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Mit Google BigQuery verbinden

BigQuery ist das vollständig verwaltete, kostengünstige Data Warehouse von Google für Analysen im Petabyte-Bereich. Mit dem BigQuery-Connector von Data Studio können Sie direkt in Data Studio auf Daten aus Ihren BigQuery-Tabellen, -Ansichten, -Diagrammen und benutzerdefinierten SQL-Abfragen zugreifen und diese visualisieren.

Hinweis

Damit Sie in Data Studio auf BigQuery-Daten zugreifen können, müssen Sie ein Google Cloud -Projekt angeben, das mit einem Google Cloud-Rechnungskonto verknüpft ist.

BigQuery ist eine kostenpflichtige Analyseplattform. Wenn Sie über Data Studio-Berichte auf BigQuery-Daten zugreifen, können Kosten für die Abfrageverarbeitung oder Speicherung anfallen. Weitere Informationen zu den Preisen für Abfragen und Kapazität finden Sie unter BigQuery-Preise.

Erforderliche Rollen

Wenn Sie BigQuery-Daten in Data Studio abfragen möchten, benötigen Sie die Berechtigung zum Lesen von Daten und zum Ausführen von Abfragejobs. Weisen Sie Ihrem Projekt oder Dataset in Google Cloud die folgenden IAM-Rollen zu:

BigQuery-Datenbetrachter (roles/bigquery.dataViewer): Ermöglicht das Lesen von Daten und Metadaten aus Tabellen, Ansichten oder Diagrammen.
BigQuery-Jobnutzer (roles/bigquery.jobUser): Ermöglicht das Ausführen von Abfragejobs im Abrechnungsprojekt.

Welche Rollen erforderlich sind, hängt vom Modus für die Anmeldedaten für den Datenabruf ab, den Sie für Ihre Datenquelle auswählen:

Anmeldedaten des Inhabers (Standardeinstellung): Nur der Inhaber der Datenquelle benötigt diese Rollen. Betrachter können Diagramme ansehen, ohne dass sie eigene Zugriffsrechte für BigQuery benötigen.
Betrachter-Anmeldedaten:Jeder Betrachter des Berichts muss diese Rollen haben, um Daten im Bericht sehen zu können.
Dienstkonto-Anmeldedaten:Nur das Dienstkonto benötigt diese Rollen. Informationen zum Konfigurieren eines Dienstkontos finden Sie unter Google Cloud -Dienstkonto für Data Studio einrichten.

Mit BigQuery verbinden

So verbinden Sie Ihre BigQuery-Daten mit einem Data Studio-Bericht:

Verbindung herstellen

Melden Sie sich in Data Studio an.
Klicken Sie auf Erstellen und wählen Sie dann Bericht aus.
Der Berichtseditor wird geöffnet und der Bereich Daten zum Bericht hinzufügen wird angezeigt.
Wenn Sie eine eingebettete Datenquelle erstellen möchten, wählen Sie den BigQuery-Connector aus.
- Alternative:Wenn Sie eine vorhandene wiederverwendbare Datenquelle verwenden möchten, klicken Sie auf den Tab Meine Datenquellen und wählen Sie eine Datenquelle eines beliebigen Typs aus, die Sie zuvor erstellt haben oder die für Sie freigegeben wurde.
Konfigurieren Sie den Zugriff auf Ihre Datenbank mit einer der Verbindungsoptionen.
Klicken Sie auf Hinzufügen.

Daraufhin wird auf dem Berichtcanvas eine Tabelle angezeigt, die mit der Datenquelle verknüpft ist.

Verbindungsoptionen

Eine BigQuery-Datenquelle kann Daten aus einer Tabelle, Ansicht oder Grafik oder aus einer benutzerdefinierten SQL-Abfrage abrufen.

Mit einer BigQuery-Tabelle, ‑Ansicht oder ‑Grafik verbinden

In einer BigQuery-Tabelle werden Daten in Zeilen und Spalten (Feldern) gespeichert. Eine BigQuery-Ansicht ist eine virtuelle Tabelle, die durch eine SQL-Abfrage definiert wird, die dynamisch in der BigQuery-Konsole oder mithilfe der BigQuery API ausgeführt wird. Mit einem BigQuery-Diagramm können Sie Beziehungen in Ihren Daten modellieren, indem Sie Knoten und Kanten basierend auf vorhandenen Tabellen definieren.

Geben Sie die folgenden Verbindungsparameter an, um eine Verbindung zu einer Tabelle, Ansicht oder Grafik herzustellen:

Ein BigQuery-Projekt
Ein Dataset
Eine bestimmte Tabelle, Ansicht oder Grafik. Data Studio unterstützt auch die Verbindung zu nach Datum partitionierten und mehrtägigen Tabellen.

Projekt auswählen

Projekte ermöglichen es Ihnen, Ihre Google Cloud -Ressourcen zu organisieren. Sie bestimmen, wo Abfragekosten abgerechnet werden, wenn Ihre Berichte die kostenlosen BigQuery-Limits überschreiten. Sie können Daten in einem Projekt abfragen, während die Kosten einem anderen Projekt in Rechnung gestellt werden. Weitere Informationen zuGoogle Cloud -Projekten

Wählen Sie im Konfigurationsbereich des Connectors eine der folgenden Optionen aus:

LETZTE PROJEKTE: Zeigt Projekte an, die Sie vor Kurzem in der Google Cloud Console geöffnet haben. Sie können die Projekt-ID auch manuell eingeben. Das ausgewählte Projekt wird sowohl für die Abrechnung als auch für den Datenzugriff verwendet.
MEINE PROJEKTE:Hier werden alle Projekte angezeigt, auf die Sie Zugriff haben. Wenn ein Projekt in der Liste fehlt, geben Sie die genaue Projekt-ID in das Eingabefeld ein.
FREIGEGEBENE PROJEKTE: Zeigt Projekte an, die für mehrere Abteilungen oder Organisationen freigegeben wurden. Sie können verschiedene Projekte für die Datenauswahl und die Abrechnung festlegen.

Wählen Sie ein Dataset aus

Mit Datasets können Sie den Zugriff auf Gruppen von Tabellen, Ansichten und Diagrammen organisieren und steuern. Wählen Sie ein Dataset aus der Liste aus oder suchen Sie nach der Dataset-ID.

Öffentliche BigQuery-Datasets sind kostenlose Beispiel-Datasets, die global in Google freigegeben werden. Wenn Sie öffentliche Daten abfragen möchten, müssen Sie ein Abrechnungsprojekt auswählen, um die Kosten für die Abfrageverarbeitung zu bezahlen.

Tabelle, Ansicht oder Diagramm auswählen

Data Studio-Datenquellen können mit einer einzelnen Tabelle, Ansicht oder Grafik verbunden werden. Wählen Sie in der Liste Tabelle oder Tabelle / Grafik eine Ressource aus oder suchen Sie nach einer Ressource anhand ihres Namens. Wenn ein Dataset Diagramme enthält, werden Tabellen und Diagramme mit unterschiedlichen Symbolen angezeigt, damit Sie sie voneinander unterscheiden können.

Wenn Sie ein Diagramm auswählen, können Sie auch einen Startknoten in der Liste Startknoten auswählen. Der Startknoten bestimmt den Startpunkt für die Graphdurchquerung und wirkt sich auf das Schema der vereinfachten Tabelle aus. Je nach Diagrammdefinition ist möglicherweise die Auswahl eines Startknotens erforderlich.

Öffentliches Diagramm-Dataset ausprobieren

Sie können den BigQuery Graph-Connector mit dem öffentlich verfügbaren Look Ecommerce-Grafen ausprobieren. So stellen Sie eine Verbindung zu diesem Graphen her:

Wählen Sie FREIGEGEBENE PROJEKTE aus.
Wählen Sie das Abrechnungsprojekt aus.
Geben Sie bigquery-public-data als Namen für das freigegebene Projekt ein.
Wählen Sie thelook_ecommerce als Dataset aus.
Wählen Sie in der Liste Tabelle / Diagramm die Option graph aus.
Optional: Wählen Sie in der Liste Startknoten einen Startknoten aus.

Mit BigQuery Graph-Messwerten arbeiten

Wenn Sie eine Verbindung zu einem BigQuery-Diagramm herstellen, werden alle im Diagramm definierten Messwerte als Messwerte in Ihre Datenquelle importiert. Sie können diese Messwerte in Diagrammen, berechneten Feldern, Abfrageergebnisvariablen und Steuerelementen für mehrere Datenquellen verwenden.

Beachten Sie bei der Arbeit mit Diagrammmesswerten Folgendes:

Feste Aggregation: Sie können den Aggregationstyp eines Diagramm-Messwerts in Data Studio nicht ändern. Die Aggregation wird durch die Grafikdefinition in BigQuery bestimmt.
Bearbeitbare Attribute: Sie können den Datentyp und die Beschreibung eines Diagrammmesswerts in Ihrer Data Studio-Datenquelle bearbeiten.

Mit nach Datum partitionierten Tabellen verbinden

Data Studio unterstützt nach Datum partitionierte BigQuery-Tabellen (DATE, DATETIME oder TIMESTAMP). Wenn Sie eine nach DATE, DATETIME oder TIMESTAMP partitionierte Tabelle auswählen, können Sie die Partitionsspalte als Hauptdatumsfilter für Ihre Diagramme festlegen. Wenn Sie partitionierte Tabellen verwenden, werden Ihre Diagramme schneller gerendert und die Abfragekosten werden minimiert.

Weitere Informationen zum Herstellen einer Verbindung zu nach Datum partitionierten BigQuery-Tabellen

Mit mehrtägigen Tabellen verbinden (Präfix `YYYYMMDD`)

In BigQuery sind Abfragen für mehrere fragmentierte Tabellen möglich, bei denen jede Tabelle die Daten eines Tages enthält und mit YYYYMMDD endet (z. B. [prefix]_YYYYMMDD).

Wenn in Data Studio bei der Tabellenauswahl Tabellen mit dem Suffix YYYYMMDD gefunden werden, werden die täglichen Tabellen unter eindeutigen Präfixnamen ([prefix]_YYYYMMDD) gruppiert. Wenn Sie ein Diagramm aus einer mehrtägigen Tabelle erstellen, werden in Data Studio automatisch nur die Daten der letzten 28 Tage abgefragt. Sie können diesen Zeitraum jederzeit ändern, indem Sie auf dem Tab Einrichtung des Diagramms die Eigenschaften für den Zeitraum bearbeiten.

Mit einer benutzerdefinierten SQL-Abfrage eine Verbindung zu BigQuery herstellen

Über BENUTZERDEFINIERTE ABFRAGE können Sie eine SQL-Abfrage schreiben, um eine Verbindung zu Ihren Daten herzustellen, einschließlich Abfragen über einen BigQuery-Graphen. Die Syntax benutzerdefinierter Abfragen entspricht dem Standard-SQL-Dialekt. Wenn Sie die Legacy-SQL-Syntax verwenden möchten, wählen Sie Legacy-SQL verwenden aus.

Wir empfehlen, die Abfrage zuerst direkt in der BigQuery-Konsole zu erstellen und zu testen. Kopieren Sie dann das geprüfte SQL-Skript und fügen Sie es in das Feld für benutzerdefinierte Abfragen in Data Studio ein.

Abrechnungsprojekt überschreiben

Mit der Einstellung Abrechnungsprojekt können Sie festlegen, welches Google Cloud -Projekt für die Ausführungskosten benutzerdefinierter Abfragen aufkommt. Wenn Ihre Organisation viele Projekte hat, können Sie die ID des Abrechnungsprojekts manuell in das Feld eingeben.

Wenn Sie Daten in einem Projekt abfragen und die Abrechnung über ein anderes Projekt erfolgen soll, geben Sie das Abrechnungsprojekt in diesem Feld an und verweisen Sie in der FROM-Klausel Ihrer Abfrage (FROM project_id.dataset_id.table_id) explizit auf das Datenprojekt.

Beispiel für die Konfiguration einer benutzerdefinierten BigQuery-Abfrage. Dabei ist als Abrechnungsprojekt „Looker Studio Project“ festgelegt. In der FROM-Klausel der Abfrage ist ein öffentliches BigQuery-Dataset angegeben.

Suchparameter verwenden

Mit Parametern lassen sich flexiblere, anpassbare Berichte erstellen. Sie können Parameter in einer BigQuery-Datenquelle zurück an die zugrunde liegende Abfrage übergeben. Wenn Sie einen Parameter in einer benutzerdefinierten Abfrage verwenden möchten, folgen Sie den Syntaxrichtlinien unter Parametrisierte Abfragen ausführen in BigQuery.

Eine vollständige Anleitung zur Einrichtung, Regeln für die Parametersyntax und Informationen zur Konfiguration der Sicherheit auf Zeilenebene mithilfe von Parametern (@DS_START_DATE, @DS_END_DATE, @DS_USER_EMAIL) finden Sie unter Parameter in einer benutzerdefinierten Abfrage verwenden.

Hinweise und Tipps

Im Folgenden finden Sie einige Hinweise und Tipps, wie Sie Ihre BigQuery-Datenquellen optimal nutzen können.

Sie sind mit Data Studio noch nicht vertraut?

Weitere Informationen zu den wichtigsten Berichtsfunktionen in Data Studio finden Sie in den folgenden Ressourcen:

BigQuery-Integrationen

Mit einigen Google-Produkten und externen Tools können Daten direkt in BigQuery-Tabellen exportiert werden. Wenn Sie Data Studio mit BigQuery verbinden, werden in Data Studio automatisch Standardmesswerte berechnet und Feldnamen formatiert:

BigQuery-Daten in Data Studio untersuchen: Datenanalysten können BigQuery-Daten mit Data Studio direkt in der BigQuery-Konsole untersuchen. Führen Sie die Abfrage aus oder wählen Sie eine Tabelle aus. Wählen Sie dann Mit Data Studio auswerten aus, um die Daten in einem interaktiven Bericht zu visualisieren. Weitere Informationen finden Sie unter Daten mit Data Studio analysieren.
BigQuery Export für Google Analytics:In Data Studio werden Tabellen, die mit BigQuery Export für Google Analytics generiert wurden, durch ein Google Analytics-Symbol gekennzeichnet. Wenn Sie eine Tabelle verbinden, werden in Data Studio automatisch viele der Standardmesswerte aus Google Analytics als berechnete Felder erstellt.

Messwert „Datensatzanzahl“

In der Feldliste jeder BigQuery-Datenquelle ist automatisch der Messwert Datensatzanzahl enthalten. Verwenden Sie Record Count in Diagrammen, um Datensätze zu zählen oder die Gesamtzahl der von Ihrer Abfrage zurückgegebenen Zeilen zu überprüfen.

BigQuery-GEOGRAPHY-Polygone visualisieren

Sie können Geodaten (GEOGRAPHY-Polygon-Geodaten) aus BigQuery mithilfe von Google Maps in Ihrem Bericht anzeigen lassen. Eine detaillierte Anleitung mit öffentlichen Zählbezirksdaten finden Sie unter GEOGRAPHY-Polygone aus BigQuery mit Data Studio visualisieren.

Fehler beheben und Einschränkungen prüfen

Wenn Ihre Diagramme nicht geladen werden oder Konfigurationswarnungen zurückgeben, lesen Sie den Leitfaden Fehler und Einschränkungen des BigQuery-Connectors beheben.