
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
Create a cloud storage bucket
/ 25
Upload CSV files to Cloud Storage
/ 25
Create a Cloud SQL instance
/ 25
Create a database
/ 25
SQL (Yapılandırılmış Sorgu Dili), yapılandırılmış veri kümelerine soru sormanıza ve bunlardan ayrıntılı bilgiler elde etmenize olanak tanıyan veri işlemleri için standart bir dildir. Veritabanı yönetimi alanında yaygın bir şekilde kullanılır. İşlem kayıtlarının ilişkisel veritabanlarına yazılması ve petabayt ölçeğinde veri analizi gibi görevleri gerçekleştirmenizi sağlar.
Laboratuvar iki bölüme ayrılmıştır. İlk bölümde SQL sorgulaması için temel anahtar kelimeleri öğrenecek ve BigQuery'de bu anahtar kelimeleri, Londra'daki bisiklet paylaşımlarıyla ilgili bilgiler içeren herkese açık bir veri kümesi üzerinde çalıştıracaksınız.
İkinci bölümdeyse Londra'daki bisiklet paylaşımı veri kümesinin alt kümelerini CSV dosyalarına aktaracak ve bu dosyaları Cloud SQL'e yükleyeceksiniz. Ardından, veritabanı ve tablolar oluşturup yönetmek için Cloud SQL kullanmayı öğreneceksiniz. Laboratuvarın sonuna doğru, verileri değiştirip düzenleyen ek SQL anahtar kelimelerini kullanarak uygulamalı alıştırmalar yapacaksınız.
Bu laboratuvarda öğrenecekleriniz:
Çok Önemli: Bu laboratuvara başlamadan önce kişisel veya kurumsal Gmail hesabınızdan çıkış yapın.
Bu laboratuvar giriş düzeyine uygundur. Yani SQL konusunda çok az deneyimli veya deneyimsiz olduğunuz varsayılır. Cloud Storage ve Cloud Shell'e aşina olmanız önerilir ancak zorunlu değildir. Bu laboratuvarda SQL sorgularını okuma ve yazmayla ilgili temel bilgileri öğreneceksiniz. Bu işlemleri BigQuery ve Cloud SQL kullanarak uygulayacaksınız.
Bu laboratuvara katılmadan önce SQL'deki yeterlilik seviyenizi değerlendirin. Aşağıda verilen laboratuvarlar daha zorlayıcıdır ve bilgilerinizi daha gelişmiş kullanım alanlarına uygulamanızı sağlar:
Hazır olduğunuzda sayfayı aşağı kaydırın ve laboratuvar ortamınızı hazırlamak için ilgili adımları uygulayın.
Buradaki talimatları okuyun. Laboratuvarlar süreli olduğundan duraklatılamaz. Laboratuvarı Başlat'ı tıkladığınızda başlayan zamanlayıcı, Google Cloud kaynaklarının ne süreyle kullanımınıza açık durumda kalacağını gösterir.
Bu uygulamalı laboratuvarı kullanarak, laboratuvar etkinliklerini gerçek bir bulut ortamında (Simülasyon veya demo ortamında değil.) gerçekleştirebilirsiniz. Bu olanağın sunulabilmesi için size yeni, geçici kimlik bilgileri verilir. Bu kimlik bilgilerini laboratuvar süresince Google Cloud'da oturum açmak ve Google Cloud'a erişmek için kullanırsınız.
Bu laboratuvarı tamamlamak için şunlar gerekir:
Laboratuvarı Başlat düğmesini tıklayın. Laboratuvar için ödeme yapmanız gerekiyorsa ödeme yöntemini seçebileceğiniz bir pop-up açılır. Soldaki Laboratuvar Ayrıntıları panelinde şunlar yer alır:
Google Cloud Console'u aç'ı tıklayın (veya Chrome Tarayıcı'yı kullanıyorsanız sağ tıklayıp Bağlantıyı gizli pencerede aç'ı seçin).
Laboratuvar, kaynakları çalıştırır ve sonra Oturum açın sayfasını gösteren başka bir sekme açar.
İpucu: Sekmeleri ayrı pencerelerde, yan yana açın.
Gerekirse aşağıdaki kullanıcı adını kopyalayıp Oturum açın iletişim kutusuna yapıştırın.
Kullanıcı adını Laboratuvar ayrıntıları panelinde de bulabilirsiniz.
İleri'yi tıklayın.
Aşağıdaki şifreyi kopyalayıp Hoş geldiniz iletişim kutusuna yapıştırın.
Şifreyi Laboratuvar ayrıntıları panelinde de bulabilirsiniz.
İleri'yi tıklayın.
Sonraki sayfalarda ilgili düğmeleri tıklayarak ilerleyin:
Birkaç saniye sonra Google Cloud Console bu sekmede açılır.
Daha önce de belirtildiği gibi SQL, "yapılandırılmış veri kümelerinden" bilgi almanıza olanak tanır. Yapılandırılmış veri kümeleri, açıkça belirtilmiş bir biçimlendirmeye ve kurallara sahiptir. Genellikle tablo halinde karşımıza çıkar veya satır ve sütunlar şeklinde biçimlendirilmiş veriler olarak düzenlenir.
Yapılandırılmamış verilere resim dosyaları örnek olarak verilebilir. Yapılandırılmamış veriler SQL'de çalıştırılamaz ve BigQuery veri kümelerinde veya tablolarında (en azından yerel olarak) depolanamaz. Örneğin, resim verileriyle çalışmak isterseniz Cloud Vision gibi bir hizmeti kullanabilir, belki ilgili API'den yararlanabilirsiniz.
Aşağıda yapılandırılmış veri kümelerine örnek olarak basit bir tablo verilmiştir:
User |
Price |
Shipped |
Sean |
35 ABD doları |
Yes |
Rocky |
50 ABD doları |
No |
Google E-tablolar'ı daha önce kullandıysanız yukarıdaki tablo size tanıdık gelecektir. Tabloda User, Price ve Shipped sütunlarının yanı sıra sütun değerleri doldurulmuş iki satır yer alıyor.
Veritabanı temelde en az bir tablodan oluşan koleksiyondur. SQL, bir yapılandırılmış veritabanı yönetim aracıdır. Ancak sorguları genellikle (bu laboratuvarda da olduğu gibi) veritabanlarının tamamı yerine sadece bir kısmını içeren bir tablo veya birleştirilmiş birkaç tabloda çalıştırırsınız.
SQL yapısı gereği fonetiktir ve eğlence amaçlı keşif yapmıyorsanız sorguyu çalıştırmadan önce verilerinize neyi sormak istediğinizi belirlemeniz daima faydalı olacaktır.
SQL'de önceden tanımlanmış anahtar kelimeler bulunur. Bunları kullanarak sorunuzu İngilizce benzeri bir SQL söz dizimine uygun hale getirirsiniz. Böylece, veritabanı motorunun almak istediğiniz cevabı döndürmesini sağlarsınız.
En temel anahtar kelimeler SELECT
ve FROM
'dur:
SELECT
'i kullanın.FROM
'u kullanın.Örneği incelemek, konuyu daha iyi anlamanıza yardımcı olabilir. USER, PRICE ve SHIPPED sütunlarını içeren example_table
adlı tablo üzerinde çalıştığınızı varsayalım:
Yalnızca USER sütunundaki verileri çekmek istediğinizi düşünelim. Bu işlemi SELECT
ve FROM
anahtar kelimelerini içeren aşağıdaki sorguyu çalıştırarak yapabilirsiniz:
Yukarıdaki komutu yürüttüğünüzde example_table
tablosunun USER
sütununda bulunan tüm adları seçersiniz.
SQL'in SELECT
anahtar kelimesiyle birden fazla sütun da seçebilirsiniz. USER ve SHIPPED sütunlarında bulunan verileri çekmek istiyorsunuz diyelim. Bunu yapmak için SELECT
sorgusuna başka bir sütun değeri ekleyerek önceki sorguyu değiştirin (Değerleri virgülle ayırdığınızdan emin olun):
Yukarıdaki komut çalıştırıldığında bellekten USER
ve SHIPPED
verileri getirilir:
Böylece, temel SQL anahtar kelimelerinden ikisini öğrenmiş oldunuz. Şimdiyse işleri biraz daha ilginç hale getirelim.
WHERE
anahtar kelimesi, tabloları belirli sütun değerlerine göre filtreleyen başka bir SQL komutudur. example_table
tablosundan, paketleri gönderilmiş olanların adlarını çekmek istediğinizi varsayalım. WHERE
anahtar kelimesini sorguya aşağıdaki gibi ekleyebilirsiniz:
Yukarıdaki komutun çalıştırılması bellekten, paketleri gönderilmiş olan tüm kullanıcıları döndürür:
SQL'in temel anahtar kelimelerini ana hatlarıyla kavradığınıza göre bu tür sorguları BigQuery konsolunda çalıştırarak öğrendiklerinizi uygulayın.
Aşağıda, şu ana kadar ele alınan kavramlarla ilgili bilgilerinizi pekiştirmek için bazı çoktan seçmeli sorular verilmiştir. Bu soruları elinizden geldiğince yanıtlamaya çalışın.
BigQuery, Google Cloud üzerinde ve petabayt ölçeğinde çalışan, tümüyle yönetilen bir veri ambarıdır. Veri analistleri ve veri bilimciler, sunucuları kurup yönetme konusunda endişelenmeden büyük veri kümelerini hızla sorgulayıp filtreleyebilir, sonuçları toplayabilir ve karmaşık işlemler gerçekleştirebilir. BigQuery, bir komut satırı aracı (Cloud Shell'e önceden yüklenmiştir) veya web konsolu biçiminde sunulur. Her iki biçim de Google Cloud projelerinde barındırılan verileri yönetip sorgulamaya hazır haldedir.
Bu laboratuvarda, SQL sorguları çalıştırmak için web konsolunu kullanacaksınız.
Cloud Console'da BigQuery'ye Hoş Geldiniz mesaj kutusu açılır. Bu mesaj kutusunda, hızlı başlangıç kılavuzunun bağlantısı ve sürüm notları bulunur.
BigQuery konsolu açılır.
Kullanıcı arayüzünün bazı önemli özelliklerini incelemek için birkaç dakikanızı ayırın. Konsolun sağ tarafında sorgu "Düzenleyici" bulunur. Bu düzenleyici, önceki bölümde ele aldığımız örneklere benzer SQL komutları yazıp çalıştırmanızı sağlar. Bu düzenleyicinin altındaysa daha önce çalıştırdığınız sorguların bir listesi olan "Sorgu geçmişi" yer alır.
Konsolun solundaki bölme, gezinme menüsüdür. Konsolda, içerikleri adlarından anlaşılabilen sorgu geçmişi, kaydedilmiş sorgular ve iş geçmişinin yanı sıra Gezgin sekmesi bulunur.
Gezgin sekmesindeki en üst düzey kaynaklarda Google Cloud projeleri yer alır. Bunlar, her bir Google Cloud Öğrenim Merkezi laboratuvarı sırasında oturum açarak kullandığınız geçici Google Cloud projelerine benzer. Konsolunuzda ve sonuncu ekran görüntüsünde görebileceğiniz üzere Gezgin sekmesinde yalnızca projeniz yer alır. Proje adının yanındaki ok işaretini tıklarsanız hiçbir şey gösterilmez.
Çünkü projenizde hiçbir veri kümesi veya tablo yer almamaktadır ve sorgu için kullanabileceğiniz öğe yoktur. Önceki bölümlerde veri kümelerinin tablolar içerdiğini öğrenmiştiniz. Projenize veri eklediğinizde BigQuery'de projelerin veri kümeleri, veri kümelerinin de tablolar içerdiğini unutmayın. Proje > veri kümesi > tablo paradigmasını ve konsolun inceliklerini daha iyi anladığınıza göre sorgulanabilir veriler yükleyebilirsiniz.
Bu bölümde projenize bir miktar herkese açık veri çekerek BigQuery'de SQL komutlarını çalıştırma alıştırmaları yapabilirsiniz.
+ ADD'i (Ekle) tıklayın.
Star a project by name'i (Projeleri isme göre yıldızlayın) seçin.
Proje ismini bigquery-public-data olarak girin.
STAR'ı (Yıldızla) tıklayın.
Bu yeni sekmede hâlâ laboratuvar projeniz dışında çalıştığınızı unutmamanız önemlidir. Yaptığınız işlem, veri kümesi ve tablolar içeren, herkesin erişebileceği bir projeyi analiz etmek amacıyla BigQuery'ye çekmekten ibarettir. Söz konusu projeye geçiş yapmadınız. İş ve hizmetlerinizin tümü hâlâ Google Cloud Öğrenim Merkezi hesabınıza bağlıdır. Konsolun üst kısmındaki proje alanını inceleyerek bu durumu kendiniz de doğrulayabilirsiniz:
bigquery-public-data
london_bicycles
cycle_hire
cycle_stations
Bu laboratuvarda cycle_hire verilerini kullanacaksınız. cycle_hire
tablosunu açın, ardından Preview (Önizleme) sekmesini tıklayın. Tıkladığınızda aşağıdakine benzeyen bir sayfa açılır:
Sütunları ve satırlardaki değerleri inceleyin. Artık cycle_hire
tablosunda bazı SQL sorgularını çalıştırmaya hazırsınız.
Artık SQL sorgulaması anahtar kelimelerini ve BigQuery verileri paradigmasını temel düzeyde biliyorsunuz. Ayrıca, çalışırken kullanabileceğiniz bazı verilere sahipsiniz. Bu hizmeti kullanarak bazı SQL komutlarını çalıştırın.
Konsolun sağ alt köşesine göz attığınızda 83.434.866 satırlık veri olduğunu fark edeceksiniz. Bunlar, Londra'da 2015 ile 2017 yılları arasında bisiklet paylaşımıyla yapılan seyahatlerin sayısı. Hiç de küçük bir rakam değil!
Şimdi end_station_name
adlı yedinci sütun anahtarını not edelim. Bu anahtar, bisiklet paylaşımı yolculuklarının son varış noktalarını belirtir. Konunun daha da derinine inmeden önce end_station_name
sütununu tablodan ayırmak için basit bir sorgu çalıştırın.
Yaklaşık 20 saniye sonra yalnızca end_station_name
sütunu için sorguladığınız 83.434.866 satır döndürülür.
En az 20 dakika süren kaç bisiklet yolculuğu yapıldığını bulalım.
WHERE
anahtar kelimesini kullanan aşağıdaki sorguyu çalıştırın:Bu sorgunun çalışması yaklaşık bir dakika sürebilir.
SELECT *
anahtar kelimesi tablodan tüm sütun değerlerini döndürür. Süre, saniye cinsinden ölçülür. Değer olarak 1.200'ü (60 * 20) kullanmanızın nedeni budur.
Sağ alt köşeye göz atarsanız 26.441.016 satırın döndürüldüğünü görürsünüz. Toplamın yalnızca bir kısmını ifade eden bu oran (26.441.016/83.434.866), Londra'daki bisiklet paylaşımı yolculuklarının yaklaşık %30'unun en az 20 dakika sürdüğü anlamına gelir. Belli ki uzun yolculuklara çıkmışlar.
Aşağıda, şu ana kadar işlediğimiz kavramları daha iyi anlamanızı sağlayacak bazı çoktan seçmeli sorular verilmiştir. Bu soruları elinizden geldiğince yanıtlamaya çalışın.
GROUP BY
anahtar kelimesi ortak ölçütleri (ör. ortak bir değer) paylaşan sonuç kümesi satırlarını toplar ve bu tür ölçütler için bulunan tüm benzersiz girişleri döndürür.
Bu anahtar kelime, tablolardaki kategorik bilgileri bulmak için kullanışlıdır.
Sonuçlar, benzersiz (yinelenmeyen) bir sütun değerleri listesidir.
GROUP BY
anahtar kelimesi olmasaydı yapılan sorgu 83.434.866 satırın tamamını döndürürdü. GROUP BY
anahtar kelimesi tabloda bulunan benzersiz sütun değerlerinin çıktısını verir. Sağ alt köşeyi inceleyerek bunu kendiniz de görebilirsiniz. 954 satır olduğunu göreceksiniz. Diğer bir ifadeyle, Londra'daki bisiklet paylaşımları için 954 farklı başlangıç noktası bulunuyor.
COUNT()
işlevi aynı ölçütleri (ör. ortak değer) paylaşan satır sayısını döndürür. Bu anahtar kelime GROUP BY
ile birlikte kullanıldığında son derece faydalı olabilir.
Her bir başlangıç noktasında kaçar yolculuğun başladığını öğrenmek için önceki sorgunuza COUNT
işlevini ekleyin.
Bu sonuç her bir başlangıç konumunda kaç bisiklet paylaşımı yolculuğunun başladığını gösterir.
SQL'deki AS
anahtar kelimesi, bir tablo veya sütun için takma ad oluşturur. Takma ad, döndürülen sütuna veya tabloya verilen yeni bir addır ve AS
anahtar kelimesi tarafından belirtilir.
AS
anahtar kelimesini ekleyin. Düzenleyicideki sorguyu temizleyin, ardından aşağıdaki komutu kopyalayıp düzenleyiciye yapıştırın:Sonuçlar için, COUNT(*)
olan sağ sütun adı num_starts
olarak değiştirildi.
Gördüğünüz üzere, döndürülen tablodaki COUNT(*)
sütunu artık num_starts
takma adına ayarlanmış durumda. Bu anahtar kelime özellikle büyük veri kümeleriyle çalışırken kullanışlıdır. Belirsiz bir tablo veya sütun adını unutmak kolaydır.
ORDER BY
anahtar kelimesi, sorgunun döndürdüğü verileri belirtilen ölçütlere veya sütun değerine göre yukarıdan aşağıya ya da aşağıdan yukarıya sıralar. Bu anahtar kelimeyi önceki sorgunuza ekleyerek aşağıdaki işlemleri gerçekleştireceksiniz:
Aşağıdaki komutların her biri farklı birer sorgudur. Her bir komut için:
Son sorgunun sonuçları, konumlardan yapılan başlangıç sayılarına göre başlangıç konumlarını listeler.
En yüksek başlangıç sayısı "Hyde Park Corner, Hyde Park" başlangıç noktasında. Bununla birlikte, toplam rakama oranla (234.458/83.434.866) yolculukların %1'den küçük bir bölümü bu istasyondan başlamış.
Aşağıda, şu ana kadar ele alınan kavramlarla ilgili bilgilerinizi pekiştirmek için bazı çoktan seçmeli sorular verilmiştir. Bu soruları elinizden geldiğince yanıtlamaya çalışın.
Cloud SQL, buluta ilişkisel PostgreSQL ve MySQL veritabanları kurmayı, veritabanlarınızı yönetmeyi ve bunların bakımını yapmayı kolaylaştıran, tümüyle yönetilen bir veritabanı hizmetidir. Cloud SQL, döküm dosyaları (.sql) ve CSV dosyaları (.csv) olmak üzere iki tür veri biçimini kabul eder. cycle_hire
tablosunun alt kümelerini CSV dosyalarına aktarmayı ve bu dosyaları ara konum olarak Cloud Storage'a yüklemeyi öğreneceksiniz.
BigQuery konsolunda en son şu komutu çalıştırmıştınız:
Query Results (Sorgu Sonuçları) bölümünde SAVE RESULTS (SONUÇLARI KAYDET) > CSV(local file) (CSV (yerel dosya)) öğesini tıklayın. Bunun sonucunda, sorguyu CSV dosyası olarak kaydeden indirme işlemi başlatılır. İndirilen bu dosyanın konumunu ve adını not edin. Birazdan bu bilgilere ihtiyacınız olacak.
Sorgu Düzenleyici'yi temizleyin, ardından aşağıdaki komutu kopyalayıp sorgu düzenleyiciye yapıştırın:
Bu komut, bisiklet paylaşımı yolculuklarının sayısını içeren ve bitiş istasyonlarına göre gruplanan tabloyu, yolculuk sayısı en yüksek bitiş istasyonundan en düşük olana göre düzenlenmiş şekilde döndürür.
Cloud Console'a gidin. Burada, oluşturduğunuz dosyaları yükleyebileceğiniz bir depolama paketi oluşturacaksınız.
Gezinme menüsü > Cloud Storage > Buckets'ı (Paketler) seçin, ardından CREATE BUCKET'ı (PAKET OLUŞTUR) tıklayın.
Paketiniz için benzersiz bir ad girin, diğer ayarları değiştirmeyin ve Create'i (Oluştur) tıklayın.
İstenirse Public access will be prevented
(Herkese açık erişim önlenecek) iletişim kutusunda Confirm'ü (Onayla) seçin.
Laboratuvardaki ilerleme durumunuzu kontrol etmek için İlerleme durumumu kontrol et'i tıklayın. Paketinizi başarıyla oluşturduysanız bir değerlendirme puanı görürsünüz.
Şu anda, yeni oluşturduğunuz Cloud Storage paketini Cloud Console'da inceliyor olmanız gerekir.
YÜKLE > Dosyaları yükle'yi tıklayın ve start_station_name
verilerini içeren CSV dosyasını seçin.
Ardından Open'ı (Aç) tıklayın. Bu işlemi end_station_name
verileri için tekrarlayın.
Dosya adının yanındaki üç nokta işaretini, ardından rename'i (yeniden adlandır) tıklayarak start_station_name
dosyanızı yeniden adlandırın. Dosyayı start_station_data.csv
olarak yeniden adlandırın.
Dosya adının yanındaki üç nokta işaretini, ardından rename'i (yeniden adlandır) tıklayarak end_station_name
dosyanızı yeniden adlandırın. Dosyayı end_station_data.csv
olarak yeniden adlandırın.
Şimdi, Bucket details (Paket ayrıntıları) sayfasındaki Objects (Nesneler) listesinde start_station_data.csv
ve end_station_data.csv
'yi göreceksiniz.
Yerine getirdiğiniz görevi doğrulamak için İlerleme durumumu kontrol et'i tıklayın. CSV nesnelerini paketinize başarıyla yüklediyseniz bir değerlendirme puanı görürsünüz.
Konsolda Gezinme menüsü > SQL'i seçin.
CREATE INSTANCE > Choose MySQL'i (ÖRNEK OLUŞTUR > MySQL Seç) tıklayın.
Örnek kimlik olarak my-demo girin.
Password (Şifre) alanına güvenli bir şifre girin (Bu şifreyi unutmayın).
Veritabanı sürümü olarak MySQL 8'i seçin.
Choose a Cloud SQL edition'ın (Cloud SQL sürümü seç) bölümünde Enterprise'ı (Kurumsal) seçin.
Preset (Hazır ayar) olarak Development'ı (Geliştirme) (4 vCPU, 16 GB RAM, 100 GB depolama, Tekli alt bölge) seçin.
Bölge alanını
Multi zones (Highly available) (Çoklu alt bölgeler (Yüksek düzeyde kullanılabilir)) > Primary Zone (Birincil Alt Bölge) alanını
ÖRNEK OLUŞTUR'u tıklayın.
Laboratuvardaki ilerleme durumunuzu kontrol etmek için aşağıda yer alan İlerleme durumumu kontrol et'i tıklayın. Cloud SQL örneğinizi başarıyla oluşturduysanız bir değerlendirme puanı görürsünüz.
Çalışır durumda bir Cloud SQL örneğiniz olduğuna göre şimdi Cloud Shell komut satırını kullanarak örneğin içinde veritabanı oluşturun.
Konsolun sağ üst köşesindeki simgeyi tıklayarak Cloud Shell'i açın.
Proje kimliğini ortam değişkeni olarak ayarlamak için aşağıdaki komutu çalıştırın:
[Y/n] seçimi yapmanız istenirse Y'ye ve ardından Enter tuşuna basın.
Bu işlem sonucu tarayıcınızda açabileceğiniz bir bağlantı alırsınız. Bağlantıyı qwiklabs hesabınızla giriş yaptığınız tarayıcıda açın. Giriş yaptığınızda size bir doğrulama kodu gönderilir. Bu kodu kopyalayıp Cloud Shell'e yapıştırın.
my-demo
kısmına örnek adını girmeniz gerekir):Aşağıdakine benzer bir çıkış almanız gerekir:
Cloud SQL örnekleri, önceden yapılandırılmış veritabanlarıyla birlikte sunulur. Ancak Londra'daki bisiklet paylaşımı verilerini depolamak için kendi veritabanınızı oluşturacaksınız.
bike
adlı bir veritabanı oluşturmak için MySQL sunucu isteminde aşağıdaki komutu çalıştırın:Aşağıdaki çıkışı alırsınız:
Tamamladığınız görevi doğrulamak için İlerleme durumumu kontrol et'i tıklayarak ilerleme durumunuzu kontrol edin. Cloud SQL örneğinde başarıyla veritabanı oluşturduysanız bir değerlendirme puanı görürsünüz.
Bu ifadede, veritabanı yerine tablo oluşturmak için CREATE
anahtar kelimesiyle birlikte TABLE
deyimi kullanılıyor. USE
anahtar kelimesi, bağlanmak istediğiniz veritabanını belirtir. Şu anda "start_station_name" ve "num" adlı iki sütun içeren "london1" adlı bir tablonuz var. VARCHAR(255)
koşulu, 255'e kadar karakteri barındırabilen değişken uzunluklu dize sütununu belirtir. INT
ise tam sayı türünde bir sütundur.
Her iki komut için de aşağıdaki çıkışı almanız gerekir:
Henüz veriyi yüklemediğiniz için "boş küme" görürsünüz.
Cloud SQL konsoluna dönün. Bu aşamada, start_station_name
ve end_station_name
CSV dosyalarını yeni oluşturduğunuz london1 ve london2 tablolarına yükleyeceksiniz.
start_station_data.csv
'yi tıklayın. Select'i (Seç) tıklayın.bike
veritabanını seçip tablonuz için "london1
" yazın.Aynı işlemi diğer CSV dosyası için de yapın.
end_station_data.csv
'yi ve Select'i (Seç) tıklayın.bike
veritabanını seçip tablonuz için "london2
" yazın.Artık her iki CSV dosyası da bike
veritabanındaki tablolara yüklenmiş olmalıdır.
955 satırlık çıkış almış olmanız gerekir. Bu sayı, tüm benzersiz istasyon adlarının sayısı kadardır.
959 satırlık çıkış almış olmanız gerekir. Bu sayı, tüm benzersiz istasyon adlarının sayısından bir fazladır.
Veri yönetimi konusunda size yardımcı olacak diğer birkaç SQL anahtar kelimesinden bahsedelim. Bunların ilki, DELETE
anahtar kelimesi.
Her iki komutu da çalıştırdıktan sonra aşağıdaki çıkışı alırsınız:
Silinen satırlar, CSV dosyalarındaki sütun başlıklarıydı. DELETE
anahtar kelimesi aslında dosyanın ilk satırını değil, tabloda sütun adının (bu senaryoda "num") belirtilmiş bir değer (bu senaryoda "0") içerdiği tüm satırları siler. SELECT * FROM london1;
ve SELECT * FROM london2;
sorgularını çalıştırıp tablonun en üst kısmına giderseniz bu satırların artık mevcut olmadığını görürsünüz.
INSERT INTO
anahtar kelimesini kullanarak tablolara değerler de ekleyebilirsiniz.
start_station_name
sütunundaki değer "test destination" ve num
sütunundaki değer "1" olan yeni bir satır eklemek için aşağıdaki komutu çalıştırın:INSERT INTO
anahtar kelimesinin çalışması için bir tablo (london1) gerekir. Anahtar kelime, ilk parantezdeki (bu senaryoda "start_station_name" ve "num") terimlerin belirttiği sütunlarla yeni bir satır oluşturur. "VALUES" deyiminden sonra gelen tüm kısımlar, yeni satıra değer olarak eklenir.
Aşağıdaki çıkışı alırsınız:
SELECT * FROM london1;
sorgusunu çalıştırırsanız "london1" tablosunun alt kısmına başka bir satırın eklendiğini görürsünüz.
Öğreneceğiniz son SQL anahtar kelimesi UNION
'dır. Bu anahtar kelime, en az iki SELECT
sorgusunun çıkışını bir sonuç kümesinde birleştirir. "london1" ve "london2" tablolarının alt kümelerini birleştirmek için UNION
anahtar kelimesini kullanırsınız.
Aşağıdaki zincirleme sorgu her iki tablodan da belirli verileri çeker ve bu verileri UNION
operatörü kullanarak birleştirir.
Birinci SELECT
sorgusu, "london1" tablosundaki iki sütunu seçer ve "start_station_name" için "top_stations" takma adını oluşturur. Yalnızca 100.000'i aşkın bisikletin yolculuğa başladığı bisiklet paylaşımı istasyonu adlarını çekmek için WHERE
anahtar kelimesini kullanır.
İkinci SELECT
sorgusu, "london2" tablosundaki iki sütunu seçer ve yalnızca 100.000'i aşkın bisikletin yolculuklarını sonlandırdığı bisiklet paylaşımı istasyonu adlarını çekmek için WHERE
anahtar kelimesini kullanır.
Aradaki UNION
anahtar kelimesi, "london2" verilerini "london1" tablosuna uydurarak bu sorguların çıkışlarını birleştirir. "london1", "london2" ile birleştirildiğinden, öncelikli sütun değerleri "top_stations" ve "num"dır.
ORDER BY
anahtar kelimesi, nihai ve birleştirilmiş tabloyu "top_stations" sütunu değerine göre, harflerin alfabetik sırasına ters olacak şekilde düzenler.
Örnek çıkış (sonuçlarınız farklı olabilir) :
Bisiklet paylaşımı için başlangıç ve bitiş noktaları olarak en sık kullanılan 14 noktaya baktığımızda bunların 13 tanesinin ortak olduğunu görüyoruz. Bazı temel SQL anahtar kelimelerini kullanarak büyük bir veri kümesini sorgulayabildiniz. Bu sorgulama sayesinde de veri noktaları döndürdünüz ve belirli soruların yanıtlarına ulaştınız.
Bu laboratuvarda SQL ile ilgili temel bilgileri, BigQuery ve CloudSQL'de anahtar kelime uygulayıp sorgu çalıştırmayı öğrendiniz. Proje, veritabanı ve tabloların arkasında yatan temel kavramları kavradınız. Verileri değiştirip düzenleyen anahtar kelimelerle alıştırmalar yaptınız. BigQuery'ye nasıl veri işleyeceğinizi öğrendiniz ve tablolarda sorgu çalıştırma alıştırmaları yaptınız. Cloud SQL'de örnek oluşturmayı öğrendiniz ve veri alt kümelerini veritabanlarında yer alan tablolara aktarmayı denediniz. Londra'daki bisiklet paylaşımı başlangıç ve bitiş istasyonları hakkında bazı ilginç sonuçlara ulaşmak için Cloud SQL'de zincirleme sorgu oluşturup çalıştırdınız.
Cloud SQL ve BigQuery ile eğitiminize ve alıştırma yapmaya devam etmek için aşağıdaki Google Cloud Öğrenim Merkezi laboratuvarlarından yararlanın:
Veri Bilimi hakkında daha fazla bilgi edinmek için: Data Science on the Google Cloud Platform, 2nd Edition: O'Reilly Media, Inc..
...Google Cloud teknolojilerinden en iyi şekilde yararlanmanıza yardımcı olur. Derslerimizde teknik becerilere odaklanırken en iyi uygulamalara da yer veriyoruz. Gerekli yetkinlik seviyesine hızlıca ulaşmanız ve öğrenim maceranızı sürdürebilmeniz için sizlere yardımcı olmayı amaçlıyoruz. Temel kavramlardan ileri seviyeye kadar farklı eğitim programlarımız mevcut. Ayrıca, yoğun gündeminize uyması için talep üzerine sağlanan, canlı ve sanal eğitim alternatiflerimiz de var. Sertifikasyonlar ise Google Cloud teknolojilerindeki becerilerinizi ve uzmanlığınızı doğrulamanıza ve kanıtlamanıza yardımcı oluyor.
Kılavuzun Son Güncellenme Tarihi: 20 Ekim 2023
Laboratuvarın Son Test Edilme Tarihi: 20 Ekim 2023
Telif Hakkı 2025 Google LLC Tüm hakları saklıdır. Google ve Google logosu, Google LLC şirketinin ticari markalarıdır. Diğer tüm şirket ve ürün adları ilişkili oldukları şirketlerin ticari markaları olabilir.
This content is not currently available
We will notify you via email when it becomes available
Great!
We will contact you via email if it becomes available
One lab at a time
Confirm to end all existing labs and start this one