エラー集

export data options (uri='gs://エクスポート先のバケット名/csv/sql_*.csv.gz', format='CSV'

No exerpt.

BigQuery INFORMATION_SCHEMA ビューは、BigQuery オブジェクトに関するメタデータ情報を提供するシステム定義の読み取り専用ビューです。『 BigQuery INFORMATION_SCHEMA の概要』より

select * from dataset.__TABLE__;TABLESを利用すると、bq show にも匹敵する情報を全テーブル一括で取得することが出来ます。取れる情報は「テーブル作成日」「テーブル最終更新日」「テーブル行数」「テーブルバイト数」です。

too many subqueries or query is too complex　の回避

ユーザー定義関数（UDF）

||ユニバーサルアナリティクス|GA4||:-|:-|:-||データの計測方法 |計測単位：ページ計測方法：セッション|計測単位：イベント計測方法：ユーザー|

とんでもなく勉強になるクエリを記述する最強の人を真似て写経兼してみた。（参考記事は「REFERENCE」へ）GA4（Firebase）のデータ構造は、初見〇し過ぎる。。都度、データをこねくり回して抽出もいいが、、、手間過ぎる。そんな時に出会った最強の人。感謝ですm(_ _)m

BigQuery集合演算、ビュー

BigQuery練習問題

BigQueryおまけ（可視化）

BigQuery基本設定

BigQuery基本文法

BigQuery集計関数

BigQuery四則演算、条件分岐

BigQuery分析関数

BigQueryテーブル結合

BigQueryサブクエリ

create or replace model {my_project.my_dataset}.{モデル名}options(model_type = 'AUTOML_CLASSIFIER' --( ※ )使用アルゴリズム

create or repalce model taxi.TOTAL_AMOUNT_MODELoptions (model_type='linear_reg' -- 線形回帰

(チートシートのDL - Google)

GoogleCLoud内部に、BigQueryMLのチュートリアルが用意されている。（なんて親切！）クイックスタート＞BigQuery ML で機械学習モデルを作成するcreate model bqml_tutorial.sample_model

No exerpt.

BigQueryのユーザー定義関数について

EDA時や、ざっくり特徴量のカウント等に厳密な結果を求めていない時count(distinct HOGE)　を用いないで、近侍集計関数を用いると幸せ。（メモリの節約にもなるし）

selectuser_id, ARRAY_AGG(access_pagepath) as pagepath

decleare TERM_START string default '2020-01-01';decleare TERM_END string default '2020-12-31';decleare PREP_TS string;

selectID

Excelや、Spreadsheetではお馴染み、countif()。BigQueryでも使えるよ。select

標準パラメータを使用できる

差集合を取得できる。(select * from TABLE1)

exists : 意味・対訳存在する、現存する、(特殊な条件または場所に)ある、現われる、生存する、生きている、(…で)(やっと)生きていく

selectextract(year from rsv_date from) as YEAR, extract(month from rsv_date) as MONTH

, SHOP_END_TIME as (select*

null値を代替して置き換える。null回避。NOTE

積集合を取得できる。(select * from TABLE1)

No exerpt.

LEAD ( scalar_expression [ ,offset(1) ] , [ default(null) ] )OVER ( [ partition_by_clause ] order_by_clause )現在行の後ろの行を持ってくる。

No exerpt.

No exerpt.

大文字を小文字に変換

nullifは、故意にnull値を用いることができる。0除算時のエラー回避して、nullを返す。nullif()の中身で行われていることは、以下のcase式と同様。

文字型（STRING）の日付データを日付型（DATE）にしたい時に使える。selectparse_date('%Y %m %d', '20180101') -- 2018-01-01に変換される

percentile_cont|discwithin group(order by expression [(asc)|desc])over(partition by partition_list)

fromTABLEpivot(

分析関数の結果をフィルタリング

$ bq query --parameter='param::A' 'select @param'Waiting on bqjob_xxxx ... (0s) Current status: DONE

レコードの連番を振りなおしたい時にも使える。

型変換なのだが、通常の'cast()'変換とは異なる。データ内に、string や Null を許容して一括変換してくれる。