Google bigquery 如何优化日期字段上的BigQuery查询，其中大多数查询处于年-月级别

关于日期字段的BigQuery查询性能的问题

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我有一个非常大的数据表，其中每个记录都有一个“事件日期”字段。表中的大多数查询实际上是在日历月级别运行的，例如2020年1月。如果有一个或多个字段将“年-月”存储为一个字段，或将“年”和“月”存储为两个单独的额外字段，那么BigQuery的性能是否会有所提高？

您是否已经按月对表进行了分区，如果没有，这样做将允许查询扫描更少的数据（仅限于指定的月份）。“按月分区”功能仅在几周前推出：

2020年9月21日

以下时间单位分区功能现在普遍可用（GA）：

使用每小时、每月和每年的时间单位粒度创建分区

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日期函数相对来说比较昂贵，但这取决于表的实际大小-您可以在时间上看到或看不到改进。除此之外，时间成本（插槽使用）也可以降低，但同样地，所有这些都取决于表的大小，我认为每年有6亿条记录和5年的数据