BigQuery-Grundlagen für Redshift-Profis

Der Übergang von einem Cloud-Data-Warehouse zu einem anderen kann schwierig sein, wenn sich die zugrunde liegenden Architekturen und SQL-Dialekte unterscheiden. Dieser reine Textkurs schließt die Lücke und hilft Datenexperten, ihr vorhandenes Wissen schnell an BigQuery anzupassen. Sie erfahren, wie die serverlose Architektur von BigQuery im Vergleich zu clusterbasierten Modellen Schemata migrieren, Abfragen übersetzen und Ressourcen effektiv verwalten kann. Was Sie lernen werden: - Vergleichen Sie Architekturmodelle mit Schwerpunkt auf Speicher- und Rechentrennung. - Übersetzen Sie SQL-Dialekte und -Funktionen in Standard-BigQuery SQL. - Konfigurieren Sie Tabellenpartitionierung und Clustering, um die Abfrageleistung zu optimieren und die Kosten zu kontrollieren. - Verwalten Sie verschachtelte und wiederholte Felder mit modernen halbstrukturierten Datenmustern. - Wenden Sie bewährte Sicherheitsmethoden an, einschließlich Zugriffskontrollen auf Datensatzebene und Datengovernance. - Analysieren Sie Abfrageausführungspläne, um Leistungsengpässe zu identifizieren und zu beheben. Beginnend mit grundlegenden Definitionen und Architekturvergleichen führt Sie dieser Kurs durch strukturierte schriftliche Erklärungen, konzeptionelle Abbildungen und praktische Abfrageoptimierungsstrategien. Dieser Kurs richtet sich an Dateningenieure, Datenbankadministratoren und Datenanalysten, die bereits Erfahrung mit Redshift haben und BigQuery erlernen möchten. Vorkenntnisse mit BigQuery sind nicht erforderlich. Lesen Sie noch heute weiter, um Ihre Data Warehousing-Workflows erfolgreich zu transformieren.