# BigQuery - Fondamentaux (Data Analytics)

> Architecture BigQuery, datasets, tables, schémas, types de données, console, coûts

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## 1. Qu'est-ce que BigQuery ?

**Réponse**

BigQuery est le data warehouse entièrement managé et serverless de Google Cloud Platform. Il permet d'exécuter des requêtes SQL analytiques sur de très gros volumes de données (pétaoctets) sans avoir à gérer d'infrastructure. Son architecture sépare le stockage et le calcul, ce qui permet de scaler indépendamment chaque composant selon les besoins.

## 2. Quelle est la caractéristique principale de l'architecture BigQuery ?

**Réponse**

BigQuery repose sur une architecture qui sépare le stockage (Colossus) et le calcul (Dremel). Cette séparation permet de stocker des quantités massives de données à faible coût tout en allouant dynamiquement la puissance de calcul nécessaire uniquement lors de l'exécution des requêtes. Cela évite de provisionner et maintenir des clusters fixes.

## 3. Qu'est-ce qu'un dataset dans BigQuery ?

**Réponse**

Un dataset dans BigQuery est un conteneur logique qui regroupe des tables, des vues et des fonctions. Il joue un rôle similaire à un schéma dans les bases de données traditionnelles. Chaque dataset est associé à un projet Google Cloud et possède ses propres paramètres de localisation géographique et de contrôle d'accès.

## 17 questions supplémentaires disponibles

- Quelle est la hiérarchie organisationnelle des ressources dans BigQuery ?
- Comment référencer une table dans une requête BigQuery ?

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