭时，只需要运行一次。跑5次才能达到平均水平，看上去又过分又多余？

感谢任何建议/反馈

谢谢

Answer 1

测量时间是一种方法，而查看查询是否经过优化的另一种方法是有效地使用了对查询计划和插槽方式的理解。

我已经在BigQuery工作了6年多了，你所描述的我从来没有用过。在BigQuery中，真正重要的是降低成本，这可以迭代地重写查询，并使用分区/集群/物化视图、缓存/临时表。