Basi del Motore di Query

Familiarizzazione con la tabella utilizzata durante la lezione e scoperta di come BigQuery esegue internamente le query. Focus sul caricamento di dati CSV e sull'analisi del comportamento delle query tramite grafici di esecuzione per comprendere meglio prestazioni e costi.

Si inizia caricando un file CSV tramite l'interfaccia web di BigQuery. Il processo è semplice: selezionare File Locale, abilitare Rilevamento automatico e completare il caricamento. BigQuery deduce automaticamente lo schema e prepara i dati per l'interrogazione.

Ogni volta che viene eseguita una query, BigQuery genera un grafico di esecuzione. Questo grafico rappresenta visivamente come i dati si muovono attraverso le diverse fasi di elaborazione, come filtri, join e aggregazioni.

I grafici di esecuzione facilitano l'identificazione dei punti in cui si concentrano tempi e costi delle query. Le query complesse vengono suddivise in più nodi e percorsi, mostrando come BigQuery esegue le operazioni in parallelo per migliorare l'efficienza. Questa visibilità rende i grafici di esecuzione uno strumento potente per l'ottimizzazione delle query.

Scopri la funzione JSON_EXTRACT per recuperare valori specifici da oggetti JSON utilizzando la notazione path, come $.product.id. Questo è particolarmente utile quando si lavora con strutture dati annidate, comunemente presenti nei dati di eventi o nei dataset di ecommerce.

Combinare l'analisi dei grafici di esecuzione con funzioni come JSON_EXTRACT aiuta a scrivere query più efficienti e scalabili, mantenendo il controllo su prestazioni e costi.