Google BigQuery에서 SQL을 사용하여 올바른 대소문자로 이름 형식을 지정하는 방법

SQL을 사용하여 Google BigQuery에서 적절한 대소문자로 이름 표준화

이 스크립트는 Google BigQuery 내의 SQL을 사용하여 표준화되지 않은 이름 데이터를 적절한 대소문자 형식으로 변환합니다.

-- 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.

대소문자 변환에 대한 정확한 제어를 위해 REGEX 사용

이 솔루션은 REGEX 및 BigQuery 함수와 함께 SQL을 사용하여 다양한 사례를 보다 유연하게 처리할 수 있습니다.

-- 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.

고급 사례 변환을 위해 SQL과 UDF(사용자 정의 함수) 결합

이 고급 접근 방식은 BigQuery의 자바스크립트 기반 UDF를 사용하여 극단적인 사례와 커스텀 로직을 처리합니다.

-- 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.

다양한 환경에서 솔루션 테스트

이 섹션에서는 각 솔루션의 결과를 검증하는 SQL 테스트 스크립트를 소개합니다.

-- 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.

BigQuery의 이름 표준화에 대한 일반적인 질문

1. 무엇을 하는가? INITCAP 기능은 합니까?
2. 그만큼 INITCAP 함수는 문자열에 있는 각 단어의 첫 글자를 대문자로 바꾸고 나머지는 소문자로 변환합니다.
3. 할 수 있다 REGEXP_REPLACE 특수 문자가 포함된 이름과 같은 극단적인 경우를 처리합니까?
4. 예, 다음에서 사용자 정의 패턴을 만들 수 있습니다. REGEXP_REPLACE "O'Connor"와 같이 하이픈이나 아포스트로피가 포함된 이름을 설명합니다.
5. 사용하면 어떤 이점이 있나요? UDF 이 작업을 위해 BigQuery에서?
6. 와 UDF를 사용하면 재사용 가능하고 사용자 정의 가능한 논리를 생성하여 고유한 형식 지정 문제를 처리할 수 있으므로 크거나 복잡한 데이터 세트에 이상적입니다.
7. 내 변환을 어떻게 검증할 수 있나요?
8. 변환을 CTE와 결합하여 출력을 참조 테이블이나 패턴과 대조하여 정확도를 높이세요.
9. BigQuery는 이러한 기능을 사용하여 대규모 데이터세트를 효율적으로 처리하나요?
10. 예, BigQuery는 대규모 데이터 세트를 처리하고 다음과 같은 최적화된 쿼리를 사용하도록 설계되었습니다. LOWER 그리고 REGEXP_REPLACE 빠른 실행을 보장합니다.
11. 이 프로세스를 자동화하는 방법이 있습니까?
12. BigQuery에서 SQL 스크립트를 예약하거나 Dataflow 또는 Cloud Composer와 같은 도구를 통해 워크플로에 통합할 수 있습니다.
13. 이 프로세스가 다국어 데이터를 처리할 수 있습니까?
14. 예, 하지만 패턴을 조정해야 할 수도 있습니다. REGEXP_REPLACE 또는 UDF에서 언어별 논리를 사용하세요.
15. 이 스크립트를 테스트하는 가장 좋은 방법은 무엇입니까?
16. 테스트 데이터 세트를 생성하고 하위 세트에 대한 쿼리를 실행하여 출력이 전체 데이터 세트에 적용되기 전에 기대치를 충족하는지 확인하세요.
17. 이름 전체가 대문자인 경우 어떻게 처리합니까?
18. 먼저, LOWER 소문자로 변환한 다음 적용합니다. INITCAP 또는 REGEX 기반 변환.
19. 이러한 메서드가 여러 언어로 저장된 이름을 처리할 수 있나요?
20. 예, BigQuery는 다음과 같은 기능을 수행합니다. INITCAP UDF는 조정 가능하지만 라틴어가 아닌 스크립트에는 추가 논리가 필요할 수 있습니다.
21. 내 이름이 여러 필드에 걸쳐 분할되어 있으면 어떻게 되나요?
22. 사용 CONCAT 변환을 적용하기 전에 필드를 단일 열로 결합합니다.

SQL 기술로 데이터 세트 다듬기

BigQuery에서 이름을 표준화하는 것은 골치 아픈 일이 아닙니다. INITCAP과 같은 기본 제공 기능을 사용하거나 사용자 정의 REGEX 패턴을 활용하면 가장 지저분한 데이터 세트도 깔끔하고 일관된 형식으로 변환할 수 있습니다. 올바른 접근 방식은 데이터 세트의 복잡성과 크기에 따라 다릅니다. 😊

고객 목록, 직원 기록, 마케팅 데이터 등 무엇을 처리하든 적절한 형식을 지정하면 명확성과 전문성이 보장됩니다. 이러한 기술은 현재 데이터 세트를 정리할 뿐만 아니라 향후 요구 사항에 맞게 확장 가능한 워크플로를 구축하는 데도 도움이 됩니다. 잘 구성된 데이터베이스는 항상 노력할 가치가 있습니다! 🌟