BigQuery 中交叉联接后的行聚合

假设您在 BigQuery 中有下表：

A = user1 | 0 0 |
    user2 | 0 3 |
    user3 | 4 0 |

交叉连接后，您有

dist = |user1  user2  0 0 , 0 3 |  #comma is just showing user val seperation
       |user1  user3  0 0 , 4 0 |
       |user2  user3  0 3 , 4 0 |

如何在 BigQuery 中执行行聚合来计算跨行的成对聚合。作为典型的用例，您可以计算两个用户之间的欧几里德距离。我想计算两个用户之间的以下指标：

sum(min(user1_row[i], user2_row[i]) / abs(user1_row[i] - user2_row[i]))

对每对用户的所有 i 求和。

例如，在 Python 中，您只需：

for i in np.arange(row_length/2)]):
dist.append([user1, user2, np.sum(min(r1[i], r2[i]) / abs(r1[i] - r2[i]))])

从丑陋的方式开始：您可以将数学压平到查询中。也就是转for i in ... sum(min(...)/abs(...))进入对每个字段进行操作的 SQL。注意MIN and SUM是您不想使用的聚合函数。而是使用+对于总和和IF(a < b, a, b) for MIN. ABS(a, b)好像IF(a < b, b-a, a-b)。如果你只是计算欧几里德距离，你可以这样做

SELECT left.user, right.user, 
  SQRT((left.x-right.x)*(left.x-right.x) 
     + (left.y-right.y)*(left.y-right.y) 
     + (left.z-right.z)*(left.z-right.z)) as dist 
FROM (
    SELECT * 
    FROM dataset.table1 AS left 
    CROSS JOIN dataset.table1 AS right)

更好的方法是用户定义函数，并将向量创建为重复值。然后你可以写一个DISTANCE()对交叉连接左侧和右侧的两个数组执行计算的函数。如果您尚未加入 UDF Beta 计划并想加入，请联系 Google Cloud 支持。

最后，如果您更改架构{user:string, field1:float, field2:float, field3:float,...} to {user:string, fields:[field:float]}

然后，您可以使用位置展平该字段并对其进行交叉连接。如：

SELECT
  user,
  field,
  index,
FROM (FLATTEN((
  SELECT  
    user,
    fields.field as field,
    POSITION(fields.field) as index,
  from [dataset1.table1]
), fields))

如果将其另存为视图，请将其命名为“dataset1.flat_view”

然后你就可以加入：

SELECT left.user as user1, right.user as user2,
       left.field as l, right.field as r,
FROM dataset1.flat_view left
JOIN dataset1.flat_view right 
ON left.index = right.index
WHERE left.user != right.user

这将为每对用户和每个字段匹配字段提供一行。您可以将其保存为视图“dataset1.joined_view”。

最后，您可以进行聚合：

既然你想要这个：

sum(min(user1_row[i], user2_row[i]) / abs(user1_row[i] - user2_row[i]))

它看起来像：

SELECT user1, user2, 
    SUM((if (l < r, l, r)) / (if (l > r, l-r, r-l))
FROM [dataset1.joined_view] 
GROUP EACH BY user1, user2