概要

Google BigQuery の標準 SQL は、サブクエリに対応しています。サブクエリは、別のクエリ ステートメント内に含まれるクエリのことで、サブ SELECT またはネストされた SELECT とも呼ばれます。サブクエリでは、完全な SELECT 構文を使用できます。このラボでは、サブクエリの記述演習を行えます。

目標

このラボでは、次のタスクの実施方法について学びます。

• パーティションなどの分析関数を使用して、データのサブセットに対して計算を実行する
• 複雑なロジックを複数のステップに分割するためにサブクエリを使用することを検討する

設定と要件

各ラボでは、新しい Google Cloud プロジェクトとリソースセットを一定時間無料で利用できます。

1. Qwiklabs にシークレット ウィンドウでログインします。

2. ラボのアクセス時間（例: 1:15:00）に注意し、時間内に完了できるようにしてください。
   一時停止機能はありません。必要な場合はやり直せますが、最初からになります。

3. 準備ができたら、[ラボを開始] をクリックします。

4. ラボの認証情報（ユーザー名とパスワード）をメモしておきます。この情報は、Google Cloud Console にログインする際に使用します。

5. [Google Console を開く] をクリックします。

6. [別のアカウントを使用] をクリックし、このラボの認証情報をコピーしてプロンプトに貼り付けます。
   他の認証情報を使用すると、エラーが発生したり、料金の請求が発生したりします。

7. 利用規約に同意し、再設定用のリソースページをスキップします。

タスク 1. サブクエリを使った実践練習

1. ナビゲーション メニュー > [BigQuery] をクリックします。

2. [完了] をクリックします。

3. クエリエディタに以下のクエリを入力します。

4. 以下のクエリの WITH 句を使用して、後続の SELECT ステートメントを記述します。このステートメントは、avg_income（revenue - expenses）を計算して結果を avg_income の降順で並べ替えます。

SELECT ステートメントには、year_filed と WITH 句のその他の指標も含めて記述してください。

# 標準 SQL WITH summary AS ( # 2013 年以降の申告数、収入、支出 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 ) # ここに自分のコードを記述してください

5. ご自分のクエリを次のクエリと比較します。

# 標準 SQL WITH summary AS ( # 2013 年以降の申告数、収入、支出 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. [実行] をクリックします。

お疲れさまでした

これで、高度な SQL ラボは終了です。

復習

• パーティションなどの分析関数を使用して、データのサブセットに対して計算を実行する
• 複雑なロジックを複数のステップに分割するためにサブクエリを使用することを検討する

リファレンス

• 標準 SQL の分析関数ガイド

ラボを終了する

ラボが完了したら、[ラボを終了] をクリックします。ラボで使用したリソースが Google Cloud Skills Boost から削除され、アカウントの情報も消去されます。

ラボの評価を求めるダイアログが表示されたら、星の数を選択してコメントを入力し、[送信] をクリックします。

星の数は、それぞれ次の評価を表します。

• 星 1 つ = 非常に不満
• 星 2 つ = 不満
• 星 3 つ = どちらともいえない
• 星 4 つ = 満足
• 星 5 つ = 非常に満足

フィードバックを送信しない場合は、ダイアログ ボックスを閉じてください。

フィードバックやご提案の送信、修正が必要な箇所をご報告いただく際は、[サポート] タブをご利用ください。

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