BigQuery-Effizienz-Tipps
Den Original-Artikel von Google Search Central findest Du als Quelle mit folgendem Link: https://developers.google.com/search/blog/2023/06/bigquery-efficiency-tips?hl=en
Offizielle Google News vom 05. Juni 2023
Du möchtest Deine Speicherfunktionen verbessern und Berichte sowie Analysen optimieren? Dann kann ein Massendatenexport in der Search Console helfen. Spezielle Optionen für ein URL-Clustering machen es möglich, dass Du Suchanfragen mit Long-Tail-Keywords mit anderen Datenquellen verbinden kannst. Außerdem kannst Du damit auch Daten sammeln und speichern.
Wozu ist das gut? Der Massenexport von Daten hilft Dir dabei, Deine Datenverarbeitung zu optimieren und Speicherkosten zu reduzieren. Mit dieser Grundlage kann es Dir unter Umständen leichter fallen, die Daten zu verarbeiten, ohne, dass ein Kostenaufwand entsteht.
Daten für den Massenexport generieren
Welche Daten Du mit dem Massendatenexport generieren kannst, erfährst Du im nachfolgenden Video:
Funktionen des Massendatenexports
Wozu eignet sich eigentlich ein Massendatenexport und welche Optionen gibt es, um Kosten zu reduzieren und die Leistung zu optimieren? Das sind einige Beispiele:
- Budgetverwaltung: Lege fest, wie viel Du ausgeben möchtest. Je nach Speicherung, Analyse und Überwachung ergeben sich variierende Summen, die anfallen. Je nach Priorität kannst Du bestimmen, wie viel Budget Du für Teilbereiche festlegst. Du möchtest eher in die Datenspeicherung investieren als in Berichte selbst? Dann definiere ein monatliches Budget für Deine Investitionen.
- Rechnungswarnung: Du möchtest einen Überblick über Dein Budget behalten? Dann lass Dich vom System zum Beispiel per Mail erinnern, wenn dieses aufgebraucht ist.
- Bytebegrenzung: Eine weitere Möglichkeit, Kosten im Überblick zu behalten, ist die Bytebegrenzung. Damit kannst Du festlegen, dass eine Abfrage fehlschlägt, sobald die vorher geschätzte Anzahl der Bytes über dem Limit liegt. Auf diese Weise wird keine Gebühr fällig.
- Datenquellen festlegen: Anstatt direkt Rohdaten aus der Search Console für eine Verknüpfung zu nutzen, kann es sich lohnen, täglich Datentabellen zu erstellen. Diese Zusammenfassungen kann das Dashboard dann deutlich leichter abfragen, wodurch Deine Verarbeitungskosten reduziert und Deine Datenanalyse optimiert wird.
- Datenspeicherung anpassen: Effizienter wird Dein Datenexport mit der Wahl des passenden Speicherortes. Standardmäßig landen Deine Exporte im Big Query-Dataset. Ähnlich wie in einem gut sortieren Mailpostfach kannst Du hier aber einstellen, dass alte Exporte nach einem bestimmten Zeitraum gelöscht werden, um Datenmüll zu vermeiden. Aber Achtung: Das Datum sollte sensibel bestimmt werden und nicht für eine gesamte Tabelle festgelegt werden, sonst kann es passieren, dass sie komplett gelöscht wird.
Warum kann es sich lohnen, den Eingabescan einzuschränken?
Häufig wird der Befehl „SELECT“ für die Datenabfrage genutzt. Das führt allerdings dazu, dass die gesamte Tabelle durchsucht wird, wodurch hohe Kosten entstehen können. Um dies zu vermeiden, bietet sich viel besser eine LIMIT-Klausel an. Damit kannst Du den Eingabescan auf tatsächlich relevante Tage beschränken.Kombinierst Du dies mit einer WHERE-Anfrage kannst Du zusätzlich Kosten sparen. Mit dieser Anfrage schränkst Du den Datumsbereich noch weiter ein, was Deine Anfrage spezifischer macht.
Ein weiterer Tipp: Am besten mit Filtern arbeiten, um das Volumen von Daten, die bei einer Anfrage durchsucht werden, weiter zu reduzieren – und um letztlich Kosten zu sparen.
Weitere Tipps für optimierte SQL-Anfragen
Stichproben sind ebenfalls eine gute Alternative, um die zu durchsuchenden Datenmengen zu reduzieren. Dafür kannst Du die Sampling-Funktion von Big Query nutzen.
Du benötigst nur einen groben Einblick in Deine Daten oder möchtest grobe Entwicklungen feststellen, statt detaillierte Analysen zu erhalten? Dann kannst Du ungefähre Aggregationsfunktionen verwenden. Das sind Funktionen, die Circa-Angaben ausspielen und deutlich günstiger sind als Detailangaben.
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