BigQuery での SQL の概要 | Google Cloudデジタル トランスフォーメーションを加速 お客様がデジタル トランスフォーメーションに乗り出したばかりでも、あるいはすでに進めている場合でも、Google Cloud は困難な課題の解決を支援します。
Estimate and control costs | BigQuery | Google Cloud
Send feedback Stay organized with collections Save and categorize content based on your preferences. Estimate and control costs This page describes how to estimate cost and lists best practices for controlling costs in BigQuery. BigQuery offers two types of pricing models, on-demand and capacity-based pricing. For information about pricing, see BigQuery pricing. With BigQuery, you can estimate the
初心者がハマった、初めてのDjangoアプリのHerokuデプロイ - Qiita
諸用事あって、ローカルで作っていたDjangoアプリをHerokuにデプロイすることになったのですが……なにやらやたらと時間がかかってしまったので、その忘備録として 環境 Windows10 Django 1.11.x python2.7.x Djangoとは (こんな記事を見ている時点で知ってはいると思いますが……)DjangoはPython2,3で動くWebフレームワーク……らしい 「らしい」というのは、筆者はWebフレームワークのことを良く知らないが故である。興味のある人は、公式ドキュメントを参考にしてみては……？ 参考：Djangoドキュメント デプロイとは ローカル環境で作っていたものを、実際の本番環境へ移行すること……たぶん。 DjangoのようなWebアプリは、ただのWebサイトアップロードのように簡単ではなかった……以下、今回のデプロイのおおまかな流れを綴ってゆく。 前提条
Python で Redshift の JDBC ドライバを使ってみる（JayDeBeApi） | DevelopersIO
Python から Redshift へ接続する方法で psycopg 以外の方法が無いものか探していた所 JayDeBeApi なるものを見つけました。Amazon 謹製の JDBC Driver を使えるかなということで試してみました。 テスト環境 OS X 10.11.6, Java 8u112, Python 3.6.1, JayDeBeApi 1.1.1, RedshiftJDBC42-1.2.1.1001.jar Windows 7, Java 8u131, Python 2.7.13, JayDeBeApi 1.1.1, RedshiftJDBC42-1.2.1.1001.jar ※環境変数 JAVA_HOME の設定が必要です。 ※本来 Python 3 の場合は JayDeBeApi3 を利用するようなのですが、エラーが発生してしまったので 1.1.1 で試しました。 R
migrating-from-legacy-sql?hl=JA
For more information about the GoogleSQL type system, see the GoogleSQL data types reference. For more information about data types in BigQuery, see the BigQuery data types reference. TIMESTAMP differences GoogleSQL has a stricter range of valid TIMESTAMP values than legacy SQL does. In GoogleSQL, valid TIMESTAMP values are in the range of 0001-01-01 00:00:00.000000 to 9999-12-31 23:59:59.999999.
Query partitioned tables | BigQuery | Google Cloud
Send feedback Stay organized with collections Save and categorize content based on your preferences. Query partitioned tables This document describes some specific considerations for querying partitioned tables in BigQuery. For general information on running queries in BigQuery, see Running interactive and batch queries. Overview If a query uses a qualifying filter on the value of the partitioning
Functions, operators, and conditionals | BigQuery | Google Cloud
Send feedback Functions, operators, and conditionals Stay organized with collections Save and categorize content based on your preferences. This topic is a compilation of functions, operators, and conditional expressions. To learn more about how to call functions, function call rules, the SAFE prefix, and special types of arguments, see Function calls. OPERATORS AND CONDITIONALS Operators GoogleSQ
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Google Cloud コンソールを使用して一般公開データセットに対してクエリを実行 | BigQuery
bq コマンドライン ツールを使ってみる | BigQuery | Google Cloud
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バッチ リクエスト | BigQuery | Google Cloud
パーティション分割テーブルの概要 | BigQuery | Google Cloud