수업 1BigQuery SQL 방언 특성과 함수 (SAFE_DIVIDE, STRUCT, UNNEST, APPROX_COUNT_DISTINCT)BigQuery SQL 방언 특성, SAFE_ 함수, STRUCT 및 ARRAY 생성자, UNNEST, 근사 집계 등을 심층 탐구합니다. 분석 워크로드에서 견고성, 속도, 비용 효율성을 개선하기 위해 이러한 기능을 언제 사용해야 하는지 배웁니다.
표준 SQL vs 레거시 SQL 개요SAFE_DIVIDE 및 SAFE_CAST 사용STRUCT 및 ARRAY 값 구축명시적 및 암시적 조인을 사용한 UNNESTAPPROX_COUNT_DISTINCT 및 관련 함수오류 처리 및 NULL 안전 패턴수업 2BigQuery에서 날짜 및 시간 처리: DATE, DATETIME, TIMESTAMP, 시간대, DATE_TRUNC, EXTRACTBigQuery가 DATE, DATETIME, TIMESTAMP, TIME으로 날짜와 시간을 표현하는 방법을 배웁니다. 타입 간 변환, 시간대 처리, 정확한 시간 분석을 위한 DATE_TRUNC, EXTRACT, 포맷팅 함수 사용을 연습합니다.
DATE, DATETIME, TIMESTAMP, TIME 기초시간대 처리 및 변환기간 버킷팅을 위한 DATE_TRUNC 사용세밀한 시간 구성요소 추출을 위한 EXTRACTCURRENT_DATE 및 NOW 작업FORMAT_TIMESTAMP를 사용한 포맷팅 및 파싱수업 3집계 및 그룹화 패턴: GROUP BY, GROUPING SETS, ROLLUP, 관련 시 APPROX 집계BigQuery에서 GROUP BY, GROUPING SETS, ROLLUP을 사용한 견고한 집계 패턴을 탐구합니다. 요약 테이블 설계, 규모 요구사항에 따른 근사 집계 적용, NULL 및 그룹화 키의 일반적인 함정 회피 방법을 배웁니다.
GROUP BY 기초 및 구문요약 및 집계 테이블 설계다단계 뷰를 위한 GROUPING SETS 사용계층적 집계를 위한 ROLLUP대규모 근사 집계NULL 및 누락된 그룹 키 처리수업 4비용 인식 SELECT 작성: 프로젝션 프루닝, SELECT * 및 불필요한 열 회피BigQuery에서 비용 인식 SELECT 문을 작성하는 습관을 기릅니다. SELECT * 회피, 사용하지 않는 열 프루닝, 조기 필터링, 파티션 및 클러스터 프루닝 활용으로 스캔 바이트를 최소화하고 쿼리를 경제적으로 유지합니다.
BigQuery에서 SELECT *가 비싼 이유프로젝션 프루닝 및 열 선택스캔 데이터 감소를 위한 조기 필터링WHERE 필터를 사용한 파티션 프루닝선택적 술어를 사용한 클러스터 프루닝실행 전 쿼리 비용 추정수업 5조인 및 집합 연산: BigQuery에서 INNER/LEFT/RIGHT/FULL JOIN 동작 및 성능 영향BigQuery에서 INNER, LEFT, RIGHT, FULL JOIN의 동작 방식을 이해하고 NULL 처리 및 중복 행 포함을 배웁니다. 조인 전략, 조인 순서, 정확성과 성능을 위해 UNION 또는 EXCEPT와 같은 집합 연산을 언제 사용해야 하는지 학습합니다.
INNER vs OUTER 조인 의미론LEFT vs RIGHT vs FULL JOIN 선택중복 및 NULL 조인 키 처리UNION, UNION ALL, INTERSECT, EXCEPT 사용조인 순서 및 브로드캐스트 조인 동작폭발적 조인 진단 및 수정수업 6분석을 위한 윈도우 함수: ROW_NUMBER, RANK, DENSE_RANK, SUM() OVER, COUNT() OVERBigQuery에서 분석 윈도우 함수를 사용하여 순위 매기기, 세분화, 행 붕괴 없이 데이터 집계 방법을 탐구합니다. ROW_NUMBER, RANK, DENSE_RANK, SUM() OVER, COUNT() OVER를 위한 파티셔닝, 정렬, 프레임, 성능 팁을 배웁니다.
윈도우 함수 구문 및 OVER 절중복 제거를 위한 ROW_NUMBER 사용순서 메트릭을 위한 RANK vs DENSE_RANKSUM() OVER 윈도우를 사용한 누적 합계분석을 위한 파티셔닝 및 정렬무거운 윈도우 쿼리에 대한 성능 팁수업 7BigQuery에서 일반적인 SQL 안티패턴 및 효율적인 재작성 방법BigQuery에서 일반적인 SQL 안티패턴을 인식하고, 성능 또는 정확성에 해로운 이유와 효율적인 조인, 필터, 집계, BigQuery 전용 기능을 사용하여 비용을 줄이고 명확성을 개선하는 재작성 방법을 배웁니다.
불필요한 SELECT * 사용 감지상관 서브쿼리를 조인으로 대체중복 DISTINCT 및 GROUP BY 제거필터에서 비 SARGable 술어 회피IN 리스트를 사용한 복잡한 OR 로직 리팩토링재사용 가능한 서브쿼리를 위한 WITH 절 사용수업 8배열 및 중첩 타입: 이벤트 페이로드를 위한 STRUCT/ARRAY 사용, UNNEST 패턴중첩 이벤트 데이터를 모델링하기 위해 BigQuery의 ARRAY 및 STRUCT 타입을 마스터합니다. 복잡한 페이로드 구성, 쿼리, UNNEST, 중복 회피, 유연성, 가독성, 쿼리 성능 균형 스키마 설계 방법을 배웁니다.
STRUCT 및 ARRAY 열 정의중첩을 사용한 이벤트 페이로드 모델링STRUCT 배열에 대한 UNNEST 패턴UNNEST 시 행 폭발 회피UNNEST를 사용한 상관 서브쿼리내보내기를 위한 중첩 데이터 평탄화
