BigQuery StandardSQL Insert

很惭愧，Flink看的一知半解的，还没有进行真正生产上的实践就跑到GCP去玩耍了，回头一定要把Flink搞明白（专业立flag二十年）
关于BigQuery，定位应该和阿里的ODPS差不多，但是国内好像很少有人使用，刚刚写了个复杂的SQL，所以写篇文章记录一下，顺便完成简书的日更挑战。
BigQuery和Firebase连通后，Firebase的所有数据会同步到BigQuery中，###events_开头的表是历史表（每天的都有），###event_intraday_开头的表是实时表（只有当天的），但是由于数据量太大，运营人员一天查看数据的次数较多，所以花钱太多了，公司没钱了，只好求我把数据统计到小表中，这样即便经常查询，也不会产生大量的费用，哇咔咔。
事件表的表结构大致是这样的：

不全的截图.png

其他字段都正常查询就行，就是这个傻呵呵的event_params，是个RECORD类型，我也不知道这是个什么类型，反正使用标准SQL不太好查询，翻阅其官方文档，一顿瞎搞，终于，终于，终于搞定了，我都要绝望了啊，果不其然，坚持就是胜利啊，幸亏老子摩羯座，隐忍而伟大，牛逼

insert `dataset_name.test` (product_name,event_name,event_date,event_params,event_number,event_user_number)
 WITH
  events AS (
  SELECT * 
  FROM `dataset_name.analytics_184463080.events_*`
  WHERE _table_suffix BETWEEN FORMAT_DATE('%Y%m%d',DATE_ADD(CURRENT_DATE(),INTERVAL -3 DAY))
    AND FORMAT_DATE('%Y%m%d',DATE_ADD(CURRENT_DATE(),INTERVAL -1 DAY)))
  select tempA.product_name as product_name,
  tempA.event_name as event_name,
  tempA.event_date as event_date,
  ARRAY<STRUCT<key STRING, value STRUCT<string_value STRING, int_value INT64, float_value FLOAT64, double_value FLOAT64>>>[
STRUCT(tempA.key,STRUCT(tempA.stringValue,tempA.intValue,tempA.floatValue,tempA.doubleValue))
  ] as event_params,
  tempA.event_number as event_number,
  tempA.event_user_number as event_user_number
  from (
  SELECT
    'filescanner' AS product_name,
    event_name,
    event_date, 
    event_params.key as key,
    event_params.value.string_value as stringValue,
    event_params.value.int_value as intValue,
    event_params.value.float_value as floatValue,
    event_params.value.double_value as doubleValue,
    COUNT(event_name) AS event_number,
    COUNT(DISTINCT user_pseudo_id) AS event_user_number
  FROM
    events,events.event_params
  GROUP BY product_name,event_name,event_date,key,stringValue,intValue,floatValue,doubleValue
  ) as tempA

应该够100字了，这GCP国内外资料太少了，不会点英文官方文档都看不了，幸好老子电脑有Google翻译，哇咔咔