September 2024
Intermediate to advanced
522 pages
14h 57m
German
Diese Arbeit wurde mithilfe von KI übersetzt. Wir freuen uns über dein Feedback und deine Kommentare: translation-feedback@oreilly.com
BigQuery ist in erster Linie ein Data Warehouse, d. h. es bietet eine persistente Speicherung für strukturierte und halbstrukturierte Daten (wie JSON-Objekte). Die vier grundlegenden CRUD-Operationen werden in dieser persistenten Speicherung unterstützt:
SQL INSERT und eine Streaming Insert API ermöglicht. Du kannst auch SQL verwenden, um Datenbankobjekte wie Tabellen, Ansichten und Modelle für maschinelles Lernen zu erstellen, da BigQuery die Data Definition Language (DDL) unterstützt. Auf die einzelnen Beispiele gehen wir später ein.SQL SELECT und die Massenlese-API realisiert.SQL UPDATE und MERGE ermöglicht, die Teil der von BigQuery unterstützten Data Manipulation Language (DML) sind. Wie in Kapitel 1 erläutert, ist BigQuery ein Analysetool und nicht für häufige Aktualisierungen gedacht.SQL DELETE realisiert, das ebenfalls eine DML-Operation ist.BigQuery ist ein Werkzeug für die Datenanalyse, und die meisten Abfragen, die du schreiben wirst, sind die bereits erwähnten Leseoperationen. Das Lesen und Analysieren deiner Daten ...