Usar células SQL

Este guia descreve como usar células SQL para consultar dados em um notebook do Colab Enterprise.

Visão geral

Uma célula SQL é uma célula de código para escrever, editar e executar consultas SQL no notebook do Colab Enterprise. As células SQL oferecem um fluxo de trabalho alternativo aos comandos mágicos do IPython para BigQuery.

Recursos

As células SQL oferecem os seguintes recursos:

  • Suporte de teste a seco: validação de instrução SQL e uma aproximação de o número de bytes processados pela consulta
  • Formatação: linting de palavras-chave e destaque de sintaxe
  • Nomeação de variáveis de saída do DataFrame do BigQuery: consulte a variável de saída em outras células do notebook
  • Substituição de variáveis: consulte variáveis Python e células SQL para oferecer suporte à parametrização e à capacidade de consultar os resultados de uma consulta anterior
  • Visualizador de conjunto de resultados: visualizador tabular leve de conjunto de resultados com paginação para conjuntos de resultados grandes
  • Integração de células de visualização: a saída de uma célula SQL pode ser usada como entrada para uma célula de visualização

Dialeto SQL e fonte de dados compatíveis

  • As células SQL do Colab Enterprise são compatíveis com o GoogleSQL.

  • É possível executar consultas SQL em dados do BigQuery.

Limitações

Considere as seguintes limitações ao planejar seu projeto:

  • É possível executar várias instruções SQL em uma única célula SQL, mas apenas os resultados da última instrução SQL são salvos em um DataFrame.

Antes de começar

  1. Faça login na sua Google Cloud conta do. Se você não conhece o Google Cloud, crie uma conta para avaliar o desempenho dos nossos produtos em cenários reais. Clientes novos também recebem US $300 em créditos para executar, testar e implantar cargas de trabalho.

  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. Verify that billing is enabled for your Google Cloud project.

  4. Enable the BigQuery, Compute Engine, Dataform, and Vertex AI APIs.

    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 APIs

  5. 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

  6. Verify that billing is enabled for your Google Cloud project.

  7. Enable the BigQuery, Compute Engine, Dataform, and Vertex AI APIs.

    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 APIs

    8.

Funções exigidas

Para receber as permissões necessárias para criar um notebook do Colab Enterprise, executar o código do notebook em um ambiente de execução e usar dados do BigQuery no notebook, peça ao administrador para conceder a você os seguintes papéis do IAM no projeto:

Para mais informações sobre a concessão de papéis, consulte Gerenciar o acesso a projetos, pastas e organizações.

Também é possível conseguir as permissões necessárias usando personalizados papéis ou outros predefinidos papéis.

Criar uma célula SQL

Para criar uma célula SQL no Colab Enterprise, faça o seguinte:

  1. No Google Cloud console do, acesse a página Meus notebooks do Colab Enterprise.

    Acessar Meus notebooks

  2. No menu Região, selecione a região que contém o notebook.

  3. Clique no notebook que você quer abrir. Se você ainda não criou um notebook, crie um.

  4. Na barra de ferramentas, para adicionar uma célula SQL, clique no  Inserir opções de célula de código menu e selecione Adicionar célula SQL.

    A célula SQL é adicionada ao notebook.

Inserir e executar uma consulta

  1. Na célula SQL, insira uma consulta SQL. Para uma visão geral das instruções e dialetos SQL compatíveis, consulte Introdução ao SQL no BigQuery.

    É possível consultar variáveis Python em expressões colocando o nome da variável entre chaves ({ }). Por exemplo, se você especificou um valor em uma variável Python chamada my_threshold, poderá limitar o conjunto de resultados com uma consulta semelhante a esta: 

    SELECT * FROM my_dataset.my_table WHERE x > {my_threshold};

  2. Mantenha o ponteiro sobre a célula SQL que você quer executar, e clique no  Executar célula botão.

A saída da consulta é salva automaticamente como um DataFrame do BigQuery com o mesmo nome do título da célula SQL.

Interagir com o conjunto de resultados

É possível interagir com o conjunto de resultados como um DataFrame do BigQuery ou um DataFrame do pandas.

É possível encadear instruções SQL usando o mesmo nome de variável de célula SQL. Por exemplo, é possível usar BigQuery DataFrames gerados pelo conjunto de resultados como tabelas em uma consulta a seguir, colocando o nome do DataFrame entre chaves ({ }). Consulte o exemplo a seguir, que faz referência à saída de uma consulta anterior que foi salva como um DataFrame chamado df:

SELECT * FROM {df};

A seguir