Di bab ini, Anda akan mempelajari fitur unik BigQuery, cara menjalankan kueri analitis berskala besar, serta perbandingannya dengan gudang data dan basis data lain.

Pengantar BigQuery

Mulai dengan e-commerce

Atribut unik BigQuery

Perbandingan BigQuery dengan basis data SQL tradisional

Arsitektur BigQuery

Mengklasifikasikan komponen BigQuery

Mengurutkan arsitektur BigQuery

Organisasi data BigQuery

Struktur tabel

Aturan data BigQuery

Tabel di alam liar

Arsitektur dan Struktur BigQuery

Bab ini membahas dasar-dasar cara menulis kueri di BigQuery sekaligus meninjau kembali konsep SQL. Anda juga akan mempelajari cara mengimpor data massal ke BigQuery dan berbagai tipe data di BigQuery.

Menulis kueri di BigQuery

Menjelajahi data kursus dengan SQL

Menemukan nilai total pesanan

Menggunakan join

Pemasukan data di BigQuery

Memuat data lokal ke BigQuery

Format data yang dapat diterima

Menyusun pernyataan LOAD DATA

Tipe tanggal/waktu di BigQuery

Memformat tanggal untuk laporan

Memformat timestamp dan tanggal

Menemukan data dalam rentang tertentu

Menggunakan CURRENT_TIMESTAMP

Data tidak terstruktur

Membuat array dalam sebuah kueri

Gunakan SEARCH dengan data tidak terstruktur

Membuka (UNNEST) Data

Menulis kueri dan tipe data

Pelajari cara melakukan kueri data menggunakan common table expressions, agregasi, dan fungsi window.

Common table expressions

Menyaring data dengan CTE

Optimasi menggunakan CTE

Menggunakan beberapa CTE

Agregasi

Mengklasifikasikan fungsi agregat

Menggunakan COUNTIF

Penyaringan dengan HAVING

ANY_VALUE

Agregasi khusus di BigQuery

Agregat logika

Menggunakan STRING_AGG dan ARRAY_CONCAT_AGG

Fungsi statistik perkiraan

Fungsi WINDOW

Menulis kueri window

RANK dan LEAD/LAG

Menggunakan fungsi WINDOW berbasis baris

Penyaringan dengan QUALIFY

 Melakukan kueri data di BigQuery

Pahami semua jenis join di BigQuery, kelola data dengan manipulasi data, dan optimalkan kueri Anda.

Join di BigQuery

Menentukan jenis join yang tepat

JOIN RIGHT, LEFT, dan OUTER

UNNEST dengan CROSS JOIN

Join dengan agregasi

Pernyataan data manipulation language (DML)

Jenis manipulasi data

Opsi

Tidak ada

WHERE dan JOIN

Tipe apa pun

Menggunakan kondisi dalam pernyataan DML

Benar

Salah

Pertimbangan saat menggunakan pernyataan DML

Strategi pengoptimalan kueri

Membatasi jumlah data

Menemukan 90 hari terakhir pesanan

Melakukan optimisasi di BigQuery

Selamat!

Manajemen dan optimasi data

Mulailah kursus ini untuk mendapatkan wawasan praktis dalam analisis data. Jelajahi arsitektur BigQuery, jalankan kueri analitis, dan optimalkan alur kerja. Bangun kepercayaan diri dalam menavigasi himpunan data, elemen kueri, dan manipulasi data. Kuasai teknik lanjutan untuk analisis yang efisien dan mahir melakukan penggabungan data. Setelah selesai, Anda akan mampu menavigasi BigQuery secara efektif, mengoptimalkan kueri, dan menganalisis data dengan cepat.

Pelajari konsep inti arsitektur BigQuery, pahami signifikansi historisnya, dan bandingkan dengan sistem basis data tradisional. Temukan berbagai aplikasi di mana BigQuery unggul, membuka jalan untuk eksplorasi lebih dalam terhadap kemampuannya.

<h2>Menguasai Kueri Analitik dan Manipulasi Data</h2>Pelajari cara memanfaatkan kekuatan BigQuery dengan menjalankan kueri analitik dan memanipulasi data secara presisi. Jelajahi dataset dan tabel dengan mudah sambil meningkatkan keahlian dalam menggunakan alat baris perintah bq untuk memasukkan data. Jelajahi kompleksitas tipe data dan data tidak terstruktur, serta asah kemampuan Anda untuk memperoleh wawasan yang bermakna.

<h2>Mengoptimalkan Efisiensi Alur Kerja dan Performa Query</h2>Tingkatkan alur kerja analisis data Anda ke level berikutnya dengan menguasai teknik-teknik lanjutan di BigQuery. Mulai dari mengoptimalkan kinerja query melalui strategi optimasi yang tepat hingga menguasai seluk-beluk penggabungan data, bagian ini membekali Anda dengan alat yang diperlukan untuk memperlancar proses analitik Anda. Manfaatkan potensi Data Manipulation Language (DML) statements, yang memungkinkan Anda melakukan transformasi data yang kompleks dengan mudah.

Data Manipulation in SQL

Manfaatkan BigQuery: pahami dasar-dasarnya, jalankan kueri tepat, dan optimalkan alur kerja analisis data.

Kuasai BigQuery: pelajari dasar-dasarnya, jalankan query, dan optimalkan alur kerja untuk analisis data yang efisien.

Menggunakan partisi dan klaster tabel akan membantu meningkatkan kinerja DML.

Anda tidak perlu menggunakan kondisi WHERE dengan pernyataan UPDATE.

Anda harus selalu menjalankan pernyataan DML secara terpisah.

Pertimbangan saat menggunakan pernyataan DML

Pengantar BigQuery

Latihan interaktif langsung