Fondamentali di BigQuery per i professionisti di Redshift

Se hai già familiarità con Redshift ma devi lavorare con BigQuery, tradurre le tue conoscenze esistenti è il modo più veloce per metterti al passo. Questo corso basato su testo ti aiuta a colmare il divario tra architetture basate su cluster e data warehousing serverless. Trasferirai la tua comprensione delle chiavi di distribuzione, delle chiavi di ordinamento e dei cluster con provisioning nel modello serverless di BigQuery, nelle tabelle partizionate e nelle strutture di dati annidate. Alla fine di questo corso, sarai in grado di interrogare, ottimizzare e gestire i dati in BigQuery con sicurezza, utilizzando le tue attuali basi di data warehousing. Cosa imparerai: 1. Comprendere le differenze architettoniche fondamentali tra i cluster Redshift con provisioning e l'archiviazione serverless di BigQuery. 2. Mappare le chiavi di distribuzione e ordinamento di Redshift alle strategie di clustering e partizionamento di BigQuery. 3. Tradurre la sintassi SQL di Redshift nel dialetto SQL standard di BigQuery, inclusa la gestione dei dati JSON semi-strutturati. 4. Applicare tecniche di ottimizzazione dei costi utilizzando dry-runs, stima degli slot e progettazione efficiente delle query. 5. Apprendere i moderni flussi di lavoro di ingegneria analitica integrando BigQuery con le moderne pratiche SQL. 6. Esercitarsi a scrivere query ottimizzate attraverso esercizi scritti passo-passo ed esempi di codice comparativi. Il corso inizia con un confronto concettuale delle due piattaforme, stabilendo definizioni chiare e mappature della terminologia. Progredirai quindi attraverso la traduzione pratica di SQL, le strategie di ottimizzazione dell'archiviazione e le moderne tecniche di gestione delle query. Questo corso è progettato per analisti di dati, amministratori di database e ingegneri di dati che hanno esperienza di base con Redshift e SQL e desiderano imparare BigQuery senza partire da zero. Non è richiesta alcuna esperienza precedente con BigQuery. Inizia a leggere oggi per trasferire senza problemi la tua esperienza di data warehousing a BigQuery.