Daten laden und abfragen

Daten laden und abfragen

Erstellen Sie ein Dataset, laden Sie Daten in eine Tabelle und fragen Sie die Tabelle ab, um mit BigQuery zu beginnen.

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Eine detaillierte Anleitung dazu finden Sie direkt in der Google Cloud Console. Klicken Sie dazu einfach auf Anleitung:

Anleitung

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Hinweis

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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

Wenn Sie für diese Anleitung ein vorhandenes Projekt verwenden, prüfen Sie, ob Sie die erforderlichen Berechtigungen haben. Wenn Sie ein neues Projekt erstellt haben, haben Sie bereits die erforderlichen Berechtigungen.

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

Wenn Sie für diese Anleitung ein vorhandenes Projekt verwenden, prüfen Sie, ob Sie die erforderlichen Berechtigungen haben. Wenn Sie ein neues Projekt erstellt haben, haben Sie bereits die erforderlichen Berechtigungen.

1. 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

   Bei neuen Projekten ist die BigQuery API 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.

Erforderliche Rollen

Bitten Sie Ihren Administrator, Ihnen die folgenden IAM-Rollen für das Projekt zuzuweisen, um die Berechtigungen zu erhalten, die Sie zum Erstellen eines Datasets, zum Erstellen einer Tabelle, zum Laden von Daten und zum Abfragen von Daten benötigen:

• Lade- und Abfragejobs ausführen: BigQuery-Jobnutzer (roles/bigquery.jobUser)
• Dataset erstellen, Tabelle erstellen, Daten in eine Tabelle laden und Tabelle abfragen: BigQuery-Dateneditor (roles/bigquery.dataEditor)

Weitere Informationen zum Zuweisen von Rollen finden Sie unter Zugriff auf Projekte, Ordner und Organisationen verwalten.

Sie können die erforderlichen Berechtigungen auch über benutzerdefinierte Rollen oder andere vordefinierte Rollen erhalten.

BigQuery-Dataset erstellen

Erstellen Sie mit der Google Cloud Console ein Dataset zum Speichern der Daten. Sie erstellen Ihr Dataset am multiregionalen Standort "US". Informationen zu BigQuery-Regionen und ‑Multiregionen finden Sie unter Standorte.

1. Öffnen Sie in der Google Cloud Console die Seite „BigQuery“.
BigQuery aufrufen
2. Klicken Sie im linken Bereich auf  Explorer.
3. Klicken Sie im Bereich Explorer auf den Namen Ihres Projekts.
4. Klicken Sie auf  Aktionen ansehen.
5. Wählen Sie Dataset erstellen aus.
6. Führen Sie auf der Seite Dataset erstellen die folgenden Schritte aus:
1. Geben Sie unter Dataset-ID babynames ein.
2. Wählen Sie als Standorttyp die Option Mehrere Regionen und dann USA (mehrere Regionen in den USA) aus. Die öffentlichen Datasets sind am multiregionalen Standort us gespeichert. Der Einfachheit halber sollten Sie Ihr Dataset am selben Speicherort speichern.
3. Übernehmen Sie die verbleibenden Standardeinstellungen unverändert und klicken Sie auf Dataset erstellen.

Datei mit den Quelldaten herunterladen

Die heruntergeladene Datei enthält ca. 7 MB an Daten zu beliebten Babynamen. Sie wird von der US-amerikanischen Sozialversicherungsbehörde bereitgestellt.

Weitere Informationen zu den Daten finden Sie auf der Seite Hintergrundinformation für populäre Namen der US-amerikanischen Sozialversicherungsbehörde.

1. Laden Sie die Daten der US-amerikanischen Sozialversicherungsbehörde herunter. Öffnen Sie dazu die folgende URL in einem neuen Browsertab:

   https://www.ssa.gov/OACT/babynames/names.zip
   

2. Extrahieren Sie die Datei.

   Weitere Informationen zum Dataset-Schema finden Sie in der Datei NationalReadMe.pdf in der ZIP-Datei.

3. Um sich die Daten anzusehen, öffnen Sie die Datei yob2024.txt. Diese Datei enthält kommagetrennte Werte für den Namen, das bei der Geburt zugewiesene Geschlecht und die Anzahl der Kinder mit diesem Namen. Die Datei hat keine Kopfzeile.

4. Notieren Sie sich den Speicherort der Datei yob2024.txt, damit Sie sie später wiederfinden.

Daten in eine Tabelle laden

Als Nächstes laden Sie die Daten in eine neue Tabelle.

1. Klicken Sie im linken Bereich auf  Explorer.
2. Maximieren Sie im Bereich Explorer den Namen Ihres Projekts.
3. Klicken Sie auf Datasets und dann neben dem Dataset babynames auf Aktionen ansehen und wählen Sie Öffnen aus.
4. Klicken Sie auf  Tabelle erstellen.

   Sofern nicht anders angegeben, verwenden Sie für alle Einstellungen die Standardwerte.

5. Führen Sie auf der Seite Tabelle erstellen die folgenden Schritte aus:
1. Wählen Sie im Abschnitt Quelle unter Tabelle erstellen aus die Option Hochladen aus der Liste aus.
2. Klicken Sie im Feld Datei auswählen auf Durchsuchen.
3. Öffnen Sie Ihre lokale Datei yob2024.txt und klicken Sie auf Öffnen.
4. Wählen Sie in der Liste Dateiformat die Option CSV aus.
5. Geben Sie im Abschnitt Ziel im Feld Tabelle den Wert names_2024 ein.
6. Klicken Sie im Abschnitt Schema auf die Ein/Aus-Schaltfläche Als Text bearbeiten und fügen Sie die folgende Schemadefinition in das Textfeld ein:

name:string,assigned_sex_at_birth:string,count:integer

7. Klicken Sie auf Tabelle erstellen.

   Warten Sie, bis BigQuery die Tabelle erstellt und die Daten geladen hat.

Vorschau von Tabellendaten

So lassen Sie die Tabellendaten in der Vorschau anzeigen:

1. Klicken Sie im linken Bereich auf  Explorer.
2. Maximieren Sie im Bereich Explorer Ihr Projekt und klicken Sie auf Datasets.
3. Klicken Sie auf das Dataset babynames und wählen Sie dann die Tabelle names_2024 aus.
4. Klicken Sie auf den Tab Vorschau. BigQuery zeigt die ersten Zeilen der Tabelle an.


Der Tab Vorschau ist nicht für alle Tabellentypen verfügbar. Beispielsweise wird der Tab Vorschau nicht für externe Tabellen oder Ansichten angezeigt.

Tabellendaten abfragen

Fragen Sie als Nächstes die Tabelle ab.

1. Klicken Sie neben dem Tab names_2024 auf die Option SQL-Abfrage. Ein neuer Editor-Tab wird geöffnet.
2. Fügen Sie die folgende Abfrage in den Abfrageeditor ein. Mit dieser Abfrage werden die fünf beliebtesten Namen für Babys abgerufen, die 2024 in den USA geboren wurden und denen bei der Geburt das männliche Geschlecht zugewiesen wurde.
   

   
     SELECT
       name,
       count
     FROM
       `babynames.names_2024`
     WHERE
       assigned_sex_at_birth = 'M'
     ORDER BY
       count DESC
     LIMIT
       5;
     

3. Klicken Sie auf Ausführen. Die Ergebnisse werden im Abschnitt Abfrageergebnisse angezeigt.
   

Sie haben erfolgreich eine Tabelle in einem öffentlichen Dataset abgefragt und dann Ihre Beispieldaten mit der Google Cloud Console in BigQuery geladen.

Bereinigen

Mit den folgenden Schritten vermeiden Sie, dass Ihrem Google Cloud -Konto die auf dieser Seite verwendeten Ressourcen in Rechnung gestellt werden:

1. Öffnen Sie in der Google Cloud Console die Seite „BigQuery“.
BigQuery aufrufen
2. Klicken Sie im linken Bereich auf  Explorer.
3. Klicken Sie im Bereich Explorer auf Datasets und dann auf das von Ihnen erstellte Dataset babynames.
4. Maximieren Sie die Option Aktionen ansehen und klicken Sie auf Löschen.
5. Bestätigen Sie im Dialogfeld Dataset löschen den Löschbefehl: Geben Sie dafür das Wort delete ein und klicken Sie auf Löschen.

Nächste Schritte

• Daten in BigQuery laden
• Weitere Informationen zum Abfragen von Daten finden Sie unter BigQuery-Analysen – Übersicht.
• Weitere Informationen zum Laden einer JSON-Datei mit verschachtelten und wiederholten Daten finden Sie in Verschachtelte und wiederholte JSON-Daten laden.
• Weitere Informationen zum programmgesteuerten Zugriff auf BigQuery finden Sie in der Referenz zur REST API oder auf der Seite BigQuery-Clientbibliotheken.