Tackling LargeScale Datasets with BigQuery: A Practical
作者：禅与计算机程序设计艺术
1.简介
Bigquery是Google Cloud提供的一项数据仓库服务。作为云端数据仓库解决方案，它的主要优点包括低成本、高可靠性、灵活的数据定义语言、海量数据的快速分析能力。但是，对于传统的单机数据仓库而言，它具有以下一些缺陷：
1) 大量数据的存储和计算资源消耗过多； 2）在快速查询和实时数据分析方面表现不佳； 3) 需要对复杂的SQL语句进行优化；
为了解决这些痛点，Google在今年推出了基于Bigquery的弹性数据湖服务，它可以处理数PB级的数据集并实现实时的分析查询。对于那些需要大规模数据处理和分析的业务，它将是一个非常好的选择。
本文将介绍如何使用Bigquery来处理海量数据，特别是在其中的核心问题——数据导入。我们将从两个方面来阐述：第一，大型数据集的导入和处理；第二，如何使用Biqquery的窗口函数及相关语法进行分析。
在正文中，我会结合实际案例，从以下几个方面展开阐述：
- 数据导入到Bigquery数据湖
- 使用Bigquery的窗口函数进行数据分析
- 优化Bigquery查询性能的技巧
最后，我还会回顾Bigquery的历史及其对数据仓库的作用以及如何对其进行发展。
2.背景介绍
2.1 Google Cloud Bigquery简介
Google Cloud Bigquery是一个完全托管的、服务器less的、无限的（按需）容量的、无限制的云数据仓库服务。
- 完全托管：不需要购买服务器硬件、配置软件ÿ
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