ਸਹੀ ਕੇਸ ਵਿੱਚ ਨਾਮਾਂ ਨੂੰ ਫਾਰਮੈਟ ਕਰਨ ਲਈ Google BigQuery ਵਿੱਚ SQL ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਿਵੇਂ ਕਰੀਏ

Google BigQuery ਵਿੱਚ ਨਾਮ ਦਾ ਮਾਨਕੀਕਰਨ ਫਿਕਸ ਕਰਨਾ: ਇੱਕ ਪ੍ਰੈਕਟੀਕਲ ਗਾਈਡ

ਇੱਕ ਰਿਪੋਰਟ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਦੀ ਕਲਪਨਾ ਕਰੋ ਜਿੱਥੇ ਸਾਰੇ ਸਥਾਨਾਂ ਵਿੱਚ ਨਾਮ ਹਨ - ਕੁਝ ਸਾਰੇ ਕੈਪਸ ਵਿੱਚ, ਕੁਝ ਸਹੀ ਸਥਿਤੀ ਵਿੱਚ, ਅਤੇ ਕੁਝ ਬਿਲਕੁਲ ਅਸੰਗਤ ਹਨ। ਇਹ ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਸੁਹਜ ਦਾ ਮੁੱਦਾ ਨਹੀਂ ਹੈ; ਇੱਕ ਮਿਆਰੀ ਫਾਰਮੈਟ ਸਾਫ਼ ਡਾਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ. 🧐

ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਡਾਇਰੈਕਟਰ ਜਾਂ ਸੇਲਜ਼ਪਰਸਨ ਦੇ ਨਾਮ ਸਟੋਰ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ ਤਾਂ ਇਹ ਦ੍ਰਿਸ਼ ਜਾਣੂ ਲੱਗ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਜਦੋਂ "ਸਟੀਵ ਮਾਰਕ" ਅਤੇ "ਐਂਡਰੀ WIU" ਵਰਗੇ ਨਾਮ "ਜੋਨਾਥਨ ਲੂ" ਵਰਗੇ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਫਾਰਮੈਟ ਕੀਤੀਆਂ ਐਂਟਰੀਆਂ ਨਾਲ ਮਿਲਦੇ ਹਨ, ਤਾਂ ਤੁਹਾਡਾ ਕੰਮ ਬੇਲੋੜਾ ਚੁਣੌਤੀਪੂਰਨ ਬਣ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। 🙈

ਸ਼ੁਕਰ ਹੈ, Google BigQuery ਵਿੱਚ SQL ਇਸ ਮੁੱਦੇ ਨਾਲ ਨਜਿੱਠਣ ਲਈ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਟੂਲ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਭਾਵੇਂ ਤੁਸੀਂ REGEX ਦੇ ਪ੍ਰਸ਼ੰਸਕ ਨਹੀਂ ਹੋ ਜਾਂ ਇਸ ਦੀਆਂ ਪੇਚੀਦਗੀਆਂ ਬਾਰੇ ਅਨਿਸ਼ਚਿਤ ਹੋ, ਤਾਂ ਵੀ ਇਹਨਾਂ ਨਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸਹੀ ਕੇਸ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣ ਦਾ ਇੱਕ ਹੱਲ ਹੈ (ਜਿੱਥੇ ਹਰੇਕ ਸ਼ਬਦ ਦਾ ਪਹਿਲਾ ਅੱਖਰ ਵੱਡਾ ਹੈ)। ਨਤੀਜਾ? ਇੱਕ ਸਾਫ਼, ਪੇਸ਼ੇਵਰ ਡੇਟਾਸੈਟ!

ਇਸ ਲੇਖ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਖੋਜ ਕਰਾਂਗੇ ਕਿ ਸਧਾਰਨ SQL ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ BigQuery ਵਿੱਚ ਪੂਰੇ ਨਾਵਾਂ ਨੂੰ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨਾਲ ਕਿਵੇਂ ਮਿਆਰੀ ਬਣਾਇਆ ਜਾਵੇ। ਅੰਤ ਤੱਕ, ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਮੌਜੂਦਾ ਅਰਾਜਕ ਸਥਿਤੀ ਦੀ ਬਜਾਏ "ਸਟੀਵ ਮਾਰਕ" ਅਤੇ "ਸੈਲੀ ਚਾਉ" ਵਰਗੀ ਇੱਕ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਸੂਚੀ ਹੋਵੇਗੀ। ਚਲੋ ਤੁਹਾਡੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸਾਫ਼ ਕਰੀਏ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਚਮਕਦਾਰ ਕਰੀਏ! ✨

ਨਾਮ ਨੂੰ ਸਹੀ ਕੇਸ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣਾ: ਇੱਕ ਕਦਮ-ਦਰ-ਕਦਮ ਵਿਆਖਿਆ

ਉੱਪਰ ਦਿੱਤੀਆਂ ਸਕ੍ਰਿਪਟਾਂ ਨੂੰ Google BigQuery ਵਿੱਚ ਗੈਰ-ਮਿਆਰੀ ਨਾਮ ਫਾਰਮੈਟਿੰਗ ਦੀ ਸਮੱਸਿਆ ਨਾਲ ਨਜਿੱਠਣ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਪਹਿਲੀ ਵਿਧੀ ਦਾ ਲਾਭ ਉਠਾਉਂਦਾ ਹੈ INITCAP ਫੰਕਸ਼ਨ, ਜੋ ਕਿ BigQuery ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਬਿਲਟ-ਇਨ SQL ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਹੈ। ਇਹ ਕਮਾਂਡ ਸਿੱਧੀ ਅਤੇ ਕੁਸ਼ਲ ਹੈ, ਕਿਸੇ ਵੀ ਸਤਰ ਨੂੰ ਸਹੀ ਕੇਸ ਫਾਰਮੈਟ ਵਿੱਚ ਬਦਲਦੀ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਇਹ "ਸਟੀਵ ਮਾਰਕ" ਨੂੰ "ਸਟੀਵ ਮਾਰਕ" ਵਿੱਚ ਬਦਲਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਹਰੇਕ ਸ਼ਬਦ ਦੇ ਪਹਿਲੇ ਅੱਖਰ ਨੂੰ ਵੱਡੇ ਅੱਖਰ ਵਿੱਚ ਬਦਲਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਬਾਕੀ ਨੂੰ ਛੋਟੇ ਅੱਖਰ ਵਿੱਚ ਬਦਲਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾਸੇਟਾਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਦੇ ਹੋਏ ਜਿੱਥੇ ਅਸੰਗਤਤਾਵਾਂ ਰਿਪੋਰਟਿੰਗ ਵਿੱਚ ਵਿਘਨ ਪਾ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਸ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰਸਤੁਤੀ ਨੂੰ ਘੱਟ ਤੋਂ ਘੱਟ ਮਿਹਨਤ ਨਾਲ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਜਾਦੂ ਦੀ ਛੜੀ ਸਮਝੋ। 🪄

ਦੂਜਾ ਤਰੀਕਾ ਪੇਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ REGEXP_REPLACE, ਰੈਗੂਲਰ ਸਮੀਕਰਨ (REGEX) ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਇੱਕ ਵਧੇਰੇ ਦਾਣੇਦਾਰ ਪਹੁੰਚ। ਇਹ ਤਕਨੀਕ ਟੈਕਸਟ ਪਰਿਵਰਤਨ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ 'ਤੇ ਸਹੀ ਨਿਯੰਤਰਣ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਪਹਿਲਾਂ ਵਰਤ ਕੇ ਘੱਟ ਫੰਕਸ਼ਨ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕਿ ਸਾਰੇ ਅੱਖਰ ਛੋਟੇ ਹਨ, REGEXP_REPLACE ਫਿਰ ਹਰੇਕ ਸ਼ਬਦ ਦੇ ਪਹਿਲੇ ਅੱਖਰ ਨੂੰ ਵੱਡਾ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਪੈਟਰਨ ਲਾਗੂ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਤਰੀਕਾ ਆਦਰਸ਼ ਹੈ ਜਦੋਂ ਗੈਰ-ਮਿਆਰੀ ਡੇਟਾ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਅਚਾਨਕ ਕੈਪੀਟਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਪੈਟਰਨਾਂ ਜਾਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਅੱਖਰਾਂ ਵਾਲੇ ਇਨਪੁਟਸ ਨਾਲ ਨਜਿੱਠਦੇ ਹੋਏ। ਇੱਕ ਵਿਆਹ ਲਈ ਇੱਕ ਅਰਾਜਕ ਮਹਿਮਾਨ ਸੂਚੀ ਨੂੰ ਸੰਗਠਿਤ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰ ਰਹੀ ਤਸਵੀਰ; ਇਹ ਪਹੁੰਚ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਹਰ ਨਾਮ ਨੂੰ ਸੁੰਦਰਤਾ ਅਤੇ ਨਿਰੰਤਰ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਫਾਰਮੈਟ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। 💍

ਤੀਜਾ ਤਰੀਕਾ, ਜੋ ਕਿ ਏ ਅਸਥਾਈ ਉਪਭੋਗਤਾ-ਪ੍ਰਭਾਸ਼ਿਤ ਫੰਕਸ਼ਨ (UDF), ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਿਲੱਖਣ ਫਾਰਮੈਟਿੰਗ ਲੋੜਾਂ ਵਾਲੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਲਈ ਅਨੁਕੂਲ ਹੈ। BigQuery ਦੇ ਅੰਦਰ JavaScript ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਇੱਕ ਕਸਟਮ ਫੰਕਸ਼ਨ ਬਣਾ ਕੇ, ਇਹ ਵਿਧੀ ਹਰੇਕ ਨਾਮ ਨੂੰ ਵਧੇਰੇ ਗਤੀਸ਼ੀਲ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਨਾਮਾਂ ਨੂੰ ਐਰੇ ਵਿੱਚ ਵੰਡਦਾ ਹੈ, ਹਰੇਕ ਤੱਤ ਲਈ ਫਾਰਮੈਟਿੰਗ ਤਰਕ ਲਾਗੂ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਫਾਰਮੈਟ ਕੀਤੀ ਸਤਰ ਵਿੱਚ ਜੋੜਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਮਾਡਯੂਲਰ ਪਹੁੰਚ ਉਹਨਾਂ ਟੀਮਾਂ ਲਈ ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਹੈ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਮੁੜ ਵਰਤੋਂ ਯੋਗ ਹੱਲਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਜੋ ਵਿਕਾਸਸ਼ੀਲ ਡੇਟਾ ਢਾਂਚੇ ਦੇ ਅਨੁਕੂਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਜੇਕਰ ਕਿਸੇ ਕੰਪਨੀ ਦਾ ਡੇਟਾਬੇਸ ਵਾਧੂ ਮੈਟਾਡੇਟਾ ਜਾਂ ਮਿਕਸਡ ਡੀਲੀਮੀਟਰਾਂ ਨਾਲ ਨਾਮ ਸਟੋਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ UDF ਲਚਕਤਾ ਅਤੇ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਵਿਕਲਪ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਹਰੇਕ ਵਿਧੀ ਨੂੰ ਇੱਕ ਖਾਸ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਮਾਮਲੇ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਸਾਦਗੀ, ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਅਤੇ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਵਿਚਕਾਰ ਸੰਤੁਲਨ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਦ INITCAP ਵਿਧੀ ਸਾਫ਼ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਲਈ ਤੇਜ਼ ਅਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਹੈ, ਜਦੋਂ ਕਿ REGEX ਪਹੁੰਚ ਥੋੜ੍ਹੇ ਜਿਹੇ ਗੜਬੜ ਵਾਲੇ ਡੇਟਾ ਲਈ ਬਹੁਪੱਖੀਤਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਦੂਜੇ ਪਾਸੇ, ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਪਰਿਵਰਤਨਸ਼ੀਲ ਇਨਪੁਟਸ ਨਾਲ ਨਜਿੱਠਣ ਵੇਲੇ UDF ਵਿਧੀ ਚਮਕਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਤਕਨੀਕਾਂ ਇਹ ਸੁਨਿਸ਼ਚਿਤ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ ਕਿ ਤੁਹਾਡੇ ਡੇਟਾਸੈਟ ਦੀ ਸਥਿਤੀ ਭਾਵੇਂ ਕੋਈ ਵੀ ਹੋਵੇ, ਤੁਸੀਂ ਨਾਮਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਮਿਆਰੀ ਬਣਾ ਸਕਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਇੱਕ ਪੇਸ਼ੇਵਰ, ਪਾਲਿਸ਼ਡ ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਕਾਇਮ ਰੱਖ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਇਹਨਾਂ ਵਰਗੇ ਟੂਲਸ ਦੇ ਨਾਲ, ਤੁਹਾਡੇ ਡੇਟਾਸੈਟ ਨੂੰ ਸਾਫ਼ ਕਰਨਾ ਹੁਣ ਇੱਕ ਉੱਚੀ ਲੜਾਈ ਵਾਂਗ ਮਹਿਸੂਸ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ, ਸਗੋਂ ਇੱਕ ਪ੍ਰਾਪਤੀਯੋਗ ਅਤੇ ਸੰਤੁਸ਼ਟੀਜਨਕ ਕੰਮ ਹੁੰਦਾ ਹੈ! 🌟

-- 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.

-- 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.

-- 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.

-- 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.

ਐਡਵਾਂਸਡ SQL ਤਕਨੀਕਾਂ ਨਾਲ ਡਾਟਾ ਕਲੀਨਿੰਗ ਨੂੰ ਸਟ੍ਰੀਮਲਾਈਨ ਕਰਨਾ

ਵਿੱਚ ਅਸੰਗਤ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ Google BigQuery, ਡੇਟਾ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਅਤੇ ਉਪਯੋਗਤਾ ਲਈ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਮਾਨਕੀਕਰਨ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣਾ ਬਹੁਤ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ। ਟੈਕਸਟ-ਭਾਰੀ ਕਾਲਮਾਂ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ ਇੱਕ ਮੁੱਖ ਚੁਣੌਤੀ ਪੈਦਾ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਨਾਮ, ਜਿੱਥੇ ਅਸੰਗਤ ਪੂੰਜੀਕਰਣ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਵਿੱਚ ਵਿਘਨ ਪਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਸਟੈਂਡਰਡ ਕੇਸ ਪਰਿਵਰਤਨ ਤਕਨੀਕਾਂ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, BigQuery ਵਾਧੂ ਤਰਕ ਨਾਲ ਤੁਹਾਡੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਸਫਾਈ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਦੇ ਮੌਕੇ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਅਜਿਹੀਆਂ ਸਥਿਤੀਆਂ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰਨਾ ਪੈ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਕੁਝ ਸ਼ਬਦਾਂ (ਜਿਵੇਂ "ਮੈਕਡੋਨਲਡ" ਜਾਂ "ਓ'ਕੌਨਰ") ਨੂੰ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਫਾਰਮੈਟਿੰਗ ਨਿਯਮਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਆਮ ਫੰਕਸ਼ਨ INITCAP ਅਸਰਦਾਰ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਸੰਭਾਲਣ ਨਾ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ. SQL ਨੂੰ ਕੰਡੀਸ਼ਨਲ ਤਰਕ ਜਾਂ ਬਾਹਰੀ UDF ਦੇ ਨਾਲ ਜੋੜ ਕੇ, ਤੁਸੀਂ ਅਜਿਹੇ ਅਪਵਾਦਾਂ ਨੂੰ ਸਹਿਜੇ ਹੀ ਸੰਭਾਲਣ ਲਈ ਪਰਿਵਰਤਨ ਨੂੰ ਵਧੀਆ ਬਣਾ ਸਕਦੇ ਹੋ। 🚀

ਇੱਕ ਹੋਰ ਉਪਯੋਗੀ ਕੋਣ ਇਹਨਾਂ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਨੂੰ ਵੱਡੇ ਵਰਕਫਲੋ ਵਿੱਚ ਜੋੜ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਨਾਵਾਂ ਦੀ ਸਫਾਈ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਸੂਚੀਆਂ ਦੇ ਵਿਰੁੱਧ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕਰਨ ਜਾਂ ਵਿਗਾੜਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਲਈ ਫਿਲਟਰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਕੇਸ ਪਰਿਵਰਤਨ ਤਰਕ ਨੂੰ ਕਾਮਨ ਟੇਬਲ ਐਕਸਪ੍ਰੈਸ਼ਨ (CTEs) ਵਿੱਚ ਏਮਬੇਡ ਕਰਕੇ, ਤੁਸੀਂ ਮਾਡਿਊਲਰ ਸਵਾਲ ਬਣਾ ਸਕਦੇ ਹੋ ਜੋ ਡੀਬੱਗਿੰਗ ਨੂੰ ਸਰਲ ਬਣਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ ਅਤੇ ਮੁੜ ਵਰਤੋਂਯੋਗਤਾ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਹ ਪੱਧਰੀ ਪਹੁੰਚ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ ਪਾਈਪਲਾਈਨ ਦੇ ਅੰਦਰ ਫਾਰਮੈਟਿੰਗ ਅਤੇ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦੀ ਹੈ, ਸਮਾਂ ਅਤੇ ਮਿਹਨਤ ਦੀ ਬਚਤ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਅਜਿਹੀਆਂ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ 'ਤੇ ਗਾਹਕ ਪ੍ਰੋਫਾਈਲਿੰਗ ਜਾਂ ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਵਰਗੇ ਵੱਡੇ ਪੈਮਾਨੇ ਦੇ ਕਾਰਜਾਂ ਵਿੱਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਣ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ।

ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਵੱਡੇ ਡੇਟਾਸੇਟਾਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਵੇਲੇ BigQuery ਦੀ ਮਾਪਯੋਗਤਾ ਦਾ ਲਾਭ ਲੈਣਾ ਇੱਕ ਗੇਮ-ਚੇਂਜਰ ਹੈ। ਭਾਵੇਂ ਇਹ ਗਾਹਕਾਂ ਦੇ ਨਾਵਾਂ ਦੀਆਂ ਲੱਖਾਂ ਕਤਾਰਾਂ ਹਨ ਜਾਂ ਖੇਤਰੀ ਡੇਟਾ ਰਿਕਾਰਡ, ਅਨੁਕੂਲਿਤ SQL ਤਕਨੀਕਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ UDFs ਅਤੇ REGEX ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ ਕਿ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕੁਸ਼ਲ ਬਣਿਆ ਰਹੇ। ਇਹਨਾਂ ਸਾਧਨਾਂ ਨੂੰ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਅਭਿਆਸਾਂ ਨਾਲ ਜੋੜਨਾ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਇੰਡੈਕਸਿੰਗ ਅਤੇ ਵਿਭਾਗੀਕਰਨ, ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਸਭ ਤੋਂ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਸਵਾਲ ਵੀ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਲਾਗੂ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਇੱਕ ਵਿਆਪਕ ਪਹੁੰਚ ਅਪਣਾ ਕੇ, ਤੁਸੀਂ ਨਾ ਸਿਰਫ਼ ਫੌਰੀ ਫਾਰਮੈਟਿੰਗ ਮੁੱਦੇ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਦੇ ਹੋ ਬਲਕਿ ਇੱਕ ਸਾਫ਼ ਅਤੇ ਸਾਂਭ-ਸੰਭਾਲ ਕਰਨ ਯੋਗ ਡੇਟਾਬੇਸ ਦੀ ਨੀਂਹ ਵੀ ਕਾਇਮ ਕਰਦੇ ਹੋ। 🌟