Google BigQuery是一个由Google全权管理的无服务器企业级数据仓库服务。它内置了一个查询引擎，使得运行SQL查询变得简单。BigQuery帮助组织分析大量数据以发现有意义的洞察。
Google BigQuery数据仓库具有以下优势：
- 高度可扩展性，并提供按需付费的成本模型。
- 与ETL工具如Informatica兼容。
- 提供高数据安全性。
BigQuery中的查询缓存
查询缓存加快了BigQuery中的数据检索速度。当BigQuery中首次执行任何查询时，查询结果会存储在一个临时的缓存结果表中，这被称为查询缓存。
BigQuery中的时间装饰器
时间装饰器允许访问BigQuery中的过去数据。例如，如果不小心删除了一个表，那么可以使用时间装饰器来获取已删除的数据。
在BigQuery中显式转换数据类型
可以使用BigQuery中的转换函数显式地将一种数据类型转换为另一种数据类型。例如，要将表达式转换为字符串，可以使用以下语法：CAST (expr AS STRING)
访问BigQuery云数据仓库的方式
可以通过以下方式之一访问BigQuery云数据仓库：
- JDBC驱动程序
- ODBC驱动程序
- Web UI
- BQ命令行工具
- Python库
优化BigQuery查询计算的方法
以下是一些优化BigQuery查询计算的方法：
- 优先使用原生UDFs，而不是JavaScript用户定义函数。
- 对于检索最新记录，使用聚合分析函数。
- 对表连接模式进行优化。
BigQuery中窗口函数的使用场景
以下是一些BigQuery中窗口函数的使用场景：
- 计算移动平均值。
- 计算累积总数。
- 根据指定标准对行进行排名。
确保实时数据仓库中不包含重复数据
为了确保实时数据仓库中不包含重复数据，可以使用ROW_NUMBER窗口函数与PARTITION BY基于唯一ID，其中行等于1。
确保客户数据隔离
- 为每个客户加载数据到不同的数据集。
- 限制客户的数据集，以便只有经过批准的用户才能访问他们的数据集。
- 为了进一步安全，为每个客户的用户使用相关的身份和访问管理(IAM)角色。
构建分析管道
- 通过运行Google Cloud Dataflow，从Google Cloud Storage导入数据到BigQuery。
- 将损坏的行推送到另一个死信表进行分析。
- 创建一个区域性的Google Cloud Storage桶来存储和更新平均价格数据。
- 然后，使用上述创建的Cloud Storage桶作为BigQuery中的联合数据源。
- 看到了查询缓存以及使用BigQuery的好处。
- 学习了在BigQuery中执行查询优化的各种方式。
- 了解了如何使用BigQuery中的时间装饰器来检索不小心删除的数据。
- 此外，还看到了一些基于场景的Google BigQuery问题。