Любой, кто работал с SQL, знает, какие отношения любовь-ненависть с ним связаны. SQL — мощный, стандартизированный и выразительный язык, но он также является одним из самых неинтуитивных языков для чтения и поддержки в масштабе. Чем глубже становится ваш запрос, тем труднее становится понять, что на самом деле происходит и в каком порядке.

Это потому, что SQL выполняется не в том порядке, в котором вы думаете. Вы начинаете с написания SELECTно база данных не обрабатывает его сначала. Двигатель запускается с FROM предложение, затем объединяет данные, фильтрует их, агрегирует и только позже применяет сортировку и проекцию. Результатом является письменный запрос. назад относительно способа его исполнения.

Это несоответствие между синтаксисом и выполнением делает SQL как когнитивно тяжелым, так и вычислительно дорогим. Аналитики часто полагаются на подзапросы или общие табличные выражения (CTE) для моделирования нисходящего потока, что создает ненужную сложность и дублирование. Даже опытные пользователи отлаживают вложенные логические блоки вместо того, чтобы сосредоточиться на проблеме, которую они решают.

Чтобы предотвратить это, BigQuery поддерживает синтаксис канала (|>)Эволюция SQL, который строит запросывыполняются в том же порядке, в котором они читаются. Вместо того, чтобы писать логику изнутри, вы пишете ее шаг за шагом, как конвейер данных — каждая строка представляет собой определенное преобразование. В результате получается SQL, который легче понять, легче отлаживать и который гораздо более интуитивно понятен для современного анализа данных.

На изображении выше показана основная проблема, которую решает синтаксис канала. В традиционном SQL синтаксический порядок (как вы пишете запрос) неправильно сопоставляется с смысловая последовательность (как база данных на самом деле обрабатывает это). Например, SELECT появляется вверху, но не оценивается движком до завершения фильтрации, группировки и сортировки.

Эта последовательность представляет собой логический и синтаксический поток запроса конвейера BigQuery — сверху вниз и слева направо — показывая, как база данных фактически обрабатывает данные.

• ОТ: Отправная точка для любого запроса канала. Определяет исходную таблицу или подзапрос, из которого передаются данные. В синтаксисе канала FROM может выступать отдельно в качестве допустимого запроса и действовать как запись в последовательном конвейере.
• ПРИСОЕДИНИТЬСЯ: Расширяет текущую таблицу дополнительными столбцами и строками из другой таблицы или подзапроса. Можно использовать несколько раз подряд(|> JOIN table USING (key)), что делает деревья глубоких соединений слева читабельными без вложенных подзапросов.
• НАСТРАИВАТЬ: Обновляет существующие значения столбца вместо (|> SET column = expression). Такие функции, как SELECT * REPLACE(...) стандартный SQL, но он более читабелен и модульен при использовании в качестве конвейерной операции.
• ПРОДЛЕВАТЬ: Добавляет вычисляемые столбцы в существующий набор данных (|> EXTEND expression AS new_column). Подобно SELECT *, new_column в стандартном SQL, но позволяет постепенно создавать производные поля между другими операциями, такими как соединения и фильтры.
• УРОНИТЬ: Удаляет один или несколько столбцов из текущего набора данных (|> DROP column_name). Эквивалент SELECT * EXCEPT(column) стандартный SQL и часто используется для упрощения вывода или уменьшения размера промежуточных данных.
• ГДЕ: Фильтрует строки, соответствующие условию (|> WHERE condition). Может появляться где угодно до или после агрегирования, что устраняет необходимость использования разных ключевых слов, таких как HAVING или QUALIFY.
• АГРЕГАТ: Выполняет полные табличные или сгруппированные сводки (|> AGGREGATE SUM(column) AS total GROUP BY category). Заменяет GROUP BY и объединяет функции SELECT, упрощая синтаксис и приводя его в соответствие с логической последовательностью операций.
• ЗАКАЗ: Сортировать строки по возрастанию или убыванию (|> ORDER BY column DESC). Создает упорядоченную таблицу результатов, за которой могут следовать такие операторы, как LIMIT.
• ОГРАНИЧЕНИЯ: Ограничить количество строк в результате (|> LIMIT 10). Работает после ORDER BY или к неупорядоченным таблицам, сохраняя естественный порядок фильтров и агрегатов.
• ЗВОНКИ: Запускает табличную функцию или модель машинного обучения, используя текущую таблицу в качестве входных данных (|> CALL ML.PREDICT(MODEL project.model_name)). Устраняет необходимость во вложенных вызовах функций, создавая линейный и удобочитаемый рабочий процесс.
• ВЫБИРАТЬ: Указывает окончательную проекцию столбца, включаемую в выходные данные (|> SELECT column1, column2). Служит операцией закрытия трубопровода, аналогично операции терминала. SELECT в стандартном SQL-запросе.

Ниже приведены наиболее распространенные сценарии, в которых синтаксис канала упрощает логику SQL, делая запросы более понятными и быстрыми в использовании.

Агрегация данных без подзапросов

Агрегации — это то место, где SQL начинает чувствовать себя внутренним. Если хочешь что-то посчитать, то посчитай эти цифры, ты вдруг в скобках попадешь в ад.

SELECT c_count, COUNT(*) AS custdist
FROM (
  SELECT c_custkey, COUNT(o_orderkey) AS c_count
  FROM customer
  JOIN orders ON c_custkey = o_custkey
  WHERE o_comment NOT LIKE '%unusual%packages%'
  GROUP BY c_custkey
)
GROUP BY c_count
ORDER BY custdist DESC;

FROM customer
|> JOIN orders ON c_custkey = o_custkey
   AND o_comment NOT LIKE '%unusual%packages%'
|> AGGREGATE COUNT(o_orderkey) AS c_count GROUP BY c_custkey
|> AGGREGATE COUNT(*) AS custdist GROUP BY c_count
|> ORDER BY custdist DESC;

Больше никакой вложенности или двойной группировки. Каждый шаг протекает логично и может быть изменен независимо, не переписывая весь запрос.

Очистка и преобразование колонны шаг за шагом

Если вам нужно писать строчные буквы, подсчитывать итоги и отбрасывать лишние столбцы, стандартный SQL заставляет переписать несколько SELECT уведомления. Знакомит с синтаксисом каналов SET, EXTENDи DROP операторы, чтобы изменения можно было применять последовательно.

SELECT o_custkey, ROUND(o_totalprice) AS total_price
FROM (
  SELECT
    o_custkey,
    o_totalprice,
    LOWER(o_orderstatus) AS o_orderstatus
  FROM orders
)
WHERE total_price > 1000;

FROM orders
|> SET o_orderstatus = LOWER(o_orderstatus)
|> EXTEND ROUND(o_totalprice) AS total_price
|> WHERE total_price > 1000
|> SELECT o_custkey, total_price;

Каждая операция основывается на предыдущей, что упрощает отслеживание преобразований и повторное использование логики.

Фильтрация после агрегации без запоминания «IS»

Одна из особенностей SQL заключается в том, что время работы фильтров зависит от предложения. ты используешь WHERE перед группировкой и HAVING после, но на самом деле оба просто фильтруют строки. Синтаксис канала позволяет использовать WHERE последовательный, независимо от того, где вы его положили.

SELECT department, COUNT(*) AS emp_count
FROM employees
WHERE active = TRUE
GROUP BY department
HAVING COUNT(*) > 5;

FROM employees
|> WHERE active = TRUE
|> AGGREGATE COUNT(*) AS emp_count GROUP BY department
|> WHERE emp_count > 5;

Теперь вы можете писать фильтры в том же порядке, в котором вы их себе представляете: сначала фильтруйте данные, затем группируйте их, а затем снова фильтруйте по результатам.

Отладка запросов без временных таблиц

Стандартный SQL требует от вас создания временной таблицы или заключения кода в несколько CTE для проверки промежуточного результата. Используя синтаксис канала, вы можете выполнить запрос к любой точке конвейера.

WITH filtered AS (
  SELECT * FROM orders WHERE o_totalprice > 500
),
summed AS (
  SELECT o_custkey, SUM(o_totalprice) AS total
  FROM filtered GROUP BY o_custkey
)
SELECT * FROM summed WHERE total > 10000;

FROM orders
|> WHERE o_totalprice > 500
|> AGGREGATE SUM(o_totalprice) AS total GROUP BY o_custkey
|> WHERE total > 10000;

Каждый префикс запроса является индивидуально исполняемым, то есть вы можете «заглянуть» в данные на любом этапе. Это более чистый и интерактивный способ отладки и итерации.

Объединение моделей и функций без вложения

При работе с табличными функциями или моделями BigQuery ML вложение может быстро стать нечитаемым. Синтаксис канала заменяет эти вложенные вызовы линейной цепочкой с использованием CALL.

SELECT *
FROM ML.PREDICT(
  MODEL `project.sentiment_model`,
  (SELECT text FROM reviews)
);

SELECT text FROM reviews
|> CALL ML.PREDICT(MODEL `project.sentiment_model`);

Если вы используете несколько моделей или преобразований, просто добавьте дополнительные строки CALL — скобки не требуются.

Изменение данных без вложенного выбора

Сведение данных всегда было утомительным процессом, часто требующим выполнения нескольких уровней подзапросов. Синтаксис канала упрощает это до одной плавной последовательности.

SELECT *
FROM (
  SELECT n_name, c_acctbal, c_mktsegment
  FROM customer JOIN nation USING (n_nationkey)
)
PIVOT(SUM(c_acctbal) FOR n_name IN ('PERU', 'KENYA', 'JAPAN'));

FROM customer
|> JOIN nation USING (n_nationkey)
|> SELECT n_name, c_acctbal, c_mktsegment
|> PIVOT(SUM(c_acctbal) FOR n_name IN ('PERU', 'KENYA', 'JAPAN'));

Теперь запрос читается как рассказ: начните с данных, соедините их, выберите то, что вы хотите, затем поверните это.

Почему синтаксис канала меняет правила игры

Синтаксис канала не изобретает SQL заново, а совершенствует его. Он сохраняет всю мощь SQL в декларативной структуре, но устраняет когнитивные издержки, связанные с написанием логики задом наперед.

Для специалистов по данным, аналитиков и инженеров это означает:

• Легче читать, писать и отлаживать запросы.
• Больше не нужно жонглировать подзапросами или простыми задачами CTE.
• Оптимизированная логика, которая отражает то, как вы на самом деле думаете
• Лучшая производительность и меньше лишних шагов

Синтаксис канала BigQuery — это SQL для современной эпохи данных: линейный, интуитивно понятный и оптимизированный для реального анализа.