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Como trabalhar com dados do tipo JSON, matriz e struct no BigQuery

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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

Como trabalhar com dados do tipo JSON, matriz e struct no BigQuery

1 hora 15 minutos 5 créditos

GSP416

Laboratórios autoguiados do Google Cloud

Visão geral

O BigQuery é um banco de dados de análise NoOps, totalmente gerenciado e de baixo custo desenvolvido pelo Google. Com ele, você pode consultar muitos terabytes de dados sem ter que gerenciar uma infraestrutura ou precisar de um administrador de banco de dados. O BigQuery usa SQL e está disponível no modelo de pagamento por utilização. Assim, você pode se concentrar na análise dos dados para encontrar informações relevantes.

Neste laboratório, você trabalhará intensamente com dados semiestruturados (fazendo a ingestão de dados do tipo matriz e JSON) dentro do BigQuery. A desnormalização do seu esquema em uma única tabela com campos aninhados e repetidos pode gerar melhorias de desempenho, mas a sintaxe SQL para trabalhar com dados do tipo matriz pode ser complexa. Com atividades práticas, você aprenderá a carregar, consultar, solucionar problemas e desaninhar vários conjuntos de dados semiestruturados.

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