Wczytuję…
Nie znaleziono wyników.
Zyskaj dostęp do ponad 700 modułów i kursów

Deriving Insights from Advanced SQL Functions v1.5

Moduł 45 godz. universal_currency_alt Punkty: 5 show_chart Wprowadzające
info Ten moduł może zawierać narzędzia AI, które ułatwią Ci naukę.
Zyskaj dostęp do ponad 700 modułów i kursów

Overview

Google Standard SQL for BigQuery supports sub-queries. A subquery is a query that appears inside another query statement. Sub-queries are also referred to as sub-SELECTs or nested SELECTs. The full SELECT syntax is valid in sub-queries. This lab allows you to practice writing sub-queries.

Objectives

In this lab you learn how to perform the following tasks:

  • Use partitions and other analytic functions to perform calculations over a subset of your data.
  • Consider sub-queries to break up complex logic into multiple steps.

Setup and requirements

For each lab, you get a new Google Cloud project and set of resources for a fixed time at no cost.

  1. Sign in to Qwiklabs using an incognito window.

  2. Note the lab's access time (for example, 1:15:00), and make sure you can finish within that time.
    There is no pause feature. You can restart if needed, but you have to start at the beginning.

  3. When ready, click Start lab.

  4. Note your lab credentials (Username and Password). You will use them to sign in to the Google Cloud Console.

  5. Click Open Google Console.

  6. Click Use another account and copy/paste credentials for this lab into the prompts.
    If you use other credentials, you'll receive errors or incur charges.

  7. Accept the terms and skip the recovery resource page.

Task 1. Practicing with sub-queries

  1. Click on Navigation menu > BigQuery.

  2. Click DONE.

  3. Write the below query in the query EDITOR.

  4. Using the provided query WITH clause below, write a SELECT statement that follows which calculates the avg_income (revenue - expenses) and sort the results by avg_income highest to lowest.

Also include year_filed and the other metrics from the WITH clause in your result:

#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
  1. Compare your result against the solution below:
#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
  1. Click RUN.

Congratulations!

You have completed the Advanced SQL lab.

Learning review

  • Use partitions and other analytic functions to perform calculations over a subset of your data
  • Consider sub-queries to break up complex logic into multiple steps

References

End your lab

When you have completed your lab, click End Lab. Google Cloud Skills Boost removes the resources you’ve used and cleans the account for you.

You will be given an opportunity to rate the lab experience. Select the applicable number of stars, type a comment, and then click Submit.

The number of stars indicates the following:

  • 1 star = Very dissatisfied
  • 2 stars = Dissatisfied
  • 3 stars = Neutral
  • 4 stars = Satisfied
  • 5 stars = Very satisfied

You can close the dialog box if you don't want to provide feedback.

For feedback, suggestions, or corrections, please use the Support tab.

Copyright 2022 Google LLC All rights reserved. Google and the Google logo are trademarks of Google LLC. All other company and product names may be trademarks of the respective companies with which they are associated.

Zanim zaczniesz

  1. Moduły tworzą projekt Google Cloud i zasoby na określony czas.
  2. Moduły mają ograniczenie czasowe i nie mają funkcji wstrzymywania. Jeśli zakończysz moduł, musisz go zacząć od początku.
  3. Aby rozpocząć, w lewym górnym rogu ekranu kliknij Rozpocznij moduł.

Użyj przeglądania prywatnego

  1. Skopiuj podaną nazwę użytkownika i hasło do modułu.
  2. Kliknij Otwórz konsolę w trybie prywatnym.

Zaloguj się w konsoli

  1. Zaloguj się z użyciem danych logowania do modułu. Użycie innych danych logowania może spowodować błędy lub naliczanie opłat.
  2. Zaakceptuj warunki i pomiń stronę zasobów przywracania.
  3. Nie klikaj Zakończ moduł, chyba że właśnie został przez Ciebie zakończony lub chcesz go uruchomić ponownie, ponieważ spowoduje to usunięcie wyników i projektu.

Ta treść jest obecnie niedostępna

Kiedy dostępność się zmieni, wyślemy Ci e-maila z powiadomieniem

Świetnie

Kiedy dostępność się zmieni, skontaktujemy się z Tobą e-mailem

Jeden moduł, a potem drugi

Potwierdź, aby zakończyć wszystkie istniejące moduły i rozpocząć ten

Aby uruchomić moduł, użyj przeglądania prywatnego

Uruchom ten moduł w oknie incognito lub przeglądania prywatnego. Dzięki temu unikniesz konfliktu między swoim kontem osobistym a kontem do nauki, co mogłoby spowodować naliczanie dodatkowych opłat na koncie osobistym.