arrow_back

Datastream:從 PostgreSQL 複製資料到 BigQuery

登录 加入
Quick tip: Review the prerequisites before you run the lab
Use an Incognito or private browser window to run this lab. This prevents any conflicts between your personal account and the student account, which may cause extra charges incurred to your personal account.
欢迎加入我们的社区,一起测试和分享您的知识!
done
学习 700 多个动手实验和课程并获得相关技能徽章

Datastream:從 PostgreSQL 複製資料到 BigQuery

实验 1 小时 universal_currency_alt 1 积分 show_chart 入门级
info 此实验可能会提供 AI 工具来支持您学习。
欢迎加入我们的社区,一起测试和分享您的知识!
done
学习 700 多个动手实验和课程并获得相关技能徽章

GSP1052

Google Cloud 自學實驗室標誌

總覽

在現今競爭激烈的環境中,組織需要能快速且輕鬆根據即時資料做出決策。BigQuery 適用的 Datastream 可以從 AlloyDB、MySQL、PostgreSQL 和 Oracle 等作業資料庫來源,將資料順暢複製到 Google Cloud 的無伺服器 data warehouse:BigQuery。Datastream 具備無伺服器且可自動調度資源的架構,讓您能輕鬆設定 ELT (擷取、載入和轉換) pipeline,進行低延遲的資料複製,以展開即時深入分析。

在本實作實驗室中,您將部署 PostgreSQL 適用的 Cloud SQL 資料庫,並用 gcloud 指令列匯入範例資料集。在使用者介面,您會建立並開始 Datastream 串流,將資料複製到 BigQuery。

雖然您可以輕鬆從實驗室複製指令並貼到對應的位置,但為了強化您對核心概念的理解,我們建議自行輸入指令

學習內容

  • 用 Google Cloud 控制台準備 PostgreSQL 適用的 Cloud SQL 執行個體
  • 將資料匯入 Cloud SQL 執行個體
  • 為 PostgreSQL 資料庫建立 Datastream 連線設定檔
  • 為 BigQuery 目的地建立 Datastream 連線設定檔
  • 建立 Datastream 串流並開始複製
  • 驗證現有的資料和變更內容是否正確複製到 BigQuery

事前準備

  • 熟悉標準 Linux 環境
  • 熟悉變更資料擷取 (CDC) 的概念

設定和需求

點選「Start Lab」按鈕前的須知事項

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:

  • 您可以使用標準的網際網路瀏覽器 (Chrome 瀏覽器為佳)。
注意:請使用無痕模式或私密瀏覽視窗執行此研究室。這可以防止個人帳戶和學生帳戶之間的衝突,避免個人帳戶產生額外費用。
  • 是時候完成研究室活動了!別忘了,活動一開始將無法暫停。
注意:如果您擁有個人 Google Cloud 帳戶或專案,請勿用於本研究室,以免產生額外費用。

如何開始研究室及登入 Google Cloud 控制台

  1. 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:

    • 「Open Google Cloud console」按鈕
    • 剩餘時間
    • 必須在這個研究室中使用的暫時憑證
    • 完成這個實驗室所需的其他資訊 (如有)
  2. 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。

    注意:如果頁面中顯示「選擇帳戶」對話方塊,請點選「使用其他帳戶」
  3. 如有必要,請將下方的 Username 貼到「登入」對話方塊。

    {{{user_0.username | "Username"}}}

    您也可以在「Lab Details」窗格找到 Username

  4. 點選「下一步」

  5. 複製下方的 Password,並貼到「歡迎使用」對話方塊。

    {{{user_0.password | "Password"}}}

    您也可以在「Lab Details」窗格找到 Password

  6. 點選「下一步」

    重要事項:請務必使用實驗室提供的憑證,而非自己的 Google Cloud 帳戶憑證。 注意:如果使用自己的 Google Cloud 帳戶來進行這個實驗室,可能會產生額外費用。
  7. 按過後續的所有頁面:

    • 接受條款及細則。
    • 由於這是臨時帳戶,請勿新增救援選項或雙重驗證機制。
    • 請勿申請免費試用。

Google Cloud 控制台稍後會在這個分頁開啟。

注意:如要查看列出 Google Cloud 產品和服務的選單,請點選左上角的「導覽選單」「導覽選單」圖示

啟動 Cloud Shell

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。

  1. 點按 Google Cloud 控制台上方的「啟用 Cloud Shell」圖示 「啟動 Cloud Shell」圖示

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:

您在本工作階段中的 Cloud Platform 專案會設為「YOUR_PROJECT_ID」

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。

  1. (選用) 您可以執行下列指令來列出使用中的帳戶:
gcloud auth list
  1. 點按「授權」

  2. 輸出畫面應如下所示:

輸出內容:

ACTIVE: * ACCOUNT: student-01-xxxxxxxxxxxx@qwiklabs.net To set the active account, run: $ gcloud config set account `ACCOUNT`
  1. (選用) 您可以使用下列指令來列出專案 ID:
gcloud config list project

輸出內容:

[core] project = <project_ID>

輸出內容範例:

[core] project = qwiklabs-gcp-44776a13dea667a6 附註:如需有關 gcloud 的完整說明,請前往 Google Cloud 並參閱「gcloud CLI overview guide」(gcloud CLI 總覽指南)。

工作 1:建立複製用的資料庫

在這個部分,您會準備 PostgreSQL 適用的 Cloud SQL 資料庫來進行 Datastream 複製工作。

建立 Cloud SQL 資料庫

  1. 執行下列指令來啟用 Cloud SQL API:
gcloud services enable sqladmin.googleapis.com
  1. 執行下列指令,建立 PostgreSQL 適用的 Cloud SQL 資料庫執行個體:
POSTGRES_INSTANCE=postgres-db DATASTREAM_IPS={{{project_0.startup_script.ip_Address | IP_ADDRESS}}} gcloud sql instances create ${POSTGRES_INSTANCE} \ --database-version=POSTGRES_14 \ --cpu=2 --memory=10GB \ --authorized-networks=${DATASTREAM_IPS} \ --region={{{project_0.default_region|REGION}}} \ --root-password pwd \ --database-flags=cloudsql.logical_decoding=on 注意:此指令會在 建立資料庫。若您位於其他區域,請務必將 DATASTREAM_IPS 換成對應的 Datastream 公開 IP

建立好資料庫執行個體後,請記下該執行個體的公開 IP,之後建立 Datastream 的連線設定檔時會用到。

點選「Check my progress」確認目標已達成。

建立複製用的資料庫

將範例資料填入資料庫

在 Cloud Shell 執行下列指令,連線至 PostgreSQL 資料庫。

gcloud sql connect postgres-db --user=postgres

系統提示您輸入密碼時,請輸入 pwd

連上資料庫後,執行下列 SQL 指令來建立範例結構定義與資料表:

CREATE SCHEMA IF NOT EXISTS test; CREATE TABLE IF NOT EXISTS test.example_table ( id SERIAL PRIMARY KEY, text_col VARCHAR(50), int_col INT, date_col TIMESTAMP ); ALTER TABLE test.example_table REPLICA IDENTITY DEFAULT; INSERT INTO test.example_table (text_col, int_col, date_col) VALUES ('hello', 0, '2020-01-01 00:00:00'), ('goodbye', 1, NULL), ('name', -987, NOW()), ('other', 2786, '2021-01-01 00:00:00');

設定資料庫以準備複製

  • 執行下列 SQL 指令,建立發布作業和複製運算單元:
CREATE PUBLICATION test_publication FOR ALL TABLES; ALTER USER POSTGRES WITH REPLICATION; SELECT PG_CREATE_LOGICAL_REPLICATION_SLOT('test_replication', 'pgoutput');

工作 2:建立 Datastream 資源並開始複製

準備好資料庫後,建立 Datastream 連線設定檔與串流來開始複製。

  1. 從「導覽選單」點選「查看所有產品」,然後在「數據分析」底下選取「Datastream」

  2. 點選「啟用」來啟用 Datastream API。

64c95a330abbceb6.png

建立連線設定檔

請分別為 PostgreSQL 來源與 BigQuery 目的地建立連線設定檔。

PostgreSQL 連線設定檔

  1. 在 Cloud 控制台,前往「連線設定檔」分頁並點選「建立設定檔」
「連線設定檔」頁面,「建立設定檔」連結在右上角
  1. 選取「PostgreSQL」連線設定檔類型。
PostgreSQL 顯示為其中一個圖塊選項
  1. 連線設定檔的名稱與 ID 請使用 postgres-cp

  2. 輸入資料庫連線詳細資料:

  • 區域:
  • 先前建立的 Cloud SQL 執行個體的 IP 與通訊埠
  • 使用者名稱:postgres
  • 密碼:pwd
  • 資料庫:postgres
  1. 點選「繼續」

  2. 「加密」部分保留預設值「無」,並點選「繼續」

  3. 選取「IP 許可清單」連線方式,並點選「繼續」

  4. 點選「執行測試」,確保 Datastream 可以連上資料庫。

  5. 點選「建立」

BigQuery 連線設定檔

  1. 在 Cloud 控制台,前往「連線設定檔」分頁並點選「建立設定檔」
「連線設定檔」頁面,「建立設定檔」連結在右上角
  1. 選取「BigQuery」連線設定檔類型。
BigQuery 顯示為其中一個圖塊選項
  1. 連線設定檔的名稱與 ID 請使用 bigquery-cp

  2. 區域請選取「」。

  3. 點選「建立」

建立串流

建立串流,連結前面建立的連線設定檔並進行設定,將資料從來源串流至目的地。

  • 前往 Cloud 控制台的「串流」分頁,並點選「建立串流」
「串流」頁面,「建立串流」連結在右上角

定義串流詳細資料

  1. 串流的名稱與 ID 請使用 test-stream
  2. 區域請選取「」。
  3. 來源類型請選取「PostgreSQL」。
  4. 目的地類型請選取「BigQuery」。
  5. 點選「繼續」
「建立串流」頁面的第 1 步,當中的詳細資料已填妥

定義來源

  1. 選取上一步建立的「postgres-cp」連線設定檔。
  2. (選用) 點選「執行測試」來測試連線能力。
  3. 點選「繼續」
「建立串流」頁面的第 2 步,當中的欄位已填妥

設定來源

  1. 複製運算單元名稱請指定「test_replication」。
  2. 發布作業名稱請指定「test_publication」。
「建立串流」頁面的第 3 步,當中的欄位已填妥
  1. 選取「test」結構定義進行複製。
從數個選項中選取「test」結構定義
  1. 點選「繼續」

定義目的地

  • 選取上一步建立的「bigquery-cp」連線設定檔,然後點選「繼續」
「建立串流」頁面的第 4 步,當中已選取「bigquery-cp」

設定目的地

  1. 選擇「區域」並選取 做為 BigQuery 資料集的位置。
  2. 過時程度限制請設為「0 秒」
「建立串流」頁面的第 5 步,當中已選取位置
  1. 點選「繼續」

檢查並建立串流

  • 最後點選「執行驗證」,驗證串流詳細資料。成功完成驗證後,請點選「建立並啟動」
有綠色打勾符號的驗證結果

等待約 1 至 2 分鐘,直到串流狀態顯示為執行中。

點選「Check my progress」確認目標已達成。

建立 Datastream 來源

工作 3:在 BigQuery 查看資料

現在串流正在執行,請查看將資料複製到 BigQuery 的工作。

  1. 從 Google Cloud 控制台的「導覽選單」前往「BigQuery」
  2. 在 BigQuery Studio Explorer 展開專案節點,查看資料集清單。
  3. 展開「test」資料集節點。
  4. 點選「example_table」資料表。
  5. 點選「預覽」分頁標籤,在 BigQuery 查看資料。
注意:資料會在幾分鐘內出現在「預覽」部分。顯示「example_table」的 BigQuery「Explorer」頁面

工作 4:檢查來源的變更內容是否複製到 BigQuery

  1. 在 Cloud Shell 執行下列指令,連線至 Cloud SQL 資料庫 (密碼為 pwd):
gcloud sql connect postgres-db --user=postgres
  1. 執行下列 SQL 指令來變更資料:
INSERT INTO test.example_table (text_col, int_col, date_col) VALUES ('abc', 0, '2022-10-01 00:00:00'), ('def', 1, NULL), ('ghi', -987, NOW()); UPDATE test.example_table SET int_col=int_col*2; DELETE FROM test.example_table WHERE text_col = 'abc';
  1. 開啟 BigQuery SQL 工作區並執行下列查詢,在 BigQuery 查看變更內容:
SELECT * FROM test.example_table ORDER BY id; 查詢結果

恭喜!

Datastream 對於資料整合與分析來說是個不可或缺的工具!您已學會基礎概念,瞭解如何用 Datastream 將資料從 PostgreSQL 複製到 BigQuery。

使用手冊上次更新日期:2023 年 8 月 23 日

實驗室上次測試日期:2023 年 8 月 23 日

Copyright 2025 Google LLC 保留所有權利。Google 和 Google 標誌是 Google LLC 的商標,其他公司和產品名稱則有可能是其關聯公司的商標。

Before you begin

  1. Labs create a Google Cloud project and resources for a fixed time
  2. Labs have a time limit and no pause feature. If you end the lab, you'll have to restart from the beginning.
  3. On the top left of your screen, click Start lab to begin

Use private browsing

  1. Copy the provided Username and Password for the lab
  2. Click Open console in private mode

Sign in to the Console

  1. Sign in using your lab credentials. Using other credentials might cause errors or incur charges.
  2. Accept the terms, and skip the recovery resource page
  3. Don't click End lab unless you've finished the lab or want to restart it, as it will clear your work and remove the project

此内容目前不可用

一旦可用,我们会通过电子邮件告知您

太好了!

一旦可用,我们会通过电子邮件告知您

One lab at a time

Confirm to end all existing labs and start this one

Setup your console before you begin

Use an Incognito or private browser window to run this lab. This prevents any conflicts between your personal account and the Student account, which may cause extra charges incurred to your personal account.