
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.
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Query a public dataset (dataset: usa_names, table: usa_1910_2013)
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Create a new dataset
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Query new dataset
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Sans le matériel et l'infrastructure adaptés, stocker et interroger des ensembles de données volumineux peut s'avérer chronophage et coûteux. BigQuery est un entrepôt de données d'entreprise qui résout ce problème en permettant d'effectuer des requêtes SQL ultra-rapides grâce à la puissance de traitement de l'infrastructure de Google. Il vous suffit de transférer vos données dans BigQuery. Nous nous chargeons du reste. Vous pouvez contrôler l'accès au projet et à vos données en fonction des besoins de votre entreprise, par exemple en autorisant d'autres personnes à afficher vos données ou à les interroger.
Vous pouvez accéder à BigQuery via la console Cloud, l'outil de ligne de commande ou en appelant l'API REST BigQuery à l'aide de diverses bibliothèques clientes telles que Java, .NET ou Python. Plusieurs outils tiers permettent également d'interagir avec BigQuery, par exemple pour visualiser ou charger des données. Dans cet atelier, vous accéderez à BigQuery à l'aide de la console Cloud.
En utilisant BigQuery dans la console Cloud, vous disposerez d'une interface graphique pour réaliser diverses tâches telles qu'exécuter des requêtes, charger des données ou encore en exporter. Dans cet atelier pratique, vous allez apprendre à interroger des tables d'un ensemble de données public et à charger des exemples de données dans BigQuery via la console Cloud.
Au cours de cet atelier, vous allez :
Lisez ces instructions. Les ateliers sont minutés, et vous ne pouvez pas les mettre en pause. Le minuteur, qui démarre lorsque vous cliquez sur Démarrer l'atelier, indique combien de temps les ressources Google Cloud resteront accessibles.
Cet atelier pratique vous permet de suivre les activités dans un véritable environnement cloud, et non dans un environnement de simulation ou de démonstration. Des identifiants temporaires vous sont fournis pour vous permettre de vous connecter à Google Cloud le temps de l'atelier.
Pour réaliser cet atelier :
Cliquez sur le bouton Démarrer l'atelier. Si l'atelier est payant, une boîte de dialogue s'affiche pour vous permettre de sélectionner un mode de paiement. Sur la gauche, vous trouverez le panneau "Détails concernant l'atelier", qui contient les éléments suivants :
Cliquez sur Ouvrir la console Google Cloud (ou effectuez un clic droit et sélectionnez Ouvrir le lien dans la fenêtre de navigation privée si vous utilisez le navigateur Chrome).
L'atelier lance les ressources, puis ouvre la page "Se connecter" dans un nouvel onglet.
Conseil : Réorganisez les onglets dans des fenêtres distinctes, placées côte à côte.
Si nécessaire, copiez le nom d'utilisateur ci-dessous et collez-le dans la boîte de dialogue Se connecter.
Vous trouverez également le nom d'utilisateur dans le panneau "Détails concernant l'atelier".
Cliquez sur Suivant.
Copiez le mot de passe ci-dessous et collez-le dans la boîte de dialogue Bienvenue.
Vous trouverez également le mot de passe dans le panneau "Détails concernant l'atelier".
Cliquez sur Suivant.
Accédez aux pages suivantes :
Après quelques instants, la console Cloud s'ouvre dans cet onglet.
La console BigQuery est une interface qui permet d'interroger des tables, y compris celles des ensembles de données publics proposés par BigQuery.
Le message Bienvenue sur BigQuery dans Cloud Console s'affiche. Il contient un lien vers le guide de démarrage rapide et les notes de version.
La console BigQuery s'ouvre.
Dans cette section, vous allez charger dans BigQuery un ensemble de données public (USA Names), puis interroger cet ensemble de données afin de déterminer les prénoms les plus couramment donnés aux États-Unis entre 1910 et 2013.
Dans le volet "Explorateur", cliquez sur + AJOUTER.
Dans la fenêtre Ajouter des données, sélectionnez Ajouter un projet aux favoris en saisissant son nom.
Saisissez bigquery-public-data
comme nom de projet et cliquez sur Ajouter aux favoris.
Le projet bigquery-public-data
est ajouté à vos ressources et l'ensemble de données usa_names
apparaît dans le volet gauche de la section Explorateur, sous bigquery-public-data
.
Cliquez sur usa_names pour développer l'ensemble de données.
Cliquez sur la table usa_1910_2013 pour l'ouvrir.
Vous allez interroger l'ensemble de données bigquery-public-data.usa_names.usa_1910_2013
afin d'extraire le prénom et le genre des bébés, puis afficher les 10 premiers prénoms par ordre décroissant.
Cliquez sur Requête > Dans un nouvel onglet.
Supprimez le texte de requête par défaut dans l'éditeur de requête.
Copiez la requête suivante et collez-la dans l'éditeur de requête :
BigQuery affiche une coche verte si la requête est valide. Dans le cas contraire, un point d'exclamation rouge apparaît. Lorsque la requête est correctement formulée, l'outil de validation indique également la quantité de données à traiter lors de son exécution. Vous pourrez ainsi déterminer le coût d'exécution de la requête.
Les résultats de la requête s'affichent sous l'éditeur de requête. En haut de la section des résultats, BigQuery indique le temps écoulé et la quantité de données traitées par la requête. La table contenant les résultats de la requête figure sous ces informations. La ligne d'en-tête contient le nom de la colonne indiqué dans le champ GROUP BY
(Grouper par) de la requête.
Cliquez sur Vérifier ma progression pour valider l'objectif.
Dans cette section, vous allez créer une table personnalisée dans laquelle vous allez charger des données, puis exécuter une requête.
Le fichier que vous téléchargez contient environ 7 Mo de données correspondant aux prénoms populaires donnés aux bébés. Il est fourni par l'Administration de la sécurité sociale des États-Unis.
yob2014.txt
pour obtenir un aperçu des données. Il s'agit d'un fichier CSV contenant les trois colonnes suivantes : prénom, genre (M
ou F
) et nombre d'enfants portant ce prénom. Le fichier ne comporte pas de ligne d'en-tête.yob2014.txt
pour pouvoir le retrouver plus tard.Dans cette section, vous allez créer un ensemble de données pour y stocker votre table, ajouter des données à votre projet, puis créer la table de données que vous interrogerez.
Les ensembles de données vous permettent de contrôler l'accès aux tables et aux vues d'un projet. Dans cet atelier, vous n'allez utiliser qu'une table, mais vous aurez tout de même besoin d'un ensemble de données pour la stocker.
Dans la section Explorateur de la console, cliquez sur l'icône Afficher les actions à côté de l'ID de votre projet et sélectionnez Créer un ensemble de données.
Sur la page Créer un ensemble de données, procédez comme suit :
babynames
.Les ensembles de données publics sont actuellement stockés dans l'emplacement multirégional "US". Par souci de simplicité, utilisez le même emplacement pour votre ensemble de données.
Cliquez sur Vérifier ma progression pour valider l'objectif.
Dans cette section, vous allez charger des données dans la table que vous avez créée.
Utilisez les valeurs par défaut pour tous les paramètres, sauf indication contraire.
yob2014.txt
, puis cliquez sur Ouvrir.names_2014
.Maintenant que vous avez chargé des données dans votre table, vous pouvez exécuter des requêtes sur celle-ci. Le processus est identique à l'exemple précédent, mis à part que cette fois, vous interrogez votre table au lieu d'une table publique.
Cliquez sur Vérifier ma progression pour valider l'objectif.
Vous avez interrogé un ensemble de données public, créé une table personnalisée dans laquelle vous avez chargé des données, puis exécuté une requête sur cette table.
Pour plus d'informations sur BigQuery, consultez la documentation BigQuery et la page Ensembles de données publics BigQuery.
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Dernière mise à jour du manuel : 2 octobre 2023
Dernier test de l'atelier : 2 octobre 2023
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