BigQuery-Grundlagen für Redshift-Profis

Sind Sie ein Datenexperte, der seine Cloud-Data-Warehouse-Kompetenz von bereitgestellten Umgebungen auf serverlose Skalierung ausweiten möchte? Beide Plattformen sind leistungsstark, aber der Wechsel von Redshift zu BigQuery erfordert eine grundlegende Änderung der Speicherverwaltung, der Abfrageoptimierung und der Datenstruktur. Dieser Kurs soll diese Lücke schließen, indem Ihr vorhandenes Redshift-Wissen direkt mit BigQuery-Äquivalenten verknüpft wird. Sie erfahren, wie Sie Ihre Denkweise von der Verwaltung von Knoten und Verteilungsschlüsseln auf die Nutzung serverloser Rechenslots, automatische Skalierung und moderne Datenstrukturen umstellen. Was Sie lernen werden: - Verstehen Sie die grundlegenden architektonischen Unterschiede zwischen den bereitgestellten Clustern von Redshift und dem entkoppelten Speicher- und Rechenmodell von BigQuery. - Übersetzen Sie Redshift SQL-Syntax, Fensterfunktionen und gängige Datentypen in den Standard-SQL-Dialekt von BigQuery. - Optimieren Sie die Abfrageleistung und steuern Sie die Kosten mithilfe von Partitionierung, Clustering und Slot-Management anstelle von Verteilungsstilen. - Verwalten Sie komplexe, halbstrukturierte Daten mit modernen verschachtelten und wiederholten Feldern wie STRUCTs und ARRAYs. - Konfigurieren Sie sicheren Datenzugriff, Sicherheit auf Zeilenebene und Governance-Richtlinien innerhalb einer modernen Cloud-Datenplattform. - Üben Sie das Übersetzen von Schemata und das Optimieren von Abfragen durch geführte schriftliche Analyse und praktische SQL-Übungen. Der Kurs beginnt mit grundlegenden Konzepten und Terminologien und stellt einen klaren Vergleich zwischen den beiden Plattformen her. Von dort aus gehen Sie durch Schema-Design, SQL-Übersetzung, Performance-Tuning und Kostenmanagement-Strategien. Dieser Kurs richtet sich speziell an Dateningenieure, Datenbankadministratoren und Datenanalysten, die bereits Erfahrung mit Redshift haben und sich schnell an BigQuery anpassen möchten. Vorherige BigQuery-Erfahrung ist nicht erforderlich. Lesen Sie noch heute weiter, um Ihre Data Warehousing-Kenntnisse in eine moderne serverlose Umgebung zu übertragen.