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

BigQuery Architecture and Structure

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

Writing queries and data types

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

ANY_VALUE

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

 Querying data in BigQuery

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

Joins in BigQuery

Het juiste jointype kiezen

RIGHT-, LEFT- en OUTER-joins

UNNEST met CROSS JOINs

Joins met aggregaties

Data manipulation language (DML)-instructies

Types gegevensmanipulatie

Opties

Geen

WHERE en JOIN

Elk type

Voorwaarden gebruiken in DML-instructies

Waar

Onwaar

Aandachtspunten bij het gebruik van DML-instructies

Queryoptimalisatiestrategieën

De hoeveelheid data beperken

De laatste 90 dagen aan bestellingen vinden

Optimalisaties uitvoeren in BigQuery

Gefeliciteerd!

Data management and optimization

Start deze cursus voor praktische inzichten in data-analyse. Ontdek de architectuur van BigQuery, voer analytische queries uit en optimaliseer je workflows. Krijg vertrouwen in het navigeren door gegevenssets, query-elementen en datamanipulatie. Ontgrendel geavanceerde technieken voor efficiënte analyses en beheers het combineren van data. Na afloop navigeer je BigQuery effectief, optimaliseer je queries en analyseer je data snel.

Duik in de belangrijkste concepten van de BigQuery-architectuur, begrijp de historische betekenis ervan en vergelijk het met traditionele databasesystemen. Ontdek de vele toepassingen waar BigQuery goed in is, zodat je meer te weten komt over wat het allemaal kan.

<h2>Analytische zoekopdrachten en gegevensmanipulatie onder de knie krijgen</h2>Leer hoe je BigQuery kunt gebruiken door analytische queries uit te voeren en gegevens precies te bewerken. Navigeer makkelijk door datasets en tabellen terwijl je leert hoe je de bq-opdrachtregelprogramma's kunt gebruiken voor het importeren van data. Duik in de complexiteit van gegevenstypen en ongestructureerde gegevens, en verbeter je vaardigheden om waardevolle inzichten te krijgen.

<h2>De efficiëntie van je workflow en de prestaties van je zoekopdrachten verbeteren</h2>Trek je data-analyse naar een hoger niveau door de geavanceerde technieken van BigQuery onder de knie te krijgen. Van het verbeteren van queryprestaties met slimme optimalisatiestrategieën tot het onder de knie krijgen van de fijne kneepjes van het samenvoegen van gegevens: in dit gedeelte krijg je de tools die je nodig hebt om je analyseprocessen te stroomlijnen. Ontdek wat je allemaal kunt doen met Data Manipulation Language (DML)-statements, zodat je makkelijk ingewikkelde datatransformaties kunt uitvoeren.

Data Manipulation in SQL

Ontgrendel BigQuery: begrijp de basis, voer nauwkeurige queries uit en optimaliseer workflows.

Introductie tot BigQuery

Ontdek de kracht van BigQuery: leer de basis, voer queries uit en optimaliseer je workflows voor efficiënte data-analyse.

Het gebruik van partitities en clusters in tabellen helpt de DML-prestaties te verbeteren.

Je hoeft geen WHERE-voorwaarde te gebruiken bij een UPDATE-instructie.

Je moet DML-instructies altijd afzonderlijk uitvoeren.

Aandachtspunten bij het gebruik van DML-instructies

Introductie tot BigQuery

Praktische interactieve oefening