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WITH races AS (
SELECT "800M" AS race,
[STRUCT("Rudisha" as name, [23.4, 26.3, 26.4, 26.1] as splits),
STRUCT("Mak分区表实际就是将一张大表，基于例如，提取时间、时间戳、整数范围等，拆分为多个小表，以达到更高效管理&查询数据的目的。
举例来说，如果我对为分区的一个大表，根据 gen_data 这个字段筛选 == '2020-08-14' 的数据，未分区的表，需要完全读取这个字段数据，查询数据 1T
数据工程通过收集、转换和可视化数据来实现数据驱动的决策。数据工程师设计、构建、维护数据处理系统，并对其进行故障排除，特别关注这些系统的安全性、可靠性、容错性、可伸缩性、保真度(fidelity)和效率。
数据工程师还通过分析数据来洞察业务结果，建立统计模型来支持决策制定，并创建机
以下罗列了部分 BQ 中进行随机抽样的方法：
RANK 函数生成 0,1 范围内的 FLOAT64 类型的随机值，使用 RANK() 生成随机值，然后使用 ORDER 进行排序，并取前 n 行，即可完成完全随机抽样。
#standardSQL
SELECT
RAND() aBQ ML 这款直白来说，就是让你在 BQ(BigQuery) 中，通过 SQL 语句来完成一些简单的机器学习任务。
其最大的特点就在于： 1）使用 SQL 2）内置了部分经典算法(甚至可以使用 Tensorflow) 3）BQ 速度很快 4）其他
你说这个有没有用呢，其实也有点，你要说多有用，其实
拿一个官网的效果图做示意：
以下为 SQL 语句：
WITH `all_data` AS ( -- 原始数据集
SELECT `source`,
`target`,
`level`,
`value`,
`BigQuery 的窗口函数，官方称呼为 “分析函数”(官方文档链接)
语法上和常规 SQL 语法基本没有太大差异，如下所示：
analytic_function_name ( [ argument_list ] )
OVER { window_name | ( [ window_specifihttps://cloud.google.com/bigquery/docs/reference/standard-sql/user-defined-functions
UDF - user defined function 通过 UDF 可
SELECT
TIMESTAMP_SECONDS(g.visitStartTime) as tt
FROM
`bq-test-xxx.xxxxxx.ga_sessions_*` g