Descripción general

SQL estándar de Google para BigQuery admite subconsultas. Una subconsulta es una consulta que aparece dentro de otra sentencia de consulta. También se denominan subconsultas SELECT o consultas SELECT anidadas. La sintaxis de SELECT completa es válida en las subconsultas. En este lab podrás escribir subconsultas para practicar.

Objetivos

En este lab, aprenderás a realizar las siguientes tareas:

• Utilizar particiones y otras funciones analíticas para realizar cálculos sobre un subconjunto de datos
• Considerar las subconsultas para dividir lógicas complejas en varios pasos

Configuración y requisitos

En cada lab, recibirá un proyecto de Google Cloud y un conjunto de recursos nuevos por tiempo limitado y sin costo adicional.

1. Accede a Qwiklabs desde una ventana de incógnito.

2. Ten en cuenta el tiempo de acceso del lab (por ejemplo, 1:15:00) y asegúrate de finalizarlo en el plazo asignado.
   No existe una función de pausa. Si lo necesita, puede reiniciar el lab, pero deberá hacerlo desde el comienzo.

3. Cuando esté listo, haga clic en Comenzar lab.

4. Anote las credenciales del lab (el nombre de usuario y la contraseña). Las usarás para acceder a la consola de Google Cloud.

5. Haga clic en Abrir Google Console.

6. Haga clic en Usar otra cuenta, copie las credenciales para este lab y péguelas en el mensaje emergente que aparece.
   Si usa otras credenciales, se generarán errores o incurrirá en cargos.

7. Acepta las condiciones y omite la página de recursos de recuperación.

Tarea 1. Practica con las subconsultas

1. Haz clic en Menú de navegación > BigQuery.

2. Haz clic en LISTO.

3. Escribe la siguiente consulta en el EDITOR de consultas.

4. Con la cláusula de consulta WITH que se entrega a continuación, escribe una sentencia SELECT que calcule avg_income (ingresos - gastos) y ordene los resultados por avg_income de mayor a menor.

Además, incluye year_filed y las demás métricas de la cláusula WITH en el resultado:

#standardSQL WITH summary AS ( # count of filings, revenue, expenses since 2013 SELECT CONCAT("20",_TABLE_SUFFIX) AS year_filed, COUNT(ein) AS nonprofit_count, AVG(totrevenue) AS avg_revenue, AVG(totfuncexpns) AS avg_expenses FROM `bigquery-public-data.irs_990.irs_990_20*` WHERE _TABLE_SUFFIX >= '13' GROUP BY year_filed ORDER BY year_filed DESC ) # write your code here

5. Compara tu resultado con la solución que aparece a continuación:

#standardSQL WITH summary AS ( # count of filings, revenue, expenses since 2013 SELECT CONCAT("20",_TABLE_SUFFIX) AS year_filed, COUNT(ein) AS nonprofit_count, AVG(totrevenue) AS avg_revenue, AVG(totfuncexpns) AS avg_expenses FROM `bigquery-public-data.irs_990.irs_990_20*` WHERE _TABLE_SUFFIX >= '13' GROUP BY year_filed ORDER BY year_filed DESC ) SELECT year_filed, nonprofit_count, avg_revenue, avg_expenses, avg_revenue - avg_expenses AS avg_income FROM summary ORDER BY avg_income DESC

6. Haz clic en EJECUTAR.

¡Felicitaciones!

Completaste el lab SQL avanzado.

Revisión de lo aprendido

• Utiliza particiones y otras funciones analíticas para realizar cálculos sobre un subconjunto de datos.
• Considera las subconsultas para dividir lógicas complejas en varios pasos.

Referencias

• SQL estándar Guía de funciones analíticas

Finalice su lab

Cuando haya completado el lab, haga clic en Finalizar lab. Google Cloud Skills Boost quitará los recursos que usó y limpiará la cuenta.

Tendrá la oportunidad de calificar su experiencia en el lab. Seleccione la cantidad de estrellas que corresponda, ingrese un comentario y haga clic en Enviar.

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