أعلنت جوجل كلاود عن توفر تحسينات BigQuery المستندة إلى السجل، والتي يمكنها تسريع أداء الاستعلام حتى 100 مرة. صُممت هذه الميزة الجديدة لتعلم من عمليات تنفيذ الاستعلامات السابقة وتحديد التحسينات الإضافية التي يمكن تطبيقها على عمليات التنفيذ المستقبلية.
أحد الجوانب المثيرة للاهتمام في تحسينات BigQuery المستندة إلى السجل هو قدرتها على تحسين أنواع مختلفة من الاستعلامات، بما في ذلك تلك التي تتضمن عمليات ضم انتقائية للغاية. على سبيل المثال، إذا حدد BigQuery ضمًا ينتج عنه عدد أقل بكثير من الصفوف من مدخلاته، فيمكنه اختيار تشغيل هذا الضم في وقت مبكر من خطة التنفيذ. يمكن أن يقلل ذلك بشكل كبير من كمية البيانات التي يجب معالجتها، مما يؤدي إلى تحسين الأداء بشكل عام.
علاوة على ذلك، يمكن أن تساعد تحسينات BigQuery المستندة إلى السجل في تقليل كمية البيانات التي يمسحها BigQuery عن طريق إدخال عمليات ضم شبه انتقائية في جميع أنحاء الاستعلام. في بعض الحالات، يمكن لـ BigQuery تحديد ضم انتقائي للغاية في استعلام يحتوي على مسارات تنفيذ متوازية متعددة يتم ضمها معًا في النهاية. يمكن لـ BigQuery بعد ذلك إدخال عمليات "ضم شبه" جديدة بناءً على الضم الانتقائي الذي "يقلل" من كمية البيانات التي تم مسحها ومعالجتها بواسطة مسارات التنفيذ المتوازية تلك.
بشكل عام، تعد تحسينات BigQuery المستندة إلى السجل إضافة قيمة لـ BigQuery. من خلال الاستفادة من البيانات التاريخية من عمليات تنفيذ الاستعلامات السابقة، يمكن لهذه الميزة الجديدة تحسين أداء الاستعلام بشكل كبير وتقليل التكاليف. علاوة على ذلك، نظرًا لأنها تعمل تلقائيًا، يمكن للمستخدمين الاستفادة من هذه التحسينات دون الحاجة إلى إجراء أي تغييرات على استعلاماتهم.
