Indexierte Daten durchsuchen

Diese Seite enthält Beispiele für die Suche in BigQuery. Wenn Sie Ihre Daten indexieren, kann BigQuery einige Abfragen optimieren, die die Funktion SEARCH oder andere Funktionen und Operatoren wie z. B. =, IN, LIKE oder STARTS_WITH verwenden.

SQL-Abfragen geben korrekte Ergebnisse aus allen aufgenommenen Daten zurück, selbst wenn einige Daten noch nicht indexiert sind. Die Abfrageleistung kann jedoch mit einem Index erheblich verbessert werden. Einsparungen bei den verarbeiteten Byte und Slot-Millisekunden werden maximiert, wenn die Anzahl der Suchergebnisse einen relativ kleinen Teil der Gesamtzahl an Zeilen in Ihrer Tabelle ausmacht, da weniger Daten gescannt werden. Informationen dazu, ob ein Index für eine Abfrage verwendet wurde, finden Sie unter Nutzung des Suchindex.

Suchindex erstellen

Die folgende Tabelle mit dem Namen Logs wird verwendet, um verschiedene Möglichkeiten zur Verwendung der Funktion SEARCH zu zeigen. Diese Beispieltabelle ist ziemlich klein, aber in der Praxis erhöht sich die Leistungssteigerung durch SEARCH mit zunehmender Größe der Tabelle.

CREATE TABLE my_dataset.Logs (Level STRING, Source STRING, Message STRING)
AS (
  SELECT 'INFO' as Level, '65.177.8.234' as Source, 'Entry Foo-Bar created' as Message
  UNION ALL
  SELECT 'WARNING', '132.249.240.10', 'Entry Foo-Bar already exists, created by 65.177.8.234'
  UNION ALL
  SELECT 'INFO', '94.60.64.181', 'Entry Foo-Bar deleted'
  UNION ALL
  SELECT 'SEVERE', '4.113.82.10', 'Entry Foo-Bar does not exist, deleted by 94.60.64.181'
  UNION ALL
  SELECT 'INFO', '181.94.60.64', 'Entry Foo-Baz created'
);

Die Tabelle sieht so aus:

+---------+----------------+-------------------------------------------------------+
| Level   | Source         | Message                                               |
+---------+----------------+-------------------------------------------------------+
| INFO    | 65.177.8.234   | Entry Foo-Bar created                                 |
| WARNING | 132.249.240.10 | Entry Foo-Bar already exists, created by 65.177.8.234 |
| INFO    | 94.60.64.181   | Entry Foo-Bar deleted                                 |
| SEVERE  | 4.113.82.10    | Entry Foo-Bar does not exist, deleted by 94.60.64.181 |
| INFO    | 181.94.60.64   | Entry Foo-Baz created                                 |
+---------+----------------+-------------------------------------------------------+

Erstellen Sie mit dem Standardtextanalysator einen Suchindex für die Tabelle Logs:

CREATE SEARCH INDEX my_index ON my_dataset.Logs(ALL COLUMNS);

Weitere Informationen zu Suchindexen finden Sie unter Suchindexe verwalten.

SEARCH-Funktion verwenden

Die Funktion SEARCH bietet eine tokenisierte Suche nach Daten. SEARCH ist für die Verwendung mit einem Index vorgesehen, um Abrufe zu optimieren. Mit der Funktion SEARCH können Sie in einer gesamten Tabelle suchen oder die Suche auf bestimmte Spalten beschränken.

Gesamte Tabelle durchsuchen

Die folgende Abfrage durchsucht alle Spalten der Tabelle Logs nach dem Wert bar und gibt die Zeilen zurück, die diesen Wert enthalten, unabhängig von der Groß-/Kleinschreibung. Da der Suchindex den Standard-Text-Analysator verwendet, müssen Sie ihn nicht in der Funktion SEARCH angeben.

SELECT * FROM my_dataset.Logs WHERE SEARCH(Logs, 'bar');

+---------+----------------+-------------------------------------------------------+
| Level   | Source         | Message                                               |
+---------+----------------+-------------------------------------------------------+
| INFO    | 65.177.8.234   | Entry Foo-Bar created                                 |
| WARNING | 132.249.240.10 | Entry Foo-Bar already exists, created by 65.177.8.234 |
| INFO    | 94.60.64.181   | Entry Foo-Bar deleted                                 |
| SEVERE  | 4.113.82.10    | Entry Foo-Bar does not exist, deleted by 94.60.64.181 |
+---------+----------------+-------------------------------------------------------+

Folgende Abfrage durchsucht alle Spalten der Tabelle Logs nach dem Wert `94.60.64.181` und gibt die Zeilen zurück, die diesen Wert enthalten. Die Backticks ermöglichen eine genaue Suche, weshalb die letzte Zeile der Tabelle Logs, die 181.94.60.64 enthält, weggelassen wird.

SELECT * FROM my_dataset.Logs WHERE SEARCH(Logs, '`94.60.64.181`');

+---------+----------------+-------------------------------------------------------+
| Level   | Source         | Message                                               |
+---------+----------------+-------------------------------------------------------+
| INFO    | 94.60.64.181   | Entry Foo-Bar deleted                                 |
| SEVERE  | 4.113.82.10    | Entry Foo-Bar does not exist, deleted by 94.60.64.181 |
+---------+----------------+-------------------------------------------------------+

In einer Teilmenge von Spalten suchen

Mit SEARCH können Sie einfach eine Teilmenge der Spalten angeben, in denen nach Daten gesucht werden soll. Die folgende Abfrage durchsucht die Spalte Message der Tabelle Logs nach dem Wert 94.60.64.181 und gibt die Zeilen zurück, die diesen Wert enthalten.

SELECT * FROM my_dataset.Logs WHERE SEARCH(Message, '`94.60.64.181`');

+---------+----------------+-------------------------------------------------------+
| Level   | Source         | Message                                               |
+---------+----------------+-------------------------------------------------------+
| SEVERE  | 4.113.82.10    | Entry Foo-Bar does not exist, deleted by 94.60.64.181 |
+---------+----------------+-------------------------------------------------------+

Mit der folgenden Abfrage werden die Spalten Source und Message der Tabelle Logs durchsucht. Sie gibt die Zeilen zurück, die den Wert 94.60.64.181 in einer der Spalten enthalten.

SELECT * FROM my_dataset.Logs WHERE SEARCH((Source, Message), '`94.60.64.181`');

+---------+----------------+-------------------------------------------------------+
| Level   | Source         | Message                                               |
+---------+----------------+-------------------------------------------------------+
| INFO    | 94.60.64.181   | Entry Foo-Bar deleted                                 |
| SEVERE  | 4.113.82.10    | Entry Foo-Bar does not exist, deleted by 94.60.64.181 |
+---------+----------------+-------------------------------------------------------+

Wenn eine Tabelle viele Spalten enthält und Sie die meisten davon durchsuchen möchten, ist es möglicherweise einfacher, nur die Spalten anzugeben, die von der Suche ausgeschlossen werden sollen. Mit der folgenden Abfrage wird in allen Spalten der Tabelle Logs mit Ausnahme der Spalte Message gesucht. Sie gibt die Zeilen aller Spalten außer Message zurück, die den Wert 94.60.64.181 enthalten.

SELECT *
FROM my_dataset.Logs
WHERE SEARCH(
  (SELECT AS STRUCT Logs.* EXCEPT (Message)), '`94.60.64.181`');

+---------+----------------+---------------------------------------------------+
| Level   | Source         | Message                                           |
+---------+----------------+---------------------------------------------------+
| INFO    | 94.60.64.181   | Entry Foo-Bar deleted                             |
+---------+----------------+---------------------------------------------------+

Anderen Textanalysator verwenden

Im folgenden Beispiel wird eine Tabelle namens contact_info mit einem Index erstellt, der die Textanalyse NO_OP_ANALYZER verwendet:

CREATE TABLE my_dataset.contact_info (name STRING, email STRING)
AS (
  SELECT 'Kim Lee' AS name, 'kim.lee@example.com' AS email
  UNION ALL
  SELECT 'Kim' AS name, 'kim@example.com' AS email
  UNION ALL
  SELECT 'Sasha' AS name, 'sasha@example.com' AS email
);
CREATE SEARCH INDEX noop_index ON my_dataset.contact_info(ALL COLUMNS)
OPTIONS (analyzer = 'NO_OP_ANALYZER');

+---------+---------------------+
| name    | email               |
+---------+---------------------+
| Kim Lee | kim.lee@example.com |
| Kim     | kim@example.com     |
| Sasha   | sasha@example.com   |
+---------+---------------------+

Mit der folgenden Abfrage wird in der Spalte name nach Kim und in der Spalte email nach kim gesucht. Da der Suchindex nicht den Standardtextanalysator verwendet, müssen Sie den Namen des Analysetools an die Funktion SEARCH übergeben.

SELECT
  name,
  SEARCH(name, 'Kim', analyzer=>'NO_OP_ANALYZER') AS name_Kim,
  email,
  SEARCH(email, 'kim', analyzer=>'NO_OP_ANALYZER') AS email_kim
FROM
  my_dataset.contact_info;

NO_OP_ANALYZER ändert den Text nicht, sodass die Funktion SEARCH nur TRUE für genaue Übereinstimmungen zurückgibt:

+---------+----------+---------------------+-----------+
| name    | name_Kim | email               | email_kim |
+---------+----------+---------------------+-----------+
| Kim Lee | FALSE    | kim.lee@example.com | FALSE     |
| Kim     | TRUE     | kim@example.com     | FALSE     |
| Sasha   | FALSE    | sasha@example.com   | FALSE     |
+---------+----------+---------------------+-----------+

Optionen des Textanalysators konfigurieren

Die Textanalysatoren LOG_ANALYZER und PATTERN_ANALYZER können angepasst werden, indem den Konfigurationsoptionen ein JSON-formatierter String hinzugefügt wird. Sie können Textanalysatoren in der SEARCH-Funktion, der CREATE SEARCH INDEX-DDL-Anweisung und der TEXT_ANALYZE-Funktion konfigurieren.

Im folgenden Beispiel wird eine Tabelle namens complex_table mit einem Index erstellt, der den Textanalysator LOG_ANALYZER verwendet. Die Analysatoroptionen werden in einem JSON-formatierten String konfiguriert:

CREATE TABLE dataset.complex_table(
  a STRING,
  my_struct STRUCT<string_field STRING, int_field INT64>,
  b ARRAY<STRING>
);

CREATE SEARCH INDEX my_index
ON dataset.complex_table(a, my_struct, b)
OPTIONS (analyzer = 'LOG_ANALYZER', analyzer_options = '''{
  "token_filters": [
    {
      "normalization": {"mode": "NONE"}
    }
  ]
}''');

Die folgenden Tabellen zeigen Beispiele für Aufrufe der Funktion SEARCH mit verschiedenen Textanalysatoren und deren Ergebnissen. Die erste Tabelle ruft die Funktion SEARCH mit dem Standardtextanalysator LOG_ANALYZER auf:

Funktionsaufruf Gibt Folgendes zurück: Begründung
SEARCH('foobarexample', NULL) FEHLER Die search_terms sind `NULL`.
SEARCH('foobarexample', '') FEHLER Die search_terms enthalten keine Tokens.
SEARCH('foobar-example', 'foobar example') TRUE '-' und ' ' sind Trennzeichen.
SEARCH('foobar-example', 'foobarexample') FALSE Die search_terms werden nicht aufgeteilt.
SEARCH('foobar-example', 'foobar\\&example') TRUE Der doppelte umgekehrte Schrägstrich maskiert das kaufmännische Und-Zeichen, das ein Trennzeichen ist.
SEARCH('foobar-example', R'foobar\&example') TRUE Der einzelne umgekehrte Schrägstrich maskiert das kaufmännische Und-Zeichen in einem Rohstring.
SEARCH('foobar-example', '`foobar&example`') FALSE Die Backticks erfordern eine genaue Übereinstimmung für foobar&example.
SEARCH('foobar&example', '`foobar&example`') TRUE Eine genaue Übereinstimmung wurde gefunden.
SEARCH('foobar-example', 'example foobar') TRUE Die Reihenfolge der Begriffe spielt keine Rolle.
SEARCH('foobar-example', 'foobar example') TRUE Tokens werden in Kleinbuchstaben geschrieben.
SEARCH('foobar-example', '`foobar-example`') TRUE Eine genaue Übereinstimmung wurde gefunden.
SEARCH('foobar-example', '`foobar`') FALSE Backticks behalten die Großschreibung bei.
SEARCH('`foobar-example`', '`foobar-example`') FALSE Graviszeichen haben keine spezielle Bedeutung für data_to_search und
SEARCH('foobar@example.com', '`example.com`') TRUE Nach dem Trennzeichen in data_to_search wird eine genaue Übereinstimmung gefunden.
SEARCH('a foobar-example b', '`foobar-example`') TRUE Zwischen den Leerzeichen-Trennzeichen wird eine genaue Übereinstimmung gefunden.
SEARCH(['foobar', 'example'], 'foobar example') FALSE Kein einzelner Arrayeintrag stimmt mit allen Suchbegriffen überein.
SEARCH('foobar=', '`foobar\\=`') FALSE Die search_terms entsprechen foobar\=.
SEARCH('foobar=', R'`foobar\=`') FALSE Dies entspricht dem vorherigen Beispiel.
SEARCH('foobar=', 'foobar\\=') TRUE Das Gleichheitszeichen ist in den Daten und der Abfrage ein Trennzeichen.
SEARCH('foobar=', R'foobar\=') TRUE Dies entspricht dem vorherigen Beispiel.
SEARCH('foobar.example', '`foobar`') TRUE Eine genaue Übereinstimmung wurde gefunden.
SEARCH('foobar.example', '`foobar.`') FALSE "foobar." wird aufgrund von Graviszeichen nicht analysiert; es ist nicht
SEARCH('foobar..example', '`foobar.`') TRUE `foobar.` wird aufgrund von Graviszeichen nicht analysiert; ihm folgt

Die folgende Tabelle zeigt Beispiele für Aufrufe der Funktion SEARCH mit dem NO_OP_ANALYZER-Textanalysator und Gründe für verschiedene Rückgabewerte:

Funktionsaufruf Gibt Folgendes zurück: Begründung
SEARCH('foobar', 'foobar', analyzer=>'NO_OP_ANALYZER') TRUE Eine genaue Übereinstimmung wurde gefunden.
SEARCH('foobar', '`foobar`', analyzer=>'NO_OP_ANALYZER') FALSE Graviszeichen sind keine Sonderzeichen für NO_OP_ANALYZER.
SEARCH('foobar', 'foobar', analyzer=>'NO_OP_ANALYZER') FALSE Die Großschreibung stimmt nicht überein.
SEARCH('foobar example', 'foobar', analyzer=>'NO_OP_ANALYZER') FALSE Es gibt keine Trennzeichen für NO_OP_ANALYZER.
SEARCH('', '', analyzer=>'NO_OP_ANALYZER') TRUE Es gibt keine Trennzeichen für NO_OP_ANALYZER.

Andere Operatoren und Funktionen

Sie können Suchindexoptimierungen mit mehreren Operatoren, Funktionen und Prädikaten ausführen.

Mit Operatoren und Vergleichsfunktionen optimieren

BigQuery kann einige Abfragen optimieren, die den Gleichheitsoperator (=), IN-Operator, LIKE-Operator oder die STARTS_WITH-Funktion verwenden, um Stringliterale mit indexierten Daten zu vergleichen.

Mit Stringprädikaten optimieren

Die folgenden Prädikate können für die Optimierung des Suchindex verwendet werden:

  • column_name = 'string_literal'
  • 'string_literal' = column_name
  • struct_column.nested_field = 'string_literal'
  • string_array_column[OFFSET(0)] = 'string_literal'
  • string_array_column[ORDINAL(1)] = 'string_literal'
  • column_name IN ('string_literal1', 'string_literal2', ...)
  • STARTS_WITH(column_name, 'prefix')
  • column_name LIKE 'prefix%'

Mit numerischen Prädikaten optimieren

Wenn Sie während der Vorschau Unterstützung benötigen, senden Sie eine E-Mail an bq-search-team@google.com.

Wenn der Suchindex mit numerischen Datentypen erstellt wurde, kann BigQuery einige Abfragen optimieren, die den Operator "Equal" (=) oder IN mit indexierten Daten verwenden. Die folgenden Prädikate können für die Optimierung des Suchindex verwendet werden:

  • INT64(json_column.int64_field) = 1
  • int64_column = 1
  • int64_array_column[OFFSET(0)] = 1
  • int64_column IN (1, 2)
  • struct_column.nested_int64_field = 1
  • struct_column.nested_timestamp_field = TIMESTAMP "2024-02-15 21:31:40"
  • timestamp_column = "2024-02-15 21:31:40"
  • timestamp_column IN ("2024-02-15 21:31:40", "2024-02-16 21:31:40")

Funktionen optimieren, die indexierte Daten generieren

BigQuery unterstützt die Optimierung des Suchindex, wenn bestimmte Funktionen auf indexierte Daten angewendet werden. Wenn der Suchindex den Standard-Text-Analysator LOG_ANALYZER verwendet, können Sie die Funktionen UPPER oder LOWER auf die Spalte anwenden, z. B. UPPER(column_name) = 'STRING_LITERAL'.

Für JSON-Skalarstringdaten, die aus einer indexierten JSON-Spalte extrahiert wurden, können Sie die Funktion STRING oder ihre sichere Version SAFE.STRING anwenden. Wenn der extrahierte Wert JSON kein String ist, erzeugt die Funktion STRING einen Fehler und die Funktion SAFE.STRING gibt NULL zurück.

Bei indexierten STRING-Daten im JSON-Format (nicht JSON-Daten) können Sie die folgenden Funktionen anwenden:

Angenommen, Sie haben die folgende indexierte Tabelle namens dataset.person_data mit den Spalten JSON und STRING:

+----------------------------------------------------------------+-----------------------------------------+
| json_column                                                    | string_column                           |
+----------------------------------------------------------------+-----------------------------------------+
| { "name" : "Ariel", "email" : "cloudysanfrancisco@gmail.com" } | { "name" : "Ariel", "job" : "doctor" }  |
+----------------------------------------------------------------+-----------------------------------------+

Für die folgenden Abfragen kann die Optimierung in Anspruch genommen werden:

SELECT * FROM dataset.person_data
WHERE SAFE.STRING(json_column.email) = 'cloudysanfrancisco@gmail.com';

SELECT * FROM dataset.person_data
WHERE JSON_VALUE(string_column, '$.job') IN ('doctor', 'lawyer', 'teacher');

Kombinationen dieser Funktionen werden ebenfalls optimiert, z. B. UPPER(JSON_VALUE(json_string_expression)) = 'FOO'.

Nutzung des Suchindex

Um festzustellen, ob ein Suchindex für eine Abfrage verwendet wurde, sehen Sie sich die Jobinformationen der Abfrage in Abfrageergebnissen an. Die Nutzungsmodus für Indexe undNicht verwendete Gründe für Indexe Felder enthalten detaillierte Informationen zur Verwendung des Suchindex.

Jobinformationen, die angeben, warum ein Suchindex nicht verwendet wurde.

Informationen zur Verwendung des Suchindex finden Sie auch im Feld searchStatistics in der API-Methode Jobs.Get. Das Feld indexUsageMode in searchStatistics gibt an, ob ein Suchindex mit den folgenden Werten verwendet wurde:

  • UNUSED: Es wurde kein Suchindex verwendet.
  • PARTIALLY_USED: Ein Teil der Abfrage wurde Suchindexe verwendet und ein Teil nicht.
  • FULLY_USED: Jede SEARCH-Funktion in der Abfrage hat einen Suchindex verwendet.

Wenn indexUsageMode UNUSED oder PARTIALLY_USED ist, enthält das Feld indexUnusuedReasons Informationen dazu, warum Suchindexe nicht in der Abfrage verwendet wurden.

Führen Sie den Befehl bq show aus, um searchStatistics für eine Abfrage aufzurufen.

bq show --format=prettyjson -j JOB_ID

Beispiel

Angenommen, Sie führen eine Abfrage aus, die die Funktion SEARCH für Daten in einer Tabelle aufruft. In den Jobdetails der Abfrage finden Sie die Job-ID. Führen Sie dann den Befehl bq show aus, um weitere Informationen zu erhalten:

bq show --format=prettyjson --j my_project:US.bquijob_123x456_789y123z456c

Die Ausgabe enthält zahlreiche Felder, einschließlich searchStatistics, was in etwa so aussieht. In diesem Beispiel gibt indexUsageMode an, dass der Index nicht verwendet wurde. Der Grund dafür ist, dass die Tabelle keinen Suchindex hat. Erstellen Sie einen Suchindex für die Tabelle, um dieses Problem zu lösen. Eine Liste aller Gründe, aus denen ein Suchindex möglicherweise nicht in einer Abfrage verwendet wird, finden Sie im indexUnusedReason-Feld code.

"searchStatistics": {
  "indexUnusedReasons": [
    {
      "baseTable": {
        "datasetId": "my_dataset",
        "projectId": "my_project",
        "tableId": "my_table"
      },
      "code": "INDEX_CONFIG_NOT_AVAILABLE",
      "message": "There is no search index configuration for the base table `my_project:my_dataset.my_table`."
    }
  ],
  "indexUsageMode": "UNUSED"
},

Best Practices

In den folgenden Abschnitten werden Best Practices für die Verwendung der SEARCH-Funktion beschrieben.

Selektiv suchen

Die Suche funktioniert am besten, wenn sie nur wenige Ergebnisse liefert. Machen Sie Suchanfragen daher so spezifisch wie möglich.

ORDER BY LIMIT-Optimierung

Abfragen, die SEARCH, =, IN, LIKE oder STARTS_WITH für eine sehr große partitionierte Tabelle verwenden, können optimiert werden, wenn Sie eine ORDER BY-Klausel für das partitionierte Feld und eine LIMIT-Klausel verwenden. Für Abfragen, die die Funktion SEARCH nicht enthalten, können Sie die anderen Operatoren und Funktionen verwenden, um die Optimierung zu nutzen. Die Optimierung wird unabhängig davon angewendet, ob die Basistabelle indexiert ist oder nicht. Dies funktioniert gut, wenn Sie nach einem häufig verwendeten Begriff suchen. Angenommen, die zuvor erstellte Tabelle Logs ist nach einer zusätzlichen Spalte vom Typ DATE mit dem Namen day partitioniert. Die folgende Abfrage ist optimiert:

SELECT
  Level, Source, Message
FROM
  my_dataset.Logs
WHERE
  SEARCH(Message, "foo")
ORDER BY
  day
LIMIT 10;

Wenn Sie die Funktion SEARCH verwenden, suchen Sie nur in den Spalten der Tabelle, bei denen Sie davon ausgehen, dass Ihre Suchbegriffe enthalten sein werden. Dies verbessert die Leistung und die Anzahl der Byte, die gescannt werden müssen, wird verringert.

Backticks verwenden

Wenn Sie die SEARCH-Funktion mit dem LOG_ANALYZER-Textanalysator verwenden, erzwingt das Einbinden Ihrer Suchanfrage in Graviszeichen eine genaue Übereinstimmung. Dies ist hilfreich, wenn bei Ihrer Suche zwischen Groß- und Kleinschreibung unterschieden wird oder Zeichen enthalten sind, die nicht als Begrenzungszeichen interpretiert werden sollten. Für die Suche nach der IP-Adresse 192.0.2.1 verwenden Sie beispielsweise `192.0.2.1`. Ohne Graviszeichen gibt die Suche jede Zeile zurück, die die einzelnen Tokens 192, 0, 2 und 1 in beliebiger Reihenfolge enthält.