menu
arrow_back

In BigQuery mit JSON, Arrays und STRUCTs arbeiten

—/100

Checkpoints

arrow_forward

Create a new dataset and table to store the data

Execute the query to see how many unique products were viewed

Execute the query to use the UNNEST() on array field

Create a dataset and a table to ingest JSON data

Execute the query to COUNT how many racers were there in total

Execute the query that will list the total race time for racers whose names begin with R

Execute the query to see which runner ran fastest lap time

In BigQuery mit JSON, Arrays und STRUCTs arbeiten

1 Stunde 15 Minuten 5 Guthabenpunkte

GSP416

Google Cloud-Labs zum selbstbestimmten Lernen

Übersicht

BigQuery ist eine vollständig verwaltete, automatisierte und kostengünstige Analysedatenbank von Google. Mit dem Tool können Sie mehrere Terabyte an Daten abfragen und müssen dabei weder eine Infrastruktur verwalten noch benötigen Sie einen Datenbankadministrator. BigQuery basiert auf SQL und die Abrechnung erfolgt nach dem "Pay as you go"-Modell. Mithilfe von BigQuery können Sie sich auf die Datenanalyse konzentrieren und wichtige Informationen erhalten.

In diesem Lab arbeiten Sie mit semistrukturierten Daten (JSON-Daten aufnehmen, Array-Datentypen) in BigQuery. Durch das Denormalisieren eines Schemas in eine einzelne Tabelle mit verschachtelten und wiederkehrenden Feldern lassen sich Leistungsverbesserungen erzielen. Die SQL-Syntax kann jedoch kompliziert sein, wenn mit Array-Daten gearbeitet wird. Sie üben, wie Sie verschiedene semistrukturierte Datasets laden und abfragen, Probleme beheben und Verschachtelungen aufheben.

Wenn Sie sich in Qwiklabs anmelden, erhalten Sie Zugriff auf den Rest des Labs – und mehr!

  • Sie erhalten vorübergehenden Zugriff auf Google Cloud Console.
  • Mehr als 200 Labs für Einsteiger und Experten.
  • In kurze Sinneinheiten eingeteilt, damit Sie in Ihrem eigenen Tempo lernen können.
Beitreten, um dieses Lab zu starten