సరైన సందర్భంలో

Mia Chevalier

21, నవంబర్ 2024, గురువారం 6:36:16 PMకి

Google BigQueryలో పేరు ప్రమాణీకరణను పరిష్కరించడం: ఒక ప్రాక్టికల్ గైడ్

అన్ని చోట్ల పేర్లు ఉన్న రిపోర్టును స్వీకరించండి-కొన్ని అన్ని క్యాప్‌లలో, మరికొన్ని సరైన సందర్భంలో మరియు కొన్ని పూర్తిగా అస్థిరంగా ఉంటాయి. ఇది కేవలం సౌందర్య సమస్య కాదు; క్లీన్ డేటా విశ్లేషణ కోసం ప్రామాణిక ఆకృతి కీలకం. 🧐

మీరు డైరెక్టర్ లేదా సేల్స్‌పర్సన్ పేర్లను నిల్వ చేసే డేటాసెట్‌లతో డీల్ చేస్తుంటే ఈ దృశ్యం తెలిసి ఉండవచ్చు. "STEVE MARK" మరియు "ANDRY WIU" వంటి పేర్లు "జోనాథన్ లూ" వంటి సరిగ్గా ఫార్మాట్ చేయబడిన ఎంట్రీలతో మిక్స్ అయినప్పుడు, మీ పని అనవసరంగా సవాలుగా మారుతుంది. 🙈

కృతజ్ఞతగా, Google BigQueryలోని SQL ఈ సమస్యను పరిష్కరించడానికి శక్తివంతమైన సాధనాలను అందిస్తుంది. మీరు REGEX యొక్క అభిమాని కాకపోయినా లేదా దాని చిక్కుల గురించి ఖచ్చితంగా తెలియకపోయినా, ఈ పేర్లను సరైన సందర్భంలోకి మార్చడానికి ఒక పరిష్కారం ఉంది (ఇక్కడ ప్రతి పదం యొక్క మొదటి అక్షరం పెద్ద అక్షరం). ఫలితం? శుభ్రమైన, ప్రొఫెషనల్ డేటాసెట్!

ఈ కథనంలో, సాధారణ SQL టెక్నిక్‌లను ఉపయోగించి BigQueryలో పూర్తి పేర్లను సమర్ధవంతంగా ఎలా ప్రామాణీకరించాలో మేము విశ్లేషిస్తాము. చివరికి, మీరు వారి ప్రస్తుత అస్తవ్యస్త స్థితికి బదులుగా "స్టీవ్ మార్క్" మరియు "సాలీ చౌ" వంటి ప్రామాణిక జాబితాను కలిగి ఉంటారు. మీ డేటాను క్లీన్ చేసి, ప్రకాశవంతం చేద్దాం! ✨

ఆదేశం	ఉపయోగం యొక్క ఉదాహరణ
INITCAP	అన్ని ఇతర అక్షరాలను చిన్న అక్షరానికి మార్చేటప్పుడు స్ట్రింగ్‌లోని ప్రతి పదంలోని మొదటి అక్షరాన్ని పెద్ద అక్షరం చేయడానికి ఉపయోగిస్తారు. ఉదాహరణ: `INITCAP('స్టీవ్ మార్క్') ఫలితాలు 'స్టీవ్ మార్క్'`.
LOWER	స్ట్రింగ్‌లోని అన్ని అక్షరాలను చిన్న అక్షరానికి మారుస్తుంది. ఉదాహరణ: `లోయర్('ఆండ్రీ WIU') ఫలితాలు 'ఆండ్రీ వియు'`.
REGEXP_REPLACE	సాధారణ వ్యక్తీకరణ నమూనాతో సరిపోలే స్ట్రింగ్ భాగాలను భర్తీ చేస్తుంది. ఉదాహరణ: `REGEXP_REPLACE('జోనాథన్ లు', r'(bw)', UPPER('1'))` ప్రతి పదంలోని మొదటి అక్షరాన్ని పెద్ద అక్షరం చేస్తుంది.
ARRAY_TO_STRING	శ్రేణిలోని మూలకాలను పేర్కొన్న డీలిమిటర్‌తో ఒకే స్ట్రింగ్‌గా మిళితం చేస్తుంది. ఉదాహరణ: `ARRAY_TO_STRING(['స్టీవ్', 'మార్క్'], ' ') ఫలితాలు 'స్టీవ్ మార్క్'`.
SPLIT	పేర్కొన్న డీలిమిటర్ ఆధారంగా స్ట్రింగ్‌ను సబ్‌స్ట్రింగ్‌ల శ్రేణిగా విభజిస్తుంది. ఉదాహరణ: `SPLIT('జోనాథన్ లు', ' ') ఫలితాలు ['జోనాథన్', 'లు']`.
UNNEST	శ్రేణిని వరుసల వరుసలోకి మారుస్తుంది, వ్యక్తిగత మూలకాలపై కార్యకలాపాలను అనుమతిస్తుంది. ఉదాహరణ: `UNNEST(SPLIT('జోనాథన్ లు', ' '))` 'జోనాథన్' మరియు 'లు' కోసం ప్రత్యేక అడ్డు వరుసలను రూపొందిస్తుంది.
WITH	సంక్లిష్ట ప్రశ్నలు లేదా పునర్వినియోగ సబ్‌క్వెరీలను నిర్వహించడం కోసం కామన్ టేబుల్ ఎక్స్‌ప్రెషన్ (CTE)ని సృష్టిస్తుంది. ఉదాహరణ: `test_data ASతో ('జోనాథన్ లు'ని ఎంచుకోండి)`.
CREATE TEMP FUNCTION	అనుకూల కార్యకలాపాల కోసం ప్రశ్నలో తాత్కాలిక వినియోగదారు నిర్వచించిన ఫంక్షన్ (UDF)ని నిర్వచిస్తుంది. ఉదాహరణ: `టెంప్ ఫంక్షన్ ప్రాపర్‌కేస్ (ఇన్‌పుట్ STRING) వలె (...) సృష్టించండి`.
UPPER	స్ట్రింగ్‌లోని అన్ని అక్షరాలను పెద్ద అక్షరానికి మారుస్తుంది. ఉదాహరణ: `ఎగువ ('స్టీవ్ మార్క్') ఫలితాలు 'స్టీవ్ మార్క్'`.

పేర్లను సరైన కేసుగా మార్చడం: దశల వారీ వివరణ

పైన అందించిన స్క్రిప్ట్‌లు Google BigQueryలో ప్రామాణికం కాని పేరు ఫార్మాటింగ్ సమస్యను పరిష్కరించడానికి రూపొందించబడ్డాయి. మొదటి పద్ధతిని ప్రభావితం చేస్తుంది INITCAP ఫంక్షన్, ఇది BigQueryలో అంతర్నిర్మిత SQL ఫీచర్. ఈ కమాండ్ సూటిగా మరియు సమర్ధవంతంగా ఉంటుంది, ఏదైనా స్ట్రింగ్‌ను సరైన కేస్ ఫార్మాట్‌గా మారుస్తుంది. ఉదాహరణకు, ఇది ప్రతి పదంలోని మొదటి అక్షరాన్ని క్యాపిటలైజ్ చేసి, మిగిలిన వాటిని చిన్న అక్షరానికి మార్చడం ద్వారా "స్టీవ్ మార్క్"ని "స్టీవ్ మార్క్"గా మారుస్తుంది. అసమానతలు రిపోర్టింగ్‌కు అంతరాయం కలిగించే పెద్ద డేటాసెట్‌లను నిర్వహించేటప్పుడు ఇది ప్రత్యేకంగా ఉపయోగపడుతుంది. తక్కువ ప్రయత్నంతో మీ డేటా ప్రెజెంటేషన్‌ను సిద్ధం చేయడానికి ఇది ఒక మంత్రదండంగా భావించండి. 🪄

రెండవ పద్ధతి పరిచయం REGEXP_REPLACE, సాధారణ వ్యక్తీకరణలను (REGEX) ఉపయోగించి మరింత గ్రాన్యులర్ విధానం. ఈ సాంకేతికత వచన పరివర్తన ప్రక్రియపై ఖచ్చితమైన నియంత్రణను అందిస్తుంది. మొదట ఉపయోగించడం ద్వారా దిగువ అన్ని అక్షరాలు చిన్న అక్షరం అని నిర్ధారించడానికి ఫంక్షన్, REGEXP_REPLACE తర్వాత ప్రతి పదంలోని మొదటి అక్షరాన్ని క్యాపిటలైజ్ చేయడానికి ఒక నమూనాను వర్తింపజేస్తుంది. ఊహించని క్యాపిటలైజేషన్ నమూనాలు లేదా ప్రత్యేక అక్షరాలతో ఇన్‌పుట్‌లు వంటి ప్రామాణికం కాని డేటాతో వ్యవహరించేటప్పుడు ఈ పద్ధతి అనువైనది. పెళ్లి కోసం అస్తవ్యస్తమైన అతిథి జాబితాను నిర్వహించడానికి ప్రయత్నిస్తున్న చిత్రం; ఈ విధానం ప్రతి పేరు అందంగా మరియు స్థిరంగా ఫార్మాట్ చేయబడిందని నిర్ధారిస్తుంది. 💍

మూడవ పద్ధతి, ఇది ఉపయోగించుకుంటుంది a తాత్కాలిక వినియోగదారు నిర్వచించిన ఫంక్షన్ (UDF), ప్రత్యేక ఫార్మాటింగ్ అవసరాలతో సంక్లిష్ట డేటాసెట్‌లకు ప్రత్యేకంగా సరిపోతుంది. BigQueryలో JavaScriptని ఉపయోగించి అనుకూల ఫంక్షన్‌ని సృష్టించడం ద్వారా, ఈ పద్ధతి ప్రతి పేరును మరింత డైనమిక్‌గా ప్రాసెస్ చేస్తుంది. ఇది పేర్లను శ్రేణులుగా విభజిస్తుంది, ప్రతి మూలకానికి ఫార్మాటింగ్ లాజిక్‌ను వర్తింపజేస్తుంది మరియు వాటిని తిరిగి సరిగ్గా ఫార్మాట్ చేసిన స్ట్రింగ్‌గా మిళితం చేస్తుంది. అభివృద్ధి చెందుతున్న డేటా నిర్మాణాలకు అనుగుణంగా పునర్వినియోగ పరిష్కారాలు అవసరమయ్యే బృందాలకు ఈ మాడ్యులర్ విధానం అద్భుతమైనది. ఉదాహరణకు, కంపెనీ డేటాబేస్ అదనపు మెటాడేటా లేదా మిశ్రమ డీలిమిటర్లతో పేర్లను నిల్వ చేస్తే, UDF వశ్యత మరియు అనుకూలీకరణ ఎంపికలను అందిస్తుంది.

ప్రతి పద్ధతి ఒక నిర్దిష్ట వినియోగ సందర్భాన్ని పరిష్కరించడానికి రూపొందించబడింది, సరళత, ఖచ్చితత్వం మరియు అనుకూలత మధ్య సమతుల్యతను అందిస్తుంది. ఉదాహరణకు, ది INITCAP క్లీన్ డేటాసెట్‌ల కోసం ఈ పద్ధతి త్వరగా మరియు ప్రభావవంతంగా ఉంటుంది, అయితే REGEX విధానం కొద్దిగా గజిబిజిగా ఉన్న డేటా కోసం బహుముఖ ప్రజ్ఞను అందిస్తుంది. మరోవైపు, అత్యంత వేరియబుల్ ఇన్‌పుట్‌లతో వ్యవహరించేటప్పుడు UDF పద్ధతి ప్రకాశిస్తుంది. ఈ పద్ధతులు మీ డేటాసెట్ యొక్క స్థితితో సంబంధం లేకుండా, మీరు పేర్లను సమర్థవంతంగా ప్రామాణీకరించవచ్చు మరియు వృత్తిపరమైన, మెరుగుపెట్టిన అవుట్‌పుట్‌ను నిర్వహించగలవు. ఇలాంటి సాధనాలతో, మీ డేటాసెట్‌ను క్లీన్ చేయడం ఇకపై ఒక ఎత్తైన యుద్ధంలా అనిపించదు, కానీ సాధించగలిగే మరియు సంతృప్తికరమైన పని! 🌟

SQLని ఉపయోగించి Google BigQueryలో పేర్లను సరియైన సందర్భానికి ప్రామాణీకరించడం

ఈ స్క్రిప్ట్ ప్రామాణికం కాని పేరు డేటాను సరైన కేస్ ఫార్మాట్‌లోకి మార్చడానికి Google BigQueryలో SQLని ఉపయోగిస్తుంది.

-- Approach 1: Using BigQuery's INITCAP function (Optimized for simplicity)
-- This approach converts names to Proper Case using INITCAP, handling capitalization directly.
SELECT
  INITCAP(Director) AS StandardizedDirector,
  INITCAP(Salesperson) AS StandardizedSalesperson
FROM
  your_dataset.your_table;
-- The INITCAP function automatically handles capitalizing the first letter of each word.
-- Ensure you replace 'your_dataset.your_table' with your actual table reference.

కేస్ మార్పిడిపై ఖచ్చితమైన నియంత్రణ కోసం REGEXని ఉపయోగించడం

ఈ పరిష్కారం వివిధ కేసులను నిర్వహించడంలో ఎక్కువ సౌలభ్యం కోసం REGEX మరియు BigQuery ఫంక్షన్‌లతో SQLని ఉపయోగిస్తుంది.

-- Approach 2: Applying REGEX to ensure each word's first letter is capitalized
SELECT
  REGEXP_REPLACE(LOWER(Director), r'(\b\w)', UPPER('\\1')) AS StandardizedDirector,
  REGEXP_REPLACE(LOWER(Salesperson), r'(\b\w)', UPPER('\\1')) AS StandardizedSalesperson
FROM
  your_dataset.your_table;
-- This method first converts all text to lowercase using LOWER,
-- and then capitalizes the first letter of each word using REGEXP_REPLACE.
-- Replace 'your_dataset.your_table' with your actual table name.

అధునాతన కేస్ మార్పిడి కోసం SQLని UDFలతో (యూజర్-డిఫైన్డ్ ఫంక్షన్‌లు) కలపడం

ఈ అధునాతన విధానం ఎడ్జ్ కేసులు మరియు అనుకూల తర్కాన్ని నిర్వహించడానికి BigQuery యొక్క JavaScript-ఆధారిత UDFలను ఉపయోగిస్తుంది.

-- Approach 3: Defining a UDF for custom name formatting
CREATE TEMP FUNCTION ProperCase(input STRING) AS (
  (ARRAY_TO_STRING(
    ARRAY(SELECT INITCAP(word)
          FROM UNNEST(SPLIT(input, ' ')) AS word), ' '))
);
-- Applying the UDF to standardize columns
SELECT
  ProperCase(Director) AS StandardizedDirector,
  ProperCase(Salesperson) AS StandardizedSalesperson
FROM
  your_dataset.your_table;
-- This UDF splits the text into words, applies INITCAP to each, and then joins them back.

వివిధ వాతావరణాలలో పరిష్కారాలను పరీక్షించడం

ఈ విభాగం ప్రతి పరిష్కారం యొక్క ఫలితాలను ధృవీకరించడానికి SQL పరీక్ష స్క్రిప్ట్‌లను పరిచయం చేస్తుంది.

-- Test Script: Validate output consistency
WITH test_data AS (
  SELECT 'JONATHAN LU' AS Director, 'STEVE MARK' AS Salesperson
  UNION ALL
  SELECT 'LIAM LEE', 'WINDY WU'
  UNION ALL
  SELECT 'ANDRY WIU', 'SALLY CHOW'
)
SELECT
  INITCAP(Director) AS TestDirector1,
  REGEXP_REPLACE(LOWER(Salesperson), r'(\b\w)', UPPER('\\1')) AS TestSalesperson2
FROM
  test_data;
-- Replace the test_data CTE with your actual dataset to test in production.

అధునాతన SQL టెక్నిక్స్‌తో డేటా క్లీనింగ్‌ను క్రమబద్ధీకరించడం

అస్థిరమైన డేటాసెట్‌లతో పని చేస్తున్నప్పుడు Google BigQuery, డేటా ఖచ్చితత్వం మరియు వినియోగం కోసం ఫీల్డ్‌లలో ప్రామాణీకరణను నిర్ధారించడం చాలా ముఖ్యం. అస్థిరమైన క్యాపిటలైజేషన్ విశ్లేషణకు అంతరాయం కలిగించే పేర్లు వంటి టెక్స్ట్-హెవీ నిలువు వరుసలను నిర్వహించేటప్పుడు ఒక కీలక సవాలు తలెత్తుతుంది. స్టాండర్డ్ కేస్ ట్రాన్స్‌ఫర్మేషన్ టెక్నిక్‌లకు మించి, అదనపు లాజిక్‌తో మీ డేటా క్లీనింగ్‌ను మెరుగుపరచడానికి BigQuery అవకాశాలను అందిస్తుంది. ఉదాహరణకు, మీరు నిర్దిష్ట పదాలకు ("మెక్‌డొనాల్డ్" లేదా "ఓ'కానర్" వంటి) ప్రత్యేక ఫార్మాటింగ్ నియమాలు అవసరమయ్యే సందర్భాలను ఎదుర్కోవచ్చు INITCAP సమర్థవంతంగా నిర్వహించలేకపోవచ్చు. SQLని షరతులతో కూడిన తర్కం లేదా బాహ్య UDFలతో కలపడం ద్వారా, అటువంటి మినహాయింపులను సజావుగా నిర్వహించడానికి మీరు పరివర్తనలను చక్కగా ట్యూన్ చేయవచ్చు. 🚀

మరొక ఉపయోగకరమైన కోణం ఈ రూపాంతరాలను పెద్ద వర్క్‌ఫ్లోలుగా ఏకీకృతం చేయడం. ఉదాహరణకు, పేర్లను క్లీన్ చేస్తున్నప్పుడు, మీరు వాటిని ముందే నిర్వచించిన జాబితాలకు వ్యతిరేకంగా ధృవీకరించాలి లేదా క్రమరాహిత్యాలను గుర్తించడానికి ఫిల్టర్‌లను వర్తింపజేయాలి. కేస్ కన్వర్షన్ లాజిక్‌ను కామన్ టేబుల్ ఎక్స్‌ప్రెషన్స్ (CTEలు)లో పొందుపరచడం ద్వారా, మీరు డీబగ్గింగ్‌ను సులభతరం చేసే మరియు పునర్వినియోగతను మెరుగుపరచే మాడ్యులర్ ప్రశ్నలను సృష్టించవచ్చు. ఈ లేయర్డ్ విధానం ఒకే పైప్‌లైన్‌లో ఫార్మాటింగ్ మరియు ధ్రువీకరణను నిర్వహించడానికి మిమ్మల్ని అనుమతిస్తుంది, సమయం మరియు కృషిని ఆదా చేస్తుంది. కస్టమర్ ప్రొఫైలింగ్ లేదా మార్కెటింగ్ అనలిటిక్స్ వంటి భారీ-స్థాయి కార్యకలాపాలలో ఇటువంటి ప్రక్రియలు చాలా విలువైనవి.

చివరగా, భారీ డేటాసెట్‌లను హ్యాండిల్ చేసేటప్పుడు BigQuery యొక్క స్కేలబిలిటీని పెంచడం అనేది గేమ్-ఛేంజర్. లక్షలాది వరుసల కస్టమర్ పేర్లు లేదా ప్రాంతీయ డేటా రికార్డ్‌లు అయినా, UDFలు మరియు REGEX వంటి ఆప్టిమైజ్ చేయబడిన SQL పద్ధతులు పనితీరు సమర్థవంతంగా ఉండేలా చేస్తాయి. ఇండెక్సింగ్ మరియు విభజన వంటి ఉత్తమ అభ్యాసాలతో ఈ సాధనాలను కలపడం, చాలా క్లిష్టమైన ప్రశ్నలను కూడా వేగంగా అమలు చేసేలా చేస్తుంది. సమగ్ర విధానాన్ని తీసుకోవడం ద్వారా, మీరు తక్షణ ఫార్మాటింగ్ సమస్యను పరిష్కరించడమే కాకుండా, శుభ్రమైన మరియు నిర్వహించదగిన డేటాబేస్‌కు పునాదిని కూడా సెట్ చేస్తారు. 🌟

BigQueryలో పేరు ప్రమాణీకరణ గురించి సాధారణ ప్రశ్నలు

ఏమి చేస్తుంది INITCAP ఫంక్షన్ చేస్తారా?
ది INITCAP ఫంక్షన్ స్ట్రింగ్‌లోని ప్రతి పదంలోని మొదటి అక్షరాన్ని క్యాపిటలైజ్ చేస్తుంది, మిగిలిన వాటిని చిన్న అక్షరానికి మారుస్తుంది.
చెయ్యవచ్చు REGEXP_REPLACE ప్రత్యేక అక్షరాలతో పేర్లు వంటి ఎడ్జ్ కేసులను నిర్వహించాలా?
అవును, మీరు అనుకూల నమూనాలను రూపొందించవచ్చు REGEXP_REPLACE "ఓ'కానర్" వంటి హైఫన్‌లు లేదా అపాస్ట్రోఫీలతో పేర్లను లెక్కించడానికి.
a ని ఉపయోగించడం వల్ల ప్రయోజనం ఏమిటి UDF ఈ టాస్క్ కోసం BigQueryలో?
ఒక తో UDF, మీరు ప్రత్యేకమైన ఫార్మాటింగ్ సవాళ్లను నిర్వహించడానికి పునర్వినియోగపరచదగిన, అనుకూలీకరించదగిన లాజిక్‌ను సృష్టించవచ్చు, ఇది పెద్ద లేదా సంక్లిష్టమైన డేటాసెట్‌లకు అనువైనదిగా చేస్తుంది.
నా పరివర్తనలను నేను ఎలా ధృవీకరించగలను?
మెరుగైన ఖచ్చితత్వం కోసం సూచన పట్టికలు లేదా నమూనాలకు వ్యతిరేకంగా అవుట్‌పుట్‌లను క్రాస్-చెక్ చేయడానికి CTEలతో మీ పరివర్తనలను కలపండి.
BigQuery ఈ ఫంక్షన్‌లతో పెద్ద డేటాసెట్‌లను సమర్ధవంతంగా నిర్వహిస్తుందా?
అవును, BigQuery భారీ డేటాసెట్‌లను ప్రాసెస్ చేయడానికి రూపొందించబడింది మరియు వాటి వంటి ఆప్టిమైజ్ చేసిన ప్రశ్నలను ఉపయోగిస్తుంది LOWER మరియు REGEXP_REPLACE శీఘ్ర అమలును నిర్ధారిస్తుంది.
ఈ ప్రక్రియను ఆటోమేట్ చేయడానికి ఏదైనా మార్గం ఉందా?
మీరు BigQueryలో SQL స్క్రిప్ట్‌లను షెడ్యూల్ చేయవచ్చు లేదా Dataflow లేదా Cloud Composer వంటి సాధనాల ద్వారా వాటిని వర్క్‌ఫ్లోల్లోకి ఇంటిగ్రేట్ చేయవచ్చు.
ఈ ప్రక్రియ బహుభాషా డేటాను నిర్వహించగలదా?
అవును, కానీ మీరు నమూనాలను సర్దుబాటు చేయాల్సి రావచ్చు REGEXP_REPLACE లేదా మీ UDFలలో భాష-నిర్దిష్ట తర్కాన్ని ఉపయోగించండి.
ఈ స్క్రిప్ట్‌లను పరీక్షించడానికి ఉత్తమ మార్గం ఏమిటి?
పరీక్ష డేటాసెట్‌లను సృష్టించండి మరియు వాటిని పూర్తి డేటాసెట్‌కి వర్తింపజేయడానికి ముందు అవుట్‌పుట్ మీ అంచనాలకు అనుగుణంగా ఉందని నిర్ధారించుకోవడానికి ఉపసమితులలో ప్రశ్నలను అమలు చేయండి.
నేను పూర్తిగా పెద్ద అక్షరాలతో ఎలా వ్యవహరించాలి?
మొదట, ఉపయోగించండి LOWER వాటిని చిన్న అక్షరానికి మార్చడానికి, ఆపై దరఖాస్తు చేయండి INITCAP లేదా REGEX-ఆధారిత పరివర్తనలు.
బహుళ భాషలలో నిల్వ చేయబడిన పేర్లను ఈ పద్ధతులు నిర్వహించగలవా?
అవును, BigQuery వంటి విధులు INITCAP మరియు UDFలు స్వీకరించదగినవి, కానీ లాటిన్ యేతర స్క్రిప్ట్‌లకు అదనపు తర్కం అవసరం కావచ్చు.
నా పేర్లు బహుళ ఫీల్డ్‌లలో విభజించబడి ఉంటే ఏమి చేయాలి?
ఉపయోగించండి CONCAT పరివర్తనలను వర్తింపజేయడానికి ముందు ఫీల్డ్‌లను ఒకే నిలువు వరుసలో కలపడానికి.

SQL టెక్నిక్స్‌తో మీ డేటాసెట్‌ను మెరుగుపరుస్తుంది

BigQueryలో పేర్లను ప్రామాణీకరించడం తలనొప్పిగా ఉండవలసిన అవసరం లేదు. INITCAP వంటి అంతర్నిర్మిత ఫంక్షన్‌లను ఉపయోగించడం లేదా అనుకూల REGEX నమూనాలను ఉపయోగించడం ద్వారా, మీరు చాలా దారుణమైన డేటాసెట్‌లను కూడా శుభ్రమైన, స్థిరమైన ఫార్మాట్‌లుగా మార్చవచ్చు. సరైన విధానం మీ డేటాసెట్ సంక్లిష్టత మరియు పరిమాణంపై ఆధారపడి ఉంటుంది. 😊

మీరు కస్టమర్ జాబితాలు, ఉద్యోగి రికార్డులు లేదా మార్కెటింగ్ డేటాను ప్రాసెస్ చేస్తున్నా, సరైన ఫార్మాటింగ్ స్పష్టత మరియు వృత్తి నైపుణ్యాన్ని నిర్ధారిస్తుంది. ఈ పద్ధతులు మీ ప్రస్తుత డేటాసెట్‌ను క్లీన్ చేయడమే కాకుండా భవిష్యత్తు అవసరాల కోసం స్కేలబుల్ వర్క్‌ఫ్లోలను రూపొందించడంలో మీకు సహాయపడతాయి. బాగా నిర్మాణాత్మకమైన డేటాబేస్ ఎల్లప్పుడూ కృషికి విలువైనదే! 🌟

BigQueryలో పేరు ప్రమాణీకరణ కోసం సూచనలు మరియు వనరులు

యొక్క వినియోగాన్ని విశ్లేషిస్తుంది REGEXP_REPLACE మరియు BigQueryలో ఇతర స్ట్రింగ్ మానిప్యులేషన్ ఫంక్షన్‌లు. URL: BigQuery డాక్యుమెంటేషన్
పెద్ద-స్థాయి డేటాసెట్‌లు మరియు టెక్స్ట్ ప్రాసెసింగ్ కోసం SQL ప్రశ్నలను ఆప్టిమైజ్ చేయడంలో అంతర్దృష్టులను అందిస్తుంది. URL: డేటా సైన్స్ వైపు
వచన పరివర్తనల కోసం BigQueryలో UDFలను ఉపయోగించడం కోసం అధునాతన సాంకేతికతలను చర్చిస్తుంది. URL: డేటా ట్రాన్స్ఫర్మేషన్ బ్లాగ్

సరైన సందర్భంలో పేర్లను ఫార్మాట్ చేయడానికి Google BigQueryలో SQLని ఎలా ఉపయోగించాలి