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Übersicht

Das Speichern und Abfragen umfangreicher Datasets kann ohne die richtige Hardware und Infrastruktur zeitaufwendig und teuer sein. BigQuery ist ein serverloses, hoch skalierbares Cloud Data Warehouse, das dieses Problem durch die sehr schnelle Abwicklung von SQL-Abfragen löst. Dabei wird die Rechenleistung der Google-Infrastruktur genutzt. Verschieben Sie einfach Ihre Daten zu BigQuery und überlassen Sie uns den Rest. Sie können den Zugriff auf das Projekt und auf Ihre Daten entsprechend Ihren Unternehmensanforderungen steuern und anderen Personen das Aufrufen oder Abfragen Ihrer Daten ermöglichen.

Der Zugriff auf BigQuery erfolgt entweder über die Console, die Web-Benutzeroberfläche oder ein Befehlszeilentool mithilfe verschiedener Clientbibliotheken wie Java, .NET oder Python. Außerdem gibt es verschiedene Lösungsanbieter, die Sie zur Interaktion mit BigQuery nutzen können.

In diesem praxisorientierten Lab lernen Sie, wie Sie das Python-basierte Befehlszeilentool bq für BigQuery verwenden, um damit Tabellen in einem öffentlichen Dataset abzufragen und Beispieldateien in BigQuery zu laden.

Aufgaben

• Öffentliches Dataset abfragen
• Neues Dataset erstellen
• Daten in neue Tabelle laden
• Benutzerdefinierte Tabelle abfragen

Einrichtung und Anforderungen

Vor dem Klick auf „Start Lab“ (Lab starten)

Lesen Sie diese Anleitung. Labs sind zeitlich begrenzt und können nicht pausiert werden. Der Timer beginnt zu laufen, wenn Sie auf Lab starten klicken, und zeigt Ihnen, wie lange Google Cloud-Ressourcen für das Lab verfügbar sind.

In diesem praxisorientierten Lab können Sie die Lab-Aktivitäten in einer echten Cloud-Umgebung durchführen – nicht in einer Simulations- oder Demo-Umgebung. Dazu erhalten Sie neue, temporäre Anmeldedaten, mit denen Sie für die Dauer des Labs auf Google Cloud zugreifen können.

Für dieses Lab benötigen Sie Folgendes:

• Einen Standardbrowser (empfohlen wird Chrome)

• Zeit für die Durchführung des Labs – denken Sie daran, dass Sie ein begonnenes Lab nicht unterbrechen können.

Lab starten und bei der Google Cloud Console anmelden

1. Klicken Sie auf Lab starten. Wenn Sie für das Lab bezahlen müssen, wird ein Dialogfeld geöffnet, in dem Sie Ihre Zahlungsmethode auswählen können. Auf der linken Seite befindet sich der Bereich „Details zum Lab“ mit diesen Informationen:

   • Schaltfläche „Google Cloud Console öffnen“
   • Restzeit
   • Temporäre Anmeldedaten für das Lab
   • Ggf. weitere Informationen für dieses Lab

2. Klicken Sie auf Google Cloud Console öffnen (oder klicken Sie mit der rechten Maustaste und wählen Sie Link in Inkognitofenster öffnen aus, wenn Sie Chrome verwenden).

   Im Lab werden Ressourcen aktiviert. Anschließend wird ein weiterer Tab mit der Seite „Anmelden“ geöffnet.

   Tipp: Ordnen Sie die Tabs nebeneinander in separaten Fenstern an.

   Hinweis: Wird das Dialogfeld Konto auswählen angezeigt, klicken Sie auf Anderes Konto verwenden.

3. Kopieren Sie bei Bedarf den folgenden Nutzernamen und fügen Sie ihn in das Dialogfeld Anmelden ein.

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

   Sie finden den Nutzernamen auch im Bereich „Details zum Lab“.

4. Klicken Sie auf Weiter.

5. Kopieren Sie das folgende Passwort und fügen Sie es in das Dialogfeld Willkommen ein.

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

   Sie finden das Passwort auch im Bereich „Details zum Lab“.

6. Klicken Sie auf Weiter.

   Wichtig: Sie müssen die für das Lab bereitgestellten Anmeldedaten verwenden. Nutzen Sie nicht die Anmeldedaten Ihres Google Cloud-Kontos. Hinweis: Wenn Sie Ihr eigenes Google Cloud-Konto für dieses Lab nutzen, können zusätzliche Kosten anfallen.

7. Klicken Sie sich durch die nachfolgenden Seiten:

   • Akzeptieren Sie die Nutzungsbedingungen.
   • Fügen Sie keine Wiederherstellungsoptionen oder Zwei-Faktor-Authentifizierung hinzu (da dies nur ein temporäres Konto ist).
   • Melden Sie sich nicht für kostenlose Testversionen an.

Nach wenigen Augenblicken wird die Google Cloud Console in diesem Tab geöffnet.

Hinweis: Wenn Sie auf Google Cloud-Produkte und ‑Dienste zugreifen möchten, klicken Sie auf das Navigationsmenü oder geben Sie den Namen des Produkts oder Dienstes in das Feld Suchen ein.

Cloud Shell aktivieren

Cloud Shell ist eine virtuelle Maschine, auf der Entwicklertools installiert sind. Sie bietet ein Basisverzeichnis mit 5 GB nichtflüchtigem Speicher und läuft auf Google Cloud. Mit Cloud Shell erhalten Sie Befehlszeilenzugriff auf Ihre Google Cloud-Ressourcen.

1. Klicken Sie oben in der Google Cloud Console auf Cloud Shell aktivieren .

Wenn Sie verbunden sind, sind Sie bereits authentifiziert und das Projekt ist auf Ihre Project_ID, eingestellt. Die Ausgabe enthält eine Zeile, in der die Project_ID für diese Sitzung angegeben ist:

gcloud ist das Befehlszeilentool für Google Cloud. Das Tool ist in Cloud Shell vorinstalliert und unterstützt die Tab-Vervollständigung.

2. (Optional) Sie können den aktiven Kontonamen mit diesem Befehl auflisten:

3. Klicken Sie auf Autorisieren.

Ausgabe:

4. (Optional) Sie können die Projekt-ID mit diesem Befehl auflisten:

Ausgabe:

Aufgabe 1: Tabelle ansehen

BigQuery bietet eine Reihe von Beispieltabellen, an denen Sie Abfragen ausführen können. Im Rahmen dieses Labs führen Sie Abfragen an der Shakespeare-Tabelle aus, die einen Eintrag für jedes Wort in jedem Werk von Shakespeare enthält.

Mit dem folgenden Befehl können Sie sich das Schema der Shakespeare-Tabelle im Beispiel-Dataset ansehen:

Dieser Befehl führt Folgendes aus:

• bq ruft das BigQuery-Befehlszeilentool auf.
• show ist die Aktion.
• Dann listen Sie den Namen der Tabelle project:public dataset.table in BigQuery, die Sie sehen möchten.

Ausgabe:

Aufgabe 2: Hilfe anzeigen

Wenn Sie neben „help“ den Namen eines Befehls angeben, erhalten Sie Informationen zu diesem Befehl.

1. Mit dem folgenden Aufruf von bq help werden beispielsweise Informationen zum Befehl query abgefragt:

2. Wenn Sie eine Liste aller Befehle von bq sehen möchten, verwenden Sie einfach nur den Befehl bq help.

Aufgabe 3: Abfrage ausführen

Führen Sie jetzt eine Abfrage aus, um zu ermitteln, wie häufig der Teilstring „raisin“ in den Werken von Shakespeare vorkommt.

1. Abfragen führen Sie mit dem Befehl bq query "[SQL_STATEMENT]" aus:

• Verwenden Sie für alle Anführungszeichen innerhalb von [SQL_STATEMENT] die Escapesequenz \.

• Verwenden Sie alternativ einen anderen Typ als die umschließenden Anführungszeichen ("versus").

2. Führen Sie die folgende Standard-SQL-Abfrage in Cloud Shell aus, um die Wörter zu zählen, in denen der Teilstring „raisin“ in allen Werken von Shakespeare vorkommt:

Dabei gilt:

• ‑‑use_legacy_sql=false legt Standard-SQL als die Standardabfragesyntax fest.

Ausgabe:

In der Tabelle ist zu sehen, dass das Wort raisin als solches nicht vorkommt, die Buchstabenfolge in mehreren Werken Shakespeares aber schon.

Abgeschlossene Aufgabe testen

Klicken Sie auf Fortschritt prüfen. Wenn die Abfrage an einem öffentlichen Dataset ausgeführt wurde, erhalten Sie ein Testergebnis.

Bei der Suche nach einem Wort, das in keinem der Werke von Shakespeare enthalten ist, werden keine Ergebnisse zurückgegeben.

• Beispiel: Die folgende Suche nach „huzzah“ gibt keine Ergebnisse zurück.

Abgeschlossene Aufgabe testen

Klicken Sie auf Fortschritt prüfen. Wenn die Abfrage an einem öffentlichen Dataset ausgeführt wurde, erhalten Sie ein Testergebnis.

Aufgabe 4: Neue Tabelle erstellen

Erstellen Sie nun Ihre eigene Tabelle. Jede Tabelle wird in einem Dataset gespeichert. Ein Dataset ist eine Gruppe von Ressourcen, z. B. Tabellen oder Ansichten.

Neues Dataset erstellen

1. Prüfen Sie mit dem Befehl bq ls, ob in Ihrem Projekt bereits Datasets vorhanden sind.

Sie werden zurück zur Befehlszeile geleitet, da es in Ihrem Projekt noch keine Datasets gibt.

2. Führen Sie den Befehl bq ls mit der Projekt-ID bigquery-public-data gefolgt von einem Doppelpunkt (:) aus, um die Datasets in diesem bestimmten Projekt aufzulisten:

Ausgabe:

Erstellen Sie jetzt ein Dataset. Der Name des Datasets kann bis zu 1.024 Zeichen umfassen und darf nur aus den Zeichen A–Z, a–z, 0–9 und Unterstrich bestehen. Er darf nicht mit einer Ziffer oder einem Unterstrich beginnen oder Leerzeichen enthalten.

3. Erstellen Sie mit dem Befehl bq mk ein neues Dataset mit dem Namen babynames in Ihrem Projekt:

Beispielausgabe:

Abgeschlossene Aufgabe testen

Klicken Sie auf Fortschritt prüfen. Wenn das BigQuery-Dataset mit dem Namen „babynames“ erstellt wurde, erhalten Sie ein Testergebnis.

• Führen Sie den Befehl bq ls aus, um zu prüfen, ob das Dataset nun als Teil Ihres Projekts angezeigt wird:

Beispielausgabe:

Dataset hochladen

Bevor Sie die Tabelle erstellen können, müssen Sie das Dataset Ihrem Projekt hinzufügen. Die Datei mit benutzerdefinierten Daten, die Sie verwenden, umfasst ca. 7 MB und enthält beliebte Kindernamen, die von der US-amerikanischen Sozialversicherungsbehörde veröffentlicht wurden.

1. Mit dem folgenden Befehl fügen Sie die ZIP-Datei mit Babynamen Ihrem Projekt hinzu. Dabei geben Sie die URL für die Datendatei an:

2. Lassen Sie sich eine Dateiliste anzeigen:

Sie sehen nun den Namen der Datei, die in das Projekt aufgenommen wurde.

3. Jetzt entpacken Sie die Datei:

4. Das sind ziemlich viele Textdateien. Lassen Sie sich noch einmal eine Dateiliste anzeigen:

Der Befehl bq load erstellt und aktualisiert eine Tabelle und lädt Daten in einem Schritt hoch.

Sie verwenden den Befehl bq load dazu, die Quelldatei in eine neue Tabelle mit dem Namen „names2010“ im zuvor erstellten Dataset „babynames“ zu laden. Dies wird standardmäßig synchron ausgeführt und dauert einige Sekunden.

Führen Sie folgende bq load-Argumente aus:

5. Erstellen Sie die Tabelle:

Beispielausgabe:

Abgeschlossene Aufgabe testen

Klicken Sie auf Fortschritt prüfen. Wenn die Daten in die Dataset-Tabelle geladen wurden, erhalten Sie ein Testergebnis.

1. Mit den Befehlen bq ls und babynames prüfen Sie nun, ob die Tabelle im Dataset angezeigt wird:

Ausgabe:

2. Führen Sie den Befehl bq show mit Ihrer Tabelle dataset.table aus, um das Schema zu sehen:

Ausgabe:

Aufgabe 5: Abfragen ausführen

Jetzt sind Sie bereit, die Daten abzufragen und einige interessante Ergebnisse zu erhalten.

1. Lassen Sie sich mit dem folgenden Befehl die fünf beliebtesten Mädchennamen anzeigen:

Ausgabe:

2. Lassen Sie sich mit dem folgenden Befehl die fünf ungewöhnlichsten Jungennamen anzeigen:

Ausgabe:

Abgeschlossene Aufgabe testen

Klicken Sie auf Fortschritt prüfen. Wenn die Abfrage an einem benutzerdefinierten Dataset ausgeführt wurde, erhalten Sie ein Testergebnis.

Aufgabe 6: Wissen testen

Im Folgenden stellen wir Ihnen einige Multiple-Choice-Fragen, um Ihr bisher erworbenes Wissen zu testen und zu festigen. Beantworten Sie die Fragen so gut Sie können.

Aufgabe 7: Bereinigen

1. Führen Sie den Befehl bq rm aus, um das Dataset babynames mit dem Flag ‑r zu entfernen und alle Tabellen im Dataset zu löschen:

2. Bestätigen Sie den Löschbefehl durch Eingabe von Y.

Abgeschlossene Aufgabe testen

Klicken Sie auf Fortschritt prüfen. Wenn das Dataset „babynames“ entfernt wurde, erhalten Sie ein Testergebnis.

Das wars! Sie haben das Lab erfolgreich abgeschlossen.

Sie können jetzt die Befehlszeile zum Abfragen öffentlicher Tabellen und Laden von Beispieldaten in BigQuery verwenden.

Weitere Informationen

Dieses Lab gehört zur Übungsreihe „Qwik Starts“. Die Labs geben Ihnen einen kleinen Vorgeschmack auf die vielen Funktionen von Google Cloud. Wählen Sie im Lab-Katalog unter „Qwik Starts“ einfach das nächste Lab aus, das Sie durchgehen möchten.

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Anleitung zuletzt am 26. Januar 2024 aktualisiert

Lab zuletzt am 24. August 2023 getestet

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