Prácticas recomendadas

Las siguientes prácticas recomendadas te proporcionarán técnicas para desarrollar consultas centradas en la privacidad y de alto rendimiento. Para conocer las prácticas recomendadas específicas para ejecutar consultas en modo de ruido, consulta las secciones sobre patrones de consulta compatibles y no compatibles en Inyección de ruido.

Privacidad y precisión de los datos

Desarrolla consultas en datos de zona de pruebas

Práctica recomendada: Consulta solo los datos de producción cuando estés en producción.

Usa datos de zona de pruebas durante el desarrollo de tus consultas siempre que sea posible. Las tareas que usan datos de la zona de pruebas no ofrecen oportunidades adicionales para que las comparaciones de diferencias filtren los resultados de tus búsquedas. Además, debido a la falta de verificaciones de privacidad, las consultas de la zona de pruebas se ejecutan más rápido, lo que permite una iteración más rápida durante el desarrollo de las consultas.

Si tienes que desarrollar consultas en tus datos reales (como cuando usas tablas de coincidencias), para reducir la probabilidad de que se superpongan filas, elige períodos y otros parámetros que no sean probables que se superpongan en cada iteración de tu consulta. Por último, ejecuta la consulta en el rango de datos deseado.

Considera cuidadosamente los resultados históricos

Práctica recomendada: Disminuye la probabilidad de que se superpongan los conjuntos de resultados entre las consultas que se ejecutaron recientemente.

Ten en cuenta que la tasa de cambio entre los resultados de las consultas tendrá un efecto en la probabilidad de que se omitan los resultados más adelante debido a las verificaciones de privacidad. Es probable que se descarte un segundo conjunto de resultados que se asemeje mucho a uno que se mostró recientemente.

En su lugar, modifica los parámetros clave de tu consulta, como los períodos o los IDs de campaña, para disminuir la probabilidad de que se produzca una superposición significativa.

No consultar los datos de hoy

Práctica recomendada: No ejecutes varias consultas en las que la fecha de finalización sea hoy.

Ejecutar varias consultas con fechas de finalización iguales a la fecha actual suele provocar que se filtren las filas. Esta guía también se aplica a la ejecución de consultas poco después de la medianoche en los datos de ayer.

No consultes los mismos datos más de lo necesario

Recomendaciones:

• Selecciona fechas de inicio y de finalización muy próximas.
• En lugar de consultar ventanas superpuestas, ejecuta tus consultas en conjuntos de datos disjuntos y, luego, agrega los resultados en BigQuery.
• Usa los resultados guardados en lugar de volver a ejecutar la consulta.
• Crea tablas temporales para cada período sobre el que consultas.

El Centro de Datos de Anuncios restringe la cantidad total de veces que puedes consultar los mismos datos. Por lo tanto, debes intentar limitar la cantidad de veces que accedes a un dato determinado.

No uses más agregaciones de las necesarias en la misma consulta.

Prácticas recomendadas

• Minimiza la cantidad de agregaciones en una consulta
• Vuelve a escribir las consultas para combinar las agregaciones cuando sea posible

El CDA limita a 100 la cantidad de agregaciones entre usuarios que se pueden usar en una subconsulta. Por lo tanto, en general, recomendamos escribir consultas que generen más filas con claves de agrupación enfocadas y agregaciones simples, en lugar de más columnas con claves de agrupación amplias y agregaciones complejas. Se debe evitar el siguiente patrón:

SELECT
  COUNTIF(field_1 = a_1 AND field_2 = b_1) AS cnt_1,
  COUNTIF(field_1 = a_2 AND field_2 = b_2) AS cnt_2
FROM
  table

Las consultas que cuentan eventos según el mismo conjunto de campos deben reescribirse con la sentencia GROUP BY.

SELECT
  field_1,
  field_2,
  COUNT(1) AS cnt
FROM
  table
GROUP BY
  1, 2

El resultado se puede agregar de la misma manera en BigQuery.

Las consultas que crean columnas a partir de un array y, luego, las agregan deben reescribirse para combinar estos pasos.

SELECT
  COUNTIF(a_1) AS cnt_1,
  COUNTIF(a_2) AS cnt_2
FROM
  (SELECT
     1 IN UNNEST(field) AS a_1,
     2 IN UNNEST(field) AS a_2,
   FROM
     table)

La consulta anterior se puede volver a escribir de la siguiente manera:

SELECT f, COUNT(1) FROM table, UNNEST(field) AS f GROUP BY 1

Las consultas que usan diferentes combinaciones de campos en diferentes agregaciones se pueden reescribir en varias consultas más enfocadas.

SELECT
  COUNTIF(field_1 = a_1) AS cnt_a_1,
  COUNTIF(field_1 = b_1) AS cnt_b_1,
  COUNTIF(field_2 = a_2) AS cnt_a_2,
  COUNTIF(field_2 = b_2) AS cnt_b_2,
FROM table

La consulta anterior se puede dividir en lo siguiente:

SELECT
  field_1, COUNT(*) AS cnt
FROM table
GROUP BY 1

y

SELECT
  field_2, COUNT(*) AS cnt
FROM table
GROUP BY 1

Puedes dividir estos resultados en consultas separadas, crear y unir las tablas en una consulta única o combinarlas con una UNION si los esquemas son compatibles.

Optimiza y comprende las uniones

Práctica recomendada: Usa un LEFT JOIN en lugar de un INNER JOIN para unir los clics o las conversiones a las impresiones.

No todas las impresiones se asocian con clics o conversiones. Por lo tanto, si INNER JOIN clics o conversiones en las impresiones, se filtrarán de tus resultados las impresiones que no estén vinculadas a clics o conversiones.

Cómo unir algunos resultados finales en BigQuery

Práctica recomendada: Evita las consultas del Centro de Datos de Anuncios que unan resultados agregados. En su lugar, escribe 2 consultas independientes y une los resultados en BigQuery.

Las filas que no cumplen con los requisitos de agregación se filtran de tus resultados. Por lo tanto, si tu consulta une una fila que no está suficientemente agregada con una que sí lo está, se filtrará la fila resultante. Además, las consultas con varias agregaciones tienen un rendimiento menor en el Centro de Datos de Anuncios.

Puedes combinar resultados (en BigQuery) de varias consultas de agregación (desde el Centro de Datos de Anuncios). Los resultados calculados con consultas comunes compartirán esquemas finales.

La siguiente consulta toma resultados individuales de Ads Data Hub (campaign_data_123 y campaign_data_456) y los une en BigQuery:

SELECT t1.campaign_id, t1.city, t1.X, t2.Y
FROM `campaign_data_123` AS t1
FULL JOIN `campaign_data_456` AS t2
USING (campaign_id, city)

Nota: Puedes usar tablas comodín para consultar la unión de varias tablas con nombres similares dentro del mismo conjunto de datos.

Usa resúmenes de filas filtradas

Práctica recomendada: Agrega resúmenes de filas filtradas a tus consultas.

Los resúmenes de filas filtradas registran los datos que se filtraron debido a las verificaciones de privacidad. Los datos de las filas filtradas se suman y se agregan a una fila de captura general. Si bien los datos filtrados no se pueden analizar más, proporcionan un resumen de la cantidad de datos que se filtraron de los resultados.

Nota: Los requisitos de agregación se aplican a los resúmenes de filas filtradas. Si el resumen de filas filtradas resultante no cumple con los requisitos de agregación, se filtrará el resumen de filas filtradas.

Ten en cuenta los IDs de usuario con valor cero

Práctica recomendada: Ten en cuenta los IDs de usuario con valor cero en tus resultados.

El ID de un usuario final se puede establecer en 0 por varios motivos, como inhabilitar la personalización de anuncios, motivos regulatorios, etcétera. Por lo tanto, los datos que provienen de varios usuarios se asignarán a un user_id de 0.

Si deseas comprender los totales de datos, como el total de impresiones o clics, debes incluir estos eventos. Sin embargo, estos datos no serán útiles para obtener estadísticas sobre los clientes y deben filtrarse si realizas ese tipo de análisis.

Para excluir estos datos de tus resultados, agrega WHERE user_id != "0" a tus consultas.

Nota: Los eventos con IDs de usuario con valor cero se cuentan como un solo usuario para el mínimo de 50 usuarios por fila, sin importar cuántos usuarios reales hayan creado estos eventos.

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Rendimiento

Evita la reagrupación

Práctica recomendada: Evita varias capas de agregación entre los usuarios.

Las consultas que combinan resultados que ya se agregaron, como en el caso de una consulta con varios GROUP BY o una agregación anidada, requieren más recursos para procesarse.

A menudo, las consultas con varias capas de agregación se pueden dividir, lo que mejora el rendimiento. Debes intentar mantener las filas a nivel del evento o del usuario durante el procesamiento y, luego, combinarlas con una sola agregación.

Se deben evitar los siguientes patrones:

SELECT SUM(count)
FROM
  (SELECT campaign_id, COUNT(0) AS count FROM ... GROUP BY 1)

Las consultas que usan varias capas de agregación deben reescribirse para usar una sola capa de agregación.

(SELECT ... GROUP BY ... )
JOIN USING (...)
(SELECT ... GROUP BY ... )

Las consultas que se pueden dividir fácilmente deben dividirse. Puedes unir resultados en BigQuery.

Optimiza para BigQuery

En general, las consultas que hacen menos trabajo funcionan mejor. Cuando se evalúa el rendimiento de las consultas, la cantidad de trabajo requerido depende de los siguientes factores:

• Datos de entrada y fuentes de datos (E/S): ¿cuántos bytes lee tu consulta?
• Comunicación entre nodos (redistribución): ¿Cuántos bytes pasa tu consulta a la siguiente etapa?
• Procesamiento: ¿cuánto trabajo de CPU requiere tu consulta?
• Salidas (materialización): ¿cuántos bytes escribe tu consulta?
• Antipatrones de consulta: tus consultas ¿siguen las recomendaciones de SQL?

Si la ejecución de consultas no cumple con tus acuerdos de nivel de servicio o si encuentras errores debido al agotamiento de recursos o al tiempo de espera, considera lo siguiente:

• Usar los resultados de consultas anteriores en lugar de volver a calcularlos Por ejemplo, tu total semanal podría ser la suma calculada en BigQuery de 7 consultas agregadas de un solo día.
• Descomponer las consultas en subconsultas lógicas (como dividir varias uniones en varias consultas) o restringir de otra manera el conjunto de datos que se está procesando Puedes combinar los resultados de trabajos individuales en un solo conjunto de datos en BigQuery. Si bien esto puede ayudar con el agotamiento de recursos, es posible que ralentice tu consulta.
• Si encuentras errores de recursos excedidos en BigQuery, intenta usar tablas temporales para dividir tu consulta en varias consultas de BigQuery.
• Hacer referencia a menos tablas en una sola consulta, ya que esto usa grandes cantidades de memoria y puede hacer que tu consulta falle
• Vuelve a escribir tus consultas para que se unan a menos tablas de usuarios.
• Reescribir tus consultas para evitar unir la misma tabla a sí misma

Asesor de consultas

Si tu SQL es válido, pero podría activar un filtrado excesivo, el asesor de consultas muestra sugerencias prácticas durante el proceso de desarrollo de la consulta para ayudarte a evitar resultados no deseados.

Los activadores incluyen los siguientes patrones:

• Cómo unir subconsultas agregadas
• Cómo unir datos no agregados con usuarios potencialmente diferentes
• Tablas temporales definidas de forma recursiva

Para usar el asesor de consultas, haz lo siguiente:

• IU. Las recomendaciones aparecerán en el editor de consultas, sobre el texto de la consulta.
• API. Usa el método customers.analysisQueries.validate.