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Google BigQuery: Der endgültige Leitfaden
book

Google BigQuery: Der endgültige Leitfaden

by Valliappa Lakshmanan, Jordan Tigani
September 2024
Intermediate to advanced content levelIntermediate to advanced
522 pages
14h 57m
German
O'Reilly Media, Inc.
Book available
Content preview from Google BigQuery: Der endgültige Leitfaden

Kapitel 2. Grundlagen der Abfrage

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:

erstellen
Um neue Datensätze einzufügen. Dies wird durch Ladevorgänge, die Anweisung 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.
Lies
Zum Abrufen von Datensätzen. Dies wird durch die Anweisung SQL SELECT und die Massenlese-API realisiert.
Update
Um bestehende Datensätze zu ändern. Dies wird durch die Anweisungen 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.
löschen
Um bestehende Datensätze zu löschen. Dies wird durch 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 ...

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