Google bigquery Google BigQuery DML-执行更新和删除时性能低下

为了更好地了解BigQueryDML功能的性能，我运行了一些BigQueryDML测试。到目前为止，以下是一些初步观察结果： 1在非常小的表中仅更新少数记录时，性能会降低30K+记录

UPDATE babynames.names_2014
SET name = 'Emma B' 
WHERE name = 'Emma';

输出： -表中受影响记录的2行：33176 -查询已完成4.5秒，已处理621 KB

2从一个小表中仅删除几条记录时，性能非常慢

SQL:

输出： -2行受影响。 -查询完成耗时162.6秒，处理1.21 MB—约3分钟

问题: 1这些行为是已知的吗？

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2.对如何提高绩效有何建议

1是预期值-主要DML场景是影响数百万/数十亿行的大型更新/删除。因此，延迟不如吞吐量重要

2看起来不正常-你能再试一次吗？您试图更新的表有什么不寻常的地方吗

对如何提高绩效有何建议

优化DML语句，使每个语句更新多行。例如，您可以使用联接/半联接来指定大量受影响的行。

我还注意到，在BigQuery中，更新和删除操作可能会非常慢

有趣的是，使用create或REPLACETABLE语句覆盖表通常具有更好的性能

因此，不是：

DELETE from babynames.names_2014_copy
where gender<>'U'

考虑只使用：

create or replace table babynames.names_2014_copy
AS
select *
from babynames.names_2014_copy
where not  gender<>'U'

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类似的技术也适用于更新；您只需要编写一个case语句来修改您的值。

1。延迟不如吞吐量重要是什么意思？2.我试过几次，结果都是一样的。

create or replace table babynames.names_2014_copy
AS
select *
from babynames.names_2014_copy
where not  gender<>'U'