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Google BigQuery, guide des bonnes pratiques.

Etes-vous prêt à transformer votre curiosité en compétence ?

Devenez un expert en SQL pour explorer vos données dans BigQuery et Looker Studio, donnez à vos analyses de données une nouvelle dimension. Vous apprendrez à exploiter efficacement vos données, une compétence indispensable pour tout professionnel de l'analyse de données. De plus, nous vous montrerons comment intégrer ces compétences SQL avec Looker Studio pour créer des visualisations dynamiques et percutantes.

Comment utiliser efficacement Google BigQuery en respectant les meilleurs pratiques ?

Dans un monde de données en constante expansion, l’efficacité et l’efficience de leur traitement et analyse deviennent cruciales pour les entreprises de toutes tailles. Google BigQuery, un entrepôt de données puissant et évolutif hébergé dans le cloud, s’est imposé comme une solution incontournable pour relever ce défi. Toutefois, tirer le meilleur parti de cet outil nécessite une compréhension approfondie et une application rigoureuse des meilleures pratiques.

Ce guide vise à éclairer les utilisateurs de BigQuery, qu’ils soient novices ou expérimentés, sur les standards optimaux à suivre pour maximiser l’efficacité de leurs requêtes, la performance de leurs bases de données et la collaboration au sein de leurs équipes. De l’intégration de Dataform, une IDE sophistiquée acquise par Google, aux nuances de la gestion des jointures, en passant par les conventions de nommage et les astuces pour optimiser les requêtes, ce document est une ressource complète pour quiconque souhaite maîtriser Google BigQuery.

Plongeons dans l’univers de BigQuery pour explorer ensemble les pratiques qui feront de votre expérience avec cette puissante plateforme un succès retentissant.

 

Introduction à BigQuery.

1. Introduction à BigQuery.

Google BigQuery est un moteur d’entrepôt de données révolutionnaire dans le cloud, offrant une puissance de traitement des données à grande échelle et une flexibilité inégalée. Ce chapitre vise à fournir une compréhension fondamentale de BigQuery, en soulignant sa puissance et en explorant les pratiques standard recommandées pour une utilisation optimale.

1.1 Comprendre BigQuery

BigQuery est plus qu’un simple outil de stockage de données ; c’est une solution complète pour l’analyse de données massive, qui permet aux entreprises de toutes tailles d’obtenir des insights précieux à partir de leurs données.

  • Architecture de BigQuery : BigQuery utilise une architecture sans serveur qui élimine la nécessité de gérer l’infrastructure. Cela permet aux utilisateurs de se concentrer sur l’analyse des données plutôt que sur la gestion du matériel.
  • Scalabilité et Performance : Grâce à son infrastructure cloud, BigQuery peut traiter des requêtes sur des pétaoctets de données en quelques secondes. Cette performance est rendue possible par le stockage de données distribué et un moteur de requête puissant.
  • Intégration avec d’autres services Google Cloud : BigQuery s’intègre facilement avec d’autres services Google Cloud, comme Google Data Studio, pour la visualisation des données, et Google Cloud Storage pour le stockage de données non structurées.
  • Cas d’utilisation : BigQuery est utilisé pour des applications telles que l’analyse de données en temps réel, la génération de rapports d’affaires, et le machine learning, en tirant parti de sa capacité à stocker et à analyser rapidement de grands volumes de données.

1.2 Pratiques Standard de BigQuery

Bien que Google ne prescrive pas de pratiques strictes pour utiliser BigQuery, il existe des normes reconnues dans la communauté qui peuvent améliorer significativement l’efficacité et la performance des requêtes.

  • Organisation des Données : Une bonne pratique consiste à structurer et organiser les données de manière logique, en utilisant des datasets et des tables pour séparer clairement les différents types de données.
  • Optimisation des Requêtes : Écrire des requêtes efficaces est crucial pour réduire les coûts et améliorer les performances. Cela inclut l’utilisation de filtres appropriés, l’évitement de SELECT *, et la compréhension de l’impact des jointures.
  • Gestion des Coûts : BigQuery facture en fonction du volume de données traitées. Utiliser des aperçus de tables, des tables partitionnées, et des requêtes bien conçues peut aider à contrôler les coûts.
  • Sécurité et Conformité : Il est essentiel de gérer les accès aux données et de respecter les normes de conformité. BigQuery offre des fonctionnalités telles que les policy tags et les contrôles d’accès au niveau des colonnes pour aider à cela.
  • 1.1 Comprendre BigQuery: Introduction aux caractéristiques clés de BigQuery, sa puissance en tant qu’entrepôt de données dans le cloud et son rôle dans la gestion des données à grande échelle.
  • 1.2 Pratiques Standard de BigQuery: Discussion sur l’absence de pratiques strictes imposées par Google et l’importance de développer ses propres normes pour une utilisation efficace.

2. Utilisation de Dataform dans BigQuery.

Dataform, acquis par Google, a révolutionné la manière dont les développeurs interagissent avec BigQuery, en fournissant un environnement de développement intégré spécialement conçu pour les besoins des data warehouses modernes.

L’intégration de Dataform dans l’écosystème BigQuery a marqué une avancée significative dans la gestion des données sur le cloud. Ce chapitre explore en profondeur comment Dataform, en tant qu’environnement de développement intégré (IDE), enrichit et simplifie l’utilisation de BigQuery, offrant des fonctionnalités avancées pour le développement, le test, et le déploiement de projets de données.

2.1 Présentation de Dataform

Dataform, depuis son acquisition par Google, est devenu un outil indispensable pour les utilisateurs de BigQuery, transformant la manière dont les données sont préparées, gérées, et analysées dans le cloud.

  • Origine et Intégration de Dataform : Acquis par Google, Dataform a été conçu pour s’intégrer parfaitement avec BigQuery, créant un environnement de développement unifié pour une gestion efficace des données.
    • Exemple : Dans un projet d’analyse de données de vente, l’utilisation de Dataform permet de centraliser et d’automatiser la préparation des données, réduisant ainsi le temps nécessaire pour passer de la collecte de données à l’analyse.
  • Fonctionnalités Innovantes de Dataform : Avec ses capacités de gestion de version, de tests automatisés, et de documentation, Dataform facilite la collaboration et assure la qualité des données.
    • Exemple : Une équipe de data analysts utilise les fonctionnalités de test de Dataform pour valider la qualité des données sur des indicateurs clés, s’assurant ainsi que les rapports générés sont fiables et précis.
  • Synergie avec BigQuery : L’intégration de Dataform avec BigQuery permet aux utilisateurs de maximiser les capacités de traitement des données de BigQuery, tout en offrant un environnement de développement et de gestion des données plus structuré.
    • Exemple : En exploitant Dataform pour structurer et optimiser des requêtes SQL complexes, les utilisateurs peuvent exécuter ces requêtes sur BigQuery avec une efficacité accrue, permettant une analyse plus rapide et plus approfondie.

2.2 Avantages de Dataform pour BigQuery.

L’utilisation de Dataform en tandem avec BigQuery ouvre de nouvelles avenues pour l’efficacité opérationnelle et la gestion de projet, transformant la manière dont les données sont traitées, de la conception à la production.

  • Amélioration de la Gestion de Projet : Dataform apporte une structure et des outils de collaboration qui rendent la gestion de projets de données plus intuitive et efficace.
    • Exemple : Une entreprise peut gérer plusieurs projets de données dans Dataform, avec des équipes travaillant simultanément sur différents aspects du projet, tout en maintenant une vision cohérente et unifiée des progrès réalisés.
  • Optimisation du Développement de Requêtes : La capacité de Dataform à faciliter le développement de requêtes spécifiques pour BigQuery améliore la qualité et la performance des analyses de données.
    • Exemple : Un analyste utilise Dataform pour créer des requêtes personnalisées qui exploitent efficacement les capacités de traitement parallèle de BigQuery, permettant des analyses plus complexes en moins de temps.
  • Gestion des Environnements de Développement : Dataform offre la flexibilité de gérer différents environnements de développement, essentiels pour tester et déployer des projets de données avec précision.
    • Exemple : Avant le lancement d’un important rapport analytique, l’équipe effectue des tests approfondis dans un environnement de pré-production sur Dataform, assurant ainsi la fiabilité des résultats avant le déploiement en production.
  • Automatisation et Tests : L’automatisation des tâches répétitives et les capacités de test intégrées dans Dataform augmentent l’efficacité opérationnelle et la fiabilité des données.
    • Exemple : Les pipelines de données pour un projet d’analyse de tendances de marché sont configurés pour se mettre à jour automatiquement chaque nuit, avec des tests intégrés qui valident la cohérence des données après chaque mise à jour.

3. Joindre des tables avec broadcast joins.

BigQuery offre une fonctionnalité puissante pour gérer efficacement les jointures entre des tables de tailles différentes, connue sous le nom de broadcast joins. Ce chapitre explore en détail comment utiliser ces broadcast joins pour optimiser les performances des requêtes, en mettant l’accent sur les meilleures pratiques pour joindre une grande table à une petite.

3.1 Fondamentaux des broadcast joins.

Les broadcast joins sont une technique optimisée dans BigQuery pour joindre efficacement une table de grande taille avec une de petite taille, améliorant ainsi les performances globales des requêtes.

  • Principe de Fonctionnement : Lorsqu’une jointure est effectuée, BigQuery analyse les deux tables. Si l’une est nettement plus petite, cette dernière est répliquée (broadcast) dans chaque nœud de traitement de la table plus grande. Cela signifie que chaque « slot » de traitement a accès à l’intégralité de la petite table, facilitant ainsi la jointure.
  • Optimisation Automatique : BigQuery détermine automatiquement si un broadcast join est nécessaire en fonction de la taille des tables. Cette décision est prise par l’optimiseur de requêtes de BigQuery, qui évalue le meilleur moyen de réaliser la jointure de manière efficace.
  • Cas d’utilisation Optimal : Cette technique est particulièrement utile pour les requêtes complexes où une grande table de transactions ou d’événements doit être jointe à une table de dimensions plus petite, comme des données de référence ou des données utilisateur.

3.2 Meilleures Pratiques pour les broadcast joins.

L’utilisation optimale des broadcast joins dans BigQuery nécessite une compréhension des meilleures pratiques pour structurer les requêtes.

  • Optimisation de l’Ordre des Tables :
    • Exemple de Bonne Pratique : SELECT source.* FROM source LEFT JOIN other_source ON source.account_id = other_source.account_id WHERE .... Ici, la table source, supposée être la plus grande, est placée en premier, suivie de la table other_source, plus petite. Cette disposition permet à BigQuery de diffuser efficacement other_source à travers les nœuds traitant source.
    • Exemple de Mauvaise Pratique : SELECT * FROM source a LEFT JOIN other_source b ON a.account_id = b.account_id WHERE .... Cette requête ne spécifie pas clairement l’ordre des tables, ce qui peut entraîner une inefficacité dans le processus de jointure si other_source est la plus grande des deux.
  • Techniques d’Analyse et d’Ajustement :
    • Surveillance des Performances : Utilisez l’outil d’analyse de requêtes de BigQuery pour observer la façon dont les jointures sont traitées. Si une jointure ne semble pas efficace, envisagez de réorganiser l’ordre des tables.
    • Analyse des Statistiques des Tables : Avant de rédiger la requête, examinez la taille des tables impliquées. Utilisez des commandes telles que SELECT COUNT(*) FROM table pour estimer la taille et décidez en conséquence de l’ordre de jointure.

4. Nommage des colonnes et unités.

Le nommage des colonnes et la spécification des unités dans BigQuery sont des aspects fondamentaux qui influencent directement la clarté, l’efficacité et la précision des analyses de données. Ce chapitre s’attarde sur la nécessité d’adopter des pratiques de nommage rigoureuses et cohérentes, ainsi que sur l’importance de la clarté des unités de mesure dans les noms de colonnes.

4.1 Importance du Nommage des Colonnes

Des noms de colonnes bien choisis sont la clé d’un entrepôt de données efficace. Ils facilitent non seulement la compréhension immédiate des données, mais améliorent également la communication au sein des équipes et la maintenance à long terme.

  • Règles de Base : Chaque nom de colonne devrait être auto-explicatif, évitant l’usage de jargon ou d’abréviations obscures. Par exemple, préférer nombre_employes à nbr_emp.
  • Uniformité à Travers les Projets : Maintenir une uniformité dans le nommage sur tous les projets. Si client_id est utilisé dans un dataset, le même terme devrait être utilisé partout, au lieu d’alterner avec id_client.
  • Préfixes et Suffixes Utiles : Utiliser des préfixes ou des suffixes pour ajouter du contexte. Par exemple, is_active pour un champ booléen, ou sum_revenue pour une somme agrégée.
  • Eviter les Mots Réservés : Certains mots sont réservés dans SQL et leur utilisation comme noms de colonnes peut entraîner des complications. Par exemple, éviter des mots comme date, time, ou user.
  • Nommage en Fonction du Domaine : Adapter le nommage au domaine d’activité. Par exemple, dans le domaine financier, des termes comme net_income ou gross_revenue sont plus descriptifs que income ou revenue.

4.2 Standards pour les Unités de Mesure

La précision dans le nommage des unités de mesure est essentielle pour l’intégrité et la compréhension des analyses. Cela permet d’éviter les erreurs coûteuses dues à des interprétations erronées des unités.

  • Détail des Unités : Aller au-delà du simple ajout de l’unité de mesure. Par exemple, pour une colonne mesurant le temps, préciser si l’unité est en secondes (temps_reponse_sec), en minutes (temps_attente_min), etc.
  • Considérations Internationales : Pour les entreprises opérant à l’international, tenir compte des différentes normes d’unités. Par exemple, utiliser _lbs ou _kg pour les poids, selon le marché concerné.
  • Unités dans les Noms de Tables : Lorsque des tables entières sont dédiées à des données spécifiques (comme les finances), inclure l’unité dans le nom de la table peut être utile, par exemple transactions_usd.
  • Clarification des Conversions : Lorsqu’une colonne implique une conversion d’unité (par exemple, de Fahrenheit à Celsius), le nom de la colonne doit refléter clairement cette conversion (temperature_celsius si la conversion a été effectuée).
  • Utilisation de Sous-Ensembles pour les Unités : Dans les cas où plusieurs unités sont utilisées pour un même type de donnée, envisager de créer des sous-ensembles ou des vues spécifiques pour chaque unité, facilitant ainsi les analyses spécifiques à une unité.

5. Création de tables externes.

Dans ce chapitre, nous explorons les spécificités et les implications de la création de tables externes dans Google BigQuery, notamment les défis liés à l’utilisation de Google Drive comme source. L’objectif est de comprendre les risques associés et d’identifier des solutions alternatives pour une gestion de données plus sûre et efficace.

5.1 Risques des tables externes.

Utiliser des tables externes dans BigQuery, particulièrement celles provenant de Google Drive, peut sembler attrayant pour sa simplicité, mais cela apporte son lot de défis, notamment en termes de performances, de sécurité, et de fiabilité des données.

  • Dépendance aux Sources Externes : Lier directement BigQuery à des sources externes crée une forte dépendance à la stabilité et à la disponibilité de ces sources. Tout changement externe peut briser les pipelines de données et provoquer des erreurs inattendues dans les requêtes BigQuery.
  • Impact sur les Performances : Les tables externes peuvent considérablement ralentir les requêtes. Chaque requête implique une lecture à distance, ce qui peut augmenter le temps d’exécution et les coûts.
  • Sécurité et Gestion des Accès : Les erreurs d’accès peuvent survenir fréquemment avec des tables externes, en raison des mises à jour des politiques de sécurité ou des modifications des droits d’accès aux fichiers source.
  • Fiabilité des Données : La fiabilité des données est mise en question avec des tables externes. Si le fichier source est modifié ou supprimé, cela peut entraîner des résultats de requêtes incorrects ou incomplets.
  • Problèmes de Conformité : Les tables externes peuvent poser des défis en termes de conformité, surtout si les données sont sensibles ou soumises à des réglementations strictes.

5.2 Solutions alternatives.

Pour contourner les problèmes associés aux tables externes, il existe des pratiques alternatives qui renforcent la sécurité, la performance et la fiabilité des données dans BigQuery.

  • Importation Directe : Importer les données directement dans BigQuery depuis des sources locales ou cloud permet un contrôle plus strict et une meilleure intégration des données.
  • Utilisation de Google Cloud Storage : Privilégier Google Cloud Storage comme étape intermédiaire pour le stockage des fichiers. Cela offre une plus grande flexibilité et sécurité, en plus de réduire les risques liés à l’instabilité des sources externes.
  • Création de Tables Natives : Transformer les données externes en tables natives dans BigQuery garantit une meilleure optimisation des requêtes et un contrôle accru sur la gestion des données.
  • Gestion Proactive des Tables : Gérer activement les tables, en particulier les tables temporaires, en les nettoyant régulièrement pour éviter les coûts superflus et le désordre dans l’environnement de données.
  • Surveillance et Maintenance : Mettre en place des systèmes de surveillance et de maintenance régulière pour s’assurer que les données restent cohérentes, accessibles et sécurisées.
  • Documentation et Conformité : Documenter les processus et s’assurer que toutes les manipulations de données répondent aux normes de conformité et de sécurité, particulièrement lorsqu’il s’agit de données sensibles.

6. Utilisation des partitions.

L’un des aspects les plus cruciaux pour optimiser les performances et gérer les coûts dans Google BigQuery est l’utilisation efficace des partitions. Ce chapitre explore comment les partitions peuvent transformer la gestion des grands ensembles de données, en soulignant les meilleures pratiques pour leur mise en œuvre et leur utilisation.

6.1 Principes des partitions.

La partition des tables est un levier puissant dans BigQuery pour gérer les données volumineuses. Elle joue un rôle clé dans l’optimisation des requêtes et la réduction des coûts.

  • Définition et Fonctionnement : Une partition est une subdivision d’une table basée sur un critère spécifique, souvent une date ou un timestamp. Cette technique divise la table en segments plus petits, ce qui rend le traitement des requêtes plus rapide et moins coûteux.
  • Avantages des Partitions : L’utilisation de partitions permet de minimiser le volume de données analysées par requête, réduisant ainsi les coûts et améliorant les temps de réponse.
  • Types de Partitions dans BigQuery : BigQuery offre la partition par date d’ingestion, par champ de timestamp, et par gamme de valeurs. Chaque type a ses propres avantages et cas d’utilisation.
  • Partition par Date d’Ingestion : Idéale pour les données ajoutées régulièrement, permettant des requêtes efficaces sur des périodes spécifiques.
  • Partition par Champ : Utilisée pour les données où un champ spécifique (comme une date de transaction) est crucial pour les requêtes.
  • Partition par Gamme de Valeurs : Permet de partitionner sur des champs non temporels, comme des identifiants ou des catégories.

6.2 Stratégies de partitionnement.

La sélection judicieuse d’une stratégie de partitionnement est essentielle pour tirer pleinement parti de BigQuery, en particulier avec des ensembles de données volumineux.

  • Choix de la Clé de Partition : La sélection de la clé de partition dépend de la nature des données et des requêtes courantes. Par exemple, pour les données temporelles, la date d’ingestion ou un champ de timestamp spécifique sont des choix courants.
  • Meilleures Pratiques pour la Gestion des Tables Partitionnées : Il est recommandé d’adopter des stratégies de maintenance, comme la suppression périodique des anciennes partitions pour optimiser l’espace de stockage et les coûts.
  • Optimisation des Requêtes sur les Tables Partitionnées : Il est crucial d’écrire des requêtes qui ciblent spécifiquement les partitions pertinentes. Cela implique d’utiliser des filtres qui correspondent à la clé de partition pour minimiser le volume de données scannées.
  • Gestion des Grandes Tables avec Partitions et Clustering : Pour les très grandes tables, une combinaison de partitions et de clustering peut être employée. Le clustering permet de trier les données à l’intérieur d’une partition selon des critères supplémentaires, rendant les requêtes encore plus rapides et plus efficaces.
  • Considérations Techniques Avancées : Lors de la mise en place de partitions, il faut prendre en compte des aspects tels que la taille maximale des partitions, la fréquence de mise à jour des données, et l’impact potentiel sur les performances des requêtes.

L’utilisation de partitions et de clustering dans BigQuery est une décision stratégique qui peut grandement influencer les performances des requêtes, la gestion des coûts, et l’efficacité globale de la gestion des données. Voici un aperçu plus détaillé des scénarios où l’un ou l’autre est préférable :

6.5 Quand envisager la partition d’une table ?

  1. Amélioration des Performances des Requêtes :
    • Scénario : Vous avez de grandes tables et vos requêtes ne concernent souvent qu’une partie spécifique des données.
    • Avantage : Partitionner une table permet à BigQuery de scanner uniquement les partitions pertinentes, réduisant ainsi le temps de traitement et les coûts.
  2. Gestion des Quotas et des Limites :
    • Scénario : Vos opérations de table dépassent les quotas standards.
    • Avantage : Les tables partitionnées bénéficient de quotas plus élevés. Vous pouvez limiter les opérations à des partitions spécifiques, évitant ainsi de dépasser les limites.
  3. Estimation des Coûts :
    • Scénario : Vous souhaitez prévoir les coûts avant d’exécuter les requêtes.
    • Avantage : BigQuery fournit des estimations de coût pour les requêtes sur les tables partitionnées, aidant à la planification budgétaire.
  4. Gestion Avancée au Niveau de la Partition :
    • Scénarios :
      • Définir un délai d’expiration de partition pour supprimer automatiquement des données.
      • Charger des données dans une partition spécifique sans affecter les autres.
      • Supprimer des partitions spécifiques sans scanner toute la table.
    • Avantage : Ces fonctionnalités offrent une flexibilité accrue et une gestion fine des données.

6.6 Quand envisager le clustering d’une table ?

  1. Précision des Requêtes :
    • Scénario : Vous avez besoin d’une précision que le partitionnement seul ne peut offrir.
    • Avantage : Le clustering permet de trier les données dans chaque partition selon les colonnes de clustering, ce qui améliore la précision des requêtes.
  2. Requêtes sur Plusieurs Colonnes :
    • Scénario : Vos requêtes filtrent ou agrègent souvent sur plusieurs colonnes.
    • Avantage : Le clustering optimise ces types de requêtes en réduisant le volume de données à scanner.
  3. Cardinalité Élevée :
    • Scénario : Vous avez des colonnes avec un grand nombre de valeurs uniques.
    • Avantage : Le clustering est efficace dans de tels cas, car il ne souffre pas des limites de partitionnement sur la cardinalité.
  4. Petites Quantités de Données par Partition :
    • Scénario : Le partitionnement entraîne de nombreuses petites partitions.
    • Avantage : Le clustering évite la surcharge des métadonnées associée à de nombreuses petites partitions.
  5. Limites des Tables Partitionnées :
    • Scénario : Vous atteignez les limites de nombre de partitions dans une table partitionnée.
    • Avantage : Le clustering n’a pas de telles limites, offrant plus de flexibilité.
  6. Fréquence des Modifications :
    • Scénario : Des modifications fréquentes affectent la plupart des partitions.
    • Avantage : Le clustering est moins sensible aux changements fréquents par rapport au partitionnement.

Le choix entre le partitionnement et le clustering dépend de la structure de vos données, de vos besoins en matière de requêtes, et de la manière dont vous gérez et accédez à vos données. Le partitionnement est idéal pour des scénarios où les requêtes se concentrent sur des sous-ensembles spécifiques de données, tandis que le clustering est mieux adapté pour des requêtes complexes et des cas où la précision est cruciale.

6.7 Comment requêter une table partitionnée ?

  1. Ciblez des Partitions Spécifiques :
    • Utilisez la colonne de partition dans votre clause WHERE pour limiter la requête à des partitions spécifiques.
    • Exemple : Si votre table est partitionnée par date, vous pouvez requêter pour une plage de dates spécifique.
    • SELECT * FROM your_dataset.your_partitioned_table WHERE date_column BETWEEN '2023-01-01' AND '2023-01-31'

6.8 Comment requêter une table clusterisée ?

  1. Filtrage Efficace :
    • Utilisez les colonnes de clustering dans votre clause WHERE pour optimiser la performance.
    • Les données étant organisées en fonction des colonnes de clustering, BigQuery peut scanner seulement les parties pertinentes.
    • Exemple : SELECT * FROM your_dataset.your_clustered_table WHERE cluster_column1 = 'value1' AND cluster_column2 = 'value2'

6.9 Combinaison Partition et Clustering.

  1. Filtrage Hybride :
    • Combine des critères de partition et de clustering dans la clause WHERE.
    • Exemple : SELECT * FROM your_dataset.your_table WHERE date_column = '2023-01-01' AND cluster_column = 'value'
  2. Prise en Compte de l’Ordre des Colonnes de Clustering :
    • L’ordre des colonnes dans la définition du clustering est important. Commencez par filtrer sur la première colonne de clustering, puis sur les suivantes.
    • Exemple : SELECT * FROM your_dataset.your_table WHERE date_column = '2023-01-01' AND cluster_column1 = 'value1' AND cluster_column2 = 'value2'
  • Sélectivité : Plus votre clause WHERE est sélective, moins de données seront scannées, ce qui améliore la performance et réduit les coûts.
  • Utilisation des Prévisualisations : Avant d’exécuter de grandes requêtes, utilisez l’option de prévisualisation des coûts dans BigQuery pour estimer les coûts.
  • Requêtes Équilibrées : Évitez les requêtes trop larges qui pourraient ignorer les avantages du partitionnement et du clustering.

En suivant ces conseils, vous pouvez tirer pleinement parti des avantages des tables partitionnées et clusterisées dans BigQuery, optimisant ainsi les performances et la gestion des coûts de vos requêtes.

7. Policy Tags et sécurité au niveau des lignes de données.

L’importance de la gestion sécurisée et conforme des données ne peut être sous-estimée dans un environnement cloud aussi robuste que BigQuery. Ce chapitre approfondit l’usage des policy tags et de la sécurité au niveau des lignes, deux caractéristiques essentielles pour assurer une gouvernance des données rigoureuse et une conformité réglementaire dans BigQuery.

7.1 Introduction aux Policy Tags.

  • Concept et Importance des Policy Tags : Les policy tags sont des marqueurs de sécurité attachés à des colonnes spécifiques dans les tables BigQuery. Leur rôle est de créer une couche de sécurité qui contrôle l’accès aux données sensibles, permettant aux administrateurs de définir des règles précises sur qui peut voir et interagir avec certaines données.
  • Processus de Création et de Gestion des Policy Tags : La création de policy tags se fait via l’interface BigQuery, où les administrateurs peuvent établir une hiérarchie de tags pour un contrôle d’accès détaillé. La gestion implique la révision et la mise à jour des policy tags en fonction des changements dans les besoins d’accès ou les réglementations.
  • Mise en Œuvre et Cas d’Utilisation : Appliquer des policy tags sur des colonnes spécifiques pour restreindre l’accès aux données comme les informations personnelles identifiables (PII), les détails financiers, etc. Ils sont particulièrement utiles dans les environnements réglementés où la divulgation de données pourrait avoir des conséquences graves.
  • Enjeux de Conformité et Avantages de Sécurité : L’utilisation des policy tags aide à maintenir la conformité avec des réglementations telles que le RGPD en Europe et le CCPA en Californie, tout en renforçant la sécurité des données au niveau de la colonne, ce qui est crucial pour éviter les fuites de données et les accès non autorisés.

7.2 Mise en place de la sécurité au niveau des lignes BigQuery (RLS – row level security).

  • Principes et configuration RLS : La sécurité au niveau des ligne implique la définition de règles qui contrôlent l’accès utilisateur aux lignes spécifiques d’une table. Ces règles peuvent être basées sur des attributs d’utilisateur comme l’identité, le rôle, ou le département. La configuration de la RLS nécessite une planification minutieuse pour aligner les politiques de sécurité avec les structures organisationnelles et les exigences de conformité.
  • Déploiement de la RLS dans des scénarios variés : La RLS est cruciale dans les secteurs où l’accès aux données doit être soigneusement contrôlé, comme les soins de santé ou la finance. Elle est également bénéfique dans les scénarios où différentes équipes ou départements accèdent à la même table mais doivent être restreints à des vues spécifiques de données.
  • Pratiques recommandées pour la RLS : Il est essentiel d’évaluer l’impact de la RLS sur les performances des requêtes et de s’assurer que les politiques de sécurité sont maintenables et ne créent pas une complexité excessive. Une documentation claire et une formation adéquate pour les utilisateurs sont également importantes pour garantir une compréhension uniforme des politiques de sécurité appliquées.
  • Gestion des limitations et des défis : Bien que la RLS offre un contrôle accru, elle peut introduire des défis, notamment en termes de complexité de gestion et d’impact sur les performances des requêtes. Les administrateurs doivent équilibrer les besoins de sécurité avec la facilité d’utilisation et l’efficacité opérationnelle.

8. Conventions de nommage des champs.

L’adoption de conventions de nommage cohérentes et claires dans BigQuery est essentielle pour maintenir la lisibilité, la maintenabilité et l’efficacité des requêtes dans des projets de données. Ce chapitre explore en détail les meilleures pratiques en matière de nommage des champs, en fournissant des directives et des exemples pour aider les utilisateurs à structurer efficacement leurs données.

8.1 Règles de nommage des champs.

Un système de nommage efficace est la pierre angulaire de la lisibilité et de la gestion des données. Les conventions de nommage aident à comprendre rapidement le rôle et le type de chaque champ.

  • Longueur et descriptivité : Les noms doivent être assez longs pour être descriptifs, mais pas trop pour éviter la complexité. Par exemple, customer_purchase_history est préférable à cph.
  • Éviter les mots réservés : Éviter d’utiliser des mots réservés de SQL comme select ou date pour les noms de champs, car cela peut conduire à des confusions lors de l’écriture de requêtes.
  • Utilisation de chiffres : Faire attention à l’inclusion de chiffres. Par exemple, version_2 est plus clair que version2, car le séparateur souligne que 2 est un numéro de version et non une partie du mot.
  • Cohérence avec le domaine de données : Les noms de champs doivent être cohérents avec le domaine de données. Par exemple, dans un contexte financier, net_income est préférable à income_after_tax.

8.2 Exemples et Cas Pratiques

Des exemples concrets peuvent aider à visualiser l’application des règles de nommage dans des situations réelles, soulignant l’impact de bonnes pratiques sur la clarté et l’efficacité des données.

  • Bonnes pratiques :
    • Nommage des indicateurs : Pour les indicateurs clés, comme kpi_sales_growth, ce qui indique clairement qu’il s’agit d’un indicateur de performance clé lié à la croissance des ventes.
    • Utilisation de suffixes pour les agrégats : Par exemple, total_revenue ou average_score fournissent une compréhension immédiate de ce que représente le champ.
    • Précision dans les relations : Dans les bases de données relationnelles, utiliser des noms de champs qui reflètent clairement les relations, par exemple employee_id dans une table de paiement pour se référer à une table des employés.
  • Mauvaises pratiques :
    • Utilisation de jargon ou d’acronymes obscurs : Éviter des termes tels que eobd qui peuvent être ambigus sans contexte spécifique.
    • Noms ambigus pour les statuts : Par exemple, un champ nommé simplement status pourrait être ambigu. Préférer order_status ou account_status.
    • Non-respect des conventions de l’organisation : Ignorer les conventions de nommage standard de l’organisation peut entraîner une confusion et une inefficacité.

9. Gestion des dates et timestamps.

BigQuery offre des fonctionnalités robustes pour gérer les dates et les timestamps, essentielles dans l’analyse de données temporelles. Ce chapitre aborde les meilleures pratiques et techniques pour manipuler efficacement les dates et les timestamps dans BigQuery, garantissant ainsi l’exactitude et l’efficacité des analyses temporelles.

9.1 Manipulation des Dates et Timestamps

Comprendre et manipuler correctement les dates et les timestamps est essentiel pour l’analyse de données temporelles. Cette section explore les différentes méthodes et fonctions offertes par BigQuery pour travailler avec ces types de données.

  • Comprendre les formats temporels : BigQuery gère divers formats de date et de timestamp. Une compréhension claire de ces formats est nécessaire, notamment pour traiter correctement les données temporelles en tenant compte des fuseaux horaires.
    • Exemple : Utiliser TIMESTAMP("2023-12-31 23:59:59+00:00") pour convertir une chaîne en timestamp UTC.
  • Fonctions de conversion et de comparaison : BigQuery permet de convertir facilement entre types de dates, timestamps et chaînes.
    • Exemple : Utiliser CAST(my_date AS TIMESTAMP) pour convertir une date en timestamp.
  • Opérations courantes sur les dates : Utilisation de fonctions comme DATE_ADD, DATE_SUB, et DATE_TRUNC pour réaliser des opérations de base sur les dates.
    • Exemple : DATE_ADD(current_date(), INTERVAL 7 DAY) pour ajouter 7 jours à la date actuelle.
  • Gestion des intervalles de temps : Techniques pour travailler avec des intervalles, utiles pour des analyses périodiques ou des comparaisons temporelles.
    • Exemple : TIMESTAMP_DIFF(end_time, start_time, MINUTE) pour calculer la différence en minutes entre deux timestamps.

9.2 Conseils et techniques avancées.

Pour les utilisateurs avancés, BigQuery offre des fonctionnalités sophistiquées pour une manipulation plus complexe des dates et des timestamps, permettant des analyses temporelles précises et optimisées.

  • Optimisation des requêtes temporelles : Techniques pour écrire des requêtes temporelles plus efficaces, telles que l’utilisation de filtres adéquats et l’évitement de scans inutiles de grandes plages de dates.
    • Exemple : Pré-filtrer les données avant de les joindre pour minimiser le volume de données traité.
  • Gestion Avancée des fuseaux horaires : Techniques pour gérer les fuseaux horaires, particulièrement important pour les organisations opérant dans plusieurs régions.
    • Exemple : Utiliser AT TIME ZONE pour convertir les timestamps en un fuseau horaire spécifique.
  • Utilisation des tables partitionnées par date : Création et utilisation de tables partitionnées par date pour améliorer la performance des requêtes sur de grands volumes de données.
    • Exemple : Partitionner une table par DATE(timestamp_column) pour faciliter les requêtes sur des périodes spécifiques.
  • Patterns et anti-Patterns dans les requêtes temporelles : Identification des meilleures pratiques et des pièges à éviter lors de la manipulation des données temporelles.
    • Pattern : Utiliser DATE_TRUNC pour agréger les données par unités de temps cohérentes.
    • Anti-Pattern : Utiliser des fonctions de date/timestamp dans les conditions de jointure, ce qui peut entraîner une performance médiocre.
  • Utilisation stratégique de CTEs et sous-requêtes : Organisation de requêtes complexes impliquant des données temporelles en utilisant des CTEs pour une meilleure lisibilité et maintenance.
    • Exemple : Création d’une CTE pour pré-calculer une série de dates pertinentes avant de les utiliser dans la requête principale.

10. Utilisation des CTEs.

Dans ce chapitre, nous nous concentrons sur l’utilisation des expressions de table commune (CTEs) et des pratiques générales de requêtage dans BigQuery. Les CTEs offrent une méthode structurée et efficace pour organiser les requêtes complexes, tandis que les bonnes pratiques générales garantissent des requêtes optimisées, lisibles et maintenables.

10.1 Avantages des CTEs

Les expressions de table commune (CTEs) sont un aspect essentiel de SQL dans BigQuery, offrant une manière structurée et claire d’organiser des requêtes complexes.

  • Utilisation des CTEs pour la décomposition des problèmes : Les CTEs permettent de décomposer des requêtes complexes en parties plus petites et plus gérables, ce qui est particulièrement utile pour les analyses de données complexes ou les opérations de jointure multiples.
  • Amélioration de la performance des requêtes : Bien que les CTEs ne garantissent pas toujours une amélioration directe des performances, elles facilitent l’identification des segments de requête qui peuvent être optimisés, conduisant ainsi à une meilleure performance globale.
  • Exemples de CTEs dans des scénarios réels : Présentation de cas d’utilisation réels où les CTEs simplifient les requêtes, comme dans les analyses de séries temporelles ou les rapports agrégés.

10.2 Règles et Conseils pour les CTEs

Bien utiliser les CTEs dans BigQuery nécessite de suivre des règles et des conseils spécifiques pour maximiser leur efficacité.

  • Évitement de la redondance : Lors de l’utilisation des CTEs, il est important de s’assurer que le même ensemble de données n’est pas recalculé plusieurs fois, ce qui peut entraîner une utilisation inefficace des ressources.
  • Gestion de la complexité des CTEs : Dans les requêtes particulièrement complexes, où plusieurs CTEs sont imbriqués, une attention particulière doit être portée à la manière dont ils interagissent et se référencent mutuellement pour éviter la confusion et les erreurs potentielles.
  • Utilisation des CTEs pour la préparation des données : Les CTEs sont idéaux pour la préparation de données, permettant de nettoyer, de transformer et d’organiser les données avant de réaliser des analyses plus approfondies.
  • Meilleures pratiques de formatage : Le formatage consistant des CTEs, tel que l’alignement des sous-requêtes et une indentation claire, est crucial pour la lisibilité. Il est recommandé d’utiliser des outils de formatage SQL ou des extensions d’éditeur de code pour maintenir la cohérence.
  • Documentation et commentaires : Chaque CTE doit être accompagné de commentaires explicatifs, en particulier dans des environnements de travail collaboratifs, pour assurer que la logique derrière la requête est claire pour tous les utilisateurs.

11. Fonctions et jointures.

Dans ce chapitre, nous explorons les aspects cruciaux des fonctions et des jointures dans Google BigQuery. Comprendre et maîtriser ces éléments est essentiel pour écrire des requêtes efficaces et maintenir des bases de données organisées et performantes. Nous discuterons des meilleures pratiques pour l’utilisation des fonctions et des stratégies optimales pour les jointures.

11.1 Meilleures pratiques pour les fonctions.

Les fonctions dans BigQuery ne se limitent pas à simplifier les requêtes ; elles permettent également une analyse complexe et nuancée des données. Leur utilisation judicieuse peut transformer la façon dont les données sont interprétées et présentées.

  • Fonctions de transformation de données : Des fonctions comme CAST() et FORMAT() sont essentielles pour convertir et formater les données, permettant une manipulation précise des types de données.
  • Fonctions analytiques avancées : BigQuery supporte des fonctions analytiques puissantes telles que LEAD(), LAG(), FIRST_VALUE() et LAST_VALUE(), qui sont cruciales pour des analyses temporelles ou pour comparer des ensembles de données.
  • Utilisation stratégique des fonctions de regroupement : Comprendre des fonctions telles que GROUP BY et HAVING est fondamental pour l’agrégation des données. L’utilisation appropriée de ces fonctions peut réduire considérablement la quantité de données traitées.
  • Optimisation des fonctions et impact sur le coût : Les fonctions peuvent avoir un impact significatif sur le coût des requêtes dans BigQuery. Une utilisation optimisée et consciente des fonctions peut aider à contrôler les coûts tout en maintenant la qualité de l’analyse.

11.2 Optimisation des jointures.

Les jointures ne se contentent pas de combiner des données ; elles structurent la façon dont les différentes parties d’une base de données interagissent. Une utilisation efficace des jointures est synonyme d’une base de données bien organisée et performante.

  • Gestion des jointures sur de grandes tables : Lors de la jointure de tables volumineuses, il est important d’évaluer l’utilisation des jointures de diffusion (broadcast joins) versus les jointures fragmentées (shard joins) pour optimiser la performance.
  • Jointures et optimisation des index : Comprendre comment BigQuery gère les index peut influencer le choix des colonnes de jointure. Utiliser des colonnes correctement indexées peut accélérer considérablement les requêtes.
  • Équilibrage des charges dans les jointures : Dans les requêtes impliquant plusieurs jointures, il est crucial d’équilibrer la charge de traitement en répartissant efficacement les opérations de jointure.
  • Jointures et filtrage de données : Appliquer des filtres avant de réaliser des jointures peut réduire de manière significative la quantité de données traitées, améliorant ainsi la performance des requêtes.
  • Utilisation des jointures pour l’intégrité des données : Les jointures ne servent pas seulement à combiner des données ; elles jouent également un rôle essentiel dans la vérification et le maintien de l’intégrité des données en reliant des ensembles de données pertinents.

13. FAQ sur les bonnes pratiques BigQuery.

1. Qu’est-ce que Google BigQuery ?

  • BigQuery est un entrepôt de données dans le cloud de Google, conçu pour le traitement rapide de grandes quantités de données.

2. Quels sont les avantages de partitionner une table dans BigQuery ?

  • La partition de tables permet d’améliorer les performances des requêtes, de gérer efficacement les quotas de table et de faciliter l’estimation des coûts.

3. Comment fonctionne le clustering dans BigQuery ?

  • Le clustering organise les données d’une table partitionnée en fonction des valeurs de certaines colonnes, optimisant ainsi les performances des requêtes qui filtrent ces colonnes.

4. Quand devrais-je utiliser une table partitionnée plutôt qu’une table clusterisée ?

  • Utilisez le partitionnement lorsque vos requêtes ciblent spécifiquement des sous-ensembles de données basés sur une colonne de partition, comme des plages de dates.

5. Dans quels cas est-il préférable d’utiliser le clustering ?

  • Le clustering est idéal pour des requêtes impliquant des filtres ou des agrégations sur plusieurs colonnes et lorsque la précision des requêtes est une priorité.

6. Comment requêter efficacement une table partitionnée dans BigQuery ?

  • Ciblez les partitions spécifiques dans votre clause WHERE pour limiter la quantité de données analysées et améliorer les performances.

7. Comment puis-je optimiser une requête sur une table clusterisée ?

  • Utilisez les colonnes de clustering dans votre clause WHERE pour permettre à BigQuery de scanner uniquement les portions pertinentes des données.

8. Quelles sont les meilleures pratiques pour combiner partitionnement et clustering dans une requête ?

  • Utilisez des critères de filtrage qui combinent les colonnes de partition et de clustering pour maximiser les performances et minimiser le coût.

9. Comment BigQuery gère-t-il les coûts et les performances des requêtes sur les grandes tables ?

  • BigQuery optimise les coûts et les performances en ne scannant que les données nécessaires, en particulier lorsqu’on utilise des tables partitionnées et clusterisées.

10. Quels sont les pièges à éviter lors de l’utilisation de tables partitionnées et clusterisées ?

  • Évitez de créer des partitions trop petites ou trop nombreuses, et assurez-vous que les requêtes sont bien alignées avec la structure de partitionnement et de clustering pour éviter des scans de données inutiles.

14. Quiz sur BigQuery, partitionnement, clustering et optimisation des requêtes.

1. Quel est le principal avantage de l’utilisation de BigQuery ?

  1. Gestion automatique des bases de données relationnelles
  2. Stockage de données structurées uniquement
  3. Analyse de grandes quantités de données en temps réel
  4. Hébergement de sites web

2. Que permet de faire Dataform dans l’environnement BigQuery ?

  1. Création de visualisations de données
  2. Gestion de l’infrastructure de base de données
  3. Développement, test, et versioning de code SQL
  4. Analyse prédictive automatique

3. Qu’est-ce qu’un broadcast join dans BigQuery ?

  1. Jointure où la table la plus petite est répliquée sur chaque slot
  2. Technique pour diffuser les résultats d’une requête
  3. Jointure effectuée sur des données non structurées
  4. Méthode de partitionnement des données

4. Pourquoi est-il recommandé de nommer une colonne avec son unité de mesure dans BigQuery ?

  1. Pour faciliter le clustering
  2. Pour une meilleure compréhension et traçabilité
  3. Pour augmenter la vitesse de requête
  4. Pour réduire les coûts de stockage

5. Quand devriez-vous envisager de partitionner une table dans BigQuery ?

  1. Lorsque les requêtes portent sur des sous-ensembles spécifiques de données
  2. Lorsque vous avez besoin d’une précision que le clustering ne peut offrir
  3. Lorsque la table contient principalement des données non structurées
  4. Lorsque la table doit être mise à jour fréquemment

6. Quel est un scénario approprié pour utiliser le clustering dans BigQuery ?

  1. Lorsque vous avez un grand nombre de petites partitions
  2. Lorsque les requêtes ne filtrent pas souvent les données
  3. Lorsque les requêtes filtrent ou agrègent sur plusieurs colonnes
  4. Lorsque vous utilisez principalement des données en temps réel

7. Comment le partitionnement améliore-t-il les performances des requêtes dans BigQuery ?

  1. En augmentant la mémoire allouée à chaque requête
  2. En réduisant la quantité de données scannées
  3. En accélérant la vitesse de connexion à Internet
  4. En augmentant le nombre de serveurs disponibles

8. Quelle fonction BigQuery est essentielle pour la manipulation de chaînes de caractères ?

  1. JOIN
  2. CAST
  3. SUM
  4. GROUP BY

9. Pourquoi utiliser des alias dans les jointures de BigQuery ?

  1. Pour augmenter la sécurité des données
  2. Pour réduire les coûts de stockage
  3. Pour améliorer la lisibilité des requêtes
  4. Pour accélérer le processus de sauvegarde

10. Quel est un avantage de l’utilisation de fonctions intégrées dans BigQuery ?

  1. Réduction des besoins en maintenance
  2. Augmentation de la capacité de stockage
  3. Diminution du nombre de requêtes nécessaires
  4. Amélioration de la personnalisation des requêtes

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