Panduan interaktif dan video BigQuery

Dokumen ini mencantumkan panduan interaktif dan tutorial video yang tersedia untuk membantu Anda mempelajari dan memulai BigQuery. Referensi ini memberikan petunjuk langkah demi langkah yang terpandu untuk tugas umum dan penjelasan visual tentang konsep dan fitur.

Panduan interaktif BigQuery

Panduan terpandu berikut akan memandu Anda melakukan tugas umum langsung di Google Cloud konsol. Klik link untuk meluncurkan panduan.

Sebelum memulai

  1. Login keakun Anda. Google Cloud Jika Anda baru menggunakan Google Cloud, buat akun untuk mengevaluasi performa produk kami dalam skenario dunia nyata. Pelanggan baru juga mendapatkan kredit gratis senilai $300 untuk menjalankan, menguji, dan men-deploy workload.

  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. 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

    4.

  4. Aktifkan BigQuery API.

    Peran yang diperlukan untuk mengaktifkan API

    Untuk mengaktifkan API, Anda memerlukan peran IAM Service Usage Admin (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin), yang berisi izin serviceusage.services.enable. Pelajari cara memberikan peran.

    Mengaktifkan API

    Untuk project baru, BigQuery API diaktifkan secara otomatis.

  5. Opsional: Aktifkan penagihan untuk project. Jika Anda tidak ingin mengaktifkan penagihan atau memberikan kartu kredit, langkah-langkah dalam dokumen ini tetap berfungsi. BigQuery menyediakan sandbox untuk melakukan langkah-langkah tersebut. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat Mengaktifkan sandbox BigQuery.

Panduan ini diluncurkan di Google Cloud konsol. Klik link untuk meluncurkan tutorial interaktif.

Judul

Deskripsi
Memuat dan membuat kueri data
Membuat kueri set data publik di BigQuery Studio Gunakan sandbox BigQuery untuk membuat kueri dan memvisualisasikan data dalam set data publik.
Memuat dan membuat kueri data menggunakan BigQuery Studio Gunakan BigQuery Studio untuk membuat set data, memuat data, dan membuat kueri data.
Memuat dan membuat kueri data dengan alat command line bq Gunakan alat command line BigQuery untuk membuat set data, memuat data, dan membuat kueri data.
Mengimpor data dari Cloud Storage ke BigQuery Gunakankonsol untuk mengimpor data dari Cloud Storage ke BigQuery, dan membuat kueri data. Google Cloud
Pengelolaan workload
Mulai menggunakan pemesanan Gunakankonsol untuk membeli slot, membuat pemesanan, dan menetapkan project ke pemesanan. Google Cloud
AI
Menulis kueri dengan bantuan Gemini Gunakan bantuan yang didukung AI Gemini di BigQuery untuk membantu Anda membuat kueri data menggunakan kueri SQL dan kode Python.
Library klien
Tur C# Membuat kueri set data publik dengan library klien BigQuery C# library.
Tur Go Membuat kueri set data publik dengan library klien BigQuery Go.
Tur Java Membuat kueri set data publik dengan library klien BigQuery Java library.
Tur Node.js Membuat kueri set data publik dengan library klien BigQuery Node.js.
Tur PHP Membuat kueri set data publik dengan library klien BigQuery PHP library.
Tur Python Membuat kueri set data publik dengan library klien BigQuery Python library.
Tur Ruby Membuat kueri set data publik dengan library klien BigQuery Ruby library.

Video BigQuery

Rangkaian tutorial video berikut akan membantu Anda mempelajari BigQuery lebih lanjut. Untuk menonton video lainnya, subscribe ke channel YouTube Google Cloud Tech. Google Cloud

Judul

Deskripsi
Ringkasan produk
BigQuery dalam satu menit (1:26) Ringkasan singkat BigQuery, data warehouse terkelola sepenuhnya dari Google.
BigQuery ML dalam satu menit (1:40) Ringkasan singkat BigQuery ML. Dengan BigQuery ML, Anda dapat melatih, mengevaluasi, dan menjalankan inferensi pada model untuk tugas seperti perkiraan deret waktu, deteksi anomali, klasifikasi, regresi, pengelompokan, pengurangan dimensi, dan rekomendasi.
AI
Pengantar AI Gemini dan analisis data di BigQuery (3:42) Pengantar Gemini in BigQuery, yang menyediakan kemampuan AI dan analisis data yang membantu menyederhanakan alur kerja Anda di seluruh siklus proses data.
Menggunakan BigQuery & AI Gemini untuk analisis data (7:00) Ringkasan tentang cara model Gemini dapat membantu Anda menghasilkan insight baru, memperkaya set data, dan bahkan menganalisis konten multimodal termasuk gambar, video, dan teks.
Pengantar agen data engineering BigQuery (6:19) Pengantar Agen Data Engineering BigQuery yang membantu analis data menghemat waktu dalam membuat kode, pemetaan skema, dan membuat metadata.
Ringkasan kanvas data BigQuery (6:03) Ringkasan BigQuery data canvas yang didukung AI. Alat yang berpusat pada natural language ini menyederhanakan proses pencarian, pembuatan kueri, dan visualisasi data Anda.
Membuat kueri dan memvisualisasikan data
Pengantar sintaksis pipe di BigQuery dan Cloud Logging (5:00) Sintaksis pipe BigQuery menawarkan cara yang lebih intuitif untuk menyusun kode Anda. Pelajari cara sintaksis pipe menyederhanakan tugas analisis eksplorasi analisis log yang kompleks, sehingga membantu Anda mendapatkan insight lebih cepat.
Memvisualisasikan data geospasial BigQuery di Colab (10:00) BigQuery memungkinkan Anda menyimpan dan menganalisis data geospasial menggunakan SQL standar, dan memasukkan data tersebut ke dalam notebook Colab memberi Anda fleksibilitas untuk menggabungkan kemampuan BigQuery dengan library visualisasi Python yang populer.
Memvisualisasikan data BigQuery dengan Looker (3:00) Ringkasan tentang cara terhubung dan memvisualisasikan data BigQuery Anda dengan lancar menggunakan antarmuka Looker yang mudah digunakan dan kemampuan pemodelan semantik yang canggih.
Penyimpanan BigQuery
Tur tabel BigQuery (6:55) Ringkasan berbagai jenis tabel di BigQuery, termasuk tabel terkelola, tabel eksternal, dan tabel virtual dengan tampilan logis dan tampilan terwujud.
Bagaimana BigQuery menyimpan data? (8:19) Pengantar tentang cara BigQuery menyimpan data sehingga Anda dapat membuat keputusan yang tepat tentang cara mengoptimalkan penyimpanan BigQuery Hal ini mencakup ringkasan tentang partisi dan clustering.
Monitoring dan logging
Monitoring di BigQuery (7:43) Ringkasan tentang cara memantau data warehouse dapat mengoptimalkan biaya, membantu Anda menentukan kueri mana yang perlu dioptimalkan, dan mengaudit berbagi data serta akses.