開發人員工具簡介

BigQuery 提供一系列開發人員工具，可讓您在開發環境中存取 BigQuery、將 BigQuery 連線至外部應用程式，以及開發端對端解決方案。使用這些工具前，請先熟悉標準的 BigQuery 概念，例如分析和資源組織。

在開發環境中存取 BigQuery 的工具

BigQuery API 和用戶端程式庫是核心開發人員工具，可讓您在Google Cloud 控制台和 bq 指令列工具以外的地方提出 BigQuery 要求。以這種方式存取 BigQuery 時，您也必須提供某種形式的驗證。

API

BigQuery 提供 REST 和 gRPC API，可透過程式輔助方式與各種服務互動。下列 API 可供使用：

用戶端程式庫

雖然您可以直接向伺服器發出要求來使用 BigQuery API，但使用 BigQuery 用戶端程式庫可簡化 BigQuery API 呼叫，大幅減少需要編寫的程式碼數量。BigQuery 支援的語言包括 C#、Go、Java、Node.js、PHP、Python 和 Ruby。如要試用 BigQuery 用戶端程式庫的快速入門導覽課程，請參閱「使用 BigQuery 用戶端程式庫查詢公開資料集」。

驗證

「驗證」是指使用憑證確認身分的程序。在開發環境中存取 BigQuery 時，一律需要進行某種形式的驗證。BigQuery 開發人員最常用的驗證方法是應用程式預設憑證，這項憑證會根據您的環境自動尋找憑證。如要進一步瞭解一般驗證原則和其他驗證方法，請參閱「向 BigQuery 進行驗證」。

將 BigQuery 連結至外部應用程式的工具

您可以使用多種自訂連線工具，將 BigQuery 功能整合至第三方應用程式。

MCP Toolbox for Databases

Model Context Protocol (MCP) 是一種開放通訊協定，可將大型語言模型 (LLM) 連線至 BigQuery 等資料來源。資料庫專用的 MCP Toolbox 可將 BigQuery 專案連結至各種整合式開發環境 (IDE) 和開發人員工具，讓您運用 BigQuery 資料建構更強大的 AI 代理程式。

ODBC 和 JDBC 驅動程式

開放式資料庫連線 (ODBC) 和 Java 資料庫連線 (JDBC) 驅動程式可將應用程式連線至資料庫。Google 與 Simba 合作提供 BigQuery 的 ODBC 和 JDBC 驅動程式，您可以使用這些驅動程式，透過偏好的工具和基礎架構，建構與資料庫無關的軟體應用程式。您也可以在預先發布版中使用 Google 開發的 BigQuery JDBC 驅動程式。

Google Cloud Visual Studio Code 擴充功能

如果您是 Visual Studio Code (VS Code) 使用者，可以透過 Google Cloud VS Code 擴充功能，在現有的 VS Code 環境中執行 BigQuery Notebook，並預覽 BigQuery 資料集。

開發端對端解決方案的工具

使用 BigQuery 建構複雜解決方案時，Google 提供許多輔助途徑，最值得一提的是程式碼範例、存放區和工作區功能，以及各種 BigQuery 整合功能。

程式碼範例

BigQuery 程式碼範例提供程式碼片段，協助您在 BigQuery 中完成常見工作，例如建立資料表、列出連線、查看容量承諾和預留項目，以及載入資料。您可以運用這些程式碼範例，開始建構更複雜的解決方案。

存放區和工作區

您可以使用存放區，對 BigQuery 中使用的檔案進行版本管控，並在這些存放區中使用工作區編輯程式碼。BigQuery 會使用 Git 記錄變更及管理檔案版本。您可以使用 BigQuery 內建的 Git 功能，也可以連線至第三方 Git 存放區。

整合式服務和工具

下列 Google 服務和工具可與 BigQuery 整合，並提供額外功能來建構解決方案：

  • Dataproc。全代管服務，用於執行 Apache Hadoop 和 Apache Spark 工作。Dataproc 提供 BigQuery 連接器，可讓 Hadoop 和 Spark 直接處理 BigQuery 的資料。
  • Dataflow。這項全代管服務可大規模執行 Apache Beam 工作。Beam 適用的 BigQuery I/O 連接器可讓 Beam 管道在 BigQuery 中讀取及寫入資料。
  • Cloud Composer：以 Apache Airflow 為基礎建構的全代管工作流程排程服務。BigQuery 運算子可讓 Airflow 工作流程管理資料集和資料表、執行查詢，以及驗證資料。
  • Pub/Sub。非同步且可擴充的訊息服務。Pub/Sub 提供 BigQuery 訂閱項目，您可以使用這項功能，在收到訊息時將訊息寫入現有的 BigQuery 資料表。
  • Dataform。這項服務可讓資料分析師在 BigQuery 中開發、測試、版本管控，並安排資料轉換複雜的 SQL 工作流程。
  • BigQuery Terraform 模組。 這個模組可自動例項化及部署 BigQuery 資料集和資料表。
  • bq 指令列工具。BigQuery 專用的 Python 式指令列工具。

Google 也透過 Google Cloud Ready - BigQuery 計畫，驗證數十種 BigQuery 合作夥伴解決方案和整合服務。這些認證合作夥伴均符合核心資格規定，可確保與 BigQuery 相容。

後續步驟