Dans la vidéo et les exemples du cours, vous verrez la fonction `JSON_EXTRACT`. Bien que cette fonction soit entièrement prise en charge et fonctionne correctement, elle est considérée comme une syntaxe **héritée** dans BigQuery.

Pour vos futurs projets, il est recommandé d'utiliser les fonctions standard modernes :

* `JSON_VALUE` : extrait des valeurs scalaires (comme des chaînes ou des nombres) et supprime automatiquement les guillemets supplémentaires ;
* `JSON_QUERY` : extrait des objets JSON complexes ou des tableaux.

Pratique moderne

Votre tâche consiste à analyser les habitudes d'achat des clients tout en démontrant votre compréhension des fonctionnalités spécialisées de BigQuery.

1. Rédiger une requête utilisant l'élagage de partition en filtrant sur la colonne de partition appropriée (`_PARTITIONDATE`) ;
2. Utiliser `APPROX_COUNT_DISTINCT` pour compter efficacement les clients uniques ;
3. Inclure au moins une extraction `JSON` à partir du champ products ;
4. Regrouper les résultats de manière pertinente.


Pour utiliser `_PARTITIONDATE` dans l'élagage de partition, assurez-vous que la table BigQuery est créée avec **Partition par : heure d'ingestion**. Sans ce paramètre, la pseudo-colonne n'existera pas et la requête échouera.

Remarque

Télécharger le jeu de données

Plongez dans les fondamentaux de la plateforme BigQuery et transformez votre gestion des données cloud. Maîtrisez les compétences nécessaires pour naviguer dans la console, gérer les projets et optimiser les coûts des requêtes. Acquérez une expérience pratique avec des fonctionnalités spécifiques à BigQuery telles que les opérations sur les tableaux, les données géographiques et les fonctions de date. Explorez des techniques d’optimisation avancées et découvrez les secrets de la création de modèles de machine learning directement dans l’entrepôt grâce à BigQuery ML.

Acquérir une compréhension approfondie de l'environnement BigQuery, distinct des bases de données traditionnelles. Apprendre à naviguer dans la console, à gérer les projets et les ensembles de données, et à analyser les coûts de manière efficace. Développer la confiance dans la configuration de votre espace de travail pour une analyse de données efficiente.

Explorez les principes fondamentaux du moteur de requête pour extraire efficacement des données. Maîtrise des techniques de sélection de données et analyse de métriques spécifiques aux produits. Découverte des fonctionnalités de performance et des méthodes de test de requêtes pour garantir une analyse rapide et précise.

Élevez vos connaissances en maîtrisant les types de données spécifiques à BigQuery. Apprenez à gérer des opérations complexes sur les tableaux et à manipuler les fonctions de date et d'heure. Explorez les fonctionnalités géographiques pour résoudre des problématiques liées à la localisation, telles que le calcul des distances entre villes.

Optimisez votre flux de travail en gérant de grandes tables et en améliorant les performances des requêtes. Découvrez les secrets d'une gestion efficace des erreurs pour résoudre rapidement les problèmes. Maîtrisez les compétences nécessaires pour maintenir un environnement de base de données haute performance.

Appliquez vos connaissances à des scénarios réels. Découvrez comment élaborer des rapports complets et intégrer BigQuery avec des outils externes. Transformez des données brutes en informations exploitables pour l'entreprise grâce à des stratégies pratiques d'application et de reporting.

Plongez dans les fondamentaux de BigQuery ML. Découvrez comment créer et exécuter des modèles d'apprentissage automatique à l'aide du SQL standard sans déplacer les données. Acquérez une expérience pratique grâce à des démonstrations de modèles pour prédire des résultats directement sur la plateforme.

Défi : Sélection de Données BigQuery