SQL 레벨 별(Lv 1~5) 핵심 문법
- SQL 역량을 레벨로 정의해봤습니다. 업무를 하고, 학생들을 가르치면서 느낀 레벨을 정리했어요
- 주관적으로 정의했으며, DB는 BigQuery 기준으로 작성했습니다.
- 요즘 데이터 웨어하우스쪽은 문법이 유사해서 키워드만 가지고 가셔도 좋을 것 같습니다
- 키워드 : SQL 필수 문법, BigQuery 문법, SQL 레벨 별 핵심 문법
BigQuery PIPE 사용법 : SQL의 새로운 형태
- 2024년 연말에 새로 생긴 BigQuery Pipe 사용법에 대해 작성한 글입니다
- 이 글은 2025년 3월 초 기준으로 작성되었습니다
- 파이프 문법 Cheatsheet가 궁금하면 BigQuery 가이드북을 방문해주세요
- 키워드 : BigQuery Pipe, BigQuery PIPE syntax
BigQuery QUALIFY 사용법 - Window Function/Analytics Function에 조건 설정하기
- 2021년 5월에 추가된 BigQuery QUALIFY 함수에 대해 정리한 글입니다
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BigQuery PIVOT 사용법(Pivot Operator)
- 2021년 5월에 추가된 BigQuery PIVOT 함수에 대해 정리한 글입니다
- BigQuery PIVOT, Biquery PIVOT Operator, BigQuery PIVOT 함수, BigQuery PIVOT 사용법
BigQuery Column 보안을 위한 Policy Tags 사용법
- BigQuery Column 수준의 보안을 가능하게 해주는 Policy Tags 사용 방법에 대해 작성한 글입니다
- 글 작성하는 시점(20년 6월 21일)에 아직 Beta 기능이므로 추후에 기능이 변경될 수 있습니다
BigQuery UNNEST, ARRAY, STRUCT 사용 방법
- BigQuery Unnest, Array, Struct 사용 방법에 대해 작성한 글입니다
- 목차
BigQuery non-partition Table을 partition Table로 옮기기
- BigQuery의 non-partitioned Table을 partition Table로 옮기는 방법에 대해 작성한 글입니다
BigQuery UDF 사용하기
- Google Cloud Platform의 BigQuery에서 udf 사용하는 방법에 대해 작성한 글입니다
- 이 글은 2019년 9월에 작성되었습니다
- BigQuery temp udf, BigQuery persistent udf에 대해 다룹니다
- 아직 persistent UDF는 pre-release이므로 추후에 기능이나 방식이 변경될 가능성이 있습니다
Google Spreadsheets(Sheets)에서 BigQuery 사용하기
- 스프레드시트에서 BigQuery를 사용해 데이터를 추출하는 방법에 대해 작성한 글입니다
- OWOX를 사용하는 방법
- Data Connectors를 사용하는 방법
BigQuery ML Beta 사용기
- 최근 발표되고 이슈가 되었던 Google Cloud BigQuery ML Beta를 사용하며 남긴 글입니다. Beta라서 많이 바뀔 것 같지만 그래도 남겨봅니다!
- 공식 문서를 보고 작성했습니다
BigQuery와 Datalab을 사용해 데이터 분석하기
Google Cloud Platform 제품인 BigQuery와 Datalab을 사용해 Structed Data를 분석하는 방법에 대해 설명한 글입니다.
데이터는 빅콘테스트의 NC 데이터를 예시로 들었습니다. 혹시 문제가 있다고 생각하면 제게 연락주세요!
구글 BigQuery 개요
- 본 문서는 Github Tutorial의 내용을 재구성한 것입니다!
- (20.05.20) 발표 자료로 만든 BigQuery의 모든 것(입문편)를 참고하셔도 좋을 것 같습니다! 약 270쪽 정도 됩니다
- (2022년 10월 추가) 아래 내용보다 제가 강의용으로 만든 BigQuery 가이드북을 참고하시면 더욱 좋을 것 같습니다 :) 아래 내용은 2017년에 작성해서 UI가 바뀌었습니다. 추후에 아래 내용도 수정해두겠습니다!
- (2024년 7월) BigQuery 강의를 출시했습니다. 입문편, 활용편으로 나뉘며 입문편은 무료니 궁금하신 분이 계시면 보고 가셔도 좋을 것 같아요
