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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 4. Daten in BigQuery laden

Diese Arbeit wurde mithilfe von KI übersetzt. Wir freuen uns über dein Feedback und deine Kommentare: translation-feedback@oreilly.com

Im vorherigen Kapitel haben wir die folgende Abfrage geschrieben:

SELECT 
  state_name
FROM `bigquery-public-data`.utility_us.us_states_area
WHERE
   ST_Contains(
     state_geom,
     ST_GeogPoint(-122.33, 47.61))

Wir haben auch erfahren, dass die Stadt am Standort (-122.33, 47.61) im Bundesstaat Washington liegt. Woher stammen die Daten für state_name und state_geom?

Beachte die FROM Klausel in der Abfrage. Die Eigentümer des bigquery-public-data Projekts hatten die Informationen über die Staatsgrenzen bereits in eine Tabelle namens us_states_area in einem Datensatz namens utility_us geladen. Da das Team den Datensatz utility_us für alle authentifizierten Nutzer von BigQuery freigegeben hat (es sind auch restriktivere Berechtigungen möglich), konnten wir die Tabelle us_states_area in diesem Datensatz abfragen.

Aber wie haben sie die Daten überhaupt in BigQuery bekommen? In diesem Kapitel sehen wir uns verschiedene Möglichkeiten an, Daten in BigQuery zu laden, angefangen bei den Grundlagen.

Die Grundlagen

Datenwerte wie die Grenzen der US-Bundesstaaten ändern sich selten,1 und die Änderungen sind so gering, dass die meisten Anwendungen es sich leisten können, sie zu ignorieren. Im Data-Warehousing-Jargon nennen wir das eine sich langsam verändernde Dimension. Die letzte Änderung der Grenzen der US-Bundesstaaten fand am 1. Januar ...

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