Migration et bases de BigQuery pour les professionnels Teradata

La transition d'un entrepôt de données traditionnel sur site vers une solution moderne cloud native nécessite un changement dans votre façon de penser le stockage, le calcul et l'exécution des requêtes. Ce cours textuel est spécialement conçu pour aider les professionnels Teradata à mapper leurs connaissances existantes de la base de données directement à BigQuery. Vous apprendrez à traduire des concepts Teradata familiers—tels que les index primaires, les bases de données et les scripts BTEQ—en jeux de données BigQuery, tables partitionnées et flux de travail SQL modernes. En comprenant les différences architecturales fondamentales, vous serez en mesure d'optimiser les requêtes pour le coût et la performance dans un environnement serverless. Ce que vous apprendrez : - Comparer l'architecture Teradata directement avec la séparation du stockage et du calcul de BigQuery - Traduire les modèles et fonctions SQL Teradata en équivalents GoogleSQL standard - Configurer le partitionnement et le clustering des tables pour optimiser les performances des requêtes et contrôler les coûts - Gérer le chargement des données, la conception de schémas et les champs imbriqués ou répétés dans un environnement cloud - Comprendre les opérations de données modernes, y compris l'intégration de base avec des pipelines d'analyse contrôlés par version Le cours commence par des concepts fondamentaux, comparant l'architecture traditionnelle à l'entreposage de données serverless moderne. Vous progresserez ensuite à travers des scénarios écrits pratiques, explorant la conception de schémas, la traduction SQL et les techniques d'optimisation des performances. Ce cours est conçu pour les administrateurs d'entrepôts de données, les développeurs et les analystes qui connaissent Teradata et souhaitent passer à BigQuery. Aucune expérience préalable du cloud n'est requise. Commencez à lire dès aujourd'hui pour migrer en toute confiance votre expertise en entreposage de données vers le cloud.