Top BigQuery-sollicitatievragen en -antwoorden voor 2026

Wat is Dremel en hoe maakt het de snelle queryprestaties van BigQuery mogelijk?

Waarom dit wordt gevraagd: Om je kennis te beoordelen van Dremel, de onderliggende query-engine van BigQuery, en hoe het boomgebaseerde, kolomgeoriënteerde uitvoeringsmodel high-performance data-analyse mogelijk maakt.

Dremel is een gedistribueerde query-uitvoeringsengine die BigQuery aandrijft. In tegenstelling tot traditionele databases die rij-gebaseerde verwerking gebruiken, hanteert Dremel een kolomgebaseerd opslagformaat en een boomgebaseerd uitvoeringsmodel voor snelheid en efficiëntie.

Hoe Dremel snelle queries mogelijk maakt:

• Kolomgebaseerde opslag: In plaats van volledige rijen te lezen, scant Dremel alleen de benodigde kolommen, waardoor minder data wordt verwerkt.
• Boomgebaseerde uitvoering: Queries worden opgesplitst in fragmenten en parallel uitgevoerd op duizenden nodes. Resultaten worden hiërarchisch geaggregeerd, wat de latentie minimaliseert.
• Serverless resource-allocatie: Dremel wijst dynamisch compute-slots toe aan queries op basis van complexiteit, voor efficiënte inzet van resources.

Belangrijkste voordelen van Dremel:

• Bliksemsnelle queries op datasets op petabyteschaal.
• Kostenefficiënte verwerking door alleen relevante kolommen te scannen.
• Automatische parallelisatie voor grote workloads zonder handmatige tuning.

Meer over Dremel lees je in de officiële documentatie van Google.

Hoe werkt denormalisatie in BigQuery en wanneer moet je het gebruiken?

Waarom dit wordt gevraagd: Om je begrip te toetsen van datamodelleringsstrategieën en hun impact op queryprestaties in analytische databases.

Denormalisatie in BigQuery voegt bewust redundantie toe door tabellen samen te voegen en data te dupliceren om queryprestaties te optimaliseren. In tegenstelling tot normalisatie, dat redundantie minimaliseert via kleinere, gerelateerde tabellen, vermindert denormalisatie de noodzaak voor complexe joins, wat resulteert in snellere leestijden. Deze aanpak is vooral nuttig in datawarehousing en analytics, waar leesbewerkingen vaker voorkomen dan schrijfbewerkingen. Denormalisatie verhoogt echter de opslagbehoefte, daarom raadt BigQuery aan geneste en herhaalde velden te gebruiken om denormaliseerde data efficiënt te structureren met minimale opslagoverhead.

Vergelijking van verschillende normalisatiestrategieën. Afbeelding door Google Cloud. 

SQL-specifieke vragen

Als je de architectuur en optimalisatietechnieken van BigQuery goed begrijpt, is de volgende cruciale stap SQL-vaardigheid. SQL is de ruggengraat van werken met BigQuery, en interviewers toetsen vaak je vermogen om queries te schrijven, te optimaliseren en te troubleshooten. Om je beter voor te bereiden, raad ik je aan je in te schrijven voor de SQL-cursussen van DataCamp.

Hoe voer je een JOIN-bewerking uit in BigQuery?

Waarom dit wordt gevraagd: Om je vermogen te toetsen om data uit meerdere tabellen te combineren met SQL JOIN’s.

BigQuery ondersteunt verschillende typen JOIN’s om data uit meerdere tabellen te combineren op basis van een gedeelde kolom. Om bijvoorbeeld productdetails samen met verkoopinformatie op te halen, kun je een INNER JOIN gebruiken tussen de SALES TABLE en de PRODUCT TABLE op Product_Id:

SELECT 
    s.Id AS Sales_Id, 
    p.Product, 
    p.Price, 
    s.Purchase_date
FROM sales_table s
JOIN product_table p 
    ON s.Product_Id = p.Id;

Voor extra details, zoals leverdata, kun je de DELIVERY TABLE joinen:

SELECT 
    s.Id AS Sales_Id, 
    p.Product, 
    p.Price, 
    s.Purchase_date, 
    d.Deliver_date
FROM sales_table s
JOIN product_table p ON s.Product_Id = p.Id
JOIN delivery_table d ON s.Id = d.Sales_Id;

Schrijf een SQL-query om de 10 duurste producten te selecteren.

Waarom dit wordt gevraagd: Om je vermogen te toetsen om data efficiënt op te halen en te sorteren.

Gebruik ORDER BY om te sorteren op prijs in aflopende volgorde en LIMIT om het resultaat te beperken:

SELECT 
    Product, 
    Price 
FROM product_table
ORDER BY Price DESC
LIMIT 10;

Schrijf een SQL-query om het gemiddelde aantal verkopen per maand te berekenen.

Waarom dit wordt gevraagd: Om je vermogen te toetsen om tijdgebaseerde aggregaties uit te voeren.

Gebruik de functie EXTRACT om verkopen per maand te groeperen en COUNT om het aantal verkopen per maand te tellen:

SELECT 
    EXTRACT(MONTH FROM Purchase_date) AS Month, 
    COUNT(Id) AS Total_Sales, 
    AVG(COUNT(Id)) OVER () AS Average_Sales
FROM sales_table
GROUP BY Month;

Schrijf een SQL-query om het totale aantal leveringen per product te vinden.

Waarom dit wordt gevraagd: Om je vermogen te toetsen om te aggregeren met GROUP BY en COUNT.

Om leveringen per product te tellen:

SELECT 
    p.Product, 
    COUNT(d.Id) AS Total_Deliveries
FROM delivery_table d
JOIN product_table p 
    ON d.Product_Id = p.Id
GROUP BY p.Product;

Schrijf een SQL-query om het totale aantal leveringen voor elk product te vinden.

Waarom dit wordt gevraagd: Om je vermogen te toetsen om tijdgebaseerde data te filteren.

Om verkooprecords van de laatste 30 dagen op te halen:

SELECT * 
FROM sales_table
WHERE Purchase_date >= DATE_SUB(CURRENT_DATE(), INTERVAL 30 DAY);

Schrijf een SQL-query om het aantal unieke producten te tellen dat in de afgelopen week is verkocht.

Waarom dit wordt gevraagd: Om je vermogen te toetsen om distinct tellingen op tijdgebaseerde data uit te voeren.

Om het aantal unieke producten te tellen dat in de afgelopen 7 dagen is verkocht:

SELECT COUNT(DISTINCT Product_Id) AS Unique_Products_Sold
FROM sales_table
WHERE Purchase_date >= DATE_SUB(CURRENT_DATE(), INTERVAL 7 DAY);

Schrijf een SQL-query om verkoopdata per product te groeperen en de totale omzet per product te berekenen.

Waarom dit wordt gevraagd: Om je vermogen te testen om GROUP BY te gebruiken en verkopen te aggregeren.

Om de totale omzet per product te berekenen:

SELECT 
    p.Product, 
    SUM(p.Price) AS Total_Revenue
FROM sales_table s
JOIN product_table p 
    ON s.Product_Id = p.Id
GROUP BY p.Product;

Schrijf een SQL-query om het percentage van de totale verkoop te berekenen dat door elk product wordt bijgedragen.

Waarom dit wordt gevraagd: Om je vermogen te toetsen om percentages te berekenen met SQL.

Zo bepaal je het verkooppercentage per product:

SELECT 
    p.Product, 
    SUM(p.Price) AS Product_Sales,
    (SUM(p.Price) / (SELECT SUM(Price) FROM product_table)) * 100 AS Sales_Percentage
FROM sales_table s
JOIN product_table p 
    ON s.Product_Id = p.Id
GROUP BY p.Product;

Schrijf een SQL-query om producten te ranken op basis van totale verkoop.

Waarom dit wordt gevraagd: Om je vermogen te toetsen om vensterfuncties te gebruiken voor ranking.

Om producten te ranken op basis van totale verkoop:

SELECT 
    p.Product, 
    SUM(p.Price) AS Total_Sales, 
    RANK() OVER (ORDER BY SUM(p.Price) DESC) AS Sales_Rank
FROM sales_table s
JOIN product_table p 
    ON s.Product_Id = p.Id
GROUP BY p.Product;

Schrijf een SQL-query om de gemiddelde levertijd per product te berekenen.

Waarom dit wordt gevraagd: Om je vermogen te toetsen om met datumverschillen te werken in SQL.

Zo bereken je de gemiddelde levertijd per product:

SELECT 
    p.Product, 
    AVG(DATE_DIFF(d.Deliver_date, s.Purchase_date, DAY)) AS Avg_Delivery_Time
FROM sales_table s
JOIN delivery_table d 
    ON s.Id = d.Sales_Id
JOIN product_table p 
    ON s.Product_Id = p.Id
GROUP BY p.Product;

Geavanceerde en scenariogebaseerde vragen

Naast basiskennis en SQL-vaardigheid zijn probleemoplossende skills in de praktijk cruciaal om op schaal met BigQuery te werken. 

Geavanceerde sollicitatievragen richten zich vaak op het omgaan met grote datasets, prestatie-optimalisatie, beheer van datapijplijnen en het oplossen van veelvoorkomende uitdagingen in productieomgevingen.

Kun je je ervaring beschrijven met het implementeren van datapijplijnen in BigQuery?

Waarom dit wordt gevraagd: Om je praktische kennis te beoordelen van het bouwen, beheren en optimaliseren van datapijplijnen in BigQuery, inclusief inname, transformatie, orkestratie en monitoring.

De interviewer zoekt naar inzichten in je hands-on ervaring met het ontwerpen en implementeren van datapijplijnen in BigQuery. Je zou het volgende moeten bespreken:

• Data-inname: Gebruikte methoden (BigQuery Data Transfer Service, Cloud Storage, streaming-ingestie).
• Datatransformatie: Gebruik van SQL-gebaseerde transformaties, geplande queries of tools zoals Dataflow en dbt.
• Orkestratie: Hoe je pijplines aanstuurt met Cloud Composer (Apache Airflow), Cloud Functions of Cloud Scheduler.
• Monitoring en optimalisatie: Hoe je pijplijnprestaties volgt, problemen debugt en querykosten optimaliseert.

Een sterk antwoord bevat praktijkvoorbeelden van uitdagingen die je bent tegengekomen en hoe je die hebt aangepakt, zoals omgaan met grote datasets, queryprestaties optimaliseren of dataintegriteit borgen in productie­pijplijnen.

Enkele goede resources om zo’n project te realiseren zijn: 

• De volgende YouTube-gids over ETL-batchpijplijnen met BigQuery.
• De volgende end-to-end pijplijn-GitHub-repo.
• De volgende ETL-pijplijn met Airflow en BigQuery GitHub-repo.

Hoe kun je dubbele records uit een kolom in een grote BigQuery-tabel verwijderen terwijl de tabelnaam behouden blijft?

Waarom dit wordt gevraagd: Om je vermogen te toetsen om efficiënt met dubbele data om te gaan in BigQuery zonder de tabelstructuur te wijzigen.

Bij een tabel met miljoenen rijen en dubbele waarden in een specifieke kolom, kun je het best de vensterfunctie ROW_NUMBER() gebruiken om alleen het eerste voorkomen per duplicaat te behouden en de rest te verwijderen. 

Dit kun je bereiken door de tabel te overschrijven met een gededupliceerde versie via CREATE OR REPLACE TABLE:

CREATE OR REPLACE TABLE tableX AS 
SELECT * EXCEPT(row_number)
FROM (
    SELECT *, 
           ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY troubleColumn ORDER BY someOtherColumn) AS row_number 
    FROM tableX
) 
WHERE row_number = 1;

Zo werkt het:

• ROW_NUMBER() kent een uniek volgnummer toe aan elk record binnen dezelfde waarde van troubleColumn, zodat slechts één record per duplicaatgroep behouden blijft.

• De PARTITION BY troubleColumn groepeert rijen op basis van duplicaten in die kolom.

• De ORDER BY someOtherColumn (bijv. Purchase_date) bepaalt welk specifiek record behouden blijft.

• De buitenste query filtert alleen het eerste voorkomen (row_number = 1) en verwijdert zo effectief de duplicaten.

• Met CREATE OR REPLACE TABLE blijft de tabelnaam gelijk en wordt deze vervangen door de opgeschoonde data.

Deze aanpak verwijdert efficiënt duplicaten zonder een nieuwe tabel te maken of de tabelstructuur te wijzigen.

Hoe gebruik je BigQuery voor datavisualisatie en rapportage, en wat zijn de meest gebruikte tools?

Waarom dit wordt gevraagd: Om je vermogen te toetsen om BigQuery te integreren met visualisatietools en inzichten effectief te communiceren via rapportage.

BigQuery fungeert als krachtige backend voor datavisualisatie en rapportage en kan direct worden verbonden met tools zoals Google Looker Studio (voorheen Data Studio), Tableau en Power BI. 

Met deze tools kunnen gebruikers realtime data bevragen en aangepaste dashboards, grafieken en rapporten maken zonder handmatige export. Belangrijke technieken voor visualisatie zijn:

• Data aggregeren en transformeren in BigQuery met SQL vóór de visualisatie.
• Interactieve dashboards bouwen met dynamische filters en doorklikmogelijkheden.
• Queries en materialized views optimaliseren om de prestaties van dashboards te verbeteren.

Een sterk antwoord benadrukt praktijkcases, zoals: 

• KPI’s van het bedrijf volgen
• Trends monitoren
• Geautomatiseerde rapporten genereren

Om je eigen datavisualisatieproject te implementeren, kun je de gespecialiseerde projecten van DataCamp volgen over Analyzing Electric Vehicle Charging Habits en Exploring London's Travel Network met BigQuery.

Vragen over best practices en optimalisatie in BigQuery

Efficiënt werken met BigQuery gaat verder dan het schrijven van SQL-queries: het vereist prestatie-optimalisatie, kostenbeheer en de implementatie van best practices voor soepele data-operaties. Omdat BigQuery werkt met een pay-per-use-model, is het cruciaal om te begrijpen hoe je datascans minimaliseert, partitionering en clustering benut en query-uitvoering optimaliseert voor zowel prestaties als kosten.

Wat zijn best practices om BigQuery-kosten efficiënt te beheren?

Waarom dit wordt gevraagd: Om je vermogen te beoordelen om kosten te optimaliseren bij werken met grote datasets in BigQuery.

Om BigQuery-kosten effectief te beheren, moet je:

• Queries optimaliseren om alleen noodzakelijke kolommen en rijen te scannen; vermijd SELECT *.

• Gepartitioneerde en geclusterde tabellen gebruiken om datascans te minimaliseren en prestaties te verbeteren.

• Kostenmonitoring inzetten zoals budgetten, alerts en kostenbeperkingsbeleid in Google Cloud.

• Slots reserveren benutten voor voorspelbare prijzen en kostenbesparing.

• Ongebruikte tabellen en partities regelmatig opschonen om opslagkosten te optimaliseren.

Een goed gestructureerde kostenstrategie helpt de uitgaven te beheersen en tegelijk de query-efficiëntie te behouden.

Wat zijn best practices om queryprestaties in BigQuery te optimaliseren?

Waarom dit wordt gevraagd: Om je vermogen te toetsen om efficiënte queries te schrijven die uitvoeringstijd en kosten verminderen.

Om queryprestaties in BigQuery te optimaliseren:

• Ontwerp een efficiënte schema, kies passende datatypes en vermijd overmatige normalisatie.

• Gebruik partitionering en clustering om de hoeveelheid gescande data te beperken.

• Vermijd SELECT * en haal alleen noodzakelijke kolommen op.

• Optimaliseer JOIN- en GROUP BY-bewerkingen volgens best practices voor grootschalige queries.

• Maak gebruik van caching en materialized views om vooraf berekende resultaten op te slaan en prestaties te verbeteren.

• Gebruik benaderende aggregatiefuncties, zoals APPROX_COUNT_DISTINCT, als exacte precisie niet vereist is.

Door deze praktijken te volgen, versnel je queries, verlaag je compute-kosten en verhoog je de algehele efficiëntie.

Wat zijn BigQuery-slots en hoe beïnvloeden ze de queryprestaties?

Waarom dit wordt gevraagd: Om je begrip te toetsen van BigQuery’s rekenresources en hun effect op query-uitvoering.

BigQuery-slots zijn eenheden van reken­capaciteit die worden gebruikt om SQL-queries te verwerken. Ze worden dynamisch toegewezen op basis van de werkdruk, voor efficiënte inzet van resources. Organisaties kunnen kiezen tussen:

• On-demand slots, die automatisch schalen op basis van querybehoeften.
• Gereserveerde slots, die voorspelbaardere prestaties en kostenbesparing bieden voor consistente workloads.

Efficiënt slotbeheer kan de uitvoeringstijd van queries verminderen, resource­toewijzing optimaliseren en de totale kosten verlagen.

Hoe kun je BigQuery-kosten effectief monitoren en optimaliseren?

Waarom dit wordt gevraagd: Om je vermogen te toetsen om BigQuery-uitgaven te volgen en te beheersen.

Om kosten in BigQuery te monitoren en te optimaliseren:

• Analyseren van query-uitvoering met querygeschiedenis en EXPLAIN-plannen om dure bewerkingen te identificeren.
• Auditlogs inschakelen om gebruikspatronen te volgen en inefficiënte queries te detecteren.
• Budgetten en kost­alerts instellen om onverwachte uitgaven te voorkomen.
• Slotgebruik optimaliseren en gereserveerde slots benutten voor stabiele workloads om kosten te verlagen.
• Ongebruikte tabellen en partities regelmatig opschonen om onnodige opslagkosten te vermijden.

Door deze strategieën te implementeren, zorg je voor kostenefficiënte dataverwerking met behoud van prestaties en schaalbaarheid.

Extra tips om je BigQuery-sollicitatie te rocken

Hier zijn nog wat laatste tips om te schitteren in je komende BigQuery-sollicitatie.

Beheers de basis. Begrijp de architectuur van BigQuery, inclusief het serverless ontwerp, de scheiding van opslag en compute, en de Dremel-query-engine met onze inleidende BigQuery-cursus. Leer over datasets, tabellen, views en materialized views om data efficiënt te beheren en te structureren. Onze SQL-tutorial over materialized views helpt je op weg. 

Scherp je SQL- en queryoptimalisatievaardigheden aan. Oefen BigQuery-specifieke SQL-functies (ARRAY’s, STRUCT’s, vensterfuncties) voor complexe queries met onze Getting Started with BigQuery code-along. Optimaliseer queries met partitionering, clustering en benaderende functies om kosten te verlagen en prestaties te verbeteren volgens de officiële documentatie van Google.

Doe praktijkervaring op. Werk aan real-world projecten met openbare datasets en bouw rapporten met Looker Studio, Tableau of Power BI met DataCamp-projecten. Onze projecten Analyzing Electric Vehicle Charging Habits en Exploring London's Travel Network zijn allebei geweldige manieren om je SQL-skills te verbeteren.