BigQuery の Execution Plan を体感&可視化で理解してパフォーマンスチューニングする - Qiita

この記事では、BigQuery に搭載されている Query execution graphs を用いて、なんとなくクエリのパフォーマンスを最適化する方法を説明します。 ほとんどの項目が経験と憶測で書かれているので、あくまで参考程度にお願いします。 Query execution graphs とは Query execution graphs とは、BigQuery が SQL クエリを解釈して実行計画を作成する際に生成される内部表現です。Execution graphs は、クエリの各ステップをノードとして表し、ノード間のデータフローをエッジとして表します。また、グラフを見ることで、クエリの実行順序や依存関係、並列度やリソース消費などを把握することができます。 主に以下のようなノード(ステージ)があります。 Input: データセットからデータを読み込むノード。テーブルデータの統計情報

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"クエリ実行グラフ: 横に広くノードの終端に向かってJOINで収束していく逆ピラミッドの方が一般的には好ましい / ステージ間の転送量に着目 / 複雑なクエリで処理が遅い場合、多くのJOINでレコード数が爆発している" / 2023