Notice: This page requires JavaScript to function properly.
Please enable JavaScript in your browser settings or update your browser.
Aprende Desafío: Selección de Datos en BigQuery | Conceptos Básicos del Motor de Consultas
Fundamentos de BigQuery

bookDesafío: Selección de Datos en BigQuery

Desliza para mostrar el menú

Note
Práctica Moderna

En los videos y ejemplos del curso, verás la función JSON_EXTRACT. Aunque esta función está totalmente soportada y funciona correctamente, se considera sintaxis heredada en BigQuery.

Para tus propios proyectos futuros, se recomienda utilizar las funciones estándar modernas:

  • JSON_VALUE: extrae valores escalares (como cadenas o números) y elimina automáticamente las comillas adicionales;
  • JSON_QUERY: extrae objetos JSON complejos o arreglos.

El objetivo es analizar los patrones de compra de los clientes mientras se demuestra el dominio de las funciones especializadas de BigQuery.

  1. Escribir una consulta que utilice la poda de particiones filtrando en la columna de partición correspondiente (_PARTITIONDATE);
  2. Utilizar APPROX_COUNT_DISTINCT para contar eficientemente los clientes únicos;
  3. Incluir al menos una extracción de JSON desde el campo products;
  4. Agrupar los resultados de manera significativa.
Note
Nota

Para utilizar _PARTITIONDATE en la poda de particiones, asegúrate de que la tabla de BigQuery esté creada con Partition by: Ingestion time. Sin esta configuración, la pseudocolumna no existirá y la consulta fallará.

¿Todo estuvo claro?

¿Cómo podemos mejorarlo?

¡Gracias por tus comentarios!

Sección 2. Capítulo 4

Pregunte a AI

expand

Pregunte a AI

ChatGPT

Pregunte lo que quiera o pruebe una de las preguntas sugeridas para comenzar nuestra charla

Sección 2. Capítulo 4
some-alt