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Data Warehousing with BigQuery: Storage Design, Query Optimization, and Administration

Seminar - Cegos Integrata GmbH

Modul 01 Grundlagen der BigQuery-ArchitekturThemen

  • Einführung
  • BigQuery-Kerninfrastruktur
  • BigQuery-Speicher
  • BigQuery-Abfrageverarbeitung
  • BigQuery-Daten-Mischung

Zielsetzungen

  • Erläutern Sie die Vorteile der säulenförmigen Speicherung.
  • Verstehen, wie BigQuery Daten verarbeitet.
  • Lernen Sie die Grundlagen des Shuffle-Service von BigQuery kennen, um die Abfrageeffizienz zu verbessern.

Aktivitäten

  • Labore und Demos

Modul 02 Speicher- und Schema-OptimierungenThemen

  • BigQuery-Speicher
  • Partitionierung und Clustering
  • Verschachtelte und wiederholte Felder
  • ARRAY- und STRUCT-Syntax
  • Bewährte Praktiken

Zielsetzungen

  • Vergleichen Sie die Leistung verschiedener Schemata (Schneeflocken, denormalisierte, verschachtelte und wiederholte Felder).
  • Partitionieren und Clustern von Daten für bessere Leistung
  • Verbesserung des Schemadesigns durch verschachtelte und wiederholte Felder.
  • Beschreiben Sie zusätzliche bewährte Verfahren wie den Ablauf von Tabellen und Partitionen

Aktivitäten

  • Labore und Demos

Modul 03 DateneingabeThemen

Data Ingestion Options

Batch-Ingestion

Streaming-Ingestion

Veraltete Streaming-API

BigQuery-Speicher-Schreib-API

Materialisierung von Ab...

Termin Ort Preis*
firmenintern auf Anfrage auf Anfrage
*Alle Preise verstehen sich inkl. MwSt.

Detaillierte Informationen zum Seminar

Inhalte:
  • Grundlagen der BigQuery-Architektur
  • Speicher- und Schema-Optimierungen
  • Aufnahme von Daten
  • Ändern von Daten
  • Verbesserung der Leseleistung
  • Optimieren und Fehlerbehebung von Abfragen
  • Arbeitslastmanagement und Preisgestaltung
  • Protokollierung und Überwachung
  • Sicherheit in BigQuery
  • Automatisieren von Arbeitsbelastungen
  • Maschinelles Lernen in BigQuery
Dauer/zeitlicher Ablauf:
3 Tage
Ziele/Bildungsabschluss:
  • Beschreiben Sie die Grundlagen der BigQuery-Architektur.
  • Implementierung von Speicher- und Schemaentwurfsmustern zur Verbesserung der Leistung.
  • Verwenden Sie DML und planen Sie Datenübertragungen zum Einlesen von Daten.
  • Anwendung bewährter Verfahren zur Verbesserung der Leseeffizienz und Optimierung der Abfrageleistung.
  • Verwalten Sie Kapazitäten und automatisieren Sie Arbeitslasten.
  • Verstehen von Mustern und Anti-Mustern zur Optimierung von Abfragen und Verbesserung der Leseleistung.
  • Verwenden Sie Protokollierungs- und Überwachungstools, um Nutzungsmuster zu verstehen und zu optimieren.
  • Anwendung bewährter Sicherheitsverfahren zur Verwaltung von Daten und Ressourcen.
  • Erstellen und Bereitstellen verschiedener Kategorien von Modellen für maschinelles Lernen mit BigQuery ML.
Teilnahmevoraussetzungen:

Grundlagen von Big Data und maschinellem Lernen

Seminarkennung:
39137
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