13 Ago Diferencias entre tablas, consultas y vistas en BigQuery
En BigQuery, las tablas, vistas y consultas son elementos fundamentales pero distintos: las tablas almacenan datos reales, las vistas son representaciones virtuales de consultas SQL predefinidas, y las consultas son instrucciones para recuperar o manipular datos de forma dinámica.
Las vistas en BigQuery
Las vistas en BigQuery son una herramienta poderosa que permite a los usuarios crear una capa lógica sobre sus datos sin necesidad de almacenar físicamente los resultados.
Sirven para:
- Simplificar consultas: Las vistas permiten encapsular consultas complejas en una sola entidad que se puede reutilizar fácilmente. Esto es útil para simplificar el acceso a los datos y reducir la complejidad de las consultas repetitivas.
- Control. Las vistas pueden actuar como un mecanismo de seguridad al permitir que los usuarios accedan a un subconjunto de datos sin darles acceso directo a las tablas subyacentes.
- Consistencia de datos. Al usar vistas, puedes asegurar que todos los usuarios vean los datos de manera consistente, ya que la vista siempre ejecuta la misma consulta subyacente cada vez que se accede a ella.
- Optimización de consultas. Aunque las vistas en BigQuery no almacenan datos físicamente, pueden ayudar a estructurar las consultas de manera más eficiente, lo que puede mejorar el rendimiento al reducir la cantidad de datos que se procesan
Este es su icono en BigQuery
Las vistas son fundamentales para las automatizaciones a través de lookerstudio. Pero cuidado porque cada vez que las usas consumes recursos. Puede que como veremos después lo que necesites en realidad es una tabla.
Las consultas en BigQuery
Las consultas en BigQuery son fundamentales para extraer, analizar y manipular grandes volúmenes de datos almacenados en esta plataforma de Google Cloud. Estas son sus funciones básicas:
- Analizar. Las consultas permiten a los usuarios realizar análisis detallados de grandes conjuntos de datos utilizando SQL estándar. Esto incluye la capacidad de realizar cálculos complejos, agregaciones y transformaciones de datos para obtener insights valiosos.
- Consultas programas. Los usuarios pueden programar consultas para que se ejecuten de forma recurrente. Esto es útil para tareas de análisis rutinarias, como la generación de informes periódicos o la actualización de dashboards.
- Informes. BigQuery se integra con herramientas de visualización como Looker y Google Data Studio, lo que facilita la creación de informes y dashboards interactivos basados en los resultados de las consultas.
Este un ejemplo de una consulta. Siempre se ejecutan en una pantalla dedicada. Aquí es dónde se utiliza el código SQL. Por si no lo sabes este SQL también se suele llamar GoogleSQL.
Las tablas en BigQuery
Las tablas en BigQuery son una parte esencial de su infraestructura de almacenamiento y consulta de datos. Éstas son sus principales funciones.
- Almacenamiento de datos estructurados. Las tablas estándar de BigQuery almacenan datos estructurados en un formato de columnas, lo que permite un acceso rápido y eficiente a grandes volúmenes de datos. existe cuatros tipos principales de tablas. Tablas estándar, Tablas Externas, Clonaciones de Tablas e Instantáneas de Tablas.
- Gestión de datos. Las tablas permiten cargar, anexar, reemplazar, y exportar datos, facilitando la gestión de grandes conjuntos de datos. También se pueden modificar mediante declaraciones DML (Data Manipulation Language) para actualizar, insertar o eliminar registros
- Consultas y Análisis. Las tablas son la base para ejecutar consultas SQL en BigQuery, permitiendo a los usuarios extraer y analizar datos para obtener insights valiosos.
El icono de las tablas suele ser este.
Ojo, una diferencia muy grande entre la tabla y la vista es que cuando trabajas con LookerStudio, por ejemplo, las tablas se guardan en caché durante 24 horas , sólo consumen recursos la primera vez, mientras que las vistas «gastan» cada vez que se ejecutan. Tenlo en cuenta.
