Search Console toplu məlumat ixracı üçün BigQuery səmərəlilik ipuçları

Bazar ertəsi, 5 iyun 2023-cü il

Search Console toplu məlumat ixracı saxlama, təhlil və hesabat imkanlarını artırmaq üçün veb saytınızın axtarış performans məlumatlarını BigQuery-yə daxil etməyin güclü yoludur. Məsələn, məlumatları ixrac etdikdən sonra sorğu və URL qruplaşdırması həyata keçirə, uzun quyruqlu axtarış sorğuları üzrə təhlillər apar və axtarışı digər məlumat mənbələri ilə birləşdirə bilərsiniz. Siz həmçinin məlumatları ehtiyacınız olduğu müddət qədər saxlamağı seçə bilərsiniz.

Toplu məlumat ixracından istifadə edərkən məlumatların işlənməsi və saxlama xərclərini idarə edərkən əsaslandırılmış qərarlar qəbul etmək vacibdir. Məlumatları ixrac etmək üçün Search Console ilə əlaqəli heç bir xərc yoxdur; lakin BigQuery qiymətləri nə üçün ödəniş edəcəyinizi başa düşmək üçün oxuyun. Bu yazıda biz yeni məlumatlardan əhəmiyyətli xərc çəkmədən yararlanmağınıza kömək edəcək ipuçlarını müzakirə edəcəyik.

Hələ toplu məlumat ixracı qurmamısınızsa, müraciət edin addım-addım təlimat
Search Console yardım mərkəzində. İxrac vasitəsilə əldə edilən məlumatların icmalı üçün bura daxil edilmiş videoya baxın.

Ödəniş xəbərdarlıqları və məhdudiyyətləri yaradın

Xərclərinizi nəzərdən keçirərkən nə qədər xərcləməyə hazır olduğunuzu düşünmək kömək edə bilər. Bu sualın cavabı yaddaş, təhlil və monitorinq arasında fərqli ola bilər. Məsələn, bütün məlumatlarınızı saxladığınızdan əmin olmaq üçün müəyyən məbləğ ödəməyə hazırsınız, lakin hesabat platforması yaratmaq üçün daha az pul ödəməyə bilərsiniz. Bunu düşünərkən Axtarış məlumatlarına sərmayə qoymaq üçün aylıq büdcə təyin etmək istəyə bilərsiniz.

Ağlınızda büdcə məbləği olduqdan sonra yarada bilərsiniz Google Cloud büdcə xəbərdarlığı
hesabınızda sürprizlərin qarşısını almaq üçün. Siz həmçinin büdcə məbləğinə doğru irəlilədikdə e-poçt bildirişlərini işə salan hədd qaydaları təyin edə bilərsiniz.

Əlavə qorunma üçün siz də edə bilərsiniz ödənişli baytların sayını məhdudlaşdırın
sorğu üçün. Əgər bunu etsəniz, sorğunun oxuyacağı baytların sayı sorğunun icrasından əvvəl təxmin edilir. Təxmin edilən baytların sayı həddi aşarsa, o zaman sorğu heç bir ödəniş tələb olunmadan uğursuz olur.

Panelləri birbaşa xam məlumatlar üzərində qurmayın

BigQuery sürətlidir və idarə panelinizi birbaşa Search Console ixrac edilmiş cədvəllərinə bağlamaq cazibədardır. Lakin böyük saytlar üçün bu məlumat dəsti çox böyükdür (xüsusilə zaman keçdikcə sorğularla). Hər bir baxışda xülasə məlumatlarını yenidən hesablayan idarə paneli qurub onu şirkətiniz daxilində paylaşsanız, bu, tez bir zamanda böyük sorğu xərclərinə səbəb olacaq.

Bu xərclərdən kaçınmaq üçün hər gün düşən məlumatları əvvəlcədən toplamağı və bir və ya bir neçə xülasə cədvəlini materiallaşdırmağı düşünün. Bundan sonra idarə paneliniz emal xərclərini azaldaraq, çox daha kiçik vaxt seriyası cədvəlini sorğulaya bilər.

Yoxlayın sorğuların planlaşdırılması
BigQuery-də funksionallıq və ya nəzərdən keçirin BI Engine
daha avtomatlaşdırılmış həll istəyirsinizsə.

Məlumatların saxlanması xərclərini optimallaşdırın

Toplu məlumat ixracına başlayanda defolt olaraq məlumatlar BigQuery məlumat dəstinizdə əbədi olaraq saxlanılır. Ancaq edə bilərsiniz defolt bölmənin etibarlılıq müddətini yeniləyin
belə ki, tarix bölmələri bir ildən, ya 16 aydan və ya istənilən müddətdən sonra avtomatik olaraq silinsin.

İxrac edilən məlumatlar sizin üçün qiymətli ola bilər, lakin o, çox böyük ola bilər. Biznes biliklərinizdən istifadə edin və onu dərin təhlillər üçün kifayət qədər uzun müddətə saxlamağı düşünün, lakin yükə çevriləcək qədər uzun müddət saxlamayın. Seçimlərdən biri daha sonrakı tarixlərin bütün cədvəlini saxlamaqla yanaşı, köhnə cədvəllərin seçilmiş versiyasını saxlamaqdır.

SQL sorğularınızı optimallaşdırın

Search Console məlumatlarınızı sorğulayarkən sorğularınızın performans üçün optimallaşdırıldığına əmin olmalısınız. Əgər BigQuery-də yenisinizsə, yoxlayın təlimatlar və nümunə sorğular
yardım mərkəzində. Sınamağınız lazım olan üç texnika var.

1. Giriş skanını məhdudlaşdırın

İlk növbədə, istifadə etməkdən çəkinin SELECT *, bu, məlumatları sorğulamağın ən bahalı yoludur, BigQuery cədvəldəki hər bir sütunun tam skanını həyata keçirir. Tətbiq olunur LIMIT maddə edir yox oxunan məlumatların miqdarına təsir edir.

İxrac edilən cədvəllər tarixə görə bölündüyü üçün giriş skanını yalnız maraq dairəsinə uyğun günlərlə məhdudlaşdıra bilərsiniz, xüsusən də məlumatları sınaqdan keçirərkən və onlarla oynayarkən. A-dan istifadə edin WHERE tarixə bölünmüş cədvəldə tarix diapazonunu məhdudlaşdırmaq üçün bənd, bu sorğu xərcinə əhəmiyyətli qənaət gətirəcək. Məsələn, aşağıdakı bənddən istifadə edərək yalnız son 14 günə baxa bilərsiniz:

Etdiyiniz hər bir sorğu üçün giriş skanını azaltmaq mümkün qədər tez hər hansı məlum filtrləri təqdim etmək istəyirsiniz. Məsələn, sorğuları təhlil edirsinizsə, yəqin ki, filtrləmək istəyirsiniz
anonimləşdirilmiş sorğular sətirlər. Anonimləşdirilmiş sorğu cədvəldə sıfır uzunluqlu sətir kimi qeyd olunur. Bunu etmək üçün aşağıdakıları əlavə edə bilərsiniz:

2. Məlumatların nümunəsini götürün

BigQuery təmin edir cədvəl nümunəsi
böyük BigQuery cədvəllərindən təsadüfi məlumat alt dəstlərini sorğulamağa imkan verən imkan. Nümunə götürmə bütün cədvəlin skan edilməsi və işlənməsi ilə əlaqəli xərclərdən qaçınmaqla müxtəlif qeydləri qaytarır və xüsusilə sorğular işlənərkən və ya dəqiq nəticələrə ehtiyac olmadıqda faydalıdır.

3. Dəqiq nəticələr tələb olunmadıqda təxmini funksiyalardan istifadə edin

BigQuery bir sıra dəstəkləyir təxmini aqreqat funksiyaları
təxmini nəticələr təmin edən və onların dəqiq həmkarları ilə müqayisədə hesablamaq üçün çox daha ucuzdur. Məsələn, əgər hansısa şərt üzrə təəssüratlara görə ən yaxşı URL-ləri axtarırsınızsa, istifadə edə bilərsiniz

Əvəzinə

Resurslar

Bunlar xərclərinizi idarə etməyə başlamaq üçün istifadə edə biləcəyiniz bir neçə ipucudur, ətraflı öyrənmək üçün yoxlayın
BigQuery üçün xərclərin optimallaşdırılması üzrə ən yaxşı təcrübələr.

Və həmişə olduğu kimi, hər hansı bir sualınız və ya narahatlığınız varsa, zəhmət olmasa bizimlə əlaqə saxlayın
Google Search Central Cəmiyyəti
və ya üzərində Twitter.

Tərəfindən göndərildi Daniel Waisberg, Axtarış Təbliğatçısı və Gaal Yahas, Proqram Mühəndisi.