BigQuery 互动式演练和视频

BigQuery 互动式演练

以下互动式演练可帮助您开始使用 BigQuery。

准备工作

  1. Sign in to your Google Cloud account. If you're new to Google Cloud, create an account to evaluate how our products perform in real-world scenarios. New customers also get $300 in free credits to run, test, and deploy workloads.

  2. 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.

    Go to project selector

  3. 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.

    Go to project selector

    4.

  4. Enable the BigQuery API.

    Roles required to enable APIs

    To enable APIs, you need the Service Usage Admin IAM role (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin), which contains the serviceusage.services.enable permission. Learn how to grant roles.

    Enable the API

    对于新项目，BigQuery API 会自动启用。

  5. 可选：为项目启用结算功能。如果您不想启用结算功能或提供信用卡，本文档中的步骤仍然有效。BigQuery 提供执行这些步骤的沙盒。如需了解详情，请参阅启用 BigQuery 沙盒。

    6. 这些演练会在 Google Cloud 控制台中启动。点击链接即可启动互动教程。

    标题

    说明
    加载和查询数据
    在 BigQuery Studio 中查询公共数据集 使用 BigQuery 沙盒查询和直观呈现公共数据集中的数据。
    使用 BigQuery Studio 加载和查询数据 使用 BigQuery Studio 创建数据集、加载数据和查询数据。
    使用 bq 命令行工具加载和查询数据 使用 BigQuery 命令行工具创建数据集、加载数据和查询数据。
    将数据从 Cloud Storage 导入到 BigQuery 使用 Google Cloud 控制台将数据从 Cloud Storage 导入到 BigQuery，然后查询数据。
    工作负载管理
    预留使用入门 使用 Google Cloud 控制台购买槽、创建预留以及将项目分配给预留。
    AI
    在 Gemini 的协助下编写查询 在 BigQuery 中使用 Gemini AI 赋能的辅助功能，帮助您使用 SQL 查询和 Python 代码查询数据。
    客户端库
    C# 导览 使用 BigQuery C# 客户端库查询公共数据集。
    Go 导览 使用 BigQuery Go 客户端库查询公共数据集。
    Java 导览 使用 BigQuery Java 客户端库查询公共数据集。
    Node.js 导览 使用 BigQuery Node.js 客户端库查询公共数据集。
    PHP 导览 使用 BigQuery PHP 客户端库查询公共数据集。
    Python 导览 使用 BigQuery Python 客户端库查询公共数据集。
    Ruby 导览 使用 BigQuery Ruby 客户端库查询公共数据集。

    BigQuery 视频

    以下系列视频教程可帮助您详细了解 BigQuery。如需观看更多 Google Cloud 视频，请订阅 Google Cloud Tech YouTube 频道。

    标题

    说明
    产品概览
    一分钟了解 BigQuery（1:26） 简要介绍 BigQuery（Google 的全托管式数据仓库）。
    一分钟了解 BigQuery ML（1:40） 简要介绍 BigQuery ML。借助 BigQuery ML，您可以训练、评估模型并运行推理，以完成时序预测、异常值检测、分类、回归、聚簇、降维和推荐等任务。
    AI
    BigQuery 中的 Gemini AI 和数据分析简介（3:42） 简介：Gemini in BigQuery 提供 AI 和数据分析功能，可帮助您在整个数据生命周期内简化工作流程。
    使用 BigQuery 和 Gemini AI 进行数据分析 （7:00） 简要介绍了 Gemini 模型如何帮助您生成新的数据洞见、丰富数据集，甚至分析多模态内容（包括图片、视频和文本）。
    BigQuery 数据工程智能体简介 (6:19) 简介 BigQuery Data Engineering Agents，可帮助数据分析师节省编码、架构映射和创建元数据的时间。
    BigQuery 数据画布概览 (6:03) AI 赋能的 BigQuery 数据画布概览。这种以自然语言为中心的工具简化了查找、查询和直观呈现您的数据的过程。
    查询和直观呈现数据
    BigQuery 和 Cloud Logging 中的 pipe 语法简介（5:00） BigQuery 的 pipe 语法提供了一种更直观的代码结构化方式。了解管道语法如何简化探索性分析和复杂的日志分析任务，帮助您更快地获得数据洞见。
    在 Colab 中直观呈现 BigQuery 地理空间数据 (10:00) 借助 BigQuery，您可以使用标准 SQL 存储和分析地理空间数据，并将这些数据导入 Colab 笔记本，从而灵活地将 BigQuery 的强大功能与热门的 Python 可视化库相结合。
    使用 Looker 直观呈现 BigQuery 数据 (3:00) 简要介绍如何使用 Looker 人性化的界面和强大的语义模型构建功能，无缝连接到 BigQuery 数据并直观呈现这些数据。
    BigQuery 存储
    BigQuery 表导览（6:55） 简要介绍 BigQuery 中的不同类型的表，包括受管理表、外部表以及包含逻辑视图和具体化视图的虚拟表。
    BigQuery 如何存储数据？(8:19) 简介：BigQuery 如何存储数据，以便您根据相关信息做出明智的决策，优化 BigQuery 存储。这包括分区和聚簇的概览。
    监控和日志记录
    BigQuery 中的监控 (7:43) 概述了如何通过监控数据仓库来优化费用、帮助您确定需要优化的查询，以及审核数据共享和访问权限。