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na0fu3y/BigQueryStandardSQLChecklist

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BigQueryStandardSQLChecklist

BigQuery StandardSQLのレビュー観点表です。

目的

BigQuery StandardSQLを複数人で利用し、運用にのせていく場合、早い段階からコードの品質担保する必要があります。 そのためのベストプラクティスを共有できるように、クエリレビュー観点をまとめます。

ソースをRawでコピー&ペーストすると、マークダウン対応のエディタ内で使いやすいです。

これらの観点に合わせることも重要ですが、プロジェクトの中で一貫性を保つことはもっと重要です。 特に、このレビュー観点を守るためにコードの後方互換性を壊すようなことは絶対にしないで下さい。 一貫性を崩すべき場合も有ります。疑問に思ったときは、あなたの判断を優先してください。そして、躊躇せずに質問して下さい。

クエリレビュー観点表

P0:プロダクトフェーズで必須

  • 社内のコーディング規約を守っているか
  • JOINLEFT/INNER/FULLを使い分けているか
  • ONWHERE、ウィンドウフレーム(ROWS、RANGE)は境界値で正常動作するか
  • ARRAY_AGGSTRING_AGGは固定長か、可変長ならユースケースのオーダーで制限を超えないか
  • 指数的爆発するJOINを行っていないか
  • シャーディングは1,000テーブル未満か
  • タイムゾーンは明らかか
  • 再現性の確保が必要なのに、副作用を持つ関数を使っていないか
  • EXTERNAL_QUERYやJavaScriptユーザー定義関数の型は適切か
  • 0始まりの文字列がINT64で比較されていないか
  • パーティション分割は上限(4,000)以内か
  • シャーディングは1クエリの参照テーブル上限(1,000)以内か
  • 有効精度に合わせてNUMERIC,FLOAT64を選んでいるか
  • UNIONを使う場合SELECTの列順が同一である保証をしているか
  • 暗黙的にユニーク性を期待していないか

P1:Data/Developer eXperienceを低下する

  • 理解に十分なコメントがついているか
  • データの値域は定義されているか
  • エイリアスに意味のある名前がついているか
  • 列挙型にBOOLを使わず無理にINT64でフラグ管理していないか
  • DATEで十分なのにDATETIMEを使っていないか
  • 定義から外れた値はERRORで拒否または無効化、許容できるか
  • 標準関数で代替できる関数を自作していないか
  • なんでもREGEXP_*にしてないか
  • RANK/ROW_NUMBERは正しく使い分けているか

P2:パフォーマンス改善に有効

  • クエリ パフォーマンスの最適化の概要に沿っているか
    • 最終結果の無駄なSELECTを避ける
    • パーティション分割を検討する
    • データを予めJOINして非正規化する
    • 外部データソースを避ける
    • 過剰なワイルドカード テーブル参照を避ける
    • JOINを使用する前にSELECTWHEREONGROUP BYHAVINGでデータを削減する
    • WITH句やサブクエリの繰り返しを避ける
    • 日付別シャーディングよりパーティション分割を選ぶ
    • テーブルの過度なシャーディングを避ける
    • SQLクエリ経由のデータの繰り返し結合や変換を避けて実体化する
    • JavaScriptユーザー定義関数を避ける
    • 精度が許すなら近似集計関数を選ぶ
    • パフォーマンスが最大化するようにクエリ オペレーションを並べ替える
    • JOINは最大、最小、2番目に大きい、3番目に大きいテーブルの順に結合する
    • 大規模な結果セットの実体化を避ける
    • 大規模な並べ替えを避け、LIMITを使用する
    • 自己結合よりウィンドウ関数を選ぶ
    • パーティションの大きさに偏りがあるなら早めにフィルタする
    • CROSS JOINは事前に十分小さくするか、ウィンドウ関数を利用する
    • DMLによる更新、挿入は単一行より一括を選ぶ
  • 最終結果、ウィンドウ関数以外でORDER BYが使われていないか
  • SUM(IF(x))で計算できないか
  • よく使うフィルタがあればクラスタ化する

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BigQuery StandardSQLのレビュー観点表

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