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.

BigQuery'de JOIN'ler

Doğru birleşim türünü bulma

RIGHT, LEFT ve OUTER birleşimleri

CROSS JOIN'larla UNNEST

Toplamalarla join işlemleri

Veri işleme dili (DML) ifadeleri

Veri işleme türleri

Seçenekler

Hiçbiri

WHERE ve JOIN

Her tür

DML ifadelerinde koşul kullanma

Doğru

Yanlış

DML ifadelerini kullanırken dikkat edilmesi gerekenler

Sorgu iyileştirme stratejileri

Veri miktarını sınırlama

Son 90 gündeki siparişleri bulma

BigQuery'de optimizasyonlar yap

Tebrikler!

Data management and optimization

Uygulamalı veri analizi içgörüleri için bu kursa katıl. BigQuery'nin mimarisini keşfet, analitik sorgular çalıştır ve iş akışlarını optimize et. Veri kümelerinde gezinme, sorgu bileşenleri ve veri dönüştürme konularında kendine güven kazan. Verimli analiz için gelişmiş tekniklerin kilidini aç ve veri birleştirme sanatında ustalaş. Tamamladığında BigQuery'de etkili şekilde gezin, sorguları optimize et ve veriyi hızla analiz et.

BigQuery mimarisinin temel kavramlarını derinlemesine inceleyin, tarihsel önemini anlayın ve geleneksel veritabanı sistemleriyle karşılaştırın. BigQuery'nin öne çıktığı çeşitli uygulamaları keşfedin ve yeteneklerini daha derinlemesine keşfetmek için zemin hazırlayın.

<h2>Analitik Sorguları ve Veri İşlemeyi Ustaca Kullanma</h2>Analitik sorguları yürütüp verileri hassas bir şekilde işleyerek BigQuery'nin gücünü kullanmayı öğrenin. Veri alımı için bq komut satırı araçlarını kullanma becerisi kazanırken, veri kümeleri ve tablolar arasında kolayca gezinin. Veri türlerinin ve yapılandırılmamış verilerin karmaşıklığına dalın, anlamlı içgörüler elde etmek için becerilerinizi geliştirin.

<h2>İş Akışı Verimliliğini ve Sorgu Performansını Optimize Etme</h2>BigQuery'deki gelişmiş teknikleri öğrenerek veri analizi iş akışınızı yeni bir düzeye taşıyın. Stratejik optimizasyon stratejileriyle sorgu performansını optimize etmekten veri birleştirmenin inceliklerini öğrenmeye kadar, bu bölüm analitik süreçlerinizi kolaylaştırmak için gerekli araçları size sunar. Veri İşleme Dili (DML) ifadelerinin potansiyelini ortaya çıkararak, karmaşık veri dönüşümlerini kolaylıkla gerçekleştirmenizi sağlar.

Data Manipulation in SQL

BigQuery'nin gücünü keşfedin: Temelleri öğrenin, doğru sorgular yapın ve veri analizi için optimize edin.

BigQuery'ye Giriş

BigQuery'nin gücünü ortaya çıkarın: temel kavramlarını öğrenin, sorguları yürütün ve verimli veri analizi için iş akışlarını optimize edin.

Tablo bölümleri (partitions) ve kümeler (clusters) kullanmak DML performansını iyileştirmeye yardımcı olur.

Bir UPDATE ifadesiyle birlikte WHERE koşulu kullanmana gerek yoktur.

DML ifadelerini her zaman tek tek çalıştırmalısın.

DML ifadelerini kullanırken dikkat edilmesi gerekenler

BigQuery'ye Giriş

Uygulamalı interaktif egzersiz