Présentation

Le langage SQL standard Google pour BigQuery accepte les sous-requêtes. Une sous-requête est une requête qui apparaît dans une autre instruction de requête. Les sous-requêtes sont également appelées des sous-requêtes SELECT ou requêtes SELECT imbriquées. L'intégralité de la syntaxe SELECT est valide dans les sous-requêtes. Cet atelier vous permet de vous entraîner à rédiger des sous-requêtes.

Objectifs

Dans cet atelier, vous allez apprendre à effectuer les tâches suivantes :

• Utiliser des partitions et d'autres fonctions analytiques pour effectuer des calculs sur un sous-ensemble de données
• Utiliser des sous-requêtes pour décomposer une logique complexe en plusieurs étapes

Avant de commencer l'atelier

Pour chaque atelier, nous vous attribuons un nouveau projet Google Cloud et un nouvel ensemble de ressources pour une durée déterminée, sans frais.

1. Connectez-vous à Qwiklabs dans une fenêtre de navigation privée.

2. Vérifiez le temps imparti pour l'atelier (par exemple : 01:15:00) : vous devez pouvoir le terminer dans ce délai.
   Une fois l'atelier lancé, vous ne pouvez pas le mettre en pause. Si nécessaire, vous pourrez le redémarrer, mais vous devrez tout reprendre depuis le début.

3. Lorsque vous êtes prêt, cliquez sur Démarrer l'atelier.

4. Notez vos identifiants pour l'atelier (Nom d'utilisateur et Mot de passe). Ils vous serviront à vous connecter à Google Cloud Console.

5. Cliquez sur Ouvrir la console Google.

6. Cliquez sur Utiliser un autre compte, puis copiez-collez les identifiants de cet atelier lorsque vous y êtes invité.
   Si vous utilisez d'autres identifiants, des messages d'erreur s'afficheront ou des frais seront appliqués.

7. Acceptez les conditions d'utilisation et ignorez la page concernant les ressources de récupération des données.

Tâche 1 : S'entraîner à utiliser des sous-requêtes

1. Cliquez sur le menu de navigation > BigQuery.

2. Cliquez sur OK.

3. Saisissez la requête suivante dans l'ÉDITEUR de requête.

4. À l'aide de la clause WITH ci-dessous, rédigez une instruction SELECT qui calcule les revenus moyens avg_income (recettes - dépenses) et trie les résultats avg_income dans l'ordre décroissant.

Ajoutez également l'année de déclaration year_filed et les autres métriques de la clause WITH dans votre requête :

#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. Comparez votre résultat à la solution fournie ci-dessous :

#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. Cliquez sur EXÉCUTER.

Félicitations !

Vous avez terminé l'atelier sur les fonctions SQL avancées.

Récapitulatif de l'atelier

• Utiliser des partitions et d'autres fonctions analytiques pour effectuer des calculs sur un sous-ensemble de données
• Utiliser des sous-requêtes pour décomposer une logique complexe en plusieurs étapes

Références

• Guide des fonctions analytiques en SQL standard

Terminer l'atelier

Une fois l'atelier terminé, cliquez sur Terminer l'atelier. Google Cloud Skills Boost supprime les ressources que vous avez utilisées, puis efface le compte.

Si vous le souhaitez, vous pouvez noter l'atelier. Sélectionnez un nombre d'étoiles, saisissez un commentaire, puis cliquez sur Envoyer.

Le nombre d'étoiles correspond à votre degré de satisfaction :

• 1 étoile = très insatisfait(e)
• 2 étoiles = insatisfait(e)
• 3 étoiles = ni insatisfait(e), ni satisfait(e)
• 4 étoiles = satisfait(e)
• 5 étoiles = très satisfait(e)

Si vous ne souhaitez pas donner votre avis, vous pouvez fermer la boîte de dialogue.

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