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

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 nem 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 insights significativos.

Este laboratório mostra passo a passo como trabalhar com dados semiestruturados (fazendo a ingestão de dados do tipo matriz e JSON) no 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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Pontuação

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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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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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