BigQuery mit der Sandbox testen

Mit der BigQuery-Sandbox können Sie in eingeschränktem Umfang die BigQuery-Funktionen kostenlos testen, um festzustellen, ob BigQuery Ihren Anforderungen entspricht. Mit der BigQuery-Sandbox können Sie BigQuery nutzen, ohne eine Kreditkarte anzugeben oder ein Rechnungskonto für Ihr Projekt zu erstellen. Wenn Sie bereits ein Rechnungskonto erstellt haben, können Sie BigQuery weiterhin kostenlos in der kostenlosen Nutzungsstufe verwenden.

Mit der BigQuery-Sandbox können Sie BigQuery mit einer begrenzten Anzahl von Features ausprobieren. Sie können BigQuery testen, indem Sie die BigQuery-Sandbox verwenden, um ein öffentliches Dataset anzusehen und abzufragen.

Google Cloud bietet öffentliche Datasets, die in BigQuery gespeichert sind und der Allgemeinheit über das Google Cloud Public Dataset-Programm zugänglich gemacht werden. Weitere Informationen zur Arbeit mit öffentlichen Datasets finden Sie unter Öffentliche BigQuery-Datasets.

Hinweis

BigQuery-Sandbox aktivieren

  1. Wechseln Sie in der Google Cloud Console zu BigQuery Studio.

    Zu BigQuery Studio

    Sie können BigQuery auch in der Google Cloud Console öffnen, indem Sie die folgende URL in Ihren Browser eingeben:

    https://console.cloud.google.com/bigquery

    Die Google Cloud Console ist eine grafische Schnittstelle, mit der Sie BigQuery-Ressourcen erstellen und verwalten sowie SQL-Abfragen ausführen können.

  2. Authentifizieren Sie sich mit Ihrem Google-Konto oder erstellen Sie ein neues.

  3. Führen Sie auf der Seite Willkommen folgende Schritte aus:

    1. Wählen Sie unter Land Ihr Land aus.

    2. Klicken Sie unter Nutzungsbedingungen das Kästchen an, wenn Sie den Nutzungsbedingungen zustimmen.

    3. Optional: Klicken Sie auf das Kästchen, wenn Sie zu E-Mail-Updates gefragt werden, wenn Sie E-Mail-Updates erhalten möchten.

    4. Klicken Sie auf Zustimmen und fortfahren.

    Elemente auf der Willkommensseite der BigQuery-Sandbox.

  4. Klicken Sie auf Projekt erstellen.

  5. Führen Sie auf der Seite Neues Projekt die folgenden Schritte aus:

    1. Geben Sie als Projektnamen einen Namen für Ihr Projekt ein.

    2. Wählen Sie unter Organisation eine Organisation aus oder wählen Sie Keine Organisation aus, wenn Sie keiner Organisation angehören. Verwaltete Konten, wie die, die beispielsweise mit akademischen Einrichtungen verknüpft sind, müssen eine Organisation auswählen.

    3. Wenn Sie aufgefordert werden, einen Standort auszuwählen, klicken Sie auf Durchsuchen und wählen Sie einen Standort für Ihr Projekt aus.

    4. Klicken Sie auf Erstellen. Sie werden zur Seite BigQuery in der Google Cloud Console weitergeleitet.

    Seite zum Erstellen eines BigQuery-Sandbox-Projekts.

Sie haben die BigQuery-Sandbox aktiviert. Auf der Seite BigQuery wird jetzt ein Hinweis zur BigQuery-Sandbox angezeigt:

Der Bestätigungshinweis bietet die Möglichkeit, ein Upgrade auf die gesamte BigQuery-Funktionalität durchzuführen.

Beschränkungen

Für die BigQuery-Sandbox gelten folgende Limits:

Öffentliches Dataset ansehen

Öffentliche BigQuery-Datasets sind standardmäßig in BigQuery Studio in einem Projekt mit dem Namen bigquery-public-data verfügbar. In dieser Anleitung fragen Sie das Dataset „NYC Citi Bike Trips“ ab. Citi Bike ist ein großes Bike-Sharing-Programm mit 10.000 Fahrrädern und 600 Stationen in Manhattan, Brooklyn, Queens und Jersey City. Dieses Dataset enthält Citi Bike-Fahrten seit der Einführung von Citi Bike im September 2013.

  1. Wechseln Sie in der Google Cloud Console zu BigQuery Studio.

    Zu BigQuery Studio

  2. Klicken Sie im linken Bereich auf Datenbank Data Explorer:

    Hervorgehobener Button für den Datenbereich.

    Wenn der linke Bereich nicht angezeigt wird, klicken Sie auf Linken Bereich maximieren, um ihn zu öffnen.

  3. Klicken Sie im Bereich Daten auf Daten hinzufügen.

  4. Klicken Sie im Dialogfeld Daten hinzufügen auf Symbol für öffentliches Dataset auf der Seite „Filtern nach“ Öffentliche Datasets.

  5. Geben Sie auf der Seite Marketplace im Feld Im Marketplace suchen den Wert NYC Citi Bike Trips ein, um die Suche einzugrenzen.

  6. Klicken Sie in den Suchergebnissen auf NYC Citi Bike Trips.

  7. Klicken Sie auf der Seite Produktdetails auf Dataset ansehen. Informationen zum Dataset finden Sie auf dem Tab Details.

Öffentliches Dataset abfragen

In den folgenden Schritten fragen Sie die Tabelle citibike_trips ab, um die 100 beliebtesten Citi Bike-Stationen im öffentlichen Dataset „NYC Citi Bike Trips“ zu ermitteln. Die Abfrage ruft den Namen und den Standort der Station sowie die Anzahl der Fahrten ab, die an dieser Station begonnen haben.

In der Abfrage wird die Funktion ST_GEOGPOINT verwendet, um aus den Längen- und Breitengradparametern jeder Station einen Punkt zu erstellen. Dieser Punkt wird in einer GEOGRAPHY-Spalte zurückgegeben. Die Spalte GEOGRAPHY wird verwendet, um im integrierten Viewer für geografische Daten eine Heatmap zu generieren.

  1. Öffnen Sie in der Google Cloud Console BigQuery Studio.

    Zu BigQuery Studio

  2. Klicken Sie auf . <ph type="x-smartling-placeholder"></ph> SQL-Abfrage.

  3. Geben Sie im Abfrageeditor die folgende Abfrage ein:

    SELECT
      start_station_name,
      start_station_latitude,
      start_station_longitude,
      ST_GEOGPOINT(start_station_longitude, start_station_latitude) AS geo_location,
      COUNT(*) AS num_trips
    FROM
      `bigquery-public-data.new_york.citibike_trips`
    GROUP BY
      1,
      2,
      3
    ORDER BY
      num_trips DESC
    LIMIT
      100;
    

    Wenn die Abfrage gültig ist, wird ein Häkchen zusammen mit der Datenmenge angezeigt, die durch die Abfrage verarbeitet wird. Wenn die Abfrage ungültig ist, wird ein Ausrufezeichen mit einer Fehlermeldung angezeigt.

    Abfragevalidierung

  4. Klicken Sie auf Ausführen. Die beliebtesten Stationen werden im Abschnitt Abfrageergebnisse aufgeführt.

    Abfrageergebnisse in der Google Cloud Console

  5. Optional: Klicken Sie zum Aufrufen der Dauer des Jobs und der Datenmenge, die vom Abfragejob verarbeitet wird, im Abschnitt Abfrageergebnisse auf den Tab Jobinformationen.

  6. Wechseln Sie zum Tab Visualisierung. Auf diesem Tab wird eine Karte generiert, mit der Sie Ihre Ergebnisse schnell visualisieren können.

  7. Gehen Sie im Bereich Visualisierungskonfiguration so vor:

    1. Prüfen Sie, ob der Visualisierungstyp auf Karte festgelegt ist.
    2. Prüfen Sie, ob für Geografiespalte der Wert geo_location festgelegt ist.
    3. Wählen Sie für Datenspalte die Option num_trips aus.
    4. Verwenden Sie die Option Heranzoomen, um die Karte von Manhattan einzublenden.

    Eine Heatmap, die auf dem Tab „Visualisierung“ generiert wurde

Upgrade über die BigQuery-Sandbox ausführen

Mit der BigQuery-Sandbox können Sie kostenlos begrenzte Funktionen in BigQuery entdecken. Sobald Sie mehr Speicher- und Abfragefunktionen benötigen, können Sie ein Upgrade von der BigQuery-Sandbox ausführen.

So führen Sie ein Upgrade durch:

  1. Aktivieren Sie die Abrechnung für Ihr Projekt.

  2. Informieren Sie sich über die BigQuery-Versionen und wählen Sie das für Sie passende Preismodell aus.

Nach dem Upgrade von der BigQuery-Sandbox sollten Sie die Standardablaufzeiten für Ihre BigQuery-Ressourcen aktualisieren, z. B. für Tabellen, Ansichten und Partitionen.

Bereinigen

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

  1. Wechseln Sie in der Google Cloud -Console zur Seite Ressourcen verwalten.

    Zur Seite „Ressourcen verwalten“

  2. Wählen Sie in der Projektliste das Projekt aus, das Sie löschen möchten, und klicken Sie dann auf Löschen.
  3. Geben Sie im Dialogfeld die Projekt-ID ein und klicken Sie auf Shut down (Beenden), um das Projekt zu löschen.

Nächste Schritte