Verbundene Tabellenblätter verwenden

Verbundene Tabellenblätter bieten die Leistungsfähigkeit von BigQuery in der vertrauten Google Sheets-Oberfläche. Mit verbundenen Tabellenblättern können Sie eine Vorschau Ihrer BigQuery-Daten aufrufen und sie in Pivot-Tabellen, Formeln und Diagrammen verwenden, die aus dem gesamten Datensatz erstellt wurden.

Darüber hinaus können Sie Folgendes tun:

• Mit Partnern, Analysten oder anderen Beteiligten auf einer vertrauten Tabellenoberfläche zusammenarbeiten.

• Stellen Sie sicher, dass eine einzige Quelle für die Datenanalyse ohne zusätzliche Tabellenexporte zur Verfügung steht.

• Berichterstellungs- und Dashboard-Workflows optimieren.

Verbundene Tabellen führt BigQuery-Abfragen in Ihrem Namen aus, entweder anhand Ihrer Anfrage oder nach einem festgelegten Zeitplan. Die Ergebnisse dieser Abfragen werden zur Analyse und Freigabe in Ihrer Tabelle gespeichert.

Beispielanwendungsfälle

Nachfolgend sind einige Anwendungsfälle aufgeführt, die zeigen, wie Sie mit verbundenen Tabellenblätter große Datenmengen in einer Tabelle analysieren können, ohne SQL zu kennen.

• Geschäftsplanung: Erstellen und Vorbereiten von Datasets und ermöglichen Sie anderen Nutzern, Informationen aus den Daten zu finden. Analysieren Sie beispielsweise die Verkaufsdaten, um festzustellen, welche Produkte sich an verschiedenen Standorten am besten verkaufen.

• Kundendienst: Finden Sie heraus, welche Geschäfte die meisten Beschwerden pro 10.000 Kunden haben.

• Verkäufe: Interne Finanz- und Verkaufsberichte erstellen und Umsatzberichte mit Vertriebsmitarbeitern teilen.

Zugriffssteuerung

Der direkte Zugriff auf BigQuery-Datasets und -Tabellen wird in BigQuery gesteuert. Wenn Sie einem Nutzer nur Zugriff auf Google Sheets gewähren möchten, geben Sie eine Tabelle frei, gewähren aber keinen BigQuery-Zugriff.

Ein Nutzer, der nur für Google Sheets berechtigt ist, kann in der Tabelle Analysen starten und andere Funktionen von Google Sheets verwenden. Die folgenden Aktionen sind jedoch nicht möglich:

• Manuelles aktualisieren von BigQuery-Daten im Tabellenblatt.
• Planen einer Aktualisierung der Daten im Tabellenblatt.

Wenn Sie Daten in verbundenen Tabellenblättern filtern, wird die Abfrage aktualisiert, die Sie für das ausgewählte Projekt an BigQuery senden. Sie können die ausgeführte Abfrage mit folgendem Logfilter im zugehörigen Projekt aufrufen:

resource.type="bigquery_resource"
protoPayload.metadata.firstPartyAppMetadata.sheetsMetadata.docId != NULL_VALUE

VPC Service Controls

Mit VPC Service Controls können Sie den Zugriff auf Google Cloud Ressourcen einschränken. Dieser Dienst ist für Google Sheets nicht verfügbar, deshalb können Sie möglicherweise nicht auf BigQuery-Daten zugreifen, die durch VPC Service Controls geschützt sind. Wenn Sie die erforderlichen Berechtigungen haben und Zugriffsbeschränkungen für VPC Service Controls gelten, können Sie den VPC Service Controls-Perimeter so konfigurieren, dass Abfragen über verbundene Tabellenblätter möglich sind. Dazu müssen Sie für die Konfiguration des Perimeters folgende Elemente verwenden:

• Einer Zugriffsebene oder einer Regel für eingehenden Traffic, um Anfragen von vertrauenswürdigen IP-Adressen, Identitäten und vertrauenswürdigen Clientgeräten von außerhalb des Perimeters zuzulassen.
• Einer Regel für ausgehenden Traffic, um das Kopieren von Abfrageergebnissen in Tabellen von Nutzern zuzulassen.

Lernen Sie Folgendes: Richtlinien für eingehenden und ausgehenden Traffic konfigurieren und Zugriffsebenen konfigurieren, um die Regeln ordnungsgemäß zu konfigurieren. Verwenden Sie die folgende YAML-Datei zum Konfigurieren eines Perimeters, um das Kopieren der erforderlichen Daten zuzulassen:

# Allows egress to Sheets through the Connected Sheets feature
- egressTo:
    operations:
    - serviceName: 'bigquery.googleapis.com'
      methodSelectors:
      - permission: 'bigquery.vpcsc.importData'
    resources:
    - projects/628550087766 # Sheets-owned Google Cloud project
  egressFrom:
    identityType: ANY_USER_ACCOUNT

Hinweis: Geplante Aktualisierungen verbundener Tabellenblätter geben keinen Endnutzerkontext wie IP-Adresse oder Geräteinformationen weiter. VPC Service Controls-Perimeter, die den Endnutzerkontext verwenden, um den Zugriff einzuschränken, führen dazu, dass geplante Aktualisierungen fehlschlagen.

Hinweise

Sorgen Sie zuerst dafür, dass Sie die Anforderungen für den Zugriff auf BigQuery Daten in Google Sheets erfüllen. Dies wird im Abschnitt „Was Sie benötigen“ des Google Workspace-Artikels Erste Schritte mit BigQuery-Daten in Google Sheets beschrieben.

Wenn Sie noch kein Google Cloud Projekt für die Abrechnung haben, führen Sie die folgenden Schritte aus:

Melden Sie sich in Ihrem Google Cloud Konto an. Wenn Sie noch kein Google Cloud-Konto haben, erstellen Sie ein Konto, um die Leistungsfähigkeit 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

Verify that billing is enabled for your Google Cloud project.

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

Verify that billing is enabled for your Google Cloud project.

1. BigQuery ist in neuen Projekten automatisch aktiviert. Zum Aktivieren von BigQuery in einem vorhandenen Projekt wechseln Sie zu

   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

Um weitere Kosten zu vermeiden, können Sie die von Ihnen erstellten Ressourcen löschen. Weitere Informationen finden Sie unter Bereinigen.

BigQuery-Datasets aus „Verbundene Tabellenblätter“ öffnen

Das folgende Beispiel zeigt Ihnen anhand eines öffentlichen Datasets, wie Sie von Google Sheets aus eine Verbindung zu BigQuery herstellen können:

1. Google Sheets-Tabelle erstellen oder öffnen.

2. Klicken Sie auf Daten, dann auf Datenconnectors und dann auf Mit BigQuery verbinden.

   Hinweis: Falls die Option Datenconnectors nicht angezeigt wird, lesen Sie die Informationen unter Vorbereitung.

3. Wählen Sie ein Google Cloud Projekt aus, für das die Abrechnung aktiviert ist.

4. Klicken Sie auf Öffentliche Datasets.

5. Geben Sie in das Suchfeld chicago ein und wählen Sie dann das Dataset chicago_taxi_trips aus.

6. Wählen Sie die Tabelle taxi_trips aus und klicken Sie auf Verbinden.

   

   Ihre Tabelle sollte in etwa so aussehen:

   

Beginnen Sie mit der Verwendung der Tabelle. Sie können Pivot-Tabellen, Formeln, Diagramme, berechnete Spalten und geplante Abfragen mit vertrauten Google Sheets-Techniken erstellen. Weitere Informationen finden Sie in der Anleitung zu verbundenen Tabellenblättern.

Obwohl die Tabelle eine Vorschau von nur 500 Zeilen zeigt, verwenden alle Pivot-Tabellen, Formeln und Diagramme den gesamten Datensatz. Die maximale Anzahl von Zeilen für Ergebnisse, die für Pivot-Tabellen zurückgegeben werden, beträgt 200.000.

Sie können die Daten auch in eine Google Sheets-Tabelle extrahieren. Die maximale Anzahl von Zeilen und Zellen für Ergebnisse, die für Datenextraktionen zurückgegeben werden, hängt von den folgenden Bedingungen ab:

• Wenn die Anzahl der Zeilen kleiner oder gleich 50.000 ist, gibt es kein Zellenlimit.
• Wenn die Anzahl der Zeilen größer als 50.000, aber kleiner oder gleich 500.000 ist, muss die Anzahl der Zellen kleiner oder gleich 5 Millionen sein.
• Wenn die Anzahl der Zeilen größer als 500.000 ist, wird das Abrufen von Daten nicht unterstützt.

Wenn Sie mit verbundenen Tabellenblättern ein Diagramm, eine Pivot-Tabelle, eine Formel oder eine andere berechnete Zelle aus Ihren Daten erstellen, führt der Dienst in Ihrem Namen eine Abfrage in BigQuery aus. So rufen Sie diese Abfrage auf:

1. Wählen Sie die von Ihnen erstellte Zelle oder das Diagramm aus.
2. Halten Sie den Mauszeiger über Aktualisieren.
3. Optional: Klicken Sie auf „Aktualisieren“ Aktualisieren, um die Abfrageergebnisse in verbundenen Tabellenblättern zu aktualisieren.

4. Klicken Sie auf Abfragedetails in BigQuery, um die Abfrage in BigQuery aufzurufen.

   Die Abfrage wird in der Google Cloud Console geöffnet.

Tabellen in „Verbundene Tabellenblätter“ öffnen

So öffnen Sie eine Tabelle in verbundenen Tabellenblättern:

1. Rufen Sie in der Google Cloud Console die Seite BigQuery auf.

   BigQuery aufrufen

2. Klicken Sie im linken Steuerfeld auf Explorer:

   

   Wenn das linke Steuerfeld nicht angezeigt wird, klicken Sie auf Linkes Steuerfeld maximieren , um es zu öffnen.

3. Maximieren Sie im Bereich Explorer Ihr Projekt, klicken Sie auf Datasets und dann auf das Dataset, das die Tabelle enthält, die Sie in Google Sheets öffnen möchten.

4. Klicken Sie auf Übersicht > Tabellen und neben dem Tabellennamen auf Aktionen ansehen und wählen Sie dann Öffnen in > Verbundene Tabellenblätter aus.

Gespeicherte Abfragen in „Verbundene Tabellenblätter“ öffnen

Sie benötigen eine gespeicherte Abfrage. Weitere Informationen finden Sie unter Gespeicherte Abfragen erstellen.

So öffnen Sie eine gespeicherte Abfrage in verbundenen Tabellenblättern:

1. Rufen Sie in der Google Cloud Console die Seite BigQuery auf.

   BigQuery aufrufen

2. Klicken Sie im linken Steuerfeld auf Explorer:

   

3. Maximieren Sie im Bereich Explorer Ihr Projekt und klicken Sie auf Abfragen. Suchen Sie die gespeicherte Abfrage, die Sie in verbundenen Tabellenblättern öffnen möchten.

4. Klicken Sie neben der gespeicherten Abfrage auf Aktionen öffnen und dann auf Öffnen in > Verbundene Tabellenblätter.

   Alternativ können Sie auf den Namen der gespeicherten Abfrage klicken, um sie im Detailbereich zu öffnen, und dann auf Öffnen in > Verbundene Tabellenblätter klicken.

BigQuery-Nutzung über „Verbundene Tabellenblätter“ überwachen

Als BigQuery-Administrator können Sie den Ressourcenverbrauch über verbundene Tabellenblätter überwachen und prüfen, um Nutzungsmuster zu erkennen, Kosten zu verwalten und häufig verwendete Berichte zu identifizieren. In den folgenden Abschnitten finden Sie Beispiel-SQL-Abfragen, mit denen Sie die Nutzung auf Organisations- und Projektebene überwachen können. Weitere Informationen finden Sie in der Ansicht JOBS.

Allen Abfragen, die von verbundenen Tabellenblättern stammen, wird ein eindeutiges Job-ID-Präfix zugewiesen: sheets_dataconnector. Mit diesem Präfix können Sie Jobs in den Ansichten INFORMATION_SCHEMA.JOBS filtern.

Aggregierte Nutzung von verbundenen Tabellenblättern nach Nutzer auf Organisationsebene

Die folgende Abfrage enthält eine Zusammenfassung der wichtigsten Nutzer von verbundenen Tabellenblättern in Ihrer Organisation in den letzten 30 Tagen, sortiert nach den insgesamt in Rechnung gestellten Daten. Die Abfrage aggregiert die Gesamtzahl der Abfragen, die in Rechnung gestellten Byte und die Gesamtzahl der Slot-Millisekunden für jeden Nutzer. Diese Informationen sind nützlich, um die Akzeptanz zu verstehen und die größten Ressourcenverbraucher zu identifizieren.

SELECT
  user_email,
  COUNT(*) AS total_queries,
  SUM(total_bytes_billed) AS total_bytes_billed,
  SUM(total_slot_ms) AS total_slot_ms
FROM
  `region-REGION_NAME.INFORMATION_SCHEMA.JOBS_BY_ORGANIZATION`
WHERE
  -- Filter for jobs created in the last 30 days
  creation_time >= TIMESTAMP_SUB(CURRENT_TIMESTAMP(), INTERVAL 30 DAY)
  -- Filter for jobs originating from Connected Sheets
  AND job_id LIKE 'sheets_dataconnector%'
  -- Filter for completed jobs
  AND state = 'DONE'
  AND (statement_type IS NULL OR statement_type <> 'SCRIPT')
GROUP BY
  1
ORDER BY
  total_bytes_billed DESC;

Ersetzen Sie REGION_NAME durch die Region für Ihr Projekt. Beispiel: region-us.

Hinweis: Zum Abfragen von INFORMATION_SCHEMA-Ansichten müssen Sie einen Regions-Qualifier verwenden. Der Ort der Abfrageausführung muss mit der Region der INFORMATION_SCHEMA-Ansicht übereinstimmen.

Das Ergebnis sieht in etwa so aus:

+---------------------+---------------+--------------------+-----------------+
| user_email          | total_queries | total_bytes_billed | total_slot_ms   |
+---------------------+---------------+--------------------+-----------------+
| [e-mail]   | 152           | 12000000000        | 3500000         |
| [e-mail]     | 45            | 8500000000         | 2100000         |
| [e-mail] | 210           | 1100000000         | 1800000         |
+---------------------+---------------+--------------------+-----------------+

Job-Logs von Abfragen in verbundenen Tabellenblättern auf Organisationsebene finden

Die folgende Abfrage enthält ein detailliertes Log aller einzelnen Jobs, die von verbundenen Tabellenblättern ausgeführt wurden. Diese Informationen sind nützlich für Audits und zum Identifizieren bestimmter kostenintensiver Abfragen.

SELECT
  job_id,
  creation_time,
  user_email,
  project_id,
  total_bytes_billed,
  total_slot_ms
FROM
  `region-REGION_NAME.INFORMATION_SCHEMA.JOBS_BY_ORGANIZATION`
WHERE
  creation_time >= TIMESTAMP_SUB(CURRENT_TIMESTAMP(), INTERVAL 30 DAY)
  AND job_id LIKE 'sheets_dataconnector%'
  AND state = 'DONE'
  AND (statement_type IS NULL OR statement_type <> 'SCRIPT')
ORDER BY
  creation_time DESC;

Ersetzen Sie REGION_NAME durch die Region für Ihr Projekt. Beispiel: region-us.

Hinweis: Zum Abfragen von INFORMATION_SCHEMA-Ansichten müssen Sie einen Regions-Qualifier verwenden. Der Ort der Abfrageausführung muss mit der Region der INFORMATION_SCHEMA-Ansicht übereinstimmen.

Das Ergebnis sieht in etwa so aus:

+---------------------------------+---------------------------------+-----------------+------------+--------------------+---------------+
| job_id                          | creation_time                   | user_email      | project_id | total_bytes_billed | total_slot_ms |
+---------------------------------+---------------------------------+-----------------+------------+--------------------+---------------+
| sheets_dataconnector_bquxjob_1  | 2025-11-06 00:26:53.077000 UTC  | [e-mail] | my_project | 12000000000        | 3500000       |
| sheets_dataconnector_bquxjob_2  | 2025-11-06 00:24:04.294000 UTC  | [e-mail] | my_project | 8500000000         | 2100000       |
| sheets_dataconnector_bquxjob_3  | 2025-11-03 23:17:25.975000 UTC  | [e-mail] | my_project | 1100000000         | 1800000       |
+---------------------------------+---------------------------------+-----------------+------------+--------------------+---------------+

Aggregierte Nutzung von verbundenen Tabellenblättern nach Nutzer auf Projektebene

Wenn Sie keine Berechtigungen auf Organisationsebene haben oder nur ein bestimmtes Projekt überwachen müssen, führen Sie die folgende Abfrage aus, um die wichtigsten Nutzer von verbundenen Tabellenblättern in einem Projekt in den letzten 30 Tagen zu ermitteln. Die Abfrage aggregiert die Gesamtzahl der Abfragen, die in Rechnung gestellten Byte und die Gesamtzahl der Slot-Millisekunden für jeden Nutzer. Diese Informationen sind nützlich, um die Akzeptanz zu verstehen und die größten Ressourcenverbraucher zu identifizieren.

SELECT
  user_email,
  COUNT(*) AS total_queries,
  SUM(total_bytes_billed) AS total_bytes_billed,
  SUM(total_slot_ms) AS total_slot_ms
FROM
  -- This view queries the project you are currently running the query in.
  `region-REGION_NAME`.INFORMATION_SCHEMA.JOBS_BY_PROJECT
WHERE
  -- Filter for jobs created in the last 30 days
  creation_time >= TIMESTAMP_SUB(CURRENT_TIMESTAMP(), INTERVAL 30 DAY)
  -- Filter for jobs originating from Connected Sheets
  AND job_id LIKE 'sheets_dataconnector%'
  -- Filter for completed jobs
  AND state = 'DONE'
  AND (statement_type IS NULL OR statement_type <> 'SCRIPT')
GROUP BY
  user_email
ORDER BY
  total_bytes_billed DESC
LIMIT
  10;

Ersetzen Sie REGION_NAME durch die Region für Ihr Projekt. Beispiel: region-us.

Hinweis: Zum Abfragen von INFORMATION_SCHEMA-Ansichten müssen Sie einen Regions-Qualifier verwenden. Der Ort der Abfrageausführung muss mit der Region der INFORMATION_SCHEMA-Ansicht übereinstimmen.

Das Ergebnis sieht in etwa so aus:

+---------------------+---------------+--------------------+-----------------+
| user_email          | total_queries | total_bytes_billed | total_slot_ms   |
+---------------------+---------------+--------------------+-----------------+
| [e-mail]   | 152           | 12000000000        | 3500000         |
| [e-mail]     | 45            | 8500000000         | 2100000         |
| [e-mail] | 210           | 1100000000         | 1800000         |
+---------------------+---------------+--------------------+-----------------+

Job-Logs von Abfragen in verbundenen Tabellenblättern auf Projektebene finden

Wenn Sie keine Berechtigungen auf Organisationsebene haben oder nur ein bestimmtes Projekt überwachen müssen, führen Sie die folgende Abfrage aus, um ein detailliertes Log aller Abfragen in verbundenen Tabellenblättern für das aktuelle Projekt aufzurufen:

SELECT
  job_id,
  creation_time,
  user_email,
  total_bytes_billed,
  total_slot_ms,
  query
FROM
  -- This view queries the project you are currently running the query in.
  `region-REGION_NAME.INFORMATION_SCHEMA.JOBS_BY_PROJECT`
WHERE
  creation_time >= TIMESTAMP_SUB(CURRENT_TIMESTAMP(), INTERVAL 30 DAY)
  AND job_id LIKE 'sheets_dataconnector%'
  AND state = 'DONE'
  AND (statement_type IS NULL OR statement_type <> 'SCRIPT')
ORDER BY
  creation_time DESC;

Ersetzen Sie REGION_NAME durch die Region für Ihr Projekt. Beispiel: region-us.

Hinweis: Zum Abfragen von INFORMATION_SCHEMA-Ansichten müssen Sie einen Regions-Qualifier verwenden. Der Ort der Abfrageausführung muss mit der Region der INFORMATION_SCHEMA-Ansicht übereinstimmen.

Das Ergebnis sieht in etwa so aus:

+---------------------------------+---------------------------------+------------------+--------------------+-----------------+---------------------------------+
| job_id                          | creation_time                   | user_email       | total_bytes_billed | total_slot_ms   |  query                          |
+---------------------------------+---------------------------------+------------------+--------------------+-----------------+---------------------------------+
| sheets_dataconnector_bquxjob_1  | 2025-11-06 00:26:53.077000 UTC  | [e-mail]  | 12000000000        | 3500000         |  SELECT ... FROM dataset.table1 |
| sheets_dataconnector_bquxjob_2  | 2025-11-06 00:24:04.294000 UTC  | [e-mail]  | 8500000000         | 2100000         |  SELECT ... FROM dataset.table2 |
| sheets_dataconnector_bquxjob_3  | 2025-11-03 23:17:25.975000 UTC  | [e-mail]  | 1100000000         | 1800000         |  SELECT ... FROM dataset.table3 |
+---------------------------------+---------------------------------+------------------+--------------------+-----------------+---------------------------------+

Bereinigen

So vermeiden Sie, dass Ihrem Google Cloud Konto die in dieser Anleitung verwendeten Ressourcen in Rechnung gestellt werden:

Achtung: Das Löschen von Projekten hat folgende Auswirkungen:

• Alle Inhalte des Projekts werden gelöscht. Wenn Sie für die Aufgaben in diesem Dokument ein bereits bestehendes Projekt verwendet haben und dieses löschen, werden auch alle anderen im Rahmen des Projekts erstellten Daten gelöscht.
• Benutzerdefinierte Projekt-IDs gehen verloren. Beim Erstellen dieses Projekts haben Sie möglicherweise eine benutzerdefinierte Projekt-ID erstellt, die Sie weiterhin verwenden möchten. Damit die URLs, die die Projekt-ID nutzen, z. B. eine appspot.com-URL, erhalten bleiben, sollten Sie ausgewählte Ressourcen innerhalb des Projekts löschen, statt das gesamte Projekt.

Wenn Sie mehrere Architekturen, Anleitungen und Kurzanleitungen durcharbeiten möchten, können Sie die Überschreitung von Projektkontingenten verhindern, indem Sie Projekte wiederverwenden.

1. Wechseln Sie in der Google Cloud Console zur Seite Ressourcen verwalten.

   Zur Seite „Ressourcen verwalten“

2. Wählen Sie in der Projektliste das Projekt aus, das Sie löschen möchten, und klicken Sie dann auf Löschen.
3. Geben Sie im Dialogfeld die Projekt-ID ein und klicken Sie auf Shut down (Beenden), um das Projekt zu löschen.

Nächste Schritte

• Weitere Informationen finden Sie im Google Workspace Erste Schritte mit BigQuery-Daten in Google Sheets.

• Sehen Sie sich Videos aus der Playlist Verbundene Tabellen verwenden auf YouTube an.