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我的数据工程Zoomcamp之旅：第三周 - 数据仓库与BigQuery！
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原文英文，约600词，阅读约需2分钟。
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内容提要
本文讨论了OLAP与OLTP的区别，以及Google BigQuery的特点。OLTP用于实时交易，OLAP用于数据分析。BigQuery是无服务器的数据仓库，支持按需计费和内置机器学习。优化查询需利用分区和聚类，以减少不必要的查询和数据加载，数据结构和查询优化对数据工程师至关重要。
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关键要点
- OLTP用于实时交易，OLAP用于数据分析。
- OLTP处理短小快速的用户更新，OLAP使用定期的长时间批处理作业。
- OLTP数据库设计为规范化，OLAP数据库设计为非规范化。
- OLTP的空间需求较小，OLAP需要更大的空间来存储大量数据。
- BigQuery是一个完全托管的无服务器数据仓库，支持自动扩展。
- BigQuery的定价模型包括按需计费和固定费率。
- 优化BigQuery查询需要使用分区和聚类技术。
- 分区适用于单列过滤，聚类适用于多列查询和高基数数据集。
- BigQuery自动重新聚类表以保持查询性能。
- 最佳实践包括避免SELECT *、使用分区/聚类表、谨慎流插入等。
❓
延伸问答
OLTP和OLAP有什么区别？
OLTP用于实时交易，处理短小快速的用户更新，而OLAP用于数据分析，使用定期的长时间批处理作业。
BigQuery的主要特点是什么？
BigQuery是一个完全托管的无服务器数据仓库，支持自动扩展、按需计费和内置机器学习。
如何优化BigQuery查询？
优化BigQuery查询可以通过使用分区和聚类技术、避免SELECT *、以及谨慎流插入等最佳实践来实现。
BigQuery的定价模型是怎样的？
BigQuery的定价模型包括按需计费，每处理1TB收费5美元，或固定费率，每月2000美元可获得100个插槽。
什么是数据分区和聚类？
数据分区是将数据按单列过滤进行组织，聚类则是使用多列对数据进行分组，以提高查询效率。
在使用BigQuery时有哪些最佳实践？
最佳实践包括避免SELECT *、使用分区和聚类表、谨慎流插入、以及优化JOIN顺序等。
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