BigQuery in der Google Cloud Console ansehen

Die BigQuery Google Cloud console bietet eine grafische Benutzeroberfläche, mit der Sie BigQuery-Ressourcen erstellen und verwalten können. Sie können die Console auch verwenden, um Aufgaben wie das Ausführen von SQL-Abfragen und das Erstellen von Pipelines zu erledigen.

In dieser Anleitung sehen Sie sich die Komponenten der BigQuery Google Cloud Console an.

Hinweis

Melden Sie sich in Ihrem Google Cloud Konto an. Wenn Sie noch nicht mit Google Cloudvertraut sind, erstellen Sie ein Konto, um die Leistung unserer Produkte in der Praxis sehen und bewerten zu können. Neukunden erhalten außerdem ein Guthaben von 300 $, um Arbeitslasten auszuführen, zu testen und bereitzustellen.

In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.

Roles required to select or create a project

• Select a project: Selecting a project doesn't require a specific IAM role—you can select any project that you've been granted a role on.
• Create a project: To create a project, you need the Project Creator role (roles/resourcemanager.projectCreator), which contains the resourcemanager.projects.create permission. Learn how to grant roles.

Note: If you don't plan to keep the resources that you create in this procedure, create a project instead of selecting an existing project. After you finish these steps, you can delete the project, removing all resources associated with the project.

Go to project selector

In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.

Roles required to select or create a project

• Select a project: Selecting a project doesn't require a specific IAM role—you can select any project that you've been granted a role on.
• Create a project: To create a project, you need the Project Creator role (roles/resourcemanager.projectCreator), which contains the resourcemanager.projects.create permission. Learn how to grant roles.

Note: If you don't plan to keep the resources that you create in this procedure, create a project instead of selecting an existing project. After you finish these steps, you can delete the project, removing all resources associated with the project.

Go to project selector

1. Aktivieren Sie die BigQuery API.

   Rollen, die zum Aktivieren von APIs erforderlich sind

   Zum Aktivieren von APIs benötigen Sie die IAM-Rolle „Service Usage-Administrator“ (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin), die die Berechtigung serviceusage.services.enable enthält. Weitere Informationen zum Zuweisen von Rollen.

   API aktivieren

   Bei neuen Projekten ist die BigQuery API ist automatisch aktiviert.

2. Optional: Aktivieren Sie die Abrechnung für das Projekt. Die Abrechnung funktioniert auch dann, wenn Sie die Abrechnung nicht aktivieren oder keine Kreditkarte angeben möchten. BigQuery bietet Ihnen eine Sandbox zum Ausführen dieser Schritte. Weitere Informationen finden Sie unter BigQuery-Sandbox aktivieren.
   Hinweis: Deaktivieren Sie die Abrechnung für Ihr Projekt, wenn Ihr Projekt ein Rechnungskonto hat und Sie die BigQuery-Sandbox verwenden möchten, deaktivieren Sie die Abrechnung für Ihr Projekt.

Öffnen Sie die Google Cloud Console.

1. Rufen Sie die Google Cloud Console auf.

   Zur Console

2. Klicken Sie in der Google Cloud Symbolleiste derConsole auf Navigationsmenü.

3. Klicken Sie auf Solutions > All products.

4. Klicken Sie im Abschnitt Analytics auf BigQuery.

   Die Seite BigQuery Studio wird geöffnet.

5. Klicken Sie auf oder BigQuery-Navigationsmenü ein-/ausblenden, um das Menü zu maximieren oder zu minimieren.

   

Über das Navigationsmenü können Sie die folgenden Seiten öffnen:

• Übersicht (Vorschau): Hier finden Sie Anleitungen, Funktionen und Ressourcen.
• **Studio**: Hier können Sie Ihre BigQuery -Ressourcen anzeigen und häufige Aufgaben ausführen.
• Suche (Vorschau): Hier können Sie mit Abfragen in natürlicher Sprache nach Google Cloud Ressourcen in BigQuery suchen.
• KI-Agenten (Vorschau): Hier können Sie Daten-Agenten erstellen und mit ihnen chatten, die Fragen zu BigQuery-Ressourcen beantworten.

Über das Navigationsmenü können Sie auch bestimmte Aufgaben in den folgenden Menüabschnitten ausführen:

• Pipelines und Integration: Hier können Sie Datenübertragungen erstellen und konfigurieren, Dataform Repositories erstellen und auflisten sowie geplante Ressourcen wie geplante Abfragen erstellen und auflisten.
• Governance: Hier können Sie freigegebene Data Exchanges und Cleanrooms anzeigen, Richtlinien-Tags ansehen, und Metadaten kuratieren.
• Verwaltung: Hier können Sie Verwaltungsaufgaben wie Monitoring ausführen, Informationen zu Jobs aufrufen, Kapazität verwalten, Informationen zur Notfallwiederherstellung aufrufen und Empfehlungen anzeigen.
• Migration: Hier können Sie Optionen für die Migration Ihrer Daten Warehouse zu BigQuery aufrufen und einrichten.
• Partner Center: Hier finden Sie Tools und Dienste von Partnern, mit denen Sie Ihren Workflow beschleunigen können.
• Einstellungen (Vorschau): Hier können Sie die BigQuery-Standardeinstellungen oder die Einstellungen der Benutzeroberfläche anpassen.
• Versionshinweise: Hier finden Sie die neuesten Produktupdates und Ankündigungen für BigQuery.

Die Seite „BigQuery Studio“

Auf der Seite BigQuery Studio werden Ihre BigQuery-Ressourcen angezeigt und Sie können häufige Aufgaben ausführen. Die Seite „Studio“ besteht aus folgenden Komponenten:

1. Tab „Explorer“ im linken Bereich: Auf dem Tab Explorer können Sie mit Tabellen, Ansichten, Routinen und anderen BigQuery-Ressourcen arbeiten und Ihren Jobverlauf ansehen.

   Der linke Bereich enthält auch eine Option zum Hinzufügen von Daten zu BigQuery. Wenn Sie auf Daten hinzufügen klicken, können Sie mit den Such- und Filterfunktionen eine Daten quelle finden, mit der Sie arbeiten möchten. Nachdem Sie eine Datenquelle ausgewählt haben, können Sie je nach den für Ihre Datenquelle verfügbaren Funktionen Folgendes tun:

   • BigQuery-Tabelle für externe Daten einrichten (Föderation) : Ermöglicht BigQuery den Zugriff auf externe Daten, ohne sie aufnehmen zu müssen. Sie können eine Tabelle erstellen, um auf externe Daten zuzugreifen oder eine Verbindung zu einer externen Quelle herstellen.
   • Daten in BigQuery laden: Hier können Sie Daten in BigQuery laden, indem Sie eine Datenübertragung einrichten oder eine Partnerfunktionverwenden. Das Laden von Daten in BigQuery empfiehlt sich, um große Datenmengen optimal zu verarbeiten.
   • Change Data Capture an BigQuery: Repliziert Daten aus einer Datenquelle in BigQuery, indem Änderungen erfasst und angewendet werden. Sie können Anwendungen wie Datastream oder Partnerlösungen verwenden, um Daten aus einer Datenquelle aufzunehmen.
   • Daten in BigQuery streamen: Nimmt Daten mit geringer Latenz in BigQuery auf. Sie können Anwendungen wie Dataflow, Pub/Sub, oder Partnerlösungen verwenden, um Daten aus einer Datenquelle aufzunehmen.

   Unter Einführung in das Laden von Daten finden Sie weitere Informationen dazu.

2. Tab Klassischer Explorer im linken Bereich: Hier können Sie die Legacy-Version des Bereichs Explorer verwenden, um BigQuery-Ressourcen anzusehen.

3. Tab Dateien im linken Bereich (Vorschau): Auf dem Tab Dateien können Sie Code-Assets wie gespeicherte Abfragen und Notebooks mithilfe von Ordnern organisieren. Weitere Informationen finden Sie unter Code-Assets mit Ordnern organisieren.

4. Tab Repository im linken Bereich (Vorschau): Auf dem Tab Repository können Sie Code speichern, Dateien bearbeiten und Änderungen mithilfe der Versionsverwaltung über Repositories oder Git-basierte Remote- Repositories verfolgen. Weitere Informationen finden Sie unter Einführung in Repositories.

5. Tab Startseite: Auf dem Tab Startseite können Sie die folgenden Ressourcen ansehen:

   • Im Abschnitt Neues in Studio werden neue Funktionen in BigQuery Studio aufgeführt. Klicken Sie auf Ausprobieren , um die Funktionen anzusehen. Wenn der Abschnitt nicht angezeigt wird, klicken Sie auf Neues in Studio , um ihn zu maximieren.
   • Im Abschnitt Neu erstellen finden Sie Optionen zum Erstellen einer neuen SQL-Abfrage, eines neuen Notebooks, eines neuen Apache Spark-Notebooks, eines neuen Daten-Canvas, einer neuen Datenaufbereitungsdatei, einer neuen Pipeline oder einer neuen Tabelle.
   • Im Abschnitt Letzte können Sie die zehn zuletzt aufgerufenen Ressourcen ansehen. Dazu gehören Tabellen, gespeicherte Abfragen, Modelle und Routinen.
   • Im Abschnitt Mit Vorlagen ausprobieren können Sie Vorlagen verwenden, um mit dem Abfragen von Daten und dem Arbeiten mit Notebooks zu beginnen.
   • Im Abschnitt Eigene Daten hinzufügen finden Sie Informationen zum Laden von Daten in BigQuery.

6. Abfrageeditor: Mit dem Abfrageeditor können Sie eine interaktive Abfrage erstellen und ausführen. Sie können die Ergebnisse auch im Bereich Abfrageergebnisse ansehen, der nach dem Ausführen der Abfrage geöffnet wird.

Die Seite „Studio“

Die Seite Studio in BigQuery ist der zentrale Ort, um Ihre BigQuery-Ressourcen anzusehen und häufige Aufgaben wie das Erstellen von Datasets und das Erstellen und Ausführen von Notebooks auszuführen.

Hinweis: Informationen zur Verwendung von Tastenkombinationen in Studio finden Sie in der Symbolleiste von BigQuery Studio unter „ Tastenkombinationen für BigQuery Studio “:

So sehen Sie sich die Seite Studio an:

1. Öffnen Sie in der Google Cloud Console die Seite BigQuery Studio.

   Zu Studio

   Alternativ können Sie die folgende URL in Ihren Browser eingeben:

   https://console.cloud.google.com/bigquery

   Die Seite Studio wird in dem Projekt geöffnet, auf das zuletzt zugegriffen wurde.

2. Klicken Sie links auf „Explorer“ .

   Im Bereich Explorer werden verschiedene Code-Assets und Datenressourcen aufgeführt. Außerdem können Sie nach BigQuery-Ressourcen suchen.

   Hinweis: Sie können den linken Bereich maximieren und minimieren, indem Sie auf Linken Bereich minimieren oder Linken Bereich maximieren klicken.

3. Rufen Sie das bigquery-public-data Projekt auf, klicken Sie Knoten ein-/ausblenden, um es zu maximieren, und klicken Sie dann auf Datasets. Im Detailbereich wird ein neuer Tab mit einer Liste aller Datasets im Projekt geöffnet.

   Öffentliche BigQuery-Datasets werden in BigQuery gespeichert und der Allgemeinheit über das Google Cloud Programm für öffentliche Datasets zur Verfügung gestellt.

4. Klicken Sie in der Liste auf das Dataset austin_crime.

5. Auf dem Tab Übersicht können Sie die im Dataset gespeicherten Ressourcen wie Tabellen, Modelle und Routinen ansehen.

6. Klicken Sie auf den Tab Details. Auf diesem Tab finden Sie alle Details zum Dataset, einschließlich Metadaten.

7. Verwenden Sie die Breadcrumb-Navigation, um zwischen verschiedenen Tabs und Ressourcen zu wechseln, wie im folgenden Beispiel gezeigt:

   

8. Klicken Sie im Bereich Explorer auf Jobverlauf. Dadurch wird eine Liste der Jobverläufe auf einem neuen Tab geöffnet:

   

   Jedes Mal, wenn Sie Daten laden, exportieren, abfragen oder kopieren, erstellt, plant und führt BigQuery automatisch einen Job aus, der den Fortschritt der Aufgabe verfolgt.

   1. Klicken Sie auf Persönlicher Verlauf, um Details zu Ihren eigenen Jobs aufzurufen.

   2. Klicken Sie auf Projektverlauf, um Details zu den letzten Jobs in Ihrem Projekt aufzurufen.

      Hinweis: Wenn Sie die Details eines Jobs aufrufen oder eine Abfrage aus einem Abfragejob öffnen möchten, klicken Sie in der Spalte Aktionen für einen Job oder eine Abfrage auf Aktionen > Jobdetails anzeigen oder Job im Editor ansehen.

9. Klicken Sie links auf den Tab „ Repository“ folder_data (Vorschau).

   Mit Repositories können Sie die Versionsverwaltung für Dateien durchführen, die Sie in BigQuery verwenden. BigQuery verwendet Git, um Änderungen aufzuzeichnen und Dateiversionen zu verwalten.

   Sie können Arbeitsbereiche in Repositories verwenden, um den im Repository gespeicherten Code zu bearbeiten. Wenn Sie im Bereich Git-Repository auf einen Arbeitsbereich klicken, wird er auf einem Tab im Detailbereich geöffnet.

10. Klicken Sie links auf Dateien (Vorschau).

    Auf dem Tab „Dateien“ können Sie Ordner für Nutzer und Teams erstellen, in denen Sie Ihre Code-Assets speichern und organisieren können.

11. Klicken Sie auf den Startseite Tab.

    Auf dem Tab „Startseite“ finden Sie Links und Vorlagen, mit denen Sie mit BigQuery beginnen können.

    Wenn Sie den Tab Startseite schließen, können Sie ihn wieder öffnen, indem Sie auf dem Tab Explorer auf „Startseite“ Startseite klicken.

12. Klicken Sie auf den Abfrageeditor. Dieser Tab ist mit „Unbenannte Abfrage“ search_insights beschriftet.

    Mit dem Abfrageeditor können Sie SQL-Abfragen erstellen, SQL-Abfragen ausführen und die Ergebnisse ansehen.

    Wenn Sie den Abfrageeditor schließen, können Sie ihn wieder öffnen, indem Sie auf den Startseite Tab, und dann im Abschnitt Neu erstellen auf SQL-Abfrage klicken.

Mit Tabs in Studio arbeiten

Wenn Sie eine Ressource auswählen oder im Detailbereich auf SQL-Abfrage klicken, wird ein neuer Tab geöffnet. Wenn mehr als ein Tab geöffnet ist, können Sie die Tabs in zwei Bereiche aufteilen und nebeneinander anzeigen.

Verhindern, dass Tabs ersetzt werden

Um die Anzahl der Tabs zu reduzieren, wird eine Ressource durch Klicken auf sie auf demselben Tab geöffnet. So öffnen Sie die Ressource auf einem separaten Tab:

1. Drücken Sie die Strg-Taste (oder die Befehlstaste unter macOS) und klicken Sie auf die Ressource.

2. Alternativ können Sie doppelt auf den Tabnamen klicken. Der Name ändert sich von kursiv zu normal.

3. Wenn Sie die aktuelle Seite versehentlich ersetzen, können Sie sie finden, indem Sie im Detailbereich auf „Letzte Tabs“ auf tab_recent Letzte Tabs klicken.

Tabs aufteilen und Aufteilung aufheben

So teilen Sie Tabs in zwei Bereiche auf:

1. Klicken Sie neben dem Tabnamen auf Menü öffnen.

2. Wählen Sie eine der folgenden Optionen aus:

   • Wählen Sie Tab nach links aufteilen aus, um den ausgewählten Tab im linken Bereich zu platzieren.

   • Wählen Sie Tab nach rechts aufteilen aus, wenn Sie den ausgewählten Tab im rechten Bereich ablegen möchten.

   Hinweis: Wenn nur ein Tab geöffnet ist, sind diese Menüoptionen nicht verfügbar.

3. Wählen Sie zum Aufheben der Aufteilung der Tabs die Option Menü öffnen auf einem der geöffneten Tabs aus und wählen Sie dann Tab in linken Bereich verschieben oder Tab in rechten Bereich verschieben aus.

Daten mit aufgeteilten Tabs abfragen

So teilen Sie Tabs beim Abfragen von Tabellen auf:

1. Klicken Sie im Menü Explorer auf die Tabelle, die Sie abfragen möchten.

2. Klicken Sie auf Abfrage und dann auf In neuem Tab oder In aufgeteiltem Tab:

   

3. Klicken Sie auf den Feldnamen, den Sie abfragen möchten:

   

Die folgende Abbildung zeigt den Detailbereich mit zwei geöffneten Tabs. Auf einem Tab wird eine SQL-Abfrage angezeigt und der zweite Tab enthält Details zu einer Tabelle.

Tabs zwischen Bereichen verschieben

So verschieben Sie einen Tab von einem Bereich in den anderen Bereich:

1. Klicken Sie neben dem Tabnamen auf Menü öffnen.

2. Wählen Sie die Option Tab in rechten Bereich verschieben oder Tab in linken Bereich verschieben aus (je nachdem, welche Option verfügbar ist).

Alle anderen Tabs schließen

So schließen Sie alle Tabs außer einem:

1. Klicken Sie neben dem Tabnamen auf Menü öffnen.

2. Wählen Sie „Andere Tabs schließen“ aus.

Die Seite „Übersicht“

Vorschau

Diese Funktion unterliegt den „Bedingungen für Pre-GA-Angebote“ im Abschnitt „Allgemeine Dienstbedingungen“ der dienstspezifischen Nutzungsbedingungen. Pre-GA‑Funktionen stehen in der vorliegenden Form zur Verfügung und bieten möglicherweise nur eingeschränkten Support. Weitere Informationen finden Sie unter den Beschreibungen der Startphase.

Hinweis: Wenn Sie Feedback zur Seite „Übersicht“ geben möchten, klicken Sie auf Hilfe > Feedback senden.

Die Seite Übersicht in BigQuery ist Ihr zentraler Ort, um Anleitungen, Funktionen und Ressourcen zu finden, mit denen Sie BigQuery optimal nutzen können. Sie bietet geführte Pfade für Nutzer aller Kenntnisstufen, egal ob Sie Ihre erste Abfrage ausführen oder erweiterte KI-/ML-Funktionen kennenlernen möchten.

Auf der Seite Übersicht finden Sie Ressourcen, die nach Ihrer Rolle oder Ihrem Interesse organisiert sind, z. B. Datenanalyse oder Data Science. Mit diesen Ressourcen können Sie die relevantesten Inhalte finden, um schnell loszulegen.

Die Seite „Übersicht“

1. Rufen Sie in der Console die Seite Übersicht auf.

   Zur Übersicht

   Sie können die Seite Übersicht in BigQuery auch direkt öffnen. Geben Sie dafür die folgende URL in Ihren Browser ein.

   https://console.cloud.google.com/bigquery/overview

2. Sehen Sie sich die folgenden Abschnitte der Seite Übersicht an:

   • Im Abschnitt Einführung finden Sie eine kurze Videoübersicht über die Funktionen von BigQuery.

   • Der Abschnitt Erste Schritte ist für das Lernen durch Ausprobieren konzipiert. Hier können Sie interaktive Anleitungen starten, die Ihnen zeigen, wie Sie BigQuery-Funktionen verwenden.

   • Im Abschnitt Weitere Informationen finden Sie die Versionshinweise zu BigQuery, damit Sie die neuesten Funktionsankündigungen und Updates sehen können.

   • Im Abschnitt Möglichkeiten entdecken finden Sie ausführliche Anleitungen und Lernmöglichkeiten für bestimmte Funktionen.

Die Seite „Übersicht“ anpassen

Sie können die Seite Übersicht so anpassen, dass Informationen angezeigt oder ausgeblendet werden, die für Ihre Aufgabe oder Rolle relevant sind.

1. Rufen Sie auf der Seite Übersicht die Filterleiste auf.

   

2. Klicken Sie auf die Option, die am besten zu Ihrer aktuellen Aufgabe oder Rolle passt:

   • Datenanalyse
   • Data Science
   • Data Engineering
   • Datenverwaltung

   Wenn Sie eine Aufgabe auswählen, ändert sich der Inhalt in den Abschnitten Einführung, Erste Schritte und Möglichkeiten entdecken dynamisch, um die relevantesten Inhalte anzuzeigen.

3. Optional: Wenn Sie die Inhalte auf der Seite Übersicht an Ihre spezifischen Anforderungen anpassen möchten, blenden Sie einzelne Karten aus:

   1. Klicken Sie auf der Karte auf Weitere Optionen.

   2. Wählen Sie Karte ausblenden aus. Ihre Einstellungen für ausgeblendete Karten werden pro Nutzer gespeichert.

   3. Wenn Sie die Karte wieder einblenden möchten, klicken Sie am Ende des Abschnitts auf Ausgeblendete Inhalte anzeigen.

4. Wenn ein ganzer Abschnitt nicht relevant ist, klicken Sie auf , um ihn zu minimieren. Ihre Nutzereinstellungen für minimierte Abschnitte werden gespeichert.

Die Seite „Suche“

Auf der Seite Suche (Vorschau) können Sie mit Abfragen in natürlicher Sprache nach Google Cloud Ressourcen in BigQuery suchen.

Informationen zum Aktivieren der Seite Suche finden Sie unter Nach Ressourcen suchen.

Die Seite „KI-Agenten“

Die Seite KI-Agenten (Vorschau) ist ein zentraler Ort, um Daten-Agenten zu erstellen und mit ihnen zu chatten, die Fragen zu BigQuery-Ressourcen beantworten.

Daten-Agenten enthalten Tabellenmetadaten und anwendungsfallspezifische Anweisungen zur Abfrageverarbeitung, die die beste Möglichkeit zum Beantworten von Nutzerfragen zu einer von Ihnen ausgewählten Gruppe von Tabellen definieren. Nutzer können mit Daten-Agenten Gespräche führen, um Fragen zu BigQuery-Daten in natürlicher Sprache zu stellen. Weitere Informationen finden Sie unter Daten-Agenten erstellen.

Informationen zum Erstellen von Agenten und zur Verwendung der konversationellen Analyse finden Sie unter Konversationelle Analyse in BigQuery.

Beschränkungen

Die BigQuery Google Cloud console unterstützt keine Virtual Private Cloud oder Private Service Connect.

Nächste Schritte

• Informationen zum Abfragen eines öffentlichen Datasets und zur Verwendung der BigQuery-Sandbox, siehe BigQuery mit der Sandbox ausprobieren.
• Informationen zum Laden und Abfragen von Daten in der Google Cloud Console finden Sie unter Daten laden und abfragen.