BigQuery/SQL:作为年份之间的重复行来填充差距

BigQuery是Google Cloud提供的一种快速、可扩展且完全托管的云原生数据仓库解决方案。它是一种基于列的分布式数据库，旨在处理大规模数据集，并提供强大的分析能力。

SQL（Structured Query Language）是一种用于管理和操作关系型数据库的标准化语言。它允许用户通过简单的语句来查询、插入、更新和删除数据库中的数据。

在BigQuery中使用SQL语言可以实现对数据的高效查询和分析。对于填充年份之间的重复行来填充差距，可以使用SQL中的一些技术来实现。

一种常见的方法是使用GENERATE_DATE_ARRAY函数生成一个包含指定日期范围内所有日期的数组，然后使用CROSS JOIN将该数组与原始数据进行连接。接下来，可以使用LEFT JOIN将原始数据与生成的日期数组进行连接，并使用COALESCE函数填充缺失的值。

以下是一个示例SQL查询，用于填充年份之间的重复行：

WITH original_data AS (
  SELECT '2021-01-01' AS date, 'value1' AS value UNION ALL
  SELECT '2021-01-03' AS date, 'value2' AS value
),
date_range AS (
  SELECT DATE('2021-01-01') AS start_date, DATE('2021-01-03') AS end_date
),
all_dates AS (
  SELECT date
  FROM date_range, UNNEST(GENERATE_DATE_ARRAY(start_date, end_date)) AS date
)
SELECT all_dates.date, original_data.value
FROM all_dates
LEFT JOIN original_data ON all_dates.date = original_data.date
ORDER BY all_dates.date

在这个示例中，original_data是原始数据表，包含了部分日期的数据。date_range是指定的日期范围，all_dates是生成的日期数组。通过LEFT JOIN将all_dates与original_data连接，并使用COALESCE函数填充缺失的值。

对于BigQuery的具体使用和更多功能，可以参考腾讯云的相关产品BigQuery介绍页面：BigQuery产品介绍。