Conceptos Básicos de Operaciones con Arrays

Explora las operaciones con arrays en BigQuery y comprende qué son los arrays, por qué se utilizan y cómo trabajar con ellos de manera eficaz. Los arrays son especialmente comunes en campos anidados y repetidos, como los que se encuentran en los conjuntos de datos de GA4, y dominar las funciones de arrays es esencial para un análisis preciso.

Funciones principales de arrays

BigQuery proporciona varias funciones para trabajar con arrays:

• ARRAY_LENGTH(array) devuelve el número de elementos en un array. Esto es útil para comprender el tamaño de los campos repetidos, como la cantidad de precios o artículos asociados a un registro;
• UNNEST(array) convierte los elementos de un array en filas individuales. Este paso es fundamental al trabajar con datos anidados, ya que permite realizar operaciones SQL estándar como filtrado, conteo y agregación. Sin aplanar, los datos de arrays permanecen como un solo campo complejo y no pueden analizarse correctamente;
• ARRAY_AGG(expression) recopila varios valores en un solo array. Se utiliza comúnmente después de aplanar y procesar datos para reagrupar valores en una estructura compacta para almacenamiento o salida final.

Importancia del aplanamiento

Los datos anidados, como los parámetros de eventos o los detalles de productos, suelen almacenarse en arrays. Para realizar un análisis significativo, los arrays deben aplanarse utilizando UNNEST. Sin este paso, operaciones como COUNT() o conversiones de tipo no pueden aplicarse correctamente porque los datos se tratan como una sola entidad en lugar de elementos individuales.

Arrays en la práctica

Los patrones comunes al trabajar con arrays incluyen:

• Medir el tamaño del array usando ARRAY_LENGTH(product_prices);
• Aplanar valores anidados con UNNEST(product_prices) para analizar cada elemento por separado;
• Reagrupar valores procesados usando ARRAY_AGG para reconstruir resultados estructurados.

Trabajar con arrays es una tarea habitual en BigQuery al tratar con datos anidados o repetidos. Comprender cómo aplanar arrays y aplicar funciones de arrays permite un análisis de datos eficiente, escalable y preciso.