Desafio: Seleção de Dados no BigQuery
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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.
- Escreva uma consulta que utilize particionamento por filtragem na coluna de partição apropriada (
_PARTITIONDATE); - Utilize
APPROX_COUNT_DISTINCTpara contar clientes únicos de forma eficiente; - Inclua pelo menos uma extração de
JSONdo campo products; - Agrupe seus resultados de maneira significativa.
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.
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