如何加载数据使用更少的内存在BigQuery & Python

BigQuery是Google Cloud Platform的一项服务，用于处理大规模数据集。您提到的情况似乎是关于在Python中使用BigQuery客户端库查询数据时的内存使用问题。虽然我主要基于阿里云的产品知识，但我可以尝试帮助理解可能的原因和解决方案。

在您的例子中，两个SQL查询逻辑上看似相似，但实际上返回的数据结构不同：

1. 例1:

   SELECT var1, var2
   FROM table
   

   这个查询直接返回了var1和var2两列的值，结果通常以扁平化的表格形式存在，每一行对应一个记录，每列一个字段。

2. 例2:

   SELECT STRUCT(var1, var2) AS var
   FROM table
   

   这个查询将var1和var2封装进了一个STRUCT（结构体）类型中，每一行返回的是一个包含var1和var2字段的对象。在Python中，这可能会被表示为一个字典或自定义对象列表，每个元素都是一个包含两个键值对的字典。

Python中的内存使用差异:

• 当你将数据加载到Python的DataFrame（比如使用pandas库）时，数据的存储方式会影响内存使用。
  • 在例1中，DataFrame的列直接对应于查询的字段，这种扁平化结构往往更易于操作，但可能因为没有利用到内部结构优化而占用更多内存。
  • 在例2中，如果DataFrame能够识别并优化STRUCT类型，它可能会以更紧凑的方式存储这些数据，例如通过共享内存或更高效的数据结构，从而减少内存使用。

如何减少内存使用:

• 使用更高效的数据类型: 在读取数据到DataFrame时，可以指定或转换为更节省内存的数据类型，如使用pd.Int8Dtype、pd.NA等。
• 只选择需要的列: 避免从BigQuery拉取不必要的数据，只选择你需要分析的列。
• 分块读取: 如果数据量非常大，可以考虑分批次读取数据，而不是一次性加载所有数据到内存中。
• 使用BigQuery Storage API: 如果你正在使用pandas-gbq库，确保你使用了BigQuery Storage API，它提供了更快的数据读取速度和潜在的内存优化。

对于阿里云MaxCompute（原名ODPS），也有类似的考量点。MaxCompute也支持复杂的数据类型和结构，并且其客户端SDK（如PyODPS）在设计上也会考虑到数据处理的效率和内存使用。如果你考虑迁移到阿里云平台，可以探索PyODPS提供的功能来优化你的数据处理流程。