Google BigQuery权威指南

　　你是否需要从PB级数据中获取洞察，你是否希望构建协作、敏捷的工作空间？该书是Google BigQuery的规范参考书，它的存储系统可以帮助你整合企业的全部数据，其查询引擎可以支持对大型数据集的交互式分析和机器学习。BigQuery帮助企业在一个便捷的框架中有效地存储、查询、导人数据，并从中学习。该书作者提供了在基于serverless。自动扩缩容的公共云上建立现代数据仓库的实践。无论你是想更全面地了解BigQuery，还是想专注于特定的任务，这份详尽的指南都必不可少。·深入探讨BigQuery的内部工作方式，包括其整体架构。·学习BigQuery支持的数据类型、函数和运算符。·优化查询语句和schema，从而提高性能或降低成本。·使用标准soL中高级功能，如GIS。历史快照、DDL/DML、用户定义函数和脚本。·使用BigQuery ML解决各类机器学习问题。·学习如何保护数据、监控作业，以及授权用户。

　　[美]瓦利阿帕·拉克什曼南（Valliappa Lakshmanan）是Google Cloud的数据分析和AI解决方案负责人。他的团队借助BigQuery和Google Cloud上的其他数据分析、机器学习产品，构建软件解决方案来解决业务问题。乔丹·蒂加尼（Jordan Tigani）是BigQuery的产品管理总监。作为BigQuery的创始工程师之一，他帮助数据仓库发展成为Google Cloud中成功的产品之一。他拥有20年的软件开发经验。

前言
第1章 Google BigQuery是什么
数据处理架构
关系数据库管理系统
MapReduce框架
BigQuery： 一个Serverless、分布式SQL引擎
使用BigQuery
从数据集中获得洞察
ETL、EL和ELT
强大的分析能力
易于管理
BigQuery起源
是什么使BigQuery成为可能？
计算和存储分离
存储和网络基础设施
存储托管
与Google Cloud Platform集成
安全与合规
小结
第2章 基础查询语法
简单查询
使用SELECT检索行
使用AS给列设置别名
使用WHERE进行过滤
SELECT*、EXCEPT和REPLACE
带WITH的子查询
使用ORDER BY进行排序
聚合
使用GROUP BY计算聚合
使用COUNT统计记录数
使用HAVING过滤分组项
使用DISTINCT查找唯一值
数组与结构体简介
使用ARRAY_AGG创建数组
结构体数组
元组
使用数组
UNNEST数组
Join表
Join释疑
内连接
交叉连接
外连接
保存和分享
查询历史记录和缓存
已保存的查询
视图与分享查询
小结
……
第3章 数据类型、函数和运算符数值类型和函数
第4章 将数据加载到BigQuery
第5章 使用BiaQuerv进行开发
第6章 BigQuery架构
第7章 性能与成本优化
第8章 高级查询
第9章 BigQuery中的机器学习
第10章 BigQuery安全管理
作者介绍
封面介绍