Warum brauchen Sie SQL für die Arbeit mit Google BigQuery?

Daten sind für Ihr Unternehmen genauso wichtig wie Investitionen oder Buchhaltung. Aus diesem Grund verwenden viele Menschen das Data Warehouse BigQuery von Google. In diesem Artikel erfahren Sie, warum Sie SQL lernen sollten, wenn Sie mit BigQuery arbeiten möchten. Entfesseln Sie die Kraft Ihrer Daten!

In der ständig wachsenden Landschaft der datengesteuerten Entscheidungen sind Unternehmen ständig auf der Suche nach Tools, die sie bei der effizienten Verarbeitung und Analyse ihrer Daten unterstützen können. Hier kommt Google BigQuery ins Spiel: ein leistungsstarkes, Cloud-basiertes Data Warehouse, das für die Speicherung und Analyse umfangreicher Datensätze in Rekordzeit entwickelt wurde.

Mit seiner serverlosen Architektur und automatischen Skalierbarkeit bietet BigQuery eine überzeugende Lösung für alle, die das Beste aus ihren Daten herausholen wollen. Um jedoch das Potenzial dieses leistungsstarken Tools wirklich auszuschöpfen, müssen Sie sich mit den richtigen Fähigkeiten ausstatten - und hier kommt BigQuery SQL ins Spiel.

SQL (Structured Query Language) ist die Industriestandardsprache für die Verwaltung und Abfrage relationaler Datenbanken. Bei der Arbeit mit Google BigQuery ist SQL Ihr Schlüssel, um Erkenntnisse aus Ihren Daten zu gewinnen. Unabhängig davon, ob Sie ein erfahrener Datenanalyst sind oder gerade erst anfangen, ist die Beherrschung von SQL unerlässlich, um die Funktionen von BigQuery optimal nutzen zu können.

In diesem Artikel erfahren Sie, warum SQL bei der Arbeit mit Google BigQuery so wichtig ist und wie Sie Ihre Kenntnisse verbessern können, um die Nase vorn zu haben.

Sind Sie bereit, in die Welt von SQL und BigQuery einzutauchen? Beginnen Sie mit unserem SQL für Anfänger Kurs und unserem umfassenden Alle für immer SQL-Paket, um die Fähigkeiten zu entwickeln, die Sie benötigen, um die volle Leistung von Google BigQuery zu nutzen.

Warum ist SQL für BigQuery unerlässlich?

SQL-Kenntnisse sind für die optimale Nutzung von BigQuery unerlässlich, da BigQuery im Kern auf GoogleSQL aufbaut. GoogleSQL ist mit der ANSI Structured Query Language konform, was bedeutet, dass die Syntax und die Funktionalität von GoogleSQL dem etablierten Industriestandard für relationale Datenbankmanagementsysteme entsprechen.

Obwohl BigQuery eine benutzerfreundliche Weboberfläche und APIs für den Zugriff auf und die Abfrage von Daten bietet, bleibt SQL die primäre Sprache für die Interaktion mit der Plattform.

Mit SQL-Kenntnissen sind Sie in der Lage, das volle Potenzial von BigQuery auszuschöpfen und komplexe Datenmanipulationen, Aggregationen und Transformationen durchzuführen. Mit diesen Kenntnissen können Sie wertvolle Erkenntnisse aus Ihren Daten ableiten und fundiertere, datengestützte Entscheidungen treffen. Darüber hinaus können Sie dank Ihrer guten SQL-Kenntnisse die erweiterten Funktionen von BigQuery nutzen, z. B. die Erstellung benutzerdefinierter Funktionen und die Durchführung erweiterter Analysen. So können Sie aussagekräftige Erkenntnisse aus Ihren Daten ableiten und fundiertere Entscheidungen treffen.

Wenn Sie mehr über SQL und Datenbanken erfahren möchten, lesen Sie unsere Artikel über SQL-Datenbanken und darüber , ob SQL schwer zu erlernen ist.

Tipps und Tricks für BigQuery SQL

Werfen wir einen Blick auf einige Tipps und bewährte Verfahren, um das Schreiben von SQL-Abfragen für Google BigQuery zu beherrschen. Vergessen Sie nicht, in der BigQuery-Dokumentation von Google nach detaillierteren Informationen und Beispielen zu suchen. Es gibt sogar ein BigQuery-SQL-Kochbuch, das Beispielabfragen enthält.

1. Verstehen Sie die BigQuery-SQL-Syntax: Die SQL-Syntax von BigQuery basiert auf dem ANSI-SQL-Standard, enthält jedoch einige Erweiterungen und Unterschiede. Machen Sie sich mit diesen Nuancen vertraut, indem Sie die Google-Dokumentation lesen, um sicherzustellen, dass Ihre Abfragen reibungslos funktionieren.
2. Optimieren Sie die Abfrageleistung: BigQuery verfügt über integrierte Optimierungsfunktionen, aber auch Sie können Maßnahmen zur Verbesserung der Abfrageleistung ergreifen. Verwenden Sie Partitionen, Clustering und materialisierte Ansichten, um den Speicherplatz zu optimieren und die Menge der gescannten Daten zu reduzieren, wodurch die Ausführung von Abfragen beschleunigt wird.
3. Verwenden Sie Fensterfunktionen: BigQuery unterstützt Fensterfunktionen, mit denen Sie Berechnungen über einen Satz von Zeilen durchführen können, die sich auf die aktuelle Zeile beziehen. Diese Funktion ist nützlich für die Berechnung von Ranglisten, kumulativen Summen und gleitenden Durchschnitten.
4. Arbeiten Sie mit Strukturen und Arrays: BigQuery ermöglicht die Speicherung komplexer Datenstrukturen wie Structs und Arrays, die das Schema-Design vereinfachen und erweiterte Abfragen ermöglichen. Erfahren Sie, wie Sie diese Strukturen effizient erstellen und abfragen können.
5. Nutzen Sie die integrierten Funktionen von BigQuery: BigQuery bietet zahlreiche integrierte Funktionen wie mathematische, String- und Datums-/Zeitfunktionen, mit denen Sie komplexe Berechnungen und Transformationen in Ihren Abfragen durchführen können.
6. Verwalten Sie Zugriffskontrolle und Sicherheit: Nutzen Sie die integrierten Zugriffskontrollfunktionen von BigQuery, um sicherzustellen, dass Ihre Daten sicher sind und nur autorisierte Benutzer darauf zugreifen können. Richten Sie eine fein abgestufte Zugriffskontrolle mit Rollen und Berechtigungen ein, um den Datenschutz zu gewährleisten.
7. Integration mit anderen Google Cloud-Diensten: BigQuery lässt sich nahtlos in andere Google Cloud-Dienste integrieren, wie Looker Data Studio, Dataflow und AI Platform. Erfahren Sie, wie Sie diese Integrationen nutzen können, um End-to-End-Datenverarbeitungspipelines und analytische Lösungen zu erstellen.

Wie Sie sehen, ist SQL eine unverzichtbare Fähigkeit, wenn Sie mit Google BigQuery arbeiten.

Vom Verständnis der BigQuery-SQL-Syntax über die Optimierung der Abfrageleistung bis hin zur Nutzung integrierter Funktionen - wenn Sie SQL beherrschen, können Sie in Ihrer Rolle als Datenanalyst, Datenwissenschaftler oder Business Intelligence-Experte fundierte, datengesteuerte Entscheidungen treffen. Kurz gesagt: Es lohnt sich, SQL zu lernen!

Wenn Sie Ihre Reise zur Beherrschung von SQL fortsetzen möchten, schauen Sie sich unseren umfassenden SQL von A bis Z der alles von grundlegenden SQL-Konzepten bis hin zu fortgeschrittenen Techniken abdeckt. Mit dem richtigen Wissen und der richtigen Praxis sind Sie gut gerüstet, um jede Herausforderung zu meistern, die BigQuery und die Welt der Datenanalyse mit sich bringen. Viel Spaß beim Abfragen!