BigQuery - 複雜資料型別

BigQuery 除了支援 STRING、INTEGER 和 BOOLEAN 等“常規”資料型別外，還支援所謂的複雜資料。這通常也稱為巢狀資料，因為資料不適合傳統的扁平表，必須位於列的子集。

複雜資料結構很常見

對巢狀模式的支援允許更簡化的載入過程。儘管 Google Cloud 將關於以下資料型別的教程列為“高階”，但巢狀資料非常常見。

瞭解如何展平並使用這些資料型別是任何面向 SQL 的開發人員的寶貴技能。

這些資料結構常見的原因是源資料（例如 API 的 JSON 輸出）通常以這種格式返回：

[{data: "id": '125467", "name": "Acme Inc.", "locations": 
   {"store_no": 4, "employee_count": 15}}]

• 請注意，“id”和“name”位於相同的引用級別。可以使用“data”作為鍵訪問它們。
• 但是，要獲取諸如“store_no”和“employee_count”之類的欄位，不僅需要訪問 data 鍵，還需要展平“locations”陣列。

這就是 BigQuery 的複雜資料型別支援非常有幫助的地方。資料工程師無需編寫一個迭代並展開“locations”的指令碼，就可以按原樣將這些資料載入到 BigQuery 表中。

BigQuery 中的複雜資料結構

BigQuery 支援以下三種類型的複雜或巢狀資料：

• STRUCT
• ARRAY
• JSON

處理這些型別的方法將在接下來的章節中解釋。