I videoen og eksemplene i kurset vil du se funksjonen `JSON_EXTRACT`. Selv om denne funksjonen er fullt støttet og fungerer korrekt, regnes den som **utdatert** syntaks i BigQuery.

For fremtidige prosjekter anbefaler vi å bruke de moderne standardfunksjonene:

* `JSON_VALUE`: henter ut skalarverdier (som strenger eller tall) og fjerner ekstra anførselstegn automatisk;
* `JSON_QUERY`: henter ut komplekse JSON-objekter eller -arrayer.

Moderne praksis

Oppgaven er å analysere kunders handlemønstre og samtidig vise forståelse for BigQuerys spesialiserte funksjoner.

1. Skriv en spørring som benytter partisjonering ved å filtrere på riktig partisjonskolonne (`_PARTITIONDATE`);
2. Bruk `APPROX_COUNT_DISTINCT` for effektiv telling av unike kunder;
3. Inkluder minst én `JSON`-uttrekking fra products-feltet;
4. Grupper resultatene på en meningsfull måte.


For å bruke `_PARTITIONDATE` til partisjonering, må BigQuery-tabellen være opprettet med **Partition by: Ingestion time**. Uten denne innstillingen vil pseudo-kolonnen ikke eksistere, og spørringen vil feile.

Merk

Last ned datasett

Fordyp deg i grunnleggende konsepter for BigQuery-plattformen og endre måten du håndterer skydata på. Tilegn deg ferdighetene som trengs for å navigere i konsollen, administrere prosjekter og optimalisere spørringskostnader. Få praktisk erfaring med BigQuery-spesifikke funksjoner som array-operasjoner, geografiske data og datofunksjoner. Utforsk avanserte optimaliseringsteknikker og lær hemmelighetene bak å bygge maskinlæringsmodeller direkte i datavarehuset ved hjelp av BigQuery ML.

Få en solid forståelse av BigQuery-miljøet, som skiller seg fra tradisjonelle databaser. Lær å navigere i konsollen, administrere prosjekter og datasett, samt analysere kostnader effektivt. Bygg selvtillit i å sette opp arbeidsområdet for effektiv dataanalyse.

Utforsk det grunnleggende om Query Engine for å hente data effektivt. Bli kjent med teknikker for dataseleksjon og lær hvordan du analyserer spesifikke produktmålinger. Oppdag ytelsesfunksjoner og metoder for testing av spørringer for å sikre at analysen din er både rask og nøyaktig.

Ta kunnskapen din til neste nivå ved å mestre BigQuerys unike datatyper. Lær å håndtere komplekse array-operasjoner og manipulere dato- og tidsfunksjoner. Utforsk geografiske funksjoner for å løse stedsbaserte utfordringer som å beregne avstander mellom byer.

Optimaliser arbeidsflyten ved å håndtere store tabeller og forbedre spørringsytelsen. Lær hemmelighetene bak effektiv feilhåndtering for raskt å løse problemer. Tilegn deg ferdighetene som kreves for å opprettholde et høytytende database-miljø.

Bruk kunnskapen din i virkelige scenarier. Lær hvordan du bygger omfattende rapporter og integrerer BigQuery med eksterne verktøy. Gjør rådata om til handlingsrettede forretningsinnsikter gjennom praktisk anvendelse og rapporteringsstrategier.

Fordyp deg i grunnleggende konsepter innen BigQuery ML. Lær hvordan du kan opprette og kjøre maskinlæringsmodeller ved hjelp av standard SQL uten å flytte data. Få praktisk erfaring med modellgjennomganger for å forutsi resultater direkte i plattformen.

Utfordring: BigQuery-datavalgsprosess