Esplorare BigQuery nella Google Cloud console

La console BigQuery Google Cloud fornisce un'interfaccia grafica che puoi utilizzare per creare e gestire le risorse BigQuery. Puoi anche utilizzare la console per completare attività come l'esecuzione di query SQL e la creazione di pipeline.

In questa procedura dettagliata, esplorerai i componenti della console BigQuery Google Cloud .

Prima di iniziare

Accedi al tuo Google Cloud account. Se non conosci Google Cloud, crea un account per valutare le prestazioni dei nostri prodotti in scenari reali. I nuovi clienti ricevono anche 300 $di crediti senza costi per l'esecuzione, il test e il deployment dei workload.

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. Abilita l'API BigQuery.

   Ruoli richiesti per abilitare le API

   Per abilitare le API, devi disporre del ruolo IAM Amministratore utilizzo servizi (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin), che contiene l'autorizzazione serviceusage.services.enable. Scopri come concedere i ruoli.

   Abilita l'API

   Per i nuovi progetti, l'API BigQuery viene abilitata automaticamente.

2. (Facoltativo): Abilita la fatturazione per il progetto. Se non vuoi abilitare la fatturazione o fornire una carta di credito, i passaggi descritti in questo documento funzionano comunque. BigQuery ti fornisce una sandbox per eseguire i passaggi. Per ulteriori informazioni, vedi Attivare la sandbox di BigQuery.
   Nota: se il tuo progetto ha un account di fatturazione e vuoi utilizzare la sandbox di BigQuery, allora disabilita la fatturazione per il progetto.

Apri la Google Cloud console

1. Vai alla Google Cloud console.

   Vai alla console

2. Nella Google Cloud barra degli strumenti della console, fai clic su Menu di navigazione.

3. Fai clic su Soluzioni > Tutti i prodotti.

4. Nella sezione Analisi, fai clic su BigQuery.

   Si apre la pagina Studio di BigQuery.

5. Per espandere o comprimere il menu, fai clic su o Attiva/disattiva menu di navigazione di BigQuery.

   

Puoi utilizzare il menu di navigazione per aprire le seguenti pagine:

• Panoramica (anteprima): consente di scoprire tutorial, funzionalità e risorse.
• Studio: consente di visualizzare le risorse BigQuery ed eseguire attività comuni.
• Ricerca (anteprima): consente di cercare Google Cloud risorse da BigQuery utilizzando query in linguaggio naturale.
• Agenti (anteprima): consente di creare e chattare con agenti di dati progettati per rispondere alle domande sulle risorse BigQuery.

Puoi anche utilizzare il menu di navigazione per eseguire attività specifiche nelle seguenti sezioni del menu:

• Pipeline e integrazione: consente di creare e configurare trasferimenti di dati, creare ed elencare repository Dataform e creare ed elencare risorse pianificate come le query pianificate.
• Governance: consente di visualizzare gli scambi di dati e le clean room condivisi, visualizzare i tag di policy e curare i metadati.
• Amministrazione: consente di eseguire attività amministrative come il monitoraggio, la visualizzazione di informazioni sui job, la gestione della capacità, la visualizzazione di informazioni sul disaster recovery, e la visualizzazione di suggerimenti.
• Migrazione: consente di visualizzare e configurare le opzioni per la migrazione dei dati del data warehouse a BigQuery.
• Centro partner: fornisce strumenti e servizi dei partner per accelerare il workflow.
• Impostazioni (anteprima): consente di personalizzare le impostazioni predefinite di BigQuery o le impostazioni dell'interfaccia utente .
• Note di rilascio: contiene gli ultimi aggiornamenti dei prodotti e annunci per BigQuery.

La pagina BigQuery Studio

La pagina Studio di BigQuery mostra le risorse BigQuery e consente di eseguire attività comuni. La pagina Studio è composta dai seguenti componenti:

1. Scheda Explorer del riquadro a sinistra: utilizza la scheda Explorer per lavorare con tabelle, viste, routine e altre risorse BigQuery e visualizzare la cronologia dei job.

   Il riquadro a sinistra contiene anche un'opzione per aggiungere dati a BigQuery. Quando fai clic su Aggiungi dati, puoi utilizzare le funzionalità di ricerca e filtro per trovare un'origine dati con cui vuoi lavorare. Dopo aver selezionato un'origine dati, puoi eseguire le seguenti operazioni in base alle funzionalità disponibili per l'origine dati:

   • Configura la tabella BigQuery su dati esterni (federazione): consente a BigQuery di accedere a dati esterni senza importarli in BigQuery. Puoi creare una tabella per accedere ai dati esterni o creare una connessione a un'origine esterna.
   • Carica dati in BigQuery: consente di caricare i dati in BigQuery configurando un trasferimento di dati o utilizzando una funzionalità partner. Il caricamento dei dati su BigQuery è consigliato per elaborare in modo ottimale i dati su larga scala.
   • Change Data Capture per BigQuery: replica i dati da un' origine dati a BigQuery acquisendo e applicando le modifiche. Puoi utilizzare applicazioni come datastream o soluzioni partner per importare i dati da un'origine dati.
   • Trasmetti flussi di dati a BigQuery: importa i dati in BigQuery con bassa latenza. Puoi utilizzare applicazioni come Dataflow, Pub/Sub, o soluzioni partner per importare i dati da un'origine dati.

   Per scoprire di più sul caricamento dei dati in BigQuery, consulta Introduzione al caricamento dei dati.

2. Scheda Explorer classico del riquadro a sinistra: utilizza la versione precedente del riquadro Explorer per visualizzare le risorse BigQuery.

3. Scheda **File** del riquadro a sinistra (anteprima): utilizza la scheda File per organizzare gli asset di codice come le query e i notebook salvati utilizzando le cartelle. Per ulteriori informazioni, vedi Organizzare gli asset di codice con le cartelle.

4. Scheda Repository del riquadro a sinistra (anteprima): utilizza la scheda Repository per archiviare il codice, modificare i file e tenere traccia delle modifiche utilizzando il controllo della versione tramite i repository o i repository remoti basati su Git. Per ulteriori informazioni, vedi Introduzione ai repository.

5. Scheda Home: utilizza la scheda Home per visualizzare le seguenti risorse:

   • La sezione Scopri le novità di Studio che elenca le nuove funzionalità di BigQuery Studio. Puoi fare clic su Provala per visualizzare le funzionalità. Se la sezione non è visibile, fai clic su Novità di Studio per espanderla.
   • La sezione Crea nuovo che contiene le opzioni per creare una nuova query SQL, un notebook, un notebook Apache Spark, un canvas di dati, un file di preparazione dei dati, una pipeline o una tabella.
   • La sezione Recenti in cui puoi visualizzare le 10 risorse a cui hai eseguito l'accesso più di recente. Queste risorse includono tabelle, query salvate, modelli e routine.
   • La sezione Prova con i modelli che consente di utilizzare i modelli per iniziare a eseguire query sui dati e a lavorare con i notebook.
   • La sezione Aggiungi i tuoi dati che ti aiuta a iniziare a caricare i dati in BigQuery.

6. Editor di query: utilizza l'editor di query per creare ed eseguire una query interattiva. Puoi anche visualizzare i risultati nel riquadro Risultati query che si apre dopo l'esecuzione della query.

Esplorare la pagina Studio

La pagina Studio di BigQuery è il punto centrale per visualizzare le risorse BigQuery ed eseguire attività comuni come la creazione di set di dati e la creazione e l'esecuzione di notebook.

Nota: per scoprire come utilizzare le scorciatoie da tastiera in Studio, fai clic su Scorciatoie di BigQuery Studio nella barra degli strumenti di BigQuery Studio:

Per esplorare la pagina Studio:

1. Nella Google Cloud console, vai alla pagina Studio di BigQuery.

   Vai a Studio

   In alternativa, inserisci il seguente URL nel browser:

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

   La pagina Studio si apre nel progetto a cui hai eseguito l'accesso più di recente.

2. Nel riquadro a sinistra, fai clic su Esplora.

   Il riquadro Explorer elenca diversi asset di codice e risorse dati e consente di cercare le risorse BigQuery.

   Nota: puoi espandere e comprimere il riquadro a sinistra facendo clic su Comprimi riquadro a sinistra o Espandi riquadro a sinistra.

3. Vai al progetto bigquery-public-data, fai clic Attiva/disattiva nodo per espanderlo e poi fai clic su Set di dati. Nel riquadro dei dettagli si apre una nuova scheda che mostra un elenco di tutti i set di dati nel progetto.

   I set di dati pubblici BigQuery vengono archiviati in BigQuery e resi disponibili al pubblico tramite il Google Cloud programma per i set di dati pubblici.

4. Nell'elenco, fai clic sul set di dati austin_crime.

5. Nella scheda Panoramica, visualizza le risorse archiviate nel set di dati, come tabelle, modelli e routine.

6. Fai clic sulla scheda Dettagli. Questa scheda mostra tutti i dettagli del set di dati, incluse le informazioni sui metadati.

7. Per navigare tra le diverse schede e risorse, utilizza il percorso di navigazione come mostrato nell'esempio seguente:

   

8. Nel riquadro Explorer, fai clic su Cronologia job. Si apre l'elenco delle cronologie dei job in una nuova scheda:

   

   Ogni volta che carichi, esporti, esegui query o copi dati, BigQuery crea, pianifica ed esegue automaticamente un job che monitora l'avanzamento dell'attività.

   1. Per visualizzare i dettagli dei tuoi job, fai clic su Cronologia personale.

   2. Per visualizzare i dettagli dei job recenti nel tuo progetto, fai clic su Cronologia progetto.

      Nota: per visualizzare i dettagli di un job o aprire una query da un job di query, nella colonna Azioni di un job o di una query, fai clic su Azioni > Mostra dettagli job o Visualizza job nell'editor.

9. Nel riquadro a sinistra, fai clic sulla scheda folder_data Repository (anteprima).

   Puoi utilizzare i repository per eseguire il controllo della versione sui file che utilizzi in BigQuery. BigQuery utilizza Git per registrare le modifiche e gestire le versioni dei file.

   Puoi utilizzare gli spazi di lavoro all'interno dei repository per modificare il codice archiviato nel repository. Quando fai clic su uno spazio di lavoro nel riquadro Repository Git, questo si apre in una scheda nel riquadro dei dettagli.

10. Nel riquadro a sinistra, fai clic su File (anteprima).

    La scheda File consente di creare cartelle utente e di team che archiviano e organizzano gli asset di codice.

11. Fai clic sulla scheda Home.

    La scheda Home fornisce link e modelli che ti consentono di iniziare a utilizzare BigQuery.

    Se chiudi la scheda Home, puoi aprirla facendo clic su Home nella scheda Explorer.

12. Fai clic sull'editor di query. Questa scheda è etichettata search_insights Query senza titolo.

    Utilizza l'editor di query per creare query SQL, eseguire query SQL e visualizzare i risultati.

    Se chiudi l'editor di query, puoi aprirlo facendo clic sulla scheda Home, e poi, nella sezione Crea nuovo , fai clic Query SQL.

Utilizzare le schede in Studio

Ogni volta che selezioni una risorsa o fai clic su Query SQL nel riquadro dei dettagli, si apre una nuova scheda. Se sono aperte più schede, puoi dividerle in due riquadri e visualizzarle una accanto all'altra.

Impedire la sostituzione delle schede

Per ridurre la proliferazione delle schede, quando fai clic su una risorsa, questa si apre nella stessa scheda. Per aprire la risorsa in una scheda separata:

1. Premi Ctrl (o Comando su macOS) e fai clic sulla risorsa.

2. In alternativa, fai doppio clic sul nome della scheda. Il nome passa dal corsivo al carattere normale.

3. Se sostituisci accidentalmente la pagina corrente, puoi individuarla facendo clic su tab_recent Schede recenti nel riquadro dei dettagli.

Dividere e annullare la divisione delle schede

Per dividere le schede in due riquadri:

1. Accanto al nome della scheda, fai clic su Apri menu.

2. Seleziona una delle seguenti opzioni:

   • Per inserire la scheda selezionata nel riquadro a sinistra, seleziona Dividi scheda a sinistra.

   • Per inserire la scheda selezionata nel riquadro a destra, seleziona Dividi scheda a destra.

   Nota: se è aperta una sola scheda, queste opzioni di menu non sono disponibili.

3. Per annullare la divisione delle schede, seleziona Apri menu su una delle schede aperte e poi seleziona Sposta scheda nel riquadro a sinistra o Sposta scheda nel riquadro a destra.

Eseguire query sui dati utilizzando le schede divise

Per dividere le schede durante l'esecuzione di query sulle tabelle, segui questi passaggi:

1. Nel menu Explorer, fai clic sulla tabella su cui vuoi eseguire la query.

2. Fai clic su Query e poi su In una nuova scheda o In una scheda divisa:

   

3. Fai clic sul nome del campo su cui vuoi eseguire la query:

   

L'immagine seguente mostra il riquadro dei dettagli con due schede aperte. Una scheda contiene una query SQL e l'altra mostra i dettagli di una tabella.

Spostare le schede tra i riquadri

Per spostare una scheda da un riquadro all'altro:

1. Accanto al nome della scheda, fai clic su Apri menu.

2. Seleziona Sposta scheda nel riquadro a destra o Sposta scheda nel riquadro a sinistra (a seconda dell'opzione disponibile).

Chiudere tutte le altre schede

Per chiudere tutte le schede tranne una:

1. Accanto al nome della scheda, fai clic su Apri menu.

2. Seleziona Chiudi le altre schede.

La pagina Panoramica

Anteprima

Questa funzionalità è soggetta ai "Termini dell'offerta pre-GA" nella sezione dei Termini di servizio generali dei Termini specifici dei servizi. Le funzionalità pre-GA sono disponibili "così come sono" e potrebbero avere un supporto limitato. Per ulteriori informazioni, consulta le descrizioni della fase di lancio.

Nota: per fornire feedback sulla pagina Panoramica, fai clic su Guida > Invia feedback.

La pagina Panoramica di BigQuery è il tuo hub per scoprire tutorial, funzionalità e risorse che ti aiutano a sfruttare al meglio BigQuery. Fornisce percorsi guidati per utenti di tutti i livelli di competenza, sia che tu stia eseguendo la tua prima query sia che tu stia esplorando funzionalità avanzate di AI/ML.

Puoi utilizzare la pagina Panoramica per trovare le risorse organizzate in base al tuo ruolo o ai tuoi interessi, come l'analisi dei dati o la data science. Queste risorse ti consentono di trovare i contenuti più pertinenti per iniziare rapidamente.

Esplorare la pagina Panoramica

1. Nella console, vai alla pagina Panoramica.

   Vai alla panoramica

   Puoi anche aprire la pagina Panoramica di BigQuery inserendo il seguente URL nel browser:

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

2. Esamina le seguenti sezioni della pagina Panoramica:

   • La sezione Introduzione: fornisce una breve panoramica video delle funzionalità di BigQuery.

   • La sezione Per iniziare: progettata per imparare facendo. Qui puoi avviare guide interattive che ti aiutano a scoprire come utilizzare le funzionalità di BigQuery.

   • La sezione Scopri di più: mostra le note di rilascio di BigQuery in modo da poter visualizzare gli ultimi annunci e aggiornamenti delle funzionalità.

   • La sezione Esplora le possibilità: fornisce tutorial approfonditi e opportunità di apprendimento per funzionalità specifiche.

Personalizzare la pagina Panoramica

Puoi personalizzare la pagina Panoramica per mostrare o nascondere le informazioni pertinenti alla tua attività o al tuo ruolo.

1. Nella pagina Panoramica, vai alla barra dei filtri.

   

2. Fai clic sull'opzione che corrisponde meglio alla tua attività o al tuo ruolo attuale:

   • Analisi dei dati
   • Data science
   • Data engineering
   • Amministrazione dei dati

   La selezione di un'attività modifica dinamicamente i contenuti delle sezioni Introduzione, Per iniziare ed Esplora le possibilità per mostrare i contenuti più pertinenti.

3. (Facoltativo) Per personalizzare i contenuti della pagina Panoramica in base alle tue esigenze specifiche, nascondi le singole schede:

   1. Nella scheda, fai clic su Altre opzioni.

   2. Scegli Nascondi scheda. Le tue preferenze per le schede nascoste vengono salvate per utente.

   3. Per mostrare di nuovo la scheda, fai clic su Mostra contenuti nascosti alla fine della sezione.

4. Se un'intera sezione non è pertinente, fai clic su per comprimerla. Le tue preferenze utente per le sezioni compresse vengono salvate.

La pagina Ricerca

La pagina Ricerca (anteprima) consente di cercare Google Cloud risorse da BigQuery utilizzando query in linguaggio naturale.

Per informazioni su come attivare l'utilizzo della pagina Ricerca, vedi Cercare risorse.

La pagina Agenti

La pagina Agenti (anteprima) è una posizione centrale per creare e chattare con agenti di dati progettati per rispondere alle domande sulle risorse BigQuery.

Gli agenti di dati contengono metadati delle tabelle e istruzioni di elaborazione delle query specifiche per il caso d'uso che definiscono il modo migliore per rispondere alle domande degli utenti su un insieme di tabelle selezionate. Gli utenti possono avere conversazioni con gli agenti di dati per porre domande sui dati BigQuery utilizzando il linguaggio naturale. Per ulteriori informazioni, vedi Creare agenti di dati.

Per informazioni sulla creazione di agenti e sull'utilizzo dell'analisi conversazionale, vedi Analisi conversazionale in BigQuery.

Limitazioni

La console BigQuery Google Cloud non supporta Virtual Private Cloud o Private Service Connect.

Passaggi successivi

• Per scoprire come eseguire query su un set di dati pubblico e utilizzare la sandbox di BigQuery, vedi Provare BigQuery utilizzando la sandbox.
• Per scoprire come caricare ed eseguire query sui dati nella Google Cloud console, vedi Caricare ed eseguire query sui dati.