টেবিল তৈরি করুন, টেবিল তৈরি করুন, টেবিল তৈরি করুন, টেবিল তৈরি করুন

অস্থায়ী সারণী এবং স্থায়ী সারণী আপনাকে প্রশ্নগুলিকে সহজতর করতে সাহায্য করে, যা তাদের বোঝা এবং রক্ষণাবেক্ষণ করা সহজ করে তোলে। আপনি পুনরায় ব্যবহার করতে পারেন এমন মধ্যবর্তী ফলাফল তৈরি করে, অস্থায়ী ডেটা একত্রিত না রাখার বিকল্প প্রদান করে, আপনি প্রশ্নগুলি কার্যকর করার জন্য প্রয়োজনীয় সংস্থানগুলি হ্রাস করতে পারেন, কর্মক্ষমতা উন্নত করতে পারেন।

তৈরি করা টেবিলগুলি একই স্ট্যাটিক গোপনীয়তা পরীক্ষা , অনুমোদিত ফাংশন এবং ফিল্ড জয়েন সীমাবদ্ধতার অধীনে থাকে যা Ads Data Hub জুড়ে প্রযোজ্য। চূড়ান্ত SELECT স্টেটমেন্ট থেকে ডেটা BigQuery-তে আউটপুট করা হলে স্ট্যান্ডার্ড গোপনীয়তা পরীক্ষা প্রযোজ্য হয়।

টেবিল তৈরি করতে, BigQuery সিনট্যাক্স অনুসরণ করুন:

CREATE [OR REPLACE] [TEMP | TEMPORARY] TABLE TABLE_NAME
 [OPTIONS(privacy_checked_export=<true | false>)] AS query_statement;

এই ধারাগুলি সমর্থিত নয়:

• IF NOT EXISTS
• PARTITION BY
• CLUSTER BY

অস্থায়ী টেবিল

অস্থায়ী (অথবা temp ) টেবিলগুলি কোয়েরির পঠনযোগ্যতা উন্নত করে এবং আপনাকে অন্তর্বর্তী ফলাফল তৈরি করতে দেয় যাতে অ-সমষ্টিগত ডেটা অন্তর্ভুক্ত থাকতে পারে।

তাপমাত্রা সারণী:

• শুধুমাত্র সেশন লেভেলে বিদ্যমান থাকে এবং কোয়েরি এক্সিকিউশনের পরে মেয়াদ শেষ হয়ে যায়
• শুধুমাত্র যে কোয়েরিতে এটি তৈরি করা হয়েছিল তার ভিতরেই ব্যবহার করা যেতে পারে
• গোপনীয়তা পরীক্ষা প্রয়োগ না করা তথ্য একত্রিত না করা থাকতে পারে।
• কোনও প্রয়োজনীয় নেমস্পেস ছাড়াই নাম অনুসারে উল্লেখ করা হয়েছে

একটি টেম্প টেবিল তৈরি করতে, CREATE TEMP TABLE স্টেটমেন্টটি ব্যবহার করুন। এই উদাহরণটি একটি কোয়েরির ফলাফল সংরক্ষণ করার জন্য একটি টেম্প টেবিল তৈরি করে, তারপর একটি সাবকোয়েরিতে টেম্প টেবিলটি ব্যবহার করে:

-- Get a list of creative IDs and store in a temporary table called creative_list:
CREATE TEMP TABLE creative_list AS (
  SELECT
    adgroup_id,
    advertiser_id,
    creative_id
  FROM
    adh.dv360_youtube_impressions
);
-- Return creatives with a count of impressions greater than 100
SELECT
  creative_id,
  COUNT(*) AS imps
FROM
  creative_list
WHERE
  imps > 100
GROUP BY
  creative_id;

স্থায়ী টেবিল

যদি আপনার অন্যান্য কোয়েরিতে ব্যবহারের জন্য একটি মধ্যবর্তী টেবিল তৈরি করার প্রয়োজন হয়, তাহলে আপনি একটি স্থায়ী টেবিল তৈরি করতে পারেন। সিনট্যাক্সটি টেম্প টেবিলের মতোই, TEMP ক্লজ ছাড়াই। এই টেবিলগুলি 72 ঘন্টা স্থায়ী হয়। যদি নির্বাচিত নামের একটি টেবিল ইতিমধ্যেই বিদ্যমান থাকে, তাহলে এটি ওভাররাইট করা হয়।

স্থায়ী টেবিলগুলি অ-সমষ্টিগত ডেটা সংরক্ষণ করতে পারে, তবে গোপনীয়তা-পরীক্ষিত ক্যোয়ারী ফলাফল ছাড়া টেবিলের বিষয়বস্তু দৃশ্যমান হয় না।

স্থায়ী টেবিল:

• ৭২ ঘন্টা পরে মেয়াদ শেষ হবে
• যে কোয়েরিটি তৈরি করেছে তার বাইরেও ব্যবহার করা যেতে পারে
• গোপনীয়তা পরীক্ষা প্রয়োগ না করা তথ্য একত্রিত না করা থাকতে পারে।
• tmp নেমস্পেসের মাধ্যমে রেফারেন্স করা হয়, তবে একই কোয়েরিতে নাম দ্বারাও রেফারেন্স করা যেতে পারে

একটি স্থায়ী টেবিল তৈরি করতে, CREATE TABLE স্টেটমেন্টটি ব্যবহার করুন। এই উদাহরণটি একটি প্রশ্নের ফলাফল সংরক্ষণ করার জন্য একটি স্থায়ী টেবিল তৈরি করে, তারপর পরবর্তী প্রশ্নের জন্য স্থায়ী টেবিলটি ব্যবহার করে:

প্রশ্ন ১

-- Get a list of creative IDs and store in a persistent table called creative_list:
CREATE TABLE creative_list AS (
  SELECT
    adgroup_id,
    advertiser_id,
    creative_id
  FROM
    adh.dv360_youtube_impressions
);

-- Return the total count of impressions in the table
SELECT
  COUNT(*) AS imps
FROM
  tmp.creative_list -- Alternative: creative_list

প্রশ্ন ২

-- Return creatives which had more than 100 impressions
SELECT
  creative_id,
  COUNT(*) AS imps
FROM
  tmp.creative_list
WHERE
  imps > 100
GROUP BY
  creative_id;

দ্রষ্টব্য: যখন আপনি এমন একটি কোয়েরি চালান যাতে শুধুমাত্র CREATE TABLE স্টেটমেন্ট থাকে, তখনও আপনাকে একটি ডেস্টিনেশন টেবিল প্রবেশ করতে হবে। এক্সিকিউশনের সময় ডেস্টিনেশন টেবিলটি উপেক্ষা করা হয়।

গোপনীয়তা পরীক্ষা প্রয়োগ করুন

বিজ্ঞাপন ডেটা হাব একটি SQL সিনট্যাক্স সমর্থন করে যা গোপনীয়তা পরীক্ষা সাপেক্ষে মধ্যবর্তী ফলাফল সারণী তৈরি করে।

গোপনীয়তা যাচাই সাপেক্ষে একটি টেবিল তৈরি করতে, আপনার কোয়েরিতে OPTIONS ধারাটি যোগ করুন:

OPTIONS(privacy_checked_export=true)

এই উদাহরণটি একটি সেশন-স্তরের টেম্প টেবিল তৈরি করে এবং গোপনীয়তা পরীক্ষা প্রয়োগ করে:

-- Get a list of creative IDs and store in a temporary table called creative_list:
CREATE TEMP TABLE creative_list OPTIONS(privacy_checked_export=true) AS (
  SELECT
    adgroup_id,
    advertiser_id,
    creative_id
  FROM
    adh.dv360_youtube_impressions
);

এই উদাহরণটি একটি স্থায়ী টেবিল তৈরি করে, গোপনীয়তা পরীক্ষা প্রয়োগ করে এবং এটি আপনার Google ক্লাউড প্রকল্পে রপ্তানি করে:

-- Get a list of creative IDs and store in a persistent table called creative_list:
CREATE TABLE project_name.dataset_name.creative_list` OPTIONS(privacy_checked_export=true) AS (
  SELECT
    adgroup_id,
    advertiser_id,
    creative_id
  FROM
    adh.dv360_youtube_impressions
);

একটি একক কোয়েরি ব্যবহার করে একাধিক টেবিল রপ্তানি করুন

বিজ্ঞাপন ডেটা হাব একটি নমনীয় SQL সিনট্যাক্স সমর্থন করে যা প্রতিটি কোয়েরির জন্য একটি টেবিল যথেষ্ট না হলে দৃশ্যমান ফলাফল টেবিল রপ্তানি করতে পারে। এই টেবিলগুলি বিজ্ঞাপন ডেটা হাব জুড়ে প্রয়োগ করা একই গোপনীয়তা পরীক্ষা সাপেক্ষে।

মূল SQL এক্সপ্রেশনের পাশাপাশি একটি টেবিল এক্সপোর্ট করার সিনট্যাক্স হল:

CREATE TABLE PROJECT_NAME.DATASET.TABLE_NAME
  OPTIONS(privacy_checked_export=true) AS query_statement;

দ্রষ্টব্য: OPTIONS(privacy_checked_export=true) ছাড়া CREATE TABLE সিনট্যাক্স tmp.* নেমস্পেসে একটি অ-দর্শনীয় স্থায়ী টেবিল তৈরি করে যা 72 ঘন্টা পরে মুছে ফেলা হয় (এই সময় পরিবর্তন সাপেক্ষে)।

উদাহরণস্বরূপ, BigQuery গন্তব্য PROJECT_NAME.DATASET.TABLE_NAME এ একটি টেবিল রপ্তানি করতে যেখানে adh.google_ads_impressions টেবিল থেকে প্রতিটি ক্যাম্পেইন আইডির জন্য সারির সংখ্যা থাকে:

CREATE TABLE PROJECT_NAME.DATASET.TABLE_NAME
  OPTIONS(privacy_checked_export=true) AS
  SELECT campaign_id, COUNT(*) AS ct
  FROM adh.google_ads_impressions
  GROUP BY campaign_id;

নিম্নলিখিত উদাহরণটি এই ধারণাটি আরও বিস্তৃত করে এবং BigQuery-তে দুটি টেবিল রপ্তানি করতে একই কোয়েরি ব্যবহার করে:

CREATE TABLE PROJECT_NAME.DATASET.TABLE_NAME
  OPTIONS(privacy_checked_export=true) AS
  SELECT campaign_id, COUNT(*) AS ct
  FROM adh.google_ads_impressions
  GROUP BY campaign_id;

CREATE TABLE PROJECT_NAME.DATASET.TABLE_NAME_2
  OPTIONS(privacy_checked_export=true) AS
  SELECT advertiser_id, COUNT(*) AS ct
  FROM adh.google_ads_impressions
  GROUP BY advertiser_id;

টেবিলগুলি যে কোয়েরিতে তৈরি করা হয়েছিল সেই একই কোয়েরিতেও উল্লেখ করা যেতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, নিম্নলিখিত কোয়েরি দুটি টেবিল আউটপুট করে:

CREATE TABLE PROJECT_NAME.DATASET.TABLE_NAME
  OPTIONS(privacy_checked_export=true) AS
  SELECT campaign_id, COUNT(*) AS ct
  FROM adh.google_ads_impressions
  GROUP BY campaign_id;

SELECT ct FROM PROJECT_NAME.DATASET.TABLE_NAME;

• প্রথম টেবিলটি PROJECT_NAME.DATASET.TABLE_NAME এ তৈরি করা হয়েছে, campaign_id এবং ct কলাম সহ।
• দ্বিতীয় টেবিলটি জব আর্গুমেন্টের গন্তব্য টেবিল ক্ষেত্রে নির্দিষ্ট স্থানে ct কলাম দিয়ে তৈরি করা হয়েছে।

একটি ফিল্টার করা সারির সারাংশ যোগ করা হচ্ছে

এই টেবিলগুলিতে একটি ফিল্টার করা-সারি সারাংশ যোগ করাও সম্ভব। ফিল্টার করা সারি সারাংশ সম্পর্কে পড়ুন ।

রানটাইমে একাধিক টেবিলের নামকরণ

একটি কোয়েরিতে একাধিক টেবিল তৈরি করার সময়, তাদের নামকরণের দুটি উপায় রয়েছে:

• নিম্নলিখিত ফর্ম্যাট ব্যবহার করে SQL-এ টেবিলের স্পষ্ট নামকরণ করুন: PROJECT_NAME.DATASET.TABLE_NAME ।
• SQL-এ প্লেসহোল্ডার হিসেবে প্যারামিটার ব্যবহার করুন, এবং তারপর রানটাইমে টেবিলের নাম দিন।

BigQuery টেবিল তৈরি এবং আপডেট করুন

Ads Data Hub স্ক্রিপ্টে নির্দিষ্ট কিছু BigQuery স্টেটমেন্টের সরাসরি ব্যবহার সমর্থন করে, যার ফলে প্রতিটি কাজের জন্য একটি নতুন রেজাল্ট টেবিল তৈরি করার পরিবর্তে একটি বিদ্যমান রেজাল্ট টেবিলে সারি সন্নিবেশ করা সম্ভব হয়। এই স্টেটমেন্টগুলিকে আপনার BigQuery প্রোজেক্টে একটি সরাসরি টেবিল পাথ উল্লেখ করতে হবে এবং সরাসরি Ads Data Hub টেবিল বা বিকল্পগুলি (যেমন privacy_checked_export ) অ্যাক্সেস করতে পারবে না।

সমর্থিত বিবৃতি:

• CREATE TABLE
• MERGE

উদাহরণ কোয়েরি:

-- Compute new data for the current job. This table can be used with MERGE.
CREATE TEMP TABLE new_data OPTIONS(privacy_checked_export=TRUE) AS
SELECT
  DATE(event_time, @time_zone) AS event_date,
  <more grouping keys>,
  COUNT(*) AS impressions,
  <more metrics>
FROM ...
GROUP BY ALL;

-- Initialize a result table on the first run of the query, which may include
-- date partitioning and/or clustering for efficiency.
CREATE TABLE IF NOT EXISTS PROJECT_NAME.DATASET.TABLE_NAME (<columns>)
PARTITION BY event_date CLUSTER BY ...
OPTIONS(partition_expiration_days=365);

-- Atomically insert new results or update existing ones.
MERGE PROJECT_NAME.DATASET.TABLE_NAME a
USING new_data b ON a.data_date = b.data_date AND <more grouping keys>
WHEN MATCHED THEN
  UPDATE SET a.impressions = b.impressions, <more metrics>
WHEN NOT MATCHED THEN
  INSERT (<all columns>) VALUES(<all columns>);

মনে রাখবেন যে MERGE স্টেটমেন্ট টেবিল স্কিমা পরিবর্তন করা সমর্থন করে না। যদি আপনার কোনও বিদ্যমান রিপোর্ট টেবিলে কলাম যোগ বা পরিবর্তন করার প্রয়োজন হয়, তাহলে আপনি Ads Data Hub-এ কোনও কাজ চালানোর আগে BigQuery-তে টেবিল স্কিমা আপডেট করতে পারেন, অথবা আপডেট করা স্কিমা এবং বিকল্পগুলি সহ টেবিলটি কপি করার জন্য একটি Ads Data Hub জব চালাতে পারেন, উদাহরণস্বরূপ:

CREATE OR REPLACE TABLE PROJECT_NAME.DATASET.TABLE_NAME
PARTITION BY event_date CLUSTER BY ... OPTIONS(...) AS
SELECT
  <new columns>
FROM PROJECT_NAME.DATASET.TABLE_NAME;