Visión General de los Tipos de Datos

Explora los tipos de datos principales de BigQuery y cómo se utilizan al trabajar con conjuntos de datos grandes y diversos. Elegir el tipo de dato correcto es fundamental para un análisis preciso, la compatibilidad de funciones y la interpretación adecuada de los valores, especialmente en entornos de datos globales y de múltiples fuentes.

Tipos escalares principales

String, Int, Float y Boolean son los tipos de datos más utilizados:

• String almacena valores de texto como nombres, etiquetas o categorías;
• Int representa números enteros;
• Float almacena valores decimales y se utiliza comúnmente para precios, métricas o mediciones;
• Boolean representa condiciones verdaderas o falsas.

El uso del tipo correcto es esencial. Por ejemplo, no se pueden realizar operaciones numéricas sobre cadenas de texto, y las funciones de fecha no se pueden aplicar a valores booleanos.

Tipos de fecha y hora

BigQuery proporciona varios tipos relacionados con fechas, cada uno con un propósito específico:

• Date almacena fechas del calendario sin hora;
• DateTime incluye tanto la fecha como la hora, pero sin zona horaria;
• Timestamp representa un momento exacto en el tiempo e incluye reconocimiento de zona horaria.

Los timestamps son especialmente importantes al trabajar con conjuntos de datos globales. Comparar eventos de diferentes regiones, como Reino Unido y Nueva York, requiere convertir los datos a una zona horaria compartida para garantizar la coherencia.

Tipos anidados y repetidos

Struct y Array permiten trabajar con estructuras de datos complejas:

• Struct agrupa varios campos nombrados en un solo objeto lógico;
• Array almacena una lista ordenada de valores.

Los structs son útiles para atributos anidados, mientras que los arrays son ideales cuando el orden o la cantidad son importantes, como al calcular el número de elementos usando ARRAY_LENGTH.

Compatibilidad de funciones

Las funciones en BigQuery están diseñadas para trabajar con tipos de datos específicos:

• Las operaciones aritméticas solo se aplican a tipos numéricos;
• EXTRACT funciona con tipos de fecha y hora;
• ARRAY_LENGTH se aplica exclusivamente a arrays.

Comprender estas relaciones ayuda a prevenir errores y conduce a un diseño de consultas más eficiente.

Seleccionar el tipo de dato adecuado —y conocer qué funciones funcionan con él— tiene un impacto directo en la corrección, el rendimiento y la fiabilidad de las consultas. Esto es especialmente importante al analizar conjuntos de datos globales o trabajar con estructuras de datos anidadas y mixtas.