bigquery

• muhtemelen google storage üzerine kurulu olacak, rest ve json rpc destekli data api
  http://code.google.com/intl/tr/apis/bigquery/
• google'in cloud is zekasi dunyasina adim attigi urunu. cloud storage ile data setlerinizi yukleyip daha sonra yuksek performansli sorgular gonderebiliyorsunuz. pay as you go modeli ile calisiyor. yani kullandigin kadar masrafin olmakta.
  degerlendirilebilir bir secenek
  alternatif icin (bkz: amazon redshift)
• (bkz: google cloud dataflow)
• yıllardan sonra web arayüzünü yenilemişler. daha bir kurumsal ve kendinden emin duruyor artık.
  
  https://console.cloud.google.com/bigquery
• https://chartio.com/…imate-google-bigquery-pricing/
• tanim : google ' in veri depolamasi icin cloud'a gomdugu bir hizmet , ayrica ml bigquery adinda da bir betasi var.
  
  arkadaslar youtube uzerinde google tutorial'leri var fakat yetersiz kaliyor. amazondan kitap baktigim zaman da hepsi gecmis tarihli kitaplar. tutorial tarzinda ogretici videolari ya da kitaplari nereden bulabilirim? ayrica quora ya da reddit'e baktigim zaman da ayni sekilde cok fazla bilgiye ulasamadim.
• özellikle (bkz: array) ve (bkz: struct) yapilariyla sql deneyimini bir adim öteye tasimis, tablo icinde tablolar olusturmanizi saglayan dagitik veritabani.
  
  unnest, array_agg ve struct kullanarak cok karmasik isleri nasil basitlestirip hizlandirdigini görunce bir daha diger sql varyantlarini kullanmak istemiyorsunuz, surekli karmasik sql problemleri ciksa da cözsem diye bekletiyor.
• çalıştığım şirkete raporlama ve analiz konusunu bir problem olmaktan çıkartan harika google ürünü.
  yazılımcı olmasam da sql bilgim ile biraz da araştırarak milyarlarca satırlık veriyi rahatlıkla analiz edebiliyorum. üstelik datastudio ile de dakikalar içerisinde bu raporları dashboardlara dökmeniz mümkün.
  seviyoruz kendisini. hatta parton aşık oldu diyebilirim :)
• kullanmak için öncelikle cmd'den; pip install google.cloud yapıyoruz.
  
  sonra verisetinin fetch işlemleri şu şekilde;
  
  from google.cloud import bigquery
  
  client = bigquery.client()
  dataset_ref = client.dataset("veri_setinin_adı", project="bigquery-public-data")
  dataset = client.get_dataset(dataset_ref)
  
  tables = list(client.list_tables(dataset))
  table_ref = dataset_ref.table("sqlden_istenen_tablo_ismi")
  table = client.get_table(table_ref)
  
  client.list_rows(table, max_results=satır_sayısı).to_dataframe()
  
  son satır size, sql tablosunun pandas kütüphanesi dataframe'ine dönüştürülmüş versiyonunu gösterir.