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Before you begin
- Labs create a Google Cloud project and resources for a fixed time
- Labs have a time limit and no pause feature. If you end the lab, you'll have to restart from the beginning.
- On the top left of your screen, click Start lab to begin
Query a public dataset (dataset: samples, table: natality)
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Create a new dataset
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Load data into your table
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Query a custom dataset
/ 15
如果沒有合適的硬體或基礎架構,儲存與查詢大量的資料集可能既耗時又昂貴。Google BigQuery 是一種企業資料倉儲,能夠利用 Google 基礎架構的強大處理能力,以超高效率執行 SQL 查詢,從而解決上述問題。只要將您的資料移至 BigQuery,我們就能為您處理繁雜的工作。您可以根據業務需求控管對專案與資料的存取權,例如授予他人檢視或查詢資料的權限。
您可以透過控制台或指令列工具存取 BigQuery,也能使用 Java、.NET、Python 等多種用戶端程式庫呼叫 BigQuery REST API,進而存取這項產品。另外,還能運用各種第三方工具與 BigQuery 互動,像是以圖表呈現資料或載入資料。
在本實作實驗室中,您將瞭解如何查詢公開資料表,以及將樣本資料載入 BigQuery。
請詳閱以下操作說明。研究室活動會計時,而且中途無法暫停。點選「Start Lab」 後就會開始計時,讓您瞭解有多少時間可以使用 Google Cloud 資源。
您將在真正的雲端環境中完成實作研究室活動,而不是在模擬或示範環境。為達此目的,我們會提供新的暫時憑證,讓您用來在研究室活動期間登入及存取 Google Cloud。
如要完成這個研究室活動,請先確認:
按一下「Start Lab」(開始研究室) 按鈕。如果研究室會產生費用,畫面中會出現選擇付款方式的彈出式視窗。左側的「Lab Details」窗格會顯示下列項目:
點選「Open Google Cloud console」;如果使用 Chrome 瀏覽器,也能按一下滑鼠右鍵,然後選取「在無痕式視窗中開啟連結」。
接著,實驗室會啟動相關資源並開啟另一個分頁,當中顯示「登入」頁面。
提示:您可以在不同的視窗中並排開啟分頁。
如有必要,請將下方的 Username 貼到「登入」對話方塊。
您也可以在「Lab Details」窗格找到 Username。
點選「下一步」。
複製下方的 Password,並貼到「歡迎使用」對話方塊。
您也可以在「Lab Details」窗格找到 Password。
點選「下一步」。
按過後續的所有頁面:
Google Cloud 控制台稍後會在這個分頁開啟。
Cloud Shell 是搭載多項開發工具的虛擬機器,提供永久的 5 GB 主目錄,而且在 Google Cloud 中運作。Cloud Shell 提供指令列存取權,方便您使用 Google Cloud 資源。
連線完成即代表已通過驗證,且專案已設為您的 PROJECT_ID。輸出內容中有一行宣告本工作階段 PROJECT_ID 的文字:
gcloud
是 Google Cloud 的指令列工具,已預先安裝於 Cloud Shell,並支援 Tab 鍵自動完成功能。
點按「授權」。
輸出畫面應如下所示:
輸出內容:
輸出內容:
輸出內容範例:
gcloud
的完整說明,請前往 Google Cloud 並參閱「gcloud CLI overview guide」(gcloud CLI 總覽指南)。
BigQuery 控制台包含資料表查詢介面,這介面也能查詢 BigQuery 提供的公開資料集。您將執行的查詢會存取 BigQuery 公開資料集中的資料表。系統會使用標準查詢語言搜尋資料集,並限制傳回 10 筆結果。
接著,畫面中會顯示「歡迎使用 Cloud 控制台中的 BigQuery」訊息方塊,當中會列出快速入門導覽課程指南的連結和版本資訊。
BigQuery 控制台會隨即開啟。
這個資料樣本包含美國出生率的資訊。
視查詢有效與否,系統會顯示綠色或紅色勾號。如果查詢有效,當您執行查詢後,驗證工具也會說明處理的資料量。
您可以據此瞭解執行查詢所需的成本。
您應會看到類似下方的查詢結果:
測試已完成的工作
點選「Check my progress」確認工作已完成。如果已成功查詢公開資料集,就會看到評估分數。
如要在資料表中載入自訂資料,請先建立 BigQuery 資料集。
您可以運用資料集控制專案中資料表與檢視表的存取權。儘管本實驗室只用到一個資料表,您還是需要有資料集才能保留這個資料表。
將「資料集 ID」設為 babynames。
保留其餘欄位的預設值。點選「建立資料集」。
這樣資料集就建立完成了。
測試已完成的工作
點選「Check my progress」確認工作已完成。如果已成功建立 BigQuery 資料集,就會看到評估分數。
接下來,您需要在 babynames 資料集中建立資料表,然後將資料檔從 Storage bucket 載入新資料表。
您將使用的自訂資料檔約有 7 MB 資料,內容是美國社會安全局彙整的熱門新生兒名字。
在 Cloud 控制台中依序選取「導覽選單」圖示 >「BigQuery」,返回 BigQuery 控制台。
找出 babynames 資料集,點選旁邊的「查看動作」圖示 () 進入資料集,然後點選「建立資料表」。
在「建立資料表」對話方塊中設定下列欄位,其餘欄位保留預設值:
欄位 | 值 |
---|---|
建立資料表來源 | Google Cloud Storage |
從 GCS bucket 選取檔案 | spls/gsp072/baby-names/yob2014.txt |
檔案格式 | CSV |
資料表 | names_2014 |
結構定義 > 以文字形式編輯 | 滑動啟用設定,然後在文字方塊中填入以下內容:name:string,gender:string,count:integer
|
在 BigQuery 中建立好資料表並載入資料後,就會看到 names_2014
資料表列在 babynames
資料集下方。
測試已完成的工作
點選「Check my progress」確認工作已完成。如果已成功在資料表中載入資料,就會看到評估分數。
請檢查資料表,查看前幾列資料。
names_2014
資料表,然後點選「預覽」。您的資料表已可供查詢。
查詢自訂資料的做法和之前查詢公開資料集的做法一樣,唯一的差別在於,這次查詢的是您的資料集,不是公開資料集。
在 BigQuery 中點選頂端的「+」(編寫新查詢) 圖示。
在「查詢編輯器」中輸入或貼上下列查詢。
測試已完成的工作
點選「Check my progress」確認工作已完成。如果已成功查詢自訂資料集,就會看到評估分數。
完成下列是非題能加深您的印象,更清楚這個實驗室介紹的概念,盡力回答即可。
您已成功使用 BigQuery 查詢公開資料表,並將樣本資料載入 BigQuery。
本研究室屬於 Qwik Start 研究室系列,旨在帶您一窺 Google Cloud 的眾多功能。歡迎在實驗室目錄中搜尋「Qwik Start」,選擇下個想參加的研究室!
協助您瞭解如何充分運用 Google Cloud 的技術。我們的課程會介紹專業技能和最佳做法,讓您可以快速掌握要領並持續進修。我們提供從基本到進階等級的訓練課程,並有隨選、線上和虛擬課程等選項,方便您抽空參加。認證可協助您驗證及證明自己在 Google Cloud 技術方面的技能和專業知識。
使用手冊上次更新日期:2024 年 4 月 19 日
實驗室上次測試日期:2024 年 4 月 19 日
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