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Cours

Introduction à BigQuery

IntermédiaireNiveau de compétence

Actualisé 02/2025

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Description du cours

Explorez les concepts fondamentaux de l'architecture BigQuery, comprenez son importance historique et comparez-la aux systèmes de bases de données traditionnels. Découvrez la diversité des applications dans lesquelles BigQuery excelle, ouvrant la voie à une exploration plus approfondie de ses capacités.

Maîtrise des requêtes analytiques et de la manipulation des données

Apprenez à exploiter la puissance de BigQuery en exécutant des requêtes analytiques et en manipulant les données avec précision. Naviguez facilement dans les ensembles de données et les tableaux tout en acquérant une maîtrise des outils de ligne de commande bq pour l'ingestion de données. Explorez les complexités des types de données et des données non structurées, en perfectionnant vos compétences pour extraire des informations pertinentes.

Optimisation de l'efficacité des flux de travail et des performances des requêtes

Améliorez votre processus d'analyse de données en maîtrisant les techniques avancées de BigQuery. De l'optimisation des performances des requêtes grâce à des stratégies d'optimisation stratégiques à la maîtrise des subtilités de la jointure de données, cette section vous fournit les outils nécessaires pour rationaliser vos processus analytiques. Exploitez tout le potentiel des instructions DML (Data Manipulation Language) pour effectuer facilement des transformations de données complexes.

Prérequis

Data Manipulation in SQL

1

BigQuery Architecture and Structure

In this chapter, you will learn about the unique features of BigQuery, how it runs large analytical queries, and how it compares to other data warehouses and databases.

Introduction to BigQuery

Starting with e-commerce

Unique attributes of BigQuery

BigQuery compared to a traditional SQL database

BigQuery Architecture

Classifying BigQuery components

Ordering the BigQuery architecture

BigQuery data organization

Table structure

BigQuery data rules

Tables in the wild

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2

Writing queries and data types

This chapter will cover the fundamentals of how to write queries in BigQuery while also providing a review of SQL concepts. You will also learn how to ingest bulk data into BigQuery and the different data types within BigQuery.

Writing queries in BigQuery

Exploring the course data with SQL

Finding order total value

Using joins

Data ingestion in BigQuery

Loading local data to BigQuery

Acceptable data formats

Structuring a LOAD DATA statement

Date/time types in BigQuery

Formatting dates for reports

Formatting timestamps and dates

Finding data within certain ranges

Using CURRENT_TIMESTAMP

Unstructured data

Create an array in a query

Use SEARCH with unstructured data

UNNEST-ing Data

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3

Querying data in BigQuery

Learn how to query data using common table expressions, aggregations, and window functions.

Common table expressions

Filtering data with CTEs

Optimizing using CTEs

Using multiple CTEs

Aggregations

Classifying aggregate functions

Using COUNTIF

Filtering with HAVING

Special aggregations in BigQuery

Logical aggregates

Using STRING_AGG and ARRAY_CONCAT_AGG

Approximate statistical functions

WINDOW Functions

Writing a window query

RANK and LEAD/LAG

Using row based WINDOW functions

Filtering with QUALIFY

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4

Data management and optimization

Understand all join types in BigQuery, mange data with data manipulation, and optimize your queries.

Joins in BigQuery

Finding the correct join type

RIGHT, LEFT, and OUTER joins

UNNEST with CROSS JOINs

Joins with aggregations

Data manipulation language (DML) statements

Data manipulation types

Using conditions in DML statements

Considerations using DML statements

Query optimization strategies

Limiting the amount of data

Finding the last 90 days of orders

Perform optimizations in BigQuery

Congratulations!

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Introduction à BigQuery

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