Nos exemplos em vídeo e no curso, você verá a função `JSON_EXTRACT`. Embora essa função seja totalmente suportada e funcione corretamente, ela é considerada uma sintaxe **legada** no BigQuery.

Para seus próprios projetos futuros, recomendamos o uso das funções padrão modernas:

* `JSON_VALUE`: extrai valores escalares (como strings ou números) e remove aspas extras automaticamente;
* `JSON_QUERY`: extrai objetos JSON complexos ou arrays.

Prática Moderna

O objetivo é analisar padrões de compras dos clientes, demonstrando compreensão dos recursos especializados do BigQuery.

1. Escrever uma consulta que utilize particionamento por filtragem na coluna de partição apropriada (`_PARTITIONDATE`);
2. Utilizar `APPROX_COUNT_DISTINCT` para contar clientes únicos de forma eficiente;
3. Incluir pelo menos uma extração de `JSON` do campo products;
4. Agrupar os resultados de maneira significativa.


Para usar `_PARTITIONDATE` para particionamento, certifique-se de que a tabela do BigQuery foi criada com **Partition by: Ingestion time**. Sem essa configuração, a pseudo-coluna não existirá e a consulta falhará.

Nota

Baixar Conjunto de Dados

Mergulhe nos fundamentos da plataforma BigQuery e transforme a forma como você lida com dados em nuvem. Domine as habilidades necessárias para navegar no console, gerenciar projetos e otimizar custos de consultas. Adquira experiência prática com recursos específicos do BigQuery, como operações com arrays, dados geográficos e funções de data. Explore técnicas avançadas de otimização e descubra os segredos de construir modelos de machine learning diretamente no data warehouse utilizando o BigQuery ML.

Adquira uma compreensão sólida do ambiente BigQuery, distinto dos bancos de dados tradicionais. Aprenda a navegar pelo console, gerenciar projetos e conjuntos de dados, e analisar custos de forma eficaz. Desenvolva confiança na configuração do seu ambiente de trabalho para uma análise de dados eficiente.

Explore os fundamentos do mecanismo de consulta para recuperar dados de forma eficiente. Domine técnicas de seleção de dados e aprenda a analisar métricas específicas de produtos. Descubra recursos de desempenho e métodos de teste de consultas para garantir que sua análise seja rápida e precisa.

Aprimore seu conhecimento dominando os tipos de dados exclusivos do BigQuery. Aprenda a lidar com operações complexas de arrays e a manipular funções de data e hora. Explore recursos geográficos para resolver desafios baseados em localização, como o cálculo de distâncias entre cidades.

Otimize seu fluxo de trabalho gerenciando grandes tabelas e aprimorando o desempenho das consultas. Aprenda os segredos do tratamento eficaz de erros para solucionar problemas rapidamente. Domine as habilidades necessárias para manter um ambiente de banco de dados de alto desempenho.

Aplique seu conhecimento em cenários do mundo real. Descubra como criar relatórios abrangentes e integrar o BigQuery com ferramentas externas. Transforme dados brutos em insights de negócios acionáveis por meio de aplicação prática e estratégias de geração de relatórios.

Mergulhe nos fundamentos do BigQuery ML. Descubra como criar e executar modelos de machine learning utilizando SQL padrão sem necessidade de mover dados. Adquira experiência prática com demonstrações de modelos para prever resultados diretamente na plataforma.

Desafio: Seleção de Dados no BigQuery