在Google Big query 中，有一类表被称为分区表(Partitioned Table)。该类表适用于存储数据量特别庞大的状况，但是当这类表中的数据存在重复数据时，用传统的sql除重语句并不能用于这类表(Big Query会返回错误)。此文将分析两种分区表去重的情况并提供解决方法：
1.分区表存在Unique Identifier或主键：
此情况比较简单，可用普通sql语句解决,步骤如下：
a.用传统ranking语句选出所有重复项(where ranking>1)的主键值
b.再以a为子查询作用于主查询delete语句中的where ... in ...,重复项即可去除
2.分区表无Unique Identifier：
该情况下，如果要用select distinct选出已除重的表格，再将此表格替换原表格，这个方法会出错的，因为这类语句不允许作用于分区表。所以此种情况要另谋他法，利用bq指令编写shell脚本是其中之一,具体算法如下:
a.在shell 脚本中遍历分区的字段，如以日期分区的表，就以天为单位遍历
b.利用每次遍历的日期作为partitioned date,作用于select distinct 语句中，即可获取当天的除重数据
c.将每天的除重数据利用bq append指令(可参考
https://cloud.google.com/bigquery/docs/managing-partitioned-table-data
)插入到新创建的分区表里,但要注意此指令需指定新分区表的分区日期
d.遍历执行完，用新的分区表替换旧分区表(含重复数据的分区表)
以上为个人经验和观点，欢迎各位高手交流或纠正。
在Google Big query 中，有一类表成为分区表(Partitioned Table)。该类表适用于存储数据量特别庞大的状况，但是当这类表中的数据存在重复数据时，用传统的sql除重语句并不能用于这类表(Big Query会返回错误)。此文将分析两种分区表去重的情况并提供解决方法：1.分区表存在Unique Identifier或主键：此情况比较简单，可用普通sql语句解决,步骤如下： a.用传统ranking语句选出所有重复项(where ranking>1)的主键...
微观经济学指出，比起让大多数成员来执行要在该系统中存在所必需的活动，基于专业分工的系统生产力更高。换句话说，对于每个任务，全能的人的生产力比不上专门从事特定任务的人。这称为比较优势
—如果一个人相当精通某种服务，而不熟悉其他服务，他在提供这种服务方面就具有优势。专业分工可以促进特定技能的提升。（Robert
Frank和BenBernanke所著的PrinciplesofMicroeconomics
很好地论述了
Big
Query
(以下简称BQ)的CRUD操作都可以通过
SQL
指令來完成
Create:
SQL
INSERT statement
Read:
SQL
SELETE statement
Update :
SQL
UPDATE/MERGE, 虽然
Big
query
支持update。但这毕竟是资料分析的 solution。建议还是不要经常做。
Delete:
SQL
DELETE
因为是资料分析的工具，因此用最多的就是"Read"的功能。现行
Big
Query
支持
SQL
:2011的语法。
以下我们使用一個例子,
文章目录1.导入
Big
Query
后数据表的结构a)数据集b)表c)行d)列2.
Big
Query
查询指令示例1示例2示例3
1.导入
Big
Query
后数据表的结构
a)数据集
针对每个启用了
Big
Query
集成的 Firebase 应用，系统都会添加一个以软件包名称或软件包ID为基础来命名的数据集。
在每个数据集中，系统会为每天导出的数据导入一个表。此类表的名称格式为“app_events_YYYYMMDD”。此外，系统还会为当天收到的事件导入一个表。此表的名称格式为“app_events_int
已有材料和工具:
https://
cloud
.
google
.com/blog/products/gcp/
google
-patents-public-datasets-connecting-public-paid-and-private-patent-data
输出：国家专利数据
Google
cloud
platform没有了解，
big
query
是云端
数据库
，也没...
WHERE
event_dim.name = 'battery1' and event_dim.params.value.string_value ='进入充电报告'普通查询3个参数SELECT
event_dim.*
WHERE
event_dim.n...
-
Big
Number.js：提供了超高精度的数字处理能力，可以
解决
精度丢失
问题
。
- decimal.js：提供了类似于 Python Decimal 的类型，可以精确表示浮点数，
解决
精度丢失
问题
。
2. 使用整数进行计算，例如：
function add(a, b) {
return (a * 100 + b * 100) / 100;
add(0.1, 0.2) // 0.3
3. 使用较精确的
方法
进行计算，例如：
function add(a, b) {
return a + b;
function subtract(a, b) {
return a - b;
function multiply(a, b) {
return a * b;
function divide(a, b) {
return a / b;
function add(a, b) {
var c = Math.pow(10, Math.max(getDecimalLength(a), getDecimalLength(b)));
return (Math.round(a * c) + Math.round(b * c)) / c;
function getDecimalLength(num) {
return (num.toString().split('.')[1] || '').length;
add(0.1, 0.2) // 0.3
以上是几种
解决
JavaScript 精度丢失
问题
的
方法
，您可以根据自己的需要选择合适的
方法
。
