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Übersicht

Stellen Sie sich vor, Sie arbeiten seit einigen Monaten als Data Analyst bei Data Beans. Sie haben schon einige Projekte gemeinsam mit Ihrem Team durchgeführt und jetzt wurde Ihnen Ihr erstes Soloprojekt übertragen. Sie beginnen, praktisch ohne Hilfe komplexere Abfragen zu erstellen, mit denen Sie umfassendere Informationen abrufen sollen. Die anderen Teammitglieder sind sehr hilfsbereit, aber Sie müssen nun zeigen, dass Sie auch eigenständig arbeiten können.

Sie haben gelesen, dass sich mit der Codegenerierung, ‑erklärung und ‑transformation in BigQuery SQL komplexere Abfragen in natürlicher Sprache schreiben lassen. Und falls Sie beim Schreiben einer neuen Abfrage nicht weiterwissen, könnte Ihnen Gemini dabei helfen, den Code zu prüfen und Fehler darin zu beheben. Dieses Tool könnte Ihnen sogar Vorschläge zum Lösen von Problemen machen. Dank dieser Features könnten Sie unabhängiger und vielleicht auch effizienter arbeiten. Allerdings wissen Sie nicht genau, wo Sie beginnen sollen.

Ziele

Aufgaben in diesem Lab:

• Mit einem Prompt in natürlicher Sprache eine SQL-Abfrage erstellen
• BigQuery-Feature zur Codeerklärung nutzen
• Mit dem BigQuery-Feature zur Codetransformation SQL-Code ändern
• Prompt an Gemini senden, um SQL-Code in BigQuery überprüfen und Fehler beheben zu lassen
• Gemini nach Vorschlägen zum Beheben eines Problems im SQL-Code fragen

Am Schluss haben Sie Zeit, über das in diesem Lab Gelernte nachzudenken und zu überlegen, wie Sie die Codegenerierung, ‑erklärung und ‑transformation nutzen und die Vorschläge auf Ihre Daten, Anwendungsfälle und Workflows anwenden könnten. Die Fragen im Lab-Tagebuch helfen Ihnen dabei.

Einrichtung und Anforderungen

Vor dem Klick auf „Start Lab“ (Lab starten)

Lesen Sie diese Anleitung. Labs sind zeitlich begrenzt und können nicht pausiert werden. Der Timer beginnt zu laufen, wenn Sie auf Lab starten klicken, und zeigt Ihnen, wie lange Google Cloud-Ressourcen für das Lab verfügbar sind.

In diesem praxisorientierten Lab können Sie die Lab-Aktivitäten in einer echten Cloud-Umgebung durchführen – nicht in einer Simulations- oder Demo-Umgebung. Dazu erhalten Sie neue, temporäre Anmeldedaten, mit denen Sie für die Dauer des Labs auf Google Cloud zugreifen können.

Für dieses Lab benötigen Sie Folgendes:

• Einen Standardbrowser (empfohlen wird Chrome)

Hinweis: Nutzen Sie den privaten oder Inkognitomodus (empfohlen), um dieses Lab durchzuführen. So wird verhindert, dass es zu Konflikten zwischen Ihrem persönlichen Konto und dem Teilnehmerkonto kommt und zusätzliche Gebühren für Ihr persönliches Konto erhoben werden.

• Zeit für die Durchführung des Labs – denken Sie daran, dass Sie ein begonnenes Lab nicht unterbrechen können.

Hinweis: Verwenden Sie für dieses Lab nur das Teilnehmerkonto. Wenn Sie ein anderes Google Cloud-Konto verwenden, fallen dafür möglicherweise Kosten an.

Lab starten und bei der Google Cloud Console anmelden

1. Klicken Sie auf Lab starten. Wenn Sie für das Lab bezahlen müssen, wird ein Dialogfeld geöffnet, in dem Sie Ihre Zahlungsmethode auswählen können. Auf der linken Seite befindet sich der Bereich „Details zum Lab“ mit diesen Informationen:

   • Schaltfläche „Google Cloud Console öffnen“
   • Restzeit
   • Temporäre Anmeldedaten für das Lab
   • Ggf. weitere Informationen für dieses Lab

2. Klicken Sie auf Google Cloud Console öffnen (oder klicken Sie mit der rechten Maustaste und wählen Sie Link in Inkognitofenster öffnen aus, wenn Sie Chrome verwenden).

   Im Lab werden Ressourcen aktiviert. Anschließend wird ein weiterer Tab mit der Seite „Anmelden“ geöffnet.

   Tipp: Ordnen Sie die Tabs nebeneinander in separaten Fenstern an.

   Hinweis: Wird das Dialogfeld Konto auswählen angezeigt, klicken Sie auf Anderes Konto verwenden.

3. Kopieren Sie bei Bedarf den folgenden Nutzernamen und fügen Sie ihn in das Dialogfeld Anmelden ein.

   {{{user_0.username | "Username"}}}

   Sie finden den Nutzernamen auch im Bereich „Details zum Lab“.

4. Klicken Sie auf Weiter.

5. Kopieren Sie das folgende Passwort und fügen Sie es in das Dialogfeld Willkommen ein.

   {{{user_0.password | "Password"}}}

   Sie finden das Passwort auch im Bereich „Details zum Lab“.

6. Klicken Sie auf Weiter.

   Wichtig: Sie müssen die für das Lab bereitgestellten Anmeldedaten verwenden. Nutzen Sie nicht die Anmeldedaten Ihres Google Cloud-Kontos. Hinweis: Wenn Sie Ihr eigenes Google Cloud-Konto für dieses Lab nutzen, können zusätzliche Kosten anfallen.

7. Klicken Sie sich durch die nachfolgenden Seiten:

   • Akzeptieren Sie die Nutzungsbedingungen.
   • Fügen Sie keine Wiederherstellungsoptionen oder Zwei-Faktor-Authentifizierung hinzu (da dies nur ein temporäres Konto ist).
   • Melden Sie sich nicht für kostenlose Testversionen an.

Nach wenigen Augenblicken wird die Google Cloud Console in diesem Tab geöffnet.

Hinweis: Wenn Sie auf Google Cloud-Produkte und ‑Dienste zugreifen möchten, klicken Sie auf das Navigationsmenü oder geben Sie den Namen des Produkts oder Dienstes in das Feld Suchen ein.

Aufgabe 1: Tabellen „menu“ und „order_item“ ansehen

In dieser Aufgabe sehen Sie sich die Schemas der Tabellen „menu“ und „order_item“ an.

Wichtig: Wenn Sie sich die Schemas dieser Tabellen nicht ansehen, können Sie die anderen Aufgaben in diesem Lab nicht absolvieren.

Schema der Tabelle „menu“ ansehen

1. Klicken Sie in der Google Cloud Console im Navigationsmenü auf BigQuery.

2. Klicken Sie im Dialogfeld „Willkommen“ auf FERTIG.

3. Maximieren Sie im Bereich Explorer das Projekt . Das Dataset coffee_on_wheels befindet sich am Ende der Liste.

4. Maximieren Sie das Dataset coffee_on_wheels. Jetzt sehen Sie die Tabelle menu.

5. Klicken Sie auf die Tabelle menu. Ihnen wird das Schema menu angezeigt.

6. Sehen Sie sich die Schemadetails an.

7. Beantworten Sie diese Frage:

   Welche Felder haben den Datentyp FLOAT?

Schema der Tabelle „order_item“ ansehen

1. Klicken Sie auf die Tabelle order_item. Ihnen wird das Schema von order_item angezeigt.

2. Sehen Sie sich die Schemadetails an.

3. Beantworten Sie diese Frage:

   Welche Felder haben den Datentyp INTEGER?

Aufgabe 2: Mit einem Prompt in natürlicher Sprache eine SQL-Abfrage erstellen

In dieser Aufgabe erstellen Sie mit einem Prompt in natürlicher Sprache eine SQL-Abfrage, um die IDs und Gesamteinnahmen der drei Artikel mit den höchsten bzw. geringsten Gesamteinnahmen auf der Speisekarte zu finden.

1. Klicken Sie auf das Symbol , um eine neue SQL-Abfrage zu erstellen. In BigQuery Studio wird ein neuer Tab geöffnet.

2. Klicken Sie auf das Symbol , um das SQL-Generierungstool aufzurufen. Das Dialogfeld „SQL mit Gemini generieren“ wird angezeigt. In diesem Fenster können Sie einen Prompt in natürlicher Sprache eingeben, um eine neue SQL-Anweisung zu erstellen.

3. Geben Sie diesen Prompt ein:

   Zeige die IDs und Gesamteinnahmen der drei Artikel mit den höchsten bzw. geringsten Gesamteinnahmen aus der Tabelle order_item an.

4. Klicken Sie auf Erstellen. Gemini erstellt eine SQL-Anweisung ähnlich der folgenden:

   ( SELECT menu_id, SUM(item_total) AS total_revenue FROM `{{{project_0.project_id|set at lab start}}}.coffee_on_wheels.order_item` GROUP BY 1 ORDER BY total_revenue DESC LIMIT 3 ) UNION ALL ( SELECT menu_id, SUM(item_total) AS total_revenue FROM `{{{project_0.project_id|set at lab start}}}.coffee_on_wheels.order_item` GROUP BY 1 ORDER BY total_revenue LIMIT 3 );

5. Klicken Sie auf EINFÜGEN. Die erstellte Abfrage wird dem Tab „Unbenannte Abfrage“ hinzugefügt.

Abfrage erklären lassen

1. Markieren Sie die Abfrage.

2. Klicken Sie links neben der Abfrage auf das Symbol .

3. Klicken Sie auf Diese Abfrage erklären.

4. Rechts neben BigQuery Studio wird das Gemini-Dialogfeld geöffnet.

5. Klicken Sie auf Chat starten. Im Chatfenster sehen Sie eine Erklärung der Abfrage ähnlich der unten.

6. Lesen Sie die Erklärung. Gemini fasst die Antwort etwa so zusammen:

   Mit dieser Abfrage können Sie anhand der Einnahmen die beliebtesten und am wenigsten beliebten Artikel auf der Speisekarte identifizieren und erhalten so hilfreiche Informationen für Geschäftsentscheidungen.

7. Klicken Sie auf AUSFÜHREN. Als Ergebnis werden sechs Artikel auf der Speisekarte ausgegeben: die drei am häufigsten verkauften und die drei, die am seltensten verkauft werden.

Zwischenüberlegungen

1. Wie würden Sie das Feature zur Codegenerierung für Ihre Daten und Anwendungsfälle in BigQuery nutzen?
2. Wie würden Sie das Feature zur Codeerklärung einsetzen?

Klicken Sie auf Fortschritt prüfen. IDs der drei Artikel auf der Speisekarte mit den höchsten bzw. geringsten Gesamteinnahmen abrufen.

Aufgabe 3: Abfrage transformieren

Die Abfrage, die Sie in der vorherigen Aufgabe erstellt haben, ist hilfreich, aber es fehlen einige wichtige Informationen. Sie erfahren zum Beispiel nicht den Namen der Artikel auf der Speisekarte und die Spalte „total_revenue“ enthält überflüssige Dezimalstellen.

Damit Ihnen die Namen der Artikel auf der Speisekarte angezeigt werden, müssen Sie die Tabellen „menu“ und „order_item“ zusammenführen. Außerdem können Sie das Feld „total_revenue“ so formatieren, dass nur zwei Dezimalstellen ausgegeben werden.

In dieser Aufgabe nutzen Sie das Transformationsfeature von Gemini, um Prompts zu schreiben, mit denen sich diese Dinge ändern lassen.

Tabellen „menu“ und „order_item“ zusammenführen, um die Namen der Artikel auf der Speisekarte zu erhalten

1. Klicken Sie auf das Symbol , um eine neue SQL-Abfrage zu erstellen. In BigQuery Studio wird ein neuer Tab geöffnet.

2. Klicken Sie auf das Symbol , um das SQL-Generierungstool aufzurufen. Das Dialogfeld „SQL mit Gemini generieren“ wird angezeigt. In diesem Fenster können Sie einen Prompt in natürlicher Sprache eingeben, um eine neue SQL-Anweisung zu erstellen.

3. Geben Sie diesen Prompt ein:

   Verknüpfe die Tabelle menu mit der Tabelle order_item, gib die Werte für menu_id und item_name zurück und gib die drei Artikel mit den höchsten und niedrigsten Werten im Feld total_revenue aus.

4. Klicken Sie auf Erstellen. Gemini erstellt eine SQL-Anweisung ähnlich der folgenden:

   ( SELECT t1.menu_id, t1.item_name, SUM(t2.item_total) AS total_revenue FROM `{{{project_0.project_id|set at lab start}}}.coffee_on_wheels.menu` AS t1 INNER JOIN `{{{project_0.project_id|set at lab start}}}.coffee_on_wheels.order_item` AS t2 ON t1.menu_id = t2.menu_id GROUP BY 1, 2 ORDER BY total_revenue DESC LIMIT 3 ) UNION ALL ( SELECT t1.menu_id, t1.item_name, SUM(t2.item_total) AS total_revenue FROM `{{{project_0.project_id|set at lab start}}}.coffee_on_wheels.menu` AS t1 INNER JOIN `{{{project_0.project_id|set at lab start}}}.coffee_on_wheels.order_item` AS t2 ON t1.menu_id = t2.menu_id GROUP BY 1, 2 ORDER BY total_revenue LIMIT 3 );

5. Klicken Sie auf EINFÜGEN. Die erstellte Abfrage wird dem Tab „Unbenannte Abfrage“ hinzugefügt.

Abfrage erklären lassen

1. Markieren Sie die Abfrage.

2. Klicken Sie links neben der Abfrage auf das Symbol .

3. Klicken Sie auf Diese Abfrage erklären. Die Erklärung wird Ihnen im Gemini-Chatfenster mit einer Zusammenfassung ähnlich der folgenden angezeigt:

   Diese Abfrage bietet eine einfache und schnelle Möglichkeit, die beliebtesten und am wenigsten gefragten Artikel auf der Speisekarte des Cafés zu identifizieren. Dies kann hilfreich sein, um Entscheidungen über den Bestand, die Preise und Änderungen an der Speisekarte zu treffen.

4. Lesen Sie sich die Erklärung durch.

5. Klicken Sie auf AUSFÜHREN. Als Ergebnis werden sechs Artikel auf der Speisekarte ausgegeben: die drei am häufigsten verkauften und die drei, die am seltensten verkauft werden. Dieses Mal werden nicht nur die Felder „menu_id“ und „total_revenue“ ausgegeben, sondern dazwischen auch das Feld „item_name“.

6. Beantworten Sie diese Fragen:

   • Mit welchem Artikel wurden die höchsten Einnahmen erzielt?
   • Mit welchem Artikel wurden die niedrigsten Einnahmen erzielt?

Klicken Sie auf Fortschritt prüfen. Tabellen „menu“ und „order_item“ zusammenführen, um die Namen der Artikel auf der Speisekarte abzurufen.

Abfrage transformieren, um überflüssige Dezimalstellen zu entfernen

1. Markieren Sie die Abfrage.

2. Klicken Sie auf das Symbol , um das SQL-Generierungstool aufzurufen.

3. Klicken Sie auf Transformieren. Das Pop-up-Fenster „SQL mit Gemini transformieren“ wird angezeigt.

4. Geben Sie den folgenden Prompt ein:

   Formatiere die Spalte mit den Gesamteinnahmen so, dass nur zwei Dezimalstellen angegeben werden.

5. Klicken Sie auf ERSTELLEN. Die neue Abfrage wird erstellt.

   Hinweis: So zeigt BigQuery die Unterschiede im Code an: Ersetzte Zeilen sind rot hinterlegt und die gemäß Ihrem Prompt erstellten neuen Zeilen sind grün hinterlegt.

6. Klicken Sie auf EINFÜGEN. Die neue Abfrage wird im Tab „Unbenannte Abfrage“ angezeigt.

   ( SELECT t1.menu_id, t1.item_name, ROUND(SUM(t2.item_total), 2) AS total_revenue FROM `{{{project_0.project_id|set at lab start}}}.coffee_on_wheels.menu` AS t1 INNER JOIN `{{{project_0.project_id|set at lab start}}}.coffee_on_wheels.order_item` AS t2 ON t1.menu_id = t2.menu_id GROUP BY 1, 2 ORDER BY total_revenue DESC LIMIT 3 ) UNION ALL ( SELECT t1.menu_id, t1.item_name, ROUND(SUM(t2.item_total), 2) AS total_revenue FROM `{{{project_0.project_id|set at lab start}}}.coffee_on_wheels.menu` AS t1 INNER JOIN `{{{project_0.project_id|set at lab start}}}.coffee_on_wheels.order_item` AS t2 ON t1.menu_id = t2.menu_id GROUP BY 1, 2 ORDER BY total_revenue LIMIT 3 );

7. Klicken Sie auf AUSFÜHREN. Das Ergebnis ähnelt dem vorherigen. Die Werte im Feld mit den Gesamteinnahmen haben jetzt allerdings nur noch zwei Dezimalstellen.

Zwischenüberlegungen

1. Wie hoch sind die Gesamteinnahmen durch den Artikel „Clouds of Coffee Delight“?

2. Wie würden Sie das Feature zur Codegenerierung für Ihre Daten und Anwendungsfälle in BigQuery nutzen?

Klicken Sie auf Fortschritt prüfen. Spalte mit den Gesamteinnahmen so formatieren, dass zwei Dezimalstellen ausgegeben werden.

Aufgabe 4: Code Review, Debugging und Vorschläge

Gemini in BigQuery bietet Ihnen auch die Möglichkeit für Code Review und Debugging. Bei Fehlern können Sie sich von Gemini Änderungen zur Verbesserung des Codes vorschlagen lassen

Szenario

Ein Teammitglied hat den folgenden SQL-Code erstellt:

SELECT oi.menu_id, m.item_name, SUM(oi.item_total) AS total_revenue FROM `{{{project_0.project_id|set at lab start}}}.coffee_on_wheels.order_item` AS oi INNER JOIN `{{{project_0.project_id|set at lab start}}}.menu` AS m ON oi.menu_id = m.menu_id WHERE m.item_size = 'Small' GROUP BY 1, 2 ORDER BY total_revenue DESC LIMIT 10;

Ziel war, die zehn Artikel der Größe „Small“ mit den höchsten Gesamteinnahmen aus dem Dataset coffee_on_wheels einschließlich der Felder menu_id, item_name und total_revenue abzurufen.

Das Teammitglied erhält mit diesem SQL-Code jedoch die folgende Fehlermeldung:

Nicht gefunden: Dataset : wurde am Standort US nicht gefunden

Der Person gelingt es nicht, das Problem zu lösen.

Ihre Aufgabe ist es, mit Gemini und dem Dataset coffee_on_wheels die Fehler in dem von diesem Teammitglied erstellten SQL-Code zu beheben.

Code Review

1. Klicken Sie auf das Symbol , um eine neue SQL-Abfrage zu erstellen.

2. Geben Sie die folgende Abfrage ein:

   SELECT oi.menu_id, m.item_name, SUM(oi.item_total) AS total_revenue FROM `{{{project_0.project_id|set at lab start}}}.coffee_on_wheels.order_item` AS oi INNER JOIN `{{{project_0.project_id|set at lab start}}}.menu` AS m ON oi.menu_id = m.menu_id WHERE m.item_size = 'Small' GROUP BY 1, 2 ORDER BY total_revenue DESC LIMIT 10;

3. Klicken Sie auf AUSFÜHREN. Sie stellen fest, dass die Abfrage fehlschlägt, und erhalten die folgende Fehlermeldung:

   Nicht gefunden: Dataset : wurde am Standort US nicht gefunden

Code mit Gemini debuggen und Fehler beheben

1. Öffnen Sie das Gemini-Chatfenster in BigQuery.

2. Geben Sie dort die folgende Frage ein:

   Warum wird mir die Fehlermeldung „Nicht gefunden: : wurde am Standort US nicht gefunden“ angezeigt, wenn ich diese Abfrage ausführe?

3. Drücken Sie <UMSCHALTTASTE><EINGABETASTE> oder <UMSCHALTTASTE><Zeilenschalter> auf einem Mac, um im Chatfenster einen Zeilenumbruch einzugeben.

4. Markieren Sie die Abfrage und kopieren Sie sie.

5. Fügen Sie sie direkt nach Ihrer Frage ein.

6. Drücken Sie <UMSCHALTTASTE><EINGABETASTE> oder <UMSCHALTTASTE><Zeilenschalter> auf einem Mac, um im Chatfenster einen Zeilenumbruch einzugeben.

7. Geben Sie den folgenden Satz ein:

   Schlage mir neuen Code vor, um die Probleme zu beheben.

8. Klicken Sie auf . Sie erhalten eine Antwort von Gemini.

9. Sehen Sie sich die Vorschläge in der Antwort an.

   Sie stellen fest, dass die Ursache des Problems wahrscheinlich ist, dass in der Abfrage in der INNER JOIN-Anweisung für die Tabelle „menu“ nicht der korrekte Name des Datasets coffee_on_wheels angegeben ist.

   Die Vorschläge enthalten eine optimierte Abfrage mit einer möglichen Lösung ähnlich der folgenden:

   SELECT oi.menu_id, m.item_name, SUM(oi.item_total) AS total_revenue FROM `{{{project_0.project_id|set at lab start}}}.coffee_on_wheels.order_item` AS oi INNER JOIN `{{{project_0.project_id|set at lab start}}}.coffee_on_wheels.menu` AS m ON oi.menu_id = m.menu_id WHERE m.item_size = 'Small' GROUP BY 1, 2 ORDER BY total_revenue DESC LIMIT 10;

10. Kopieren Sie die optimierte Abfrage.

11. Klicken Sie auf das Symbol , um einen neuen „Unbenannte Abfrage“-Tab zu öffnen.

12. Fügen Sie die optimierte Abfrage dort ein.

13. Klicken Sie auf AUSFÜHREN. Ihnen werden die zehn Artikel der Größe „Small“ mit den höchsten Gesamteinnahmen einschließlich Artikelname und Einnahmen angezeigt.

Das ist nahe an dem Ergebnis, das das Teammitglied erzielen wollte. Allerdings fehlt in der optimierten Abfrage noch eine Kleinigkeit. Das Feld „total_revenue“ enthält überflüssige Dezimalstellen. Sie können Gemini bitten, dies zu korrigieren.

Feld „total_revenue“ so formatieren, dass nur zwei Dezimalstellen angezeigt werden

1. Senden Sie über das Chatfenster den folgenden Prompt an Gemini:

   Ich brauche Hilfe beim Optimieren dieser Abfrage.

2. Drücken Sie <UMSCHALTTASTE><EINGABETASTE> oder <UMSCHALTTASTE><Zeilenschalter> auf einem Mac, um im Chatfenster einen Zeilenumbruch einzugeben.

3. Markieren Sie die Abfrage und kopieren Sie sie.

4. Fügen Sie sie direkt nach diesem ersten Teil des Prompts ein.

5. Drücken Sie <UMSCHALTTASTE><EINGABETASTE> oder <UMSCHALTTASTE><Zeilenschalter> auf einem Mac, um im Chatfenster einen Zeilenumbruch einzugeben.

6. Fügen Sie den folgenden Text am Ende des Prompts ein:

   Kannst du den Code so refaktorieren, dass die Werte im Feld total_revenue auf nur zwei Dezimalstellen gerundet werden?

7. Der Prompt sollte jetzt in etwa so aussehen:

   Ich brauche Hilfe beim Optimieren dieser Abfrage. SELECT oi.menu_id, m.item_name, SUM(oi.item_total) AS total_revenue FROM `.coffee_on_wheels.order_item` AS oi INNER JOIN `.coffee_on_wheels.menu` AS m ON oi.menu_id = m.menu_id WHERE m.item_size = 'Small' GROUP BY 1, 2 ORDER BY total_revenue DESC LIMIT 10; Kannst du den Code so refaktorieren, dass die Werte im Feld total_revenue auf nur zwei Dezimalstellen gerundet werden?

8. Klicken Sie auf . Unten sehen Sie die Antwort von Gemini.

   SELECT oi.menu_id, m.item_name, ROUND(SUM(oi.item_total), 2) AS total_revenue -- Round to 2 decimal places FROM `{{{project_0.project_id|set at lab start}}}.coffee_on_wheels.order_item` AS oi INNER JOIN `{{{project_0.project_id|set at lab start}}}.coffee_on_wheels.menu` AS m ON oi.menu_id = m.menu_id WHERE m.item_size = 'Small' GROUP BY 1, 2 ORDER BY total_revenue DESC LIMIT 10;

   Dazu erhalten Sie folgende Erklärung:

   Sie können die Funktion „ROUND()“ in BigQuery verwenden, um das Feld „total_revenue“ auf zwei Dezimalstellen zu begrenzen. ROUND(SUM(oi.item_total), 2): In diesem Teil der Abfrage wird die Funktion „ROUND()“ verwendet, um die Summe von „oi.item_total“ auf zwei Dezimalstellen zu runden. Die Zahl 2 in der Funktion „ROUND()“ gibt die Anzahl der Dezimalstellen an.

9. Kopieren Sie den refaktorierten Code.

10. Klicken Sie auf das Symbol , um einen neuen „Unbenannte Abfrage“-Tab zu öffnen.

11. Fügen Sie die refaktorierte Abfrage dort ein.

12. Klicken Sie auf AUSFÜHREN. Ihnen werden die zehn Artikel der Größe „Small“ mit den höchsten Gesamteinnahmen einschließlich Artikelname und Einnahmen angezeigt.

Sie prüfen, ob die Ergebnisse den Erwartungen entsprechen, und senden die Abfrage an Ihr Teammitglied zurück, das Ihnen für Ihre Hilfe dankt.

Zwischenüberlegungen

1. Beantworten Sie diese Fragen: „Mit welchem Artikel wurden die fünfthöchsten Einnahmen erzielt? Wie hoch waren diese Einnahmen?“

2. Wie würden Sie die Features für Code Review und Vorschläge nutzen, um bei Ihren Daten und Anwendungsfällen Probleme mit Code zu beheben?

Klicken Sie auf Fortschritt prüfen. Fehler beheben und die zehn Artikel der Größe „Small“ mit den höchsten Einnahmen abrufen.

Das wars! Sie haben das Lab erfolgreich abgeschlossen.

Sie haben mit einem Prompt in natürlicher Sprache eine SQL-Abfrage erstellt und die Codeerklärung genutzt, um mehr über Ihnen unbekannte Abfragen zu erfahren. Außerdem haben Sie Gemini für Code Review und Debugging eingesetzt. Sie haben sich von Gemini Vorschläge zum Verbessern Ihres Codes und sogar für Fehlerkorrekturen geben lassen. Sie werden immer besser darin, mithilfe von Gemini in BigQuery Abfragen mit und ohne Code zu entwerfen. Jetzt wissen Sie sogar, wie Sie Fehler in Abfragen beheben können. Sie lernen täglich mehr über BigQuery und können Gemini nutzen, um Ihr Wissen und Ihre Fertigkeiten zu ergänzen.

Weitere Informationen

• Eine SQL-Abfrage generieren
• SQL-Abfragen erklären
• Gemini-Modelle
• Generative KI
• Bessere Prompts für Gemini für Google Cloud schreiben

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Anleitung zuletzt am 6. November 2024 aktualisiert

Lab zuletzt am 6. November 2024 getestet

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