Visão Geral dos Tipos de Dados

Explore os principais tipos de dados do BigQuery e como são utilizados ao trabalhar com conjuntos de dados grandes e diversos. A escolha do tipo de dado correto é fundamental para garantir análises precisas, compatibilidade de funções e interpretação adequada dos valores, especialmente em ambientes globais e com múltiplas fontes de dados.

Tipos Escalares Principais

String, Int, Float e Boolean são os tipos de dados mais utilizados:

• String armazena valores de texto, como nomes, rótulos ou categorias;
• Int representa números inteiros;
• Float armazena valores decimais e é comumente utilizado para preços, métricas ou medições;
• Boolean representa condições verdadeiras ou falsas.

Utilizar o tipo correto é essencial. Por exemplo, operações numéricas não podem ser realizadas em strings, e funções de data não podem ser aplicadas a valores booleanos.

Tipos de Data e Hora

O BigQuery oferece diversos tipos relacionados a datas, cada um com uma finalidade específica:

• Date armazena datas do calendário sem horário;
• DateTime inclui data e hora, mas sem fuso horário;
• Timestamp representa um momento exato no tempo e inclui informação de fuso horário.

Timestamps são especialmente importantes ao trabalhar com conjuntos de dados globais. Comparar eventos de diferentes regiões, como Reino Unido e Nova York, exige a conversão dos dados para um fuso horário comum para garantir a consistência.

Tipos Aninhados e Repetidos

Struct e Array permitem trabalhar com estruturas de dados complexas:

• Struct agrupa vários campos nomeados em um único objeto lógico;
• Array armazena uma lista ordenada de valores.

Structs são úteis para atributos aninhados, enquanto arrays são ideais quando a ordem ou a contagem são relevantes, como ao calcular o número de elementos usando ARRAY_LENGTH.

Compatibilidade de Funções

As funções no BigQuery são projetadas para trabalhar com tipos de dados específicos:

• Operações aritméticas se aplicam apenas a tipos numéricos;
• EXTRACT funciona com tipos de data e hora;
• ARRAY_LENGTH aplica-se exclusivamente a arrays.

Compreender essas relações ajuda a evitar erros e resulta em um design de consultas mais eficiente.

Selecionar o tipo de dado apropriado — e saber quais funções são compatíveis — impacta diretamente a correção, o desempenho e a confiabilidade das consultas. Isso se torna especialmente importante ao analisar conjuntos de dados globais ou trabalhar com estruturas de dados aninhadas e mistas.