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Otimizar consultas com EXCEPT

A função EXCEPT é tipo aquele amigo que ajuda você a se livrar do que não precisa! 😆✨

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  • No dia a dia de uma engenheira de dados, estamos sempre em busca de otimizar consultas e automatizar processos para ganhar tempo e eficiência. ⏳🚀

  • Algumas pessoas podem até dizer que somos meio preguiçosos… mas isso é intriga da oposição! 😆 A verdade é que só automatiza quem pensa à frente! 😉🔥

  • Esse é um exemplo bem básico! Somente um "Count".

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  • Essa função é top demais! 🤩 Principalmente quando quero eliminar 10 colunas de uma vez sem enlouquecer! E o melhor de tudo?
  • Quando preciso gerar o mesmo relatório para várias pessoas, posso simplesmente definir uma coluna de exceção e pronto!

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Por exemplo, ao carregar um DataFrame com a biblioteca PySpark, podemos eliminar etapas desnecessárias, tornando o fluxo mais eficiente.

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Reduzir passos não é apenas uma questão de organização, mas também de performance: menos processamento, menor consumo de recursos do cluster e, claro, mais velocidade na entrega dos dados! 🚀

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  • Dropar a coluna "total_Pacientes" pode parecer uma tarefa simples, mas no fundo é um verdadeiro devorador de recursos! 🦖💥

  • Agora, imagine isso rodando em uma BigQuery com toneladas de dados… Se cada operação custa processamento, por que gastar mais do que precisamos?

  • Ao otimizar essa remoção, economizamos tempo, dinheiro e ainda deixamos nossos scripts rodando como um foguete! 🚀✨

  • Moral da história: nem toda limpeza de dados precisa ser uma missão impossível.

  • Quanto mais eficiente formos, mais rápido chegamos ao nosso destino! 😉

  • Com EXCEPT, você simplesmente diz: "Quero tudo, menos essas colunas aqui!" e pronto, sua consulta fica mais leve e rápida, sem precisar listar uma por uma. 🚀💡

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_texto original publicado em medium.com

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