Podstawy BigQuery dla specjalistów Redshift

Jeśli znasz już Redshift, ale chcesz pracować z BigQuery, najszybszym sposobem na opanowanie tej wiedzy jest jej przełożenie na język BigQueryski. Ten kurs tekstowy pomaga wypełnić lukę między architekturami klastrowymi a bezserwerowym magazynowaniem danych. Zrozumiesz klucze dystrybucji, klucze sortowania i aprowizowane klastry w modelu bezserwerowym BigQuery, tabelach partycjonowanych i zagnieżdżonych strukturach danych. Pod koniec tego kursu będziesz pewnie zapytać, zoptymalizować i zarządzać danymi w BigQuery przy użyciu istniejącej podstawy hurtowni danych. Czego się nauczysz: 1. Poznaj podstawowe różnice architektoniczne między aprowizowanymi klastrami Redshift a bezserwerową pamięcią masową BigQuery. 2. Mapowanie kluczy dystrybucji i sortowania Redshift do strategii klastrowania i partycjonowania BigQuery. 3. Przetłumacz składnię Redshift SQL na standardowy dialekt SQL BigQuery, w tym obsługę częściowo ustrukturyzowanych danych JSON. 4. Zastosuj techniki optymalizacji kosztów za pomocą suchych przebiegów, estymacji slotów i wydajnego projektowania zapytań. Poznaj nowoczesne procesy inżynierii analitycznej, integrując BigQuery z nowoczesnymi praktykami SQL. 6. Ćwicz pisanie zoptymalizowanych zapytań poprzez ćwiczenia krok po kroku i przykłady kodu porównawczego. Kurs rozpoczyna się od porównania koncepcyjnego dwóch platform, ustanawiając jasne definicje i mapowania terminologiczne. Następnie przejdziesz przez praktyczne tłumaczenie SQL, strategie optymalizacji pamięci masowej i nowoczesne techniki zarządzania zapytaniami. Ten kurs jest przeznaczony dla analityków danych, administratorów baz danych i inżynierów danych, którzy mają podstawowe doświadczenie z Redshift i SQL i chcą nauczyć się BigQuery bez rozpoczynania od zera. Nie jest wymagane wcześniejsze doświadczenie z BigQuery. Zacznij czytać już dziś, aby bezproblemowo przenieść swoją wiedzę na temat hurtowni danych do BigQuery.