BigQuery dla inżynierii danych: wewnętrzne funkcje i optymalizacja zapytań

W miarę wzrostu ilości danych tradycyjne bazy danych nie nadążają za rosnącymi wymaganiami analitycznymi. BigQuery to bezserwerowe, wysoce skalowalne rozwiązanie do przechowywania danych, ale jego efektywne wykorzystanie wymaga solidnego zrozumienia sposobu przetwarzania i przechowywanych danych.Ten kurs tekstowy obejmuje zarówno podstawowe pojęcia, jak i zaawansowane techniki inżynierii danych. Dzięki jasnym wyjaśnieniom i przykładom kodu przejdziesz od podstawowych zapytań do zarządzania potokami danych gotowymi do produkcji. Dowiedz się, jak BigQuery oddziela pamięć masową i obliczenia. Dzięku temu możesz pisać zapytania, które działają szybciej i kosztują mniej. Czego się nauczysz: - Zrozum oddzieloną pamięć masową BigQuery i architekturę obliczeniową, aby pisać opłacalne zapytania - Skonfiguruj partycjonowane i klastrowane tabele, aby zoptymalizować wydajność zapytania i zmniejszyć ilość skanowanych danych - Napisz zaawansowane zapytania SQL przy użyciu zagnieżdżonych i powtarzających się pól, w tym struktur i tablic - Interakcja z BigQuery programowo za pomocą interfejsu wiersza poleceń i biblioteki klienta Python - Ćwicz strategie kontroli kosztów za pomocą suchych zapytań, maksymalnych ustawień rozliczeń bajtów i planów wykonania - Zastosuj nowoczesne praktyki inżynierii danych, w tym projektowanie schematów dla analitycznych obciążeń i obsługę zewnętrznych źródeł danych Twoja podróż edukacyjna zaczyna się od podstawowej terminologii, definicji architektonicznych i podstawowych technik ładowania danych. Stamtąd przejdziesz do praktycznych ćwiczeń optymalizacji SQL, wzorców projektowania schematu i automatyzacji programowej za pomocą Pythona. Ten kurs jest przeznaczony dla początkujących inżynierów danych, administratorów baz danych i analityków danych, którzy chcą pracować z ogromnymi zestawami danych.Nie jest wymagane wcześniejsze doświadczenie z BigQuery, chociaż zalecana jest podstawowa znajomość standardowego SQL. Zacznij czytać już dziś, aby uzyskać informacje na temat tworzenia szybkich, skalowalnych i ekonomicznych hurtowni danych za pomocą BigQuery.