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如何在BigQuery中执行高级SQL查询
原文英文，约1300词，阅读约需5分钟。
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内容提要
本文探讨了在Google BigQuery中进行高级查询的技巧，包括JOIN操作、窗口函数和子查询。通过示例，展示了如何使用LEFT JOIN从中式菜肴和配料表中提取信息，确保获取所有菜肴。还介绍了窗口函数用于排名，以及如何使用子查询筛选准备时间低于平均值的菜肴，最后列出准备时间最长菜肴的配料。
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关键要点
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本文探讨了在Google BigQuery中进行高级查询的技巧，包括JOIN操作、窗口函数和子查询。
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使用LEFT JOIN从中式菜肴和配料表中提取信息，确保获取所有菜肴，即使某些菜肴没有配料。
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窗口函数用于计算菜肴的排名，例如使用RANK()函数根据准备时间进行排名。
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子查询用于筛选准备时间低于平均值的菜肴，通过嵌套查询获取相关信息。
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最后列出准备时间最长菜肴的配料，展示了如何结合多个查询获取复杂数据。
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延伸问答
在BigQuery中如何使用JOIN操作？
在BigQuery中，JOIN操作允许联合查询多个表，通过共同的列来检索特定数据。使用JOIN时，必须确保表之间存在关联列。
LEFT JOIN与普通JOIN有什么区别？
LEFT JOIN会返回左侧表的所有行，即使右侧表没有匹配的行，而普通JOIN只返回两个表中匹配的行。
如何在BigQuery中使用窗口函数？
窗口函数用于对一组相关行进行计算，例如使用RANK()函数根据准备时间对菜肴进行排名。
什么是子查询，它在BigQuery中如何使用？
子查询是嵌套在另一个查询中的查询，通常用于WHERE子句中作为过滤条件。
如何筛选准备时间低于平均值的菜肴？
可以使用子查询计算所有菜肴的平均准备时间，并在WHERE子句中使用该值进行筛选。
如何列出准备时间最长的菜肴及其配料？
可以使用嵌套查询获取准备时间最长的菜肴名称，然后在外部查询中列出该菜肴的配料。
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