איך מתנסים ב-BigQuery באמצעות ארגז החול (Sandbox)

ארגז החול של BigQuery מאפשר לכם לבחון יכולות מוגבלות של BigQuery בחינם, כדי לבדוק אם BigQuery מתאים לצרכים שלכם. ארגז החול של BigQuery מאפשר לכם להתנסות ב-BigQuery בלי לספק כרטיס אשראי או ליצור חשבון לחיוב בפרויקט. אם כבר יצרתם חשבון לחיוב, אתם עדיין יכולים להשתמש ב-BigQuery ללא עלות במסגרת מכסת השימוש בחינם.

ארגז החול של BigQuery מאפשר לכם ללמוד על BigQuery עם קבוצה מוגבלת של תכונות בחינם. כדי להעריך את BigQuery, אתם יכולים להשתמש בארגז החול של BigQuery כדי להציג מערך נתונים ציבורי ולבצע בו שאילתות.

ב-Google Cloud יש מערכי נתונים ציבוריים שמאוחסנים ב-BigQuery וזמינים לציבור הרחב דרך תוכנית מערכי הנתונים הציבוריים של Google Cloud. למידע נוסף על עבודה עם מערכי נתונים ציבוריים, קראו את המאמר מערכי נתונים ציבוריים של BigQuery.

לפני שמתחילים

הפעלת ארגז החול של BigQuery

  1. במסוף Google Cloud , נכנסים ל-BigQuery Studio.

    כניסה ל-BigQuery Studio

    אפשר גם לפתוח את BigQuery במסוף Google Cloud באמצעות הזנת כתובת ה-URL הבאה בדפדפן:

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

    מסוף Google Cloud הוא הממשק הגרפי שבו משתמשים כדי ליצור ולנהל משאבים ב-BigQuery ולהריץ שאילתות SQL.

  2. מאמתים את חשבון Google או יוצרים חשבון חדש.

  3. בדף קבלת הפנים, מבצעים את הפעולות הבאות:

    1. בקטע מדינה, בוחרים את המדינה שלכם.

    2. בשדה Terms of Service, מסמנים את התיבה אם מסכימים לתנאים ולהגבלות.

    3. אופציונלי: אם נשאלתם לגבי עדכונים באימייל, סמנו את התיבה אם אתם רוצים לקבל עדכונים באימייל.

    4. לוחצים על אישור והמשך.

    פריטים בדף קבלת הפנים של ארגז החול של BigQuery.

  4. לוחצים על Create project.

  5. בדף New Project, מבצעים את הפעולות הבאות:

    1. בשדה Project name, נותנים שם לפרויקט.

    2. בשדה Organization, בוחרים ארגון או את האפשרות No organization אם אתם לא שייכים לארגון. בחשבונות מנוהלים, כמו חשבונות שמשויכים למוסדות אקדמיים, צריך לבחור ארגון.

    3. אם מתבקשים לבחור מיקום, לוחצים על Browse ובוחרים מיקום לפרויקט.

    4. לוחצים על יצירה. המערכת תפנה אתכם בחזרה לדף BigQuery במסוף Google Cloud .

    דף יצירת פרויקט בארגז החול של BigQuery.

הפעלתם בהצלחה את ארגז החול של BigQuery. עכשיו מופיעה הודעה על ארגז החול של BigQuery בדף BigQuery:

בהודעת האישור מופיעה האפשרות לשדרג לחוויית השימוש המלאה ב-BigQuery.

מגבלות

ארגז החול של BigQuery כפוף למגבלות הבאות:

איך צופים במערך נתונים ציבורי

כברירת מחדל, מערכי הנתונים הציבוריים של BigQuery זמינים ב-BigQuery Studio בפרויקט שנקרא bigquery-public-data. במדריך הזה תריצו שאילתות במערך הנתונים NYC Citi Bike Trips. ‫Citi Bike היא תוכנית גדולה להשכרת אופניים, עם 10,000 זוגות אופניים ו-600 תחנות במנהטן, ברוקלין, קווינס וג'רזי סיטי. מערך הנתונים הזה כולל נסיעות ב-Citi Bike מאז שהשירות הושק בספטמבר 2013.

  1. במסוף Google Cloud , נכנסים ל-BigQuery Studio.

    כניסה ל-BigQuery Studio

  2. בחלונית השמאלית, לוחצים על database Data Explorer:

    הכפתור המודגש של חלונית הנתונים.

    אם החלונית הימנית לא מוצגת, לוחצים על הרחבת החלונית הימנית כדי לפתוח אותה.

  3. בחלונית Data, לוחצים על Add data.

  4. בתיבת הדו-שיח Add data, לוחצים על סמל של מערך נתונים שגלוי לכולם בדף Filter by Public datasets.

  5. בדף Marketplace, בשדה Search Marketplace, מקלידים NYC Citi Bike Trips כדי לצמצם את החיפוש.

  6. בתוצאות החיפוש, לוחצים על NYC Citi Bike Trips.

  7. בדף Product details, לוחצים על View dataset. בכרטיסייה Details אפשר לראות מידע על מערך הנתונים.

הרצת שאילתות במערך נתונים ציבורי

בשלבים הבאים תריצו שאילתה בטבלה citibike_trips כדי לזהות את 100 תחנות Citi Bike הפופולריות ביותר במערך הנתונים הציבורי NYC Citi Bike Trips. השאילתה מאחזרת את השם והמיקום של התחנה, ואת מספר הנסיעות שהתחילו בתחנה הזו.

השאילתה משתמשת בפונקציה ST_GEOGPOINT כדי ליצור נקודה מהפרמטרים של קו האורך וקו הרוחב של כל תחנה, ומחזירה את הנקודה הזו בעמודה GEOGRAPHY. העמודה GEOGRAPHY משמשת ליצירת מפת חום במציג הנתונים הגיאוגרפיים המשולב.

  1. במסוף Google Cloud , פותחים את BigQuery Studio.

    כניסה ל-BigQuery Studio

  2. לוחצים על שאילתת SQL.

  3. ב עורך השאילתות, מזינים את השאילתה הבאה:

    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;

    אם השאילתה תקינה, יופיע סימן וי לצד כמות הנתונים שהשאילתה מעבדת. אם השאילתה לא תקינה, יופיע סימן קריאה לצד הודעת שגיאה.

    הכלי לתיקוף שאילתות

  4. לוחצים על Run. התחנות הכי פופולריות מופיעות בקטע Query results.

    תוצאות השאילתה במסוף Google Cloud

  5. אופציונלי: כדי להציג את משך הזמן של המשימה ואת כמות הנתונים שעובדו במשימת השאילתה, לוחצים על הכרטיסייה Job information בקטע Query results.

  6. עוברים לכרטיסייה Visualization. בכרטיסייה הזו נוצרת מפה שמאפשרת לראות את התוצאות בצורה ויזואלית.

  7. בחלונית Visualization configuration:

    1. מוודאים שהאפשרות Visualization type מוגדרת ל-Map.
    2. מוודאים שהשדה Geography column מוגדר לערך geo_location.
    3. בקטע Data column, בוחרים באפשרות num_trips.
    4. משתמשים באפשרות Zoom in כדי להציג את המפה של מנהטן.

    מפת חום שנוצרה בכרטיסייה "תצוגה חזותית"

שדרוג מארגז החול של BigQuery

ארגז החול של BigQuery מאפשר לכם לבחון יכולות מוגבלות של BigQuery ללא עלות. כשתרצו להגדיל את נפח האחסון ואת יכולות השאילתות, תוכלו לשדרג מארגז החול של BigQuery.

כדי לשדרג:

  1. מפעילים את החיוב בפרויקט.

  2. כדאי לעיין במהדורות של BigQuery כדי לבחור את מודל התמחור שמתאים לכם.

אחרי השדרוג מארגז החול של BigQuery, צריך לעדכן את זמני התפוגה שמוגדרים כברירת מחדל למשאבים של BigQuery, כמו טבלאות, תצוגות מפורטות ומחיצות.

הסרת המשאבים

כדי לא לצבור חיובים בחשבון Google Cloud על המשאבים שבהם השתמשתם בדף הזה, מבצעים את הפעולות הבאות.

מחיקת הפרויקט

אם השתמשתם ב-Sandbox של BigQuery כדי לשלוח שאילתות למערך הנתונים הציבורי, החיוב לא מופעל בפרויקט שלכם ואין צורך למחוק את הפרויקט.

הדרך הקלה ביותר לבטל את החיוב היא למחוק את הפרויקט שיצרתם בשביל המדריך.

כדי למחוק את הפרויקט:

  1. במסוף Google Cloud , נכנסים לדף Manage resources.

    כניסה לדף Manage resources

  2. ברשימת הפרויקטים, בוחרים את הפרויקט שרוצים למחוק ולוחצים על Delete.
  3. כדי למחוק את הפרויקט, כותבים את מזהה הפרויקט בתיבת הדו-שיח ולוחצים על Shut down.

המאמרים הבאים