I videoen og eksemplerne i kurset vil du se funktionen `JSON_EXTRACT`. Selvom denne funktion er fuldt understøttet og fungerer korrekt, betragtes den som **forældet** syntaks i BigQuery.

Til dine egne fremtidige projekter anbefaler vi at bruge de moderne standardfunktioner:

* `JSON_VALUE`: udtrækker skalarværdier (som strenge eller tal) og fjerner automatisk ekstra anførselstegn;
* `JSON_QUERY`: udtrækker komplekse JSON-objekter eller arrays.

Moderne praksis

Opgaven er at analysere kunders indkøbsmønstre og samtidig demonstrere forståelse for BigQuerys specialiserede funktioner.

1. Skriv en forespørgsel, der anvender partitionsbeskæring ved at filtrere på den relevante partitionskolonne (`_PARTITIONDATE`);
2. Brug `APPROX_COUNT_DISTINCT` til effektiv optælling af unikke kunder;
3. Inkludér mindst én `JSON`-udtrækning fra feltet products;
4. Grupper resultaterne på en meningsfuld måde.


For at bruge `_PARTITIONDATE` til partitionsbeskæring skal BigQuery-tabellen være oprettet med **Partition by: Ingestion time**. Uden denne indstilling vil pseudo-kolonnen ikke eksistere, og forespørgslen vil fejle.

Bemærk

Download datasæt

Dyk ned i grundlæggende principper for BigQuery-platformen og forvandl måden, du håndterer cloud-data på. Opnå færdigheder til at navigere i konsollen, administrere projekter og optimere forespørgselsomkostninger. Få praktisk erfaring med BigQuery-specifikke funktioner som array-operationer, geografiske data og datofunktioner. Udforsk avancerede optimeringsteknikker og lær hemmelighederne bag at opbygge maskinlæringsmodeller direkte i lageret ved hjælp af BigQuery ML.

Opnå en solid forståelse af BigQuery-miljøet, som adskiller sig fra traditionelle databaser. Lær at navigere i konsollen, administrere projekter og datasæt samt analysere omkostninger effektivt. Opbyg tillid til opsætning af dit arbejdsområde for effektiv dataanalyse.

Undersøg det grundlæggende i Query Engine for effektiv datahentning. Behersk teknikker til dataselektion og lær at analysere specifikke produktmålinger. Opdag ydeevnefunktioner og metoder til test af forespørgsler for at sikre, at analysen er både hurtig og præcis.

Udvid din viden ved at mestre BigQuerys unikke datatyper. Lær at håndtere komplekse array-operationer og manipulere dato- og tidsfunktioner. Udforsk geografiske funktioner for at løse lokalitetsbaserede udfordringer såsom beregning af afstande mellem byer.

Optimer arbejdsgangen ved at håndtere store tabeller og forbedre forespørgselsydelsen. Lær hemmelighederne bag effektiv fejlhåndtering for hurtig problemløsning. Opnå færdigheder til at vedligeholde et højtydende database-miljø.

Anvend din viden i virkelige scenarier. Lær at opbygge omfattende rapporter og integrere BigQuery med eksterne værktøjer. Omform rådata til handlingsorienterede forretningsindsigter gennem praktisk anvendelse og rapporteringsstrategier.

Dyk ned i grundlæggende BigQuery ML. Lær, hvordan man opretter og kører maskinlæringsmodeller ved hjælp af standard SQL uden at flytte data. Få praktisk erfaring med modelgennemgange til at forudsige resultater direkte på platformen.

Udfordring: BigQuery Datavalg