BigQuery für Data Engineering: Interna und Abfrageoptimierung

Mit wachsenden Datenmengen haben herkömmliche Datenbanken Schwierigkeiten, mit den analytischen Anforderungen Schritt zu halten.BigQuery bietet eine serverlose, hoch skalierbare Data Warehouse-Lösung, aber um sie effizient zu nutzen, benötigen Sie ein solides Verständnis der Datenverarbeitung und -speicherung. Dieser textbasierte Kurs führt Sie von grundlegenden Konzepten zu fortgeschrittenen Data Engineering-Techniken und zeigt Ihnen, wie Sie große Datensätze entwerfen, abfragen und optimieren. Anhand von klaren Erläuterungen und schriftlichen Codebeispielen lernen Sie, wie Sie von einfachen Abfragen zu produktionsfähigen Datenpipelines übergehen. Sie erfahren, wie BigQuery Speicher und Datenverarbeitung trennt. So können Sie Abfragesätze schreiben, die schneller und kostengünstiger laufen. Was Sie lernen werden: - Verstehen Sie die entkoppelte Speicher- und Rechenarchitektur von BigQuery, um kostengünstige Abfragen zu schreiben - Konfigurieren Sie partitionierte und geclusterte Tabellen, um die Abfrageleistung zu optimieren und das gescannte Datenvolumen zu reduzieren - Schreiben Sie erweiterte SQL-Abfragen mit verschachtelten und wiederholten Feldern, einschließlich Strukturen und Arrays - Interagieren Sie programmatisch mit BigQuery über die Befehlszeilenschnittstelle und die Python-Clientbibliothek - Üben Sie Kostensteuerungsstrategien mit Abfrage-Trockenläufen, maximalen Byte-Abrechnungseinstellungen und Ausführungsplänen - Anwenden moderner Datentechnikpraktiken, einschließlich Schema-Design für analytische Workloads und Umgang mit externen Datenquellen Sie lernen die Kernterminologie, Architekturdefinitionen und grundlegende Datenladetechniken kennen und gehen dann zu praktischen Übungen zur SQL-Optimierung, Schema-Designmustern und programmatischer Automatisierung mit Python über. Dieser Kurs richtet sich an angehende Data Engineers, Datenbankadministratoren und Datenanalysten, die mit riesigen Datensätzen arbeiten möchten.Vorkenntnisse mit BigQuery sind nicht erforderlich, es wird jedoch eine Grundkenntnis von Standard-SQL empfohlen. Lesen Sie noch heute, wie Sie mit BigQuery schnelle, skalierbare und kosteneffiziente Data Warehouses erstellen.