Sql REGEXP\u REPLACE与RTRIM的BigQuery标准性能

我想知道与BigQuery标准SQL中的一些和相关的性能。 以下哪两项性能更好：

DISTINCT RTRIM（“12367e”、“abcdefghijklmnopqrstuvxyz”）

对

REGEXP\u REPLACE（“12367e”，r“\D$”，”）

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我不确定这两种方法之间是否有很大的性能变化

除非你有大量的数据，否则看起来差别不大。我在表上尝试了一些查询，将这些字符串转换应用于

commits

列，该列的值类似于

0000110032A071DCD7E4BB1C8D418CA7A0028431

我尝试的问题是：

SELECT COUNTIF(RTRIM(commit,'abcdefghijklmnopqrstuvwxyz') = '')
FROM `bigquery-public-data`.github_repos.commits;

SELECT COUNTIF(REGEXP_REPLACE(commit, r'\D$', '') = '')
FROM `bigquery-public-data`.github_repos.commits;

SELECT COUNT(*)
FROM `bigquery-public-data`.github_repos.commits
WHERE RTRIM(commit,'abcdefghijklmnopqrstuvwxyz') = '';

SELECT COUNT(*)
FROM `bigquery-public-data`.github_repos.commits
WHERE REGEXP_REPLACE(commit, r'\D$', '') = '';

---

这些都处理7.91 GB的数据（仅从字符串列开始），运行时间为2到3秒，没有任何查询比其他查询快那么多。我故意过滤数据，使结果为空，因为我不想包括写入时间。

除非您有大量数据，否则看起来没有多大区别。我在表上尝试了一些查询，将这些字符串转换应用于

commits

列，该列的值类似于

0000110032A071DCD7E4BB1C8D418CA7A0028431

我尝试的问题是：

SELECT COUNTIF(RTRIM(commit,'abcdefghijklmnopqrstuvwxyz') = '')
FROM `bigquery-public-data`.github_repos.commits;

SELECT COUNTIF(REGEXP_REPLACE(commit, r'\D$', '') = '')
FROM `bigquery-public-data`.github_repos.commits;

SELECT COUNT(*)
FROM `bigquery-public-data`.github_repos.commits
WHERE RTRIM(commit,'abcdefghijklmnopqrstuvwxyz') = '';

SELECT COUNT(*)
FROM `bigquery-public-data`.github_repos.commits
WHERE REGEXP_REPLACE(commit, r'\D$', '') = '';

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这些都处理7.91 GB的数据（仅从字符串列开始），运行时间为2到3秒，没有任何查询比其他查询快那么多。我故意过滤数据，使结果为空，因为我不想包括写入时间。

您是在过滤器中使用此选项，还是在选择列表中使用此选项？根据我的经验，为了优化BQ查询，您最好的选择是学习高效地使用数组和结构。就函数之间的差异而言，BQ足够快，最终使用哪种函数并不重要。您是在过滤器中使用它，还是在选择列表中使用它？根据我的经验，为了优化BQ查询，您最好的选择是学习有效地使用数组和结构。就功能之间的差异而言，BQ足够快，最终使用哪种功能并不重要。如果这回答了您的问题，请接受/支持我的回答。另见。谢谢如果这回答了你的问题，请接受我的回答。另见。谢谢