Kaip naudoti SQL „Google BigQuery“, kad tinkamai suformatuotų vardus

Temp mail SuperHeros
Kaip naudoti SQL „Google BigQuery“, kad tinkamai suformatuotų vardus
Kaip naudoti SQL „Google BigQuery“, kad tinkamai suformatuotų vardus

Vardų standartizavimo taisymas „Google BigQuery“: praktinis vadovas

Įsivaizduokite, kad gaunate pranešimą, kuriame pavadinimai yra visur – vieni rašomi didžiosiomis raidėmis, kiti – tinkamomis raidėmis, o kai kurie tiesiog nenuoseklūs. Tai ne tik estetinė problema; standartizuotas formatas yra labai svarbus švariai duomenų analizei. 🧐

Šis scenarijus gali atrodyti pažįstamas, jei dirbate su duomenų rinkiniais, kuriuose saugomi direktoriaus ar pardavėjo vardai. Kai tokie pavadinimai kaip „STEVE MARK“ ir „ANDRY WIU“ susimaišo su tinkamai suformatuotais įrašais, pvz., „Jonathan Lu“, jūsų darbas tampa be reikalo sudėtingas. 🙈

Laimei, SQL sistemoje „Google BigQuery“ yra galingų įrankių šiai problemai spręsti. Net jei nesate REGEX gerbėjas arba nesate tikri dėl jo sudėtingumo, yra sprendimas, kaip šiuos pavadinimus paversti tinkamomis didžiosiomis raidėmis (kai pirmoji kiekvieno žodžio raidė yra didžioji). Rezultatas? Švarus, profesionalus duomenų rinkinys!

Šiame straipsnyje išnagrinėsime, kaip efektyviai standartizuoti pilnus vardus „BigQuery“ naudojant paprastus SQL metodus. Pabaigoje vietoje dabartinės chaotiškos būsenos turėsite standartizuotą sąrašą, pvz., „Steve Mark“ ir „Sally Chow“. Išvalykime jūsų duomenis ir pasirūpinkime, kad jie spindėtų! ✨

komandą Naudojimo pavyzdys
INITCAP Naudojama didžiosiomis raidėmis kiekvieno žodžio eilutėje, o visas kitas raides konvertuoja į mažąsias. Pavyzdys: INITCAP ('STEVE MARK') rezultatus "Steve Mark".
LOWER Konvertuoja visus eilutės simbolius į mažąsias raides. Pavyzdys: LOWER („ANDRY WIU“) rezultatus 'andry wiu'.
REGEXP_REPLACE Pakeičia eilutės dalis, atitinkančias reguliariosios išraiškos šabloną. Pavyzdys: REGEXP_REPLACE('jonatanas lu', r'(bw)', UPPER('1')) rašo didžiąją kiekvieno žodžio pirmąją raidę.
ARRAY_TO_STRING Sujungia masyvo elementus į vieną eilutę su nurodytu skyrikliu. Pavyzdys: ARRAY_TO_STRING(['Steve'as', 'Mark'], '') rezultatus "Steve Mark".
SPLIT Suskaido eilutę į eilučių masyvą pagal nurodytą skyriklį. Pavyzdys: SPLIT ("Jonathanas Lu", "") rezultatus ["Džonatanas", "Lu"].
UNNEST Konvertuoja masyvą į eilučių seriją, leidžiančią atlikti operacijas su atskirais elementais. Pavyzdys: UNNEST(SPLIT('Jonathan Lu', '')) sugeneruoja atskiras eilutes 'Jonathan' ir 'Lu'.
WITH Sukuria bendrąją lentelės išraišką (CTE), kad būtų galima organizuoti sudėtingas užklausas arba pakartotinai naudojamas antrines užklausas. Pavyzdys: WITH test_data AS (PASIRINKITE „Jonathan Lu“).
CREATE TEMP FUNCTION Apibrėžia laikiną vartotojo apibrėžtą funkciją (UDF) tinkintų operacijų užklausoje. Pavyzdys: KURTI TEMP FUNKCIJĄ ProperCase (įvestis STRING) AS (...).
UPPER Konvertuoja visus eilutės simbolius į didžiąsias raides. Pavyzdys: UPPER ("steve ženklas") rezultatus "STEVE MARK".

Vardų pakeitimas tinkama raide: žingsnis po žingsnio paaiškinimas

Aukščiau pateikti scenarijai yra skirti išspręsti nestandartinio vardų formatavimo „Google BigQuery“ problemą. Pirmasis metodas išnaudoja INITCAP funkcija, kuri yra „BigQuery“ integruota SQL funkcija. Ši komanda yra nesudėtinga ir efektyvi, bet kurią eilutę paverčianti tinkamu didžiųjų ir mažųjų raidžių formatu. Pavyzdžiui, jis konvertuoja „STEVE MARK“ į „Steve Mark“, kiekvieno žodžio pirmąją raidę rašydamas didžiosiomis, o likusias paversdamas mažosiomis. Tai ypač naudinga tvarkant didelius duomenų rinkinius, kur dėl neatitikimų gali sutrikti ataskaitų teikimas. Pagalvokite apie tai kaip apie stebuklingą lazdelę, leidžiančią minimaliomis pastangomis paruošti duomenų pateikimą. 🪄

Antrasis metodas pristato REGEXP_REPLACE, detalesnis metodas, naudojant reguliariąsias išraiškas (REGEX). Ši technika leidžia tiksliai valdyti teksto transformavimo procesą. Iš pradžių naudojant AZEMESNIS funkcija, kad visi simboliai būtų mažosiomis raidėmis, tada REGEXP_REPLACE pritaiko šabloną, kad pirmoji kiekvieno žodžio raidė būtų rašoma didžiosiomis raidėmis. Šis metodas idealiai tinka dirbant su nestandartiniais duomenimis, pvz., įvestimis su netikėtais didžiųjų raidžių rašymo raštais arba specialiaisiais simboliais. Nuotrauka, bandanti suorganizuoti chaotišką svečių sąrašą vestuvėms; Šis metodas užtikrina, kad kiekvienas vardas būtų suformatuotas gražiai ir nuosekliai. 💍

Trečiasis metodas, kuris naudoja a laikina vartotojo apibrėžta funkcija (UDF), ypač tinka sudėtingiems duomenų rinkiniams su unikaliais formatavimo reikalavimais. Sukūrus tinkintą funkciją naudojant „JavaScript“ sistemoje „BigQuery“, šis metodas kiekvieną pavadinimą apdoroja dinamiškiau. Jis suskaido pavadinimus į masyvus, kiekvienam elementui pritaiko formatavimo logiką ir vėl sujungia juos į tinkamai suformatuotą eilutę. Šis modulinis metodas puikiai tinka komandoms, kurioms reikia daugkartinio naudojimo sprendimų, kurie prisitaikytų prie besikeičiančių duomenų struktūrų. Pavyzdžiui, jei įmonės duomenų bazėje saugomi vardai su papildomais metaduomenimis arba mišriais skyrikliais, UDF suteikia lankstumo ir tinkinimo parinkčių.

Kiekvienas metodas buvo sukurtas atsižvelgiant į konkretų naudojimo atvejį, suteikiant pusiausvyrą tarp paprastumo, tikslumo ir pritaikomumo. Pavyzdžiui, INITCAP metodas yra greitas ir efektyvus švariems duomenų rinkiniams, o REGEX metodas suteikia universalumo šiek tiek netvarkingiems duomenims. Kita vertus, UDF metodas puikiai tinka dirbant su labai kintamomis įvestimis. Šie metodai užtikrina, kad neatsižvelgiant į duomenų rinkinio būseną, galėsite efektyviai standartizuoti pavadinimus ir išlaikyti profesionalią, nušlifuotą išvestį. Naudojant tokius įrankius, duomenų rinkinio valymas nebeatrodo kaip kova į kalną, o veikiau pasiekiama ir patenkinama užduotis! 🌟

Vardų standartizavimas tinkamomis didžiosiomis raidėmis „Google BigQuery“ naudojant SQL

Šis scenarijus naudoja SQL sistemoje „Google BigQuery“, kad nestandartizuoti vardų duomenys būtų paverčiami tinkamu didžiųjų ir mažųjų raidžių formatu.

-- 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.

REGEX naudojimas norint tiksliai valdyti dėklų konvertavimą

Šiame sprendime naudojamas SQL su REGEX ir BigQuery funkcijomis, kad būtų galima lanksčiau tvarkyti įvairius atvejus.

-- 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.

SQL derinimas su UDF (vartotojo nustatytomis funkcijomis), kad būtų galima konvertuoti išplėstinį atvejį

Šis pažangus metodas naudoja „BigQuery“ JavaScript pagrįstus UDF, kad tvarkytų kraštutinius atvejus ir tinkintą logiką.

-- 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.

Sprendimų išbandymas įvairiose aplinkose

Šiame skyriuje pristatomi SQL bandymo scenarijai, skirti patvirtinti kiekvieno sprendimo rezultatus.

-- 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.

Duomenų valymo supaprastinimas naudojant pažangias SQL technologijas

Kai dirbate su nenuosekliais duomenų rinkiniais „Google BigQuery“., norint užtikrinti duomenų tikslumą ir patogumą naudoti, labai svarbu užtikrinti standartizavimą įvairiose srityse. Pagrindinis iššūkis iškyla tvarkant stulpelius, kuriuose yra daug teksto, pvz., pavadinimus, kur nenuoseklus didžiųjų raidžių rašymas gali sutrikdyti analizę. Be standartinių didžiųjų raidžių transformavimo metodų, „BigQuery“ suteikia galimybę praturtinti duomenų valymą papildoma logika. Pavyzdžiui, galite susidurti su scenarijais, kai tam tikriems žodžiams (pvz., „McDonald“ arba „O'Connor“) reikia specialių formatavimo taisyklių, kurios atlieka bendrąsias funkcijas, pvz. INITCAP gali neveikti efektyviai. Sujungę SQL su sąlygine logika arba išoriniais UDF, galite tiksliai sureguliuoti transformacijas, kad tokios išimtys būtų tvarkomos sklandžiai. 🚀

Kitas naudingas aspektas yra šių transformacijų integravimas į didesnes darbo eigas. Pavyzdžiui, valant pavadinimus taip pat gali tekti juos patikrinti pagal iš anksto nustatytus sąrašus arba taikyti filtrus, kad nustatytų anomalijas. Įterpdami didžiųjų raidžių konvertavimo logiką į bendrąsias lentelės išraiškas (CTE), galite sukurti modulines užklausas, kurios supaprastina derinimą ir pagerina pakartotinį naudojimą. Šis daugiasluoksnis metodas leidžia tvarkyti formatavimą ir patvirtinimą vienu konvejeriu, sutaupant laiko ir pastangų. Tokie procesai ypač vertingi atliekant didelio masto operacijas, tokias kaip klientų profiliavimas ar rinkodaros analizė.

Galiausiai, naudojant „BigQuery“ mastelio keitimo galimybes, tvarkomi didžiuliai duomenų rinkiniai. Nesvarbu, ar tai būtų milijonai klientų vardų eilučių, ar regioninių duomenų įrašai, optimizuoti SQL metodai, tokie kaip UDF ir REGEX, užtikrina, kad našumas išliktų efektyvus. Šių įrankių sujungimas su geriausia praktika, pvz., indeksavimu ir skaidymu, užtikrina, kad net sudėtingiausios užklausos būtų vykdomos greitai. Taikydami visapusišką požiūrį ne tik išspręsite formatavimo problemą, bet ir sukursite švarios ir prižiūrimos duomenų bazės pagrindą. 🌟

Dažniausiai užduodami klausimai apie vardų standartizavimą „BigQuery“.

  1. Ką daro INITCAP atlikti funkciją?
  2. The INITCAP Funkcija kiekvieno eilutės žodžio pirmąją raidę rašo didžiosiomis raidėmis, likusią paverčia mažosiomis raidėmis.
  3. Gali REGEXP_REPLACE tvarkyti kraštutinius atvejus, pavyzdžiui, pavadinimus su specialiais simboliais?
  4. Taip, galite kurti pasirinktinius modelius REGEXP_REPLACE kad būtų atsižvelgta į vardus su brūkšneliais arba apostrofais, pvz., „O'Connor“.
  5. Kokia nauda naudojant a UDF BigQuery atlikti šią užduotį?
  6. Su a UDF, galite sukurti daugkartinio naudojimo, tinkinamą logiką, kad galėtumėte išspręsti unikalius formatavimo iššūkius, todėl jis idealiai tinka dideliems ar sudėtingiems duomenų rinkiniams.
  7. Kaip galiu patvirtinti savo transformacijas?
  8. Sujunkite savo transformacijas su CTE, kad patikrintumėte rezultatus su nuorodų lentelėmis arba šablonais, kad būtų geresnis tikslumas.
  9. Ar su šiomis funkcijomis „BigQuery“ efektyviai apdoroja didelius duomenų rinkinius?
  10. Taip, „BigQuery“ sukurta apdoroti didžiulius duomenų rinkinius ir naudoti optimizuotas užklausas, tokias kaip su LOWER ir REGEXP_REPLACE užtikrina greitą vykdymą.
  11. Ar yra būdas automatizuoti šį procesą?
  12. Galite suplanuoti SQL scenarijus „BigQuery“ arba integruoti juos į darbo eigą naudodami tokius įrankius kaip „Dataflow“ arba „Cloud Composer“.
  13. Ar šis procesas gali apdoroti daugiakalbius duomenis?
  14. Taip, bet gali tekti pakoreguoti modelius REGEXP_REPLACE arba naudokite konkrečiai kalbai būdingą logiką savo UDF.
  15. Koks yra geriausias būdas išbandyti šiuos scenarijus?
  16. Kurkite bandomuosius duomenų rinkinius ir vykdykite poaibių užklausas, kad įsitikintumėte, jog išvestis atitinka jūsų lūkesčius, prieš taikydami juos visam duomenų rinkiniui.
  17. Kaip elgtis su vien didžiosiomis raidėmis vardais?
  18. Pirma, naudokite LOWER norėdami konvertuoti juos į mažąsias raides, tada pritaikykite INITCAP arba REGEX pagrįstos transformacijos.
  19. Ar šie metodai gali apdoroti vardus, saugomus keliomis kalbomis?
  20. Taip, „BigQuery“ veikia kaip INITCAP ir UDF yra pritaikomi, tačiau gali prireikti papildomos logikos rašant ne lotyniškus rašmenis.
  21. Ką daryti, jei mano vardai suskirstyti į kelis laukus?
  22. Naudokite CONCAT sujungti laukus į vieną stulpelį prieš taikant transformacijas.

Duomenų rinkinio poliravimas naudojant SQL metodus

Vardų standartizavimas „BigQuery“ neturi kelti galvos skausmo. Naudodami integruotas funkcijas, tokias kaip INITCAP, arba pritaikytus REGEX šablonus, galite paversti net pačius netvarkingiausius duomenų rinkinius į švarius, nuoseklius formatus. Tinkamas metodas priklauso nuo duomenų rinkinio sudėtingumo ir dydžio. 😊

Nesvarbu, ar tvarkote klientų sąrašus, darbuotojų įrašus ar rinkodaros duomenis, tinkamas formatavimas užtikrina aiškumą ir profesionalumą. Šie metodai ne tik išvalo dabartinį duomenų rinkinį, bet ir padeda sukurti keičiamo dydžio darbo eigą būsimiems poreikiams. Geros struktūros duomenų bazė visada verta pastangų! 🌟

„BigQuery“ vardų standartizavimo nuorodos ir ištekliai
  1. Tyrinėja naudojimą REGEXP_REPLACE ir kitos „BigQuery“ manipuliavimo eilutėmis funkcijos. URL: „BigQuery“ dokumentacija
  2. Suteikia įžvalgų apie SQL užklausų optimizavimą didelio masto duomenų rinkiniams ir teksto apdorojimui. URL: Duomenų mokslo link
  3. Aptariami pažangūs UDF naudojimo būdai „BigQuery“ teksto transformavimui. URL: Duomenų transformacijos tinklaraštis