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bq-Tool verwenden

In dieser Anleitung erfahren Sie, wie Sie bq, das Python-basierte Befehlszeilentool (Command-Line Interface, CLI) für BigQuery, verwenden, um ein Dataset zu erstellen, Beispieldaten zu laden und Tabellen abzufragen. Nach Abschluss dieser Anleitung kennen Sie bq und wissen, wie Sie über eine Befehlszeilenschnittstelle mit BigQuery arbeiten.

Eine vollständige Referenz aller bq-Befehle und -Flags finden Sie in der Referenz zum bq-Befehlszeilentool.

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

Anleitung

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 (roles/resourcemanager.projectCreator), which contains the resourcemanager.projects.create permission. Learn how to grant roles.

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 (roles/resourcemanager.projectCreator), which contains the resourcemanager.projects.create permission. Learn how to grant roles.

Go to project selector

Verify that billing is enabled for your Google Cloud project.

Wenn Sie die Abrechnung für das Google Cloud -Projekt, das Sie in dieser Anleitung verwenden, nicht aktivieren, laden Sie die Daten in die BigQuery-Sandbox hoch und führen dort Abfragen aus. Mit der BigQuery-Sandbox können Sie BigQuery mit einer begrenzten Anzahl von BigQuery-Features kostenlos nutzen.

Die BigQuery API muss aktiviert sein.

API aktivieren

Wenn Sie ein neues Projekt erstellt haben, wird die BigQuery API automatisch aktiviert.

In the Google Cloud console, activate Cloud Shell.

Activate Cloud Shell

At the bottom of the Google Cloud console, a Cloud Shell session starts and displays a command-line prompt. Cloud Shell is a shell environment with the Google Cloud CLI already installed and with values already set for your current project. It can take a few seconds for the session to initialize.

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.

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
```
Extrahieren Sie die Datei.

Weitere Informationen zum Dataset-Schema finden Sie in der NationalReadMe.pdf-Datei, die Sie extrahiert haben.
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.
Verschieben Sie die Datei in Ihr Arbeitsverzeichnis.
- Wenn Sie in Cloud Shell arbeiten, klicken Sie auf Mehr Hochladen, klicken Sie auf Dateien auswählen und auf die Option yob2024.txt und klicken Sie dann auf Hochladen.
- Wenn Sie in einer lokalen Shell arbeiten, kopieren oder verschieben Sie die Datei yob2024.txt in das Verzeichnis, in dem Sie das -Tool ausführen.

Dataset erstellen

Wenn Sie Cloud Shell über die Dokumentation gestartet haben, geben Sie den folgenden Befehl ein, um Ihre Projekt-ID festzulegen. So müssen Sie die Projekt-ID nicht in jedem Kommandozeilenbefehl angeben.
```
gcloud config set project PROJECT_ID
```
Ersetzen Sie PROJECT_ID durch Ihre Projekt-ID.

Geben Sie den folgenden Befehl ein, um ein Dataset mit dem Namen babynames zu erstellen:
```
bq mk --dataset babynames
```
Die Ausgabe sieht etwa so aus:
```
Dataset 'babynames' successfully created.
```
Prüfen Sie, ob das Dataset babynames jetzt in Ihrem Projekt angezeigt wird:
```
bq ls --datasets=true
```
Die Ausgabe sieht etwa so aus:
```
  datasetId
-------------
  babynames
```

Daten in eine Tabelle laden

Laden Sie im Dataset babynames die Quelldatei yob2024.txt in eine neue Tabelle mit dem Namen names2024:

bq load babynames.names2024 yob2024.txt name:string,assigned_sex_at_birth:string,count:integer

Die Ausgabe sieht etwa so aus:

Upload complete.
Waiting on bqjob_r3c045d7cbe5ca6d2_0000018292f0815f_1 ... (1s) Current status: DONE

Prüfen Sie, ob die Tabelle names2024 nun im Dataset babynames angezeigt wird:
```
bq ls --format=pretty babynames
```
Die entsprechende Ausgabe sieht etwa so aus: Einige Spalten werden weggelassen, um die Ausgabe zu vereinfachen.
```
+-----------+-------+
|  tableId  | Type  |
+-----------+-------+
| names2024 | TABLE |
+-----------+-------+
```

Bestätigen Sie, dass das Tabellenschema Ihrer neuen names2024-Tabelle name: string, assigned_sex_at_birth: string und count: integer ist:

bq show babynames.names2024

Die entsprechende Ausgabe sieht etwa so aus: Einige Spalten werden weggelassen, um die Ausgabe zu vereinfachen.

  Last modified        Schema                      Total Rows   Total Bytes
----------------- ------------------------------- ------------ ------------
14 Mar 17:16:45   |- name: string                    31904       607494
                  |- assigned_sex_at_birth: string
                  |- count: integer

Tabellendaten abfragen

Ermitteln Sie die beliebtesten Mädchennamen in den Daten:

bq query \
    'SELECT
      name,
      count
    FROM
      babynames.names2024
    WHERE
      assigned_sex_at_birth = "F"
    ORDER BY
      count DESC
    LIMIT 5'

Die Ausgabe sieht etwa so aus:

+-----------+-------+
|   name    | count |
+-----------+-------+
| Olivia    | 14718 |
| Emma      | 13485 |
| Amelia    | 12740 |
| Charlotte | 12552 |
| Mia       | 12113 |
+-----------+-------+

Ermitteln Sie anhand der Daten die am wenigsten beliebtesten Jungennamen:

bq query \
    'SELECT
      name,
      count
    FROM
      babynames.names2024
    WHERE
      assigned_sex_at_birth = "M"
    ORDER BY
      count ASC
    LIMIT 5'

Die Ausgabe sieht etwa so aus:

+---------+-------+
|  name   | count |
+---------+-------+
| Aaran   |     5 |
| Aadiv   |     5 |
| Aadarsh |     5 |
| Aarash  |     5 |
| Aadrik  |     5 |
+---------+-------+

Namen, die weniger als fünfmal vorkommen, werden in den Quelldaten nicht berücksichtigt, weshalb die Mindesthäufigkeit hier fünf beträgt.

Bereinigen

Löschen Sie das Google Cloud -Projekt zusammen mit den Ressourcen, damit Ihrem Google Cloud -Konto die auf dieser Seite verwendeten Ressourcen nicht in Rechnung gestellt werden.

Projekt löschen

Wenn Sie das öffentliche Dataset mit der BigQuery-Sandbox abgefragt haben, ist die Abrechnung für Ihr Projekt nicht aktiviert und Sie müssen das Projekt nicht löschen.

Am einfachsten vermeiden Sie weitere Kosten, wenn Sie das zum Ausführen der Anleitung erstellte Projekt löschen.

So löschen Sie das Projekt:

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, zum Beispiel eine appspot.com-URL, erhalten bleiben, sollten Sie ausgewählte Ressourcen innerhalb des Projekts löschen, anstatt das gesamte Projekt.

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

In the Google Cloud console, go to the Manage resources page.
Go to Manage resources
In the project list, select the project that you want to delete, and then click Delete.
In the dialog, type the project ID, and then click Shut down to delete the project.

Ressourcen löschen

Wenn Sie ein vorhandenes Projekt verwendet haben, löschen Sie die erstellten Ressourcen:

Löschen Sie das Dataset babynames.
```
bq rm --recursive=true babynames
```
Das Flag --recursive löscht alle Tabellen im Dataset, einschließlich der Tabelle names2024.

Die Ausgabe sieht etwa so aus:
```
rm: remove dataset 'myproject:babynames'? (y/N)
```
Geben Sie y ein, um den Löschbefehl zu bestätigen.

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Hinweis

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Dataset erstellen

Daten in eine Tabelle laden

Tabellendaten abfragen

Bereinigen

Projekt löschen

Ressourcen löschen

Nächste Schritte