Por que você precisa de SQL para trabalhar com o Google BigQuery?

Os dados são tão importantes para sua empresa quanto os investimentos ou a contabilidade; é por isso que muitas pessoas usam o data warehouse BigQuery do Google. Neste artigo, discutiremos por que você deve aprender SQL se quiser começar a usar o BigQuery. Libere o poder de seus dados!

No cenário cada vez maior de decisões orientadas por dados, as organizações estão sempre buscando ferramentas que possam ajudá-las a lidar e analisar seus dados com eficiência. Entre no Google BigQuery: um poderoso data warehouse baseado em nuvem, projetado para armazenar e analisar conjuntos de dados enormes em tempo recorde.

Com sua arquitetura sem servidor e escalabilidade automática, o BigQuery oferece uma solução atraente para aqueles que desejam aproveitar ao máximo seus dados. No entanto, para realmente aproveitar o potencial dessa ferramenta poderosa, você precisará se armar com as habilidades certas - e é aí que entra o BigQuery SQL.

SQL, ou Structured Query Language (Linguagem de Consulta Estruturada), é a linguagem padrão do setor para gerenciar e consultar bancos de dados relacionais. Ao trabalhar com o Google BigQuery, o SQL é a chave para obter insights de seus dados. Quer você seja um analista de dados experiente ou esteja apenas começando, dominar o SQL é essencial para aproveitar ao máximo os recursos do BigQuery.

Neste artigo, vamos nos aprofundar no motivo pelo qual o SQL é tão crucial quando se trabalha com o Google BigQuery e como você pode aprimorar suas habilidades para ficar à frente da curva.

Pronto para mergulhar no mundo do SQL e do BigQuery? Você pode começar explorando nosso curso SQL para Iniciantes e nosso abrangente pacote Ilimitado Vitalício SQL para desenvolver as habilidades necessárias para aproveitar todo o poder do Google BigQuery.

Por que o SQL é essencial para o BigQuery?

Entender o SQL é essencial para aproveitar ao máximo o BigQuery porque, em sua essência, o BigQuery foi desenvolvido com base no GoogleSQL. O GoogleSQL é compatível com a ANSI Structured Query Language, o que significa que a sintaxe e a funcionalidade do GoogleSQL seguem de perto o padrão estabelecido pelo setor para sistemas de gerenciamento de bancos de dados relacionais.

Embora o BigQuery forneça uma interface da Web amigável e APIs para acessar e consultar dados, o SQL continua sendo a linguagem principal para interagir com a plataforma.

Conhecendo o SQL, você poderá liberar todo o potencial do BigQuery e realizar manipulações, agregações e transformações complexas de dados. Esse conhecimento o capacita a obter insights valiosos de seus dados, permitindo que você tome decisões mais informadas e orientadas por dados. Além disso, ser versado em SQL permite que você aproveite os recursos avançados do BigQuery, como a criação de funções personalizadas e a realização de análises avançadas. Você poderá obter insights significativos de seus dados e tomar decisões mais bem informadas.

Para saber mais sobre SQL e bancos de dados, confira nossos artigos sobre bancos de dados SQL e se o SQL é difícil de aprender.

Dicas e truques para o SQL do BigQuery

Vamos dar uma olhada em algumas dicas e práticas recomendadas para se tornar proficiente em escrever consultas SQL para o Google BigQuery. Não se esqueça de explorar a documentação do BigQuery do Google para obter informações e exemplos mais detalhados. Há até mesmo um Livro de receitas SQL do BigQuery disponível que fornece consultas de exemplo.

1. Entenda a sintaxe SQL do BigQuery: A sintaxe SQL do BigQuery é baseada no padrão ANSI SQL, mas inclui algumas extensões e diferenças. Familiarize-se com essas nuances revisando a documentação do Google para garantir que suas consultas sejam executadas sem problemas.
2. Otimize o desempenho da consulta: O BigQuery tem recursos de otimização incorporados, mas você também pode tomar medidas para melhorar o desempenho da consulta. Use partições, clustering e visualizações materializadas para otimizar o armazenamento e reduzir a quantidade de dados digitalizados, acelerando assim a execução da consulta.
3. Use Funções de Janela (Window Functions) em SQL: o BigQuery suporta funções de janela, permitindo que você execute cálculos em um conjunto de linhas relacionadas à linha atual. Esse recurso é útil para calcular classificações, somas cumulativas e médias móveis.
4. Trabalhar com estruturas e matrizes: O BigQuery permite que você armazene estruturas de dados complexas, como structs e arrays, o que pode simplificar o design do esquema e permitir consultas mais avançadas. Saiba como criar e consultar essas estruturas com eficiência.
5. Aproveite as funções incorporadas do BigQuery: O BigQuery oferece várias funções incorporadas, como funções matemáticas, de cadeia de caracteres e de data/hora, que podem ajudá-lo a realizar cálculos e transformações complexas em suas consultas.
6. Gerencie o controle de acesso e a segurança: Use os recursos de controle de acesso incorporados do BigQuery para garantir que seus dados estejam seguros e acessíveis somente a usuários autorizados. Configure o controle de acesso refinado com funções e permissões para manter a privacidade dos dados.
7. Integração com outros serviços do Google Cloud: O BigQuery se integra perfeitamente a outros serviços do Google Cloud, como Looker Data Studio, Dataflow e AI Platform. Saiba como aproveitar essas integrações para criar pipelines de processamento de dados e soluções analíticas de ponta a ponta.

Como você pode ver, o SQL é uma habilidade indispensável ao trabalhar com o Google BigQuery.

Desde a compreensão da sintaxe SQL do BigQuery até a otimização do desempenho da consulta e o aproveitamento das funções integradas, tornar-se proficiente em SQL permitirá que você tome decisões informadas e orientadas por dados em sua função de analista de dados, cientista de dados ou profissional de Business Intelligence. Em resumo, vale a pena aprender SQL!

Para continuar sua jornada rumo ao domínio do SQL, confira nosso abrangente SQL de A a Z que abrange tudo, desde conceitos básicos de SQL até técnicas avançadas. Com o conhecimento e a prática corretos, você estará bem equipado para enfrentar qualquer desafio que o BigQuery e o mundo da análise de dados possam apresentar. Boas consultas!