Google BigQuery是全球公司使用的流行云数据库。 使用原始Google Analytics（分析）数据特别方便：在GA 360中，只需单击几下即可配置与BigQuery的集成，而对于免费版本，则具有第三方脚本和模块。
在Google Analytics（分析）的原始数据中，每个记录（行）都对应一个会话。 在此类条目内是嵌套字段，它们对应于会话的点击：
对于不了解如何使用它并卸载此类数据的用户而言，这样的嵌套数据结构通常会造成混乱。
以Google Analytics（分析）自定义参数为例，我将尝试“在手指上”解释嵌入式数据如何存储在Google BigQuery中以及如何上传。
给定的查询代码有效，它们可用于解决问题，替换其表名和所需的“自定义维度”索引号。
•卸货线•卸载时保持嵌套结构•替换用户参数值的示例基础知识
BigQuery支持2种SQL方言：旧版和标准版。 Google建议使用更新的SQL标准，我们将在该标准上编写要卸载的查询。
至少使用过SQL的每个人都知道标准的查询构造：
SELECT * * FROM * * WHERE * *
如果表结构简单，单元格中没有嵌套其他字段，则此设计有效：
我们考虑带有嵌套字段的表。 此类表的结构（例如Google Analytics（分析）用户参数）：
BQ中的自定义GA选项在Google BigQuery中，这样的表将具有以下列名（分隔符“。”显示嵌套结构）：
那么，如何从嵌套字段中卸载数据呢？
卸载行
返回
表格，并以BQ中的GA自定义参数为例。
列
customDimensions.index和
customDimensions.value是
会话和
用户定义的自定义维度的索引和值。
hits.customDimensions.index和
hits.customDimensions.value列是
命中自定义维度的索引和值。
在Google BigQuery中，还有另一级用户参数操作-产品。 Google BigQuery中
产品“自定义维度”的名称和值位于
hits.product.customDimensions.index和
hits.product.customDimensions.value列中。 通过按命中用户参数的类推卸载它们，您只需要考虑另一层嵌套即可。
会话和用户级别的用户选项
如果我们需要为每个日期卸载会话（自定义）自定义维度的值而不保存嵌套结构（即逐行），该怎么办？
为了回答这个问题，让我们仔细看一下BQ
中带有GA用户参数的
表格 。
它显示customDimensions列
中单元格的值
是另一个表 ：
在主查询中对该表进行子查询就足够了：
SELECT
输出是一个表：
如果需要添加具有另一个用户参数值的列，则进行另一个子查询：
SELECT date, (SELECT value FROM t.customDimensions WHERE index = 1) AS customDimensions1,
我们得到以下内容：
命中级别的自定义选项
命中用户参数的卸载方式与会话（用户）参数相同，只是需要对嵌套命中表执行子查询。 换句话说，Google Analytics（分析）原始数据表中的hits列单元格的值是一个嵌套表，其中customDimensions表被嵌套在其中：
逐行命中用户参数的下载请求如下：
SELECT
查询结果将是一个表：
您可以卸载多个命中用户参数并添加hitNumber参数（会话中命中的序列号）：
SELECT date, h.hitNumber AS hitNumber, (SELECT value FROM h.customDimensions WHERE index = 3) AS customDimensions3,
获取表：
会话（用户）+命中用户参数
如果在一个查询中我们想卸载会话并点击用户参数，则只需要对主表和嵌套表进行必要的子查询：
SELECT date, h.hitNumber AS hitNumber,
查询结果将获得的表：
保持嵌套结构的同时卸载
在替换Google BigQuery中的用户参数值时，可能需要这种卸载。
例子
在Google Analytics（分析）中，来自俄罗斯（俄罗斯）的用户将完整格式的国家/地区名称传输到索引为12的会话用户参数和索引为25的点击用户参数。 有必要将国家格式更改为缩写：RUS。为此，您需要将用户参数的必需值替换为用户所在的国家/地区，以替换Google BigQuery中的整个数据历史记录。
解决问题的过程：
- 卸载所有数据， 同时保持嵌套结构
- 用国家/地区替换用户参数的值
- 重写表
要在保留嵌套结构的同时上传数据，必须使用ARRAY函数和SELECT AS STRUCT构造。 让我们弄清楚它是什么。
ARRAY函数的语法如下：
ARRAY(**)
它返回一个元素数组。
将阵列与逐行记录进行比较：
左边是数组，右边是行记录如果要保存嵌套结构并卸载具有多列的数组，则必须使用
ARRAY（SELECT AS STRUCT ...） ：
嵌套数组会话和用户级别的用户选项
为了在保持会话（自定义）自定义维度的结构的同时进行卸载，我们使用以下查询：
SELECT date,
执行后，将获得一个表，其中保存了“原始” Google Analytics（分析）数据的嵌套结构：
命中级别的自定义选项
要在保持嵌套结构的同时从Google BigQuery卸载命中用户参数的值，请务必注意，customDimensions表嵌套在命中表中。 换句话说，您需要进行两次ARRAY子查询（SELECT AS STRUCT ...）：首先进入嵌套的hits表，然后进入嵌套在其中的customDimensions表：
SELECT date,
该查询的结果将是一个表：
会话（用户）+命中用户参数
与逐行卸载一样，我们需要将同一查询中的ARRAY子查询（SELECT AS STRUCT ...）组合到所需的嵌套表中：
SELECT date,
结果是什么：
替换用户参数值的示例
让我们回到我们的
例子 。
在上一节中，我们收到了上载会话（用户）的请求，并在保持嵌套结构的同时点击了Google Analytics（分析）的用户参数。
我们用SELECT * REPLACE构造对这个查询进行补充，该构造用于用替换卸载，而CASE用来更新必要的用户参数的值：
收到此请求后，我们将获得原始表格以及来自Google Analytics（分析）的原始数据。 她将完全保留原始的嵌套结构，但是必需的用户参数的值将更改为新的。
在Google BigQuery中使用嵌套数据结构的主题并不容易。
我希望我能澄清这个问题。 但是，让我提醒您，学习如何做某事的最好方法是多练习。