BigQuery-Grundlagen für Redshift-Profis

Der Übergang von einem clusterbasierten Data Warehouse zu einer serverlosen Architektur kann sich wie eine große Veränderung anfühlen. Wenn Sie bereits mit Redshift vertraut sind, ist BigQuery die schnellste Möglichkeit, Ihr Toolkit für modernes Data Engineering zu erweitern. Dieser textbasierte Kurs schließt die Lücke zwischen den beiden Plattformen, indem vertraute Redshift-Konzepte wie Knoten, Verteilungsschlüssel und Vakuum auf den serverlosen Speicher, die Slot-Zuweisung und die automatische Optimierung von BigQuery übertragen werden. Sie lernen, effiziente Abfragen zu schreiben, Datensätze zu verwalten und Kosten zu optimieren, ohne die Infrastruktur zu vervalten. Was Sie lernen werden: - Vergleichen Sie Redshift- und BigQuery-Architekturen und ordnen Sie Cluster serverlosen Slots zu. - Verstehen Sie Speicherunterschiede, Übersetzen von Verteilungs- und Sortierschlüsseln in Partitionierung und Clustering. - Schreiben und Optimieren von BigQuery SQL-Abfragen mit modernen Standard-SQL-Konventionen. - Verwalten Sie die Datenaufnahme, laden Sie externe Datensätze und fragen Sie Data Lakes direkt ab. - Konfigurieren Sie Zugriffskontrolle, Datensätze und Tabellensicherheitsrichtlinien. - Analysieren Sie Abfrageausführungspläne, um Kosten zu kontrollieren und die Leistung zu optimieren. Der Kurs beginnt mit grundlegenden Architekturvergleichen, bevor Sie durch Datenladen, Abfrageschreiben und Kostenmanagementverfahren geführt werden. Sie entwickeln sich von der grundlegenden Terminologiezuordnung zur Ausführung analytischer Abfragen an großen Datensätzen. Dieser Kurs richtet sich an Datenanalysten, Datenbankadministratoren und Dateningenieure, die mit Redshift vertraut sind, aber noch nicht mit BigQuery vertraut. Vorkenntnisse mit BigQuery sind nicht erforderlich. Starten Sie noch heute Ihren Übergang zu serverlosem Data Warehousing.