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Aprenda Desafio: Seleção de Dados no BigQuery | Fundamentos do Mecanismo de Consulta
Fundamentos do BigQuery

Desafio: Seleção de Dados no BigQuery

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Note
Prática Moderna

Nos exemplos em vídeo e no curso, você verá a função JSON_EXTRACT. Embora essa função seja totalmente suportada e funcione corretamente, ela é considerada uma sintaxe legada no BigQuery.

Para seus próprios projetos futuros, recomendamos o uso das funções modernas padrão:

  • JSON_VALUE: extrai valores escalares (como strings ou números) e remove aspas extras automaticamente;
  • JSON_QUERY: extrai objetos JSON complexos ou arrays.

Tarefa

Sua tarefa é analisar os padrões de compra dos clientes enquanto demonstra seu entendimento dos recursos especializados do BigQuery.

  1. Escreva uma consulta que utilize particionamento por filtragem na coluna de partição apropriada (_PARTITIONDATE);
  2. Utilize APPROX_COUNT_DISTINCT para contar clientes únicos de forma eficiente;
  3. Inclua pelo menos uma extração de JSON do campo products;
  4. Agrupe seus resultados de maneira significativa.
Note
Nota

Para utilizar _PARTITIONDATE para a poda de partições, certifique-se de que a tabela do BigQuery foi criada com Particionar por: Tempo de ingestão. Sem essa configuração, a pseudo-coluna não existirá e a consulta falhará.

Tudo estava claro?

Como podemos melhorá-lo?

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Seção 2. Capítulo 4

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