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Cómo trabajar con JSON, arreglos y Structs en BigQuery

Cómo trabajar con JSON, arreglos y Structs en BigQuery

1 hora 15 minutos 5 créditos

GSP416

Labs de autoaprendizaje de Google Cloud

Descripción general

BigQuery es la base de datos estadísticos de Google de bajo costo, sin operaciones (NoOps) y completamente administrada. Con BigQuery, puede consultar muchos terabytes de datos sin tener que administrar infraestructuras y sin necesitar un administrador de base de datos. BigQuery usa SQL y puede aprovechar el modelo de prepago. BigQuery le permite enfocarse en el análisis de datos para buscar estadísticas valiosas.

En este lab, se explicará detalladamente cómo trabajar con datos semiestructurados (transferencia de JSON, el tipo de datos arreglo) dentro de BigQuery. Desnormalizar su esquema en una sola tabla con campos repetidos y anidados puede mejorar el rendimiento; no obstante, puede ser difícil usar la sintaxis de SQL para trabajar con arreglos. Practicará cómo cargar, consultar y desanidar diversos conjuntos de datos semiestructurados, además de cómo solucionar problemas en ellos.

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Puntuación

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Create a new dataset and table to store the data

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Execute the query to see how many unique products were viewed

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/ 15

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

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/ 15

Create a dataset and a table to ingest JSON data

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

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

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Execute the query to see which runner ran fastest lap time

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