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使用 Gemini in BigQuery 開發程式碼

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使用 Gemini in BigQuery 開發程式碼

实验 1 小时 30 分钟 universal_currency_alt 1 积分 show_chart 入门级
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GSP1258

Google Cloud 自學實驗室標誌

總覽

假設您是資料分析師，在 Data Beans 工作了幾個月，並與團隊成功完成了一些專案，而現在公司指派了第一項獨立專案給您。您開始要自行建立及撰寫更複雜的查詢，藉此取得更精闢的深入分析結果。雖然團隊中的每位成員都很樂於協助，但您需要開始展現獨立作業的能力。

您已瞭解 BigQuery 的 SQL 程式碼生成、說明和轉換功能，可協助您使用自然語言撰寫更複雜的查詢。此外，如果您在撰寫新查詢時遇到困難，也知道能使用 Gemini 檢查程式碼及進行偵錯，甚至取得問題解決建議。這些功能可助您獨立作業，甚至提高工作效率，但您還不確定要如何踏出第一步。

目標

本實驗室的內容包括：

  • 使用自然語言提示生成 SQL 查詢。
  • 使用 BigQuery 的程式碼說明功能。
  • 使用 BigQuery 的轉換功能修改 SQL 程式碼。
  • 在 BigQuery 中使用提示，要求 Gemini 檢查 SQL 程式碼並進行偵錯。
  • 要求 Gemini 提供建議來修正 SQL 程式碼問題。

最後，您將利用一段時間回答實驗室日誌中的問題，藉此回顧在本實驗室學到的內容，思考如何在您的資料、特定用途與工作流程中，運用程式碼生成、說明、轉換和建議功能。

設定和需求

瞭解以下事項後，再點選「Start Lab」按鈕

請詳閱以下操作說明。實驗室活動會計時，且中途無法暫停。點選「Start Lab」後就會開始計時，顯示可使用 Google Cloud 資源的時間。

您將在真正的雲端環境完成實作實驗室活動，而不是模擬或示範環境。為此，我們會提供新的暫時憑證，供您在實驗室活動期間登入及存取 Google Cloud。

為了順利完成這個實驗室，請先確認：

  • 可以使用標準的網際網路瀏覽器 (Chrome 瀏覽器為佳)。
注意事項：請使用無痕模式 (建議選項) 或私密瀏覽視窗執行此實驗室，這可以防止個人帳戶和學員帳戶之間的衝突，避免個人帳戶產生額外費用。
  • 是時候完成實驗室活動了！別忘了，活動一旦開始將無法暫停。
注意事項：務必使用實驗室專用的學員帳戶。如果使用其他 Google Cloud 帳戶，可能會產生額外費用。

如何開始研究室及登入 Google Cloud 控制台

  1. 點選「Start Lab」按鈕。如果實驗室會產生費用，畫面上會出現選擇付款方式的對話方塊。左側的「Lab Details」窗格會顯示下列項目：

    • 「Open Google Cloud console」按鈕
    • 剩餘時間
    • 必須在這個研究室中使用的臨時憑證
    • 完成這個實驗室所需的其他資訊 (如有)

  2. 點選「Open Google Cloud console」；如果使用 Chrome 瀏覽器，也能按一下滑鼠右鍵，選取「在無痕視窗中開啟連結」。

    接著，實驗室會啟動相關資源，並開啟另一個分頁，顯示「登入」頁面。

    提示：您可以在不同的視窗中並排開啟分頁。

    注意：如果頁面中顯示「選擇帳戶」對話方塊，請點選「使用其他帳戶」。

  3. 如有必要，請將下方的 Username 貼到「登入」對話方塊。

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

    您也可以在「Lab Details」窗格找到 Username。

  4. 點選「下一步」。

  5. 複製下方的 Password，並貼到「歡迎使用」對話方塊。

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

    您也可以在「Lab Details」窗格找到 Password。

  6. 點選「下一步」。

    重要事項：請務必使用實驗室提供的憑證，而非自己的 Google Cloud 帳戶憑證。 注意：如果使用自己的 Google Cloud 帳戶來進行這個實驗室，可能會產生額外費用。

  7. 按過後續的所有頁面：

    • 接受條款及細則。
    • 由於這是臨時帳戶，請勿新增救援選項或雙重驗證機制。
    • 請勿申請免費試用。

Google Cloud 控制台稍後會在這個分頁開啟。

注意：如要使用 Google Cloud 產品和服務，請點選「導覽選單」，或在「搜尋」欄位輸入服務或產品名稱。「導覽選單」圖示和搜尋欄位

工作 1：檢查 menu 和 order_item 資料表

在這項工作中，您會檢查 menu 和 order_item 資料表的結構定義。

重要事項：如果未檢查這些資料表的結構定義，就無法成功完成本實驗室的其他工作。

檢查 menu 資料表的結構定義

  1. 前往 Google Cloud 控制台的「導覽選單」，點選「BigQuery」。

  2. 點選歡迎對話方塊中的「完成」。

  3. 在「Explorer」面板中展開 專案。您會在清單底部看到 coffee_on_wheels 資料集。

  4. 展開「coffee_on_wheels」資料集，您會看到 menu 資料表。

  5. 點選「menu」資料表，您會看到 menu 結構定義。

  6. 檢查結構定義的詳細資料。

  7. 回答這個問題：

    哪些欄位的資料類型為 FLOAT？

查看 order_item 資料表結構定義

  1. 點選「order_item」資料表，您會看到 order_item 結構定義。

  2. 檢查結構定義的詳細資料。

  3. 回答這個問題：

    哪些欄位的資料類型為 INTEGER？

工作 2：使用自然語言提示生成 SQL 查詢

在這項工作中，您會使用自然語言提示生成 SQL 查詢，找出菜單中總收益最高和最低的三個品項，以及這些品項的菜單 ID 和總收益。

  1. 點選 + 圖示，建立新的 SQL 查詢。新分頁會在 BigQuery Studio 中顯示。

  2. 點選 SQL 生成工具 即可使用 SQL 生成工具，您會看到「透過 Gemini 生成 SQL」對話方塊。您可以在此視窗中輸入自然語言提示，生成新的 SQL 陳述式。

  3. 輸入下列提示。

    從 order_item 資料表找出總收益最高和最低的三個品項，顯示這些品項的菜單 ID 和總收益。

  4. 點選「產生」，您會看到 Gemini 建立的 SQL 陳述式，如下所示：

    ( 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 );
注意：如果生成的查詢出現錯誤訊息「Syntax error: Expected end of input but got keyword UNION at [12:1]」，建議您調整查詢語法或取代整個查詢，以符合上方的示例。
  1. 點選「插入」，生成的查詢會新增至「未命名的查詢」分頁。

說明查詢

  1. 選取查詢。

  2. 點選緊鄰查詢左側的 Gemini 圖示。

  3. 點選「說明這項查詢」，

  4. 您會看到 Gemini 對話方塊在 BigQuery Studio 的右側開啟。

  5. 點選「開始對話」，對話視窗會顯示類似下方的查詢說明。

注意：如果對話視窗未顯示說明，請選取整個查詢，再次點選「說明這項查詢」。

  1. 檢查說明。Gemini 會提供回覆摘要，如下所示：

    總結來說，此查詢可助您依據收益找出最熱門和最冷門的菜單品項，為業務決策提供寶貴的深入分析。

  2. 點選「執行」，結果顯示六個菜單品項，也就是銷量最高和最低的三個品項。

回顧時間

  1. 思考一下，根據您的資料和 BigQuery 用途，您要如何使用程式碼生成功能？
  2. 此外，又將如何使用程式碼說明功能？

點選「Check my progress」，確認目標已達成。 擷取收益最高和最低的三個菜單 ID。

工作 3：轉換查詢

您在前一項工作中建立的查詢很實用，但缺少了一些重要資訊。舉例來說，您不知道菜單品項名稱，且「total_revenue」欄的小數位數過多。

如要取得菜單品項名稱，您需要彙整 menu 和 order item 資料表。您也能設定「total_revenue」欄位的格式，只顯示到小數點後兩位。

在這項工作中，您會使用 Gemini 的轉換功能撰寫提示，解決這些問題。

彙整 menu 和 order item 資料表，即可取得菜單品項名稱

  1. 點選 + 圖示，建立新的 SQL 查詢。新分頁會在 BigQuery Studio 中顯示。

  2. 點選 SQL 生成工具 即可使用 SQL 生成工具，您會看到「透過 Gemini 生成 SQL」對話方塊。您可以在此視窗中輸入自然語言提示，生成新的 SQL 陳述式。

  3. 輸入下列提示。

    結合 menu 資料表與 order item 資料表、傳回 menu_id 和 item_name，並按照 total_revenue 顯示總收益最高和最低的三個品項。

  4. 點選「產生」，您會看到 Gemini 建立的 SQL 陳述式，如下所示：

    ( 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. 點選「插入」，生成的查詢會新增至「未命名的查詢」分頁。

注意：Gemini 的回覆可能不同，如果發生語法錯誤或查詢內容與示例不符，建議您調整查詢語法或取代整個查詢，以符合上方的示例。

說明查詢

  1. 選取查詢。

  2. 點選緊鄰查詢左側的 Gemini 圖示。

  3. 點選「說明這項查詢」，您會看到 Gemini 對話視窗中顯示說明和摘要，如下所示：

    此查詢能從咖啡店的菜單中，輕鬆快速地找出最熱門和最冷門的品項，為商家的庫存管理、定價和品項調整提供寶貴的決策依據。

  4. 查看說明的詳細內容。

  5. 點選「執行」，結果顯示六個菜單品項，也就是銷量最高和最低的三個品項。不過，這次您不只會看到「menu_id」和「total_revenue」欄位，也會看到這兩欄之間多了「item_name」欄位。

  6. 回答下列問題：

    • 哪個品項的收益最高？
    • 哪個品項的收益最低？

點選「Check my progress」，確認目標已達成。 結合 menu 和 order item 資料表，即可擷取菜單品項名稱。

轉換查詢來移除多餘的小數位數

  1. 選取查詢。

  2. 點選 Gemini 即可使用 SQL 生成工具。

  3. 點選「轉換」，您會看到「透過 Gemini 轉換 SQL」彈出式視窗。

  4. 輸入下列提示詞。

    設定總收益欄的格式，只顯示到小數點後兩位。使用 ROUND 函式來達成目標。

  5. 點選「生成」，您會看到生成的新查詢。

    注意：BigQuery 會以顏色區分程式碼的差異，換掉的行會以紅色背景顯示，根據提示修改而成的新行則會以綠色背景顯示。

  6. 點選「插入」，您會在「未命名的查詢」分頁中看到新查詢。

    ( 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. 點選「執行」，您會看到這次查詢結果與先前非常類似，但現在總收益欄位只會顯示到小數點後兩位。

注意：Gemini 的回覆可能不同，如果發生錯誤或查詢內容與示例不符，建議您調整查詢語法或取代整個查詢，以符合上方的示例。

回顧時間

  1. Clouds of Coffee Delight 這個品項創造了多少總收益？

  2. 思考一下，根據您的資料和 BigQuery 用途，您要如何使用程式碼生成功能？

點選「Check my progress」，確認目標已達成。 設定總收益欄的格式，只顯示到小數點後兩位。

工作 4：程式碼審查、偵錯及建議

使用 Gemini 和 BigQuery 時，也能運用程式碼檢查及偵錯功能。如果發生錯誤，您可以使用 Gemini 取得建議，來修正程式碼及排解錯誤。

情境

您的團隊成員撰寫了下列 SQL 程式碼：

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;

這些程式碼的目標是從 coffee_on_wheels 資料集擷取總收益前十名的小型品項，並顯示 menu_id、item_name 和 total_revenue 欄位。

不過，您的團隊成員在執行這段 SQL 程式碼時，收到下列錯誤訊息：

找不到 資料集：在位置 US 中找不到

團隊成員無法解決此問題。

您需要使用 Gemini 和 coffee_on_wheels 資料集，解決這段 SQL 程式碼的問題。

檢查程式碼

  1. 點選 + 圖示，建立新的 SQL 查詢。

  2. 輸入下列查詢。

    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. 點選「執行」，您會看到查詢執行失敗，並顯示下列錯誤訊息：

    找不到 資料集：在位置 US 中找不到

運用 Gemini 對程式碼進行偵錯，並排解錯誤

  1. 開啟 BigQuery 中的 Gemini Chat 視窗。

  2. 在對話視窗中輸入下列問題。

    為什麼我在執行此查詢後，會收到「找不到 ：在位置 US 中找不到 」的錯誤訊息？

  3. 按下 SHIFT + ENTER 鍵或 Mac 的 SHIFT + return 鍵，在對話視窗中建立新行。

  4. 選取並複製查詢。

  5. 將查詢貼到您剛才輸入的問題後方。

  6. 按下 SHIFT + ENTER 鍵或 Mac 的 SHIFT + return 鍵，在對話視窗中建立新行。

  7. 輸入下列句子：

    請建議新的程式碼來解決所有問題。

  8. 點選 傳送提示 圖示，您會收到 Gemini 的回覆。

  9. 查看回覆中的建議。

    根據這些建議，您判斷問題最可能的原因是，查詢中針對 menu 資料表的 INNER JOIN 陳述式，並未正確指定 coffee_on_wheels 資料集名稱。

    Gemini 在建議中提供了可行的解決方案，包括修正後的查詢，如下所示：

    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. 複製修正後的查詢。

  11. 點選 + 圖示，開啟新的「未命名的查詢」分頁。

  12. 在新的「未命名的查詢」分頁中，貼上修正後的查詢。

  13. 點選「執行」，查詢結果會顯示菜單中總收益最高的 10 個小型品項，以及這些品項的名稱和總收益。

這項結果已非常接近團隊成員的需求，但修正後的查詢依然有一點小問題。請注意，「total_revenue」欄位有過多的小數位數。您可以按照下列步驟，要求 Gemini 修正此問題。

將「total_revenue」欄位設為最多到小數點後兩位

  1. 在 Gemini 對話視窗中輸入下列提示。

    我需要修正此查詢。

  2. 按下 SHIFT + ENTER 鍵或 Mac 的 SHIFT + return 鍵，在對話視窗中建立新行。

  3. 選取並複製查詢。

  4. 將查詢貼到第一部分提示的後方。

  5. 按下 SHIFT + ENTER 鍵或 Mac 的 SHIFT + return 鍵，在對話視窗中建立新行。

  6. 在提示結尾加入下列文字。

    重構程式碼，讓結果中「total_revenue」欄位的值四捨五入到小數點後兩位。

  7. 確認提示是否如下列所示：

    我需要修正此查詢。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; 重構程式碼，讓結果中「total_revenue」欄位的值四捨五入到小數點後兩位。

  8. 點選 傳送提示 圖示，您會看到下方的 Gemini 回覆。

    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;

    以及類似下方的說明：

    如要將「total_revenue」欄位的值限制在小數點後兩位，可以在 BigQuery 使用 ROUND() 函式。ROUND(SUM(oi.item_total), 2)：查詢的此部分會使用 ROUND() 函式，將「oi.item_total」的值四捨五入到小數點後兩位。ROUND() 函式中的 2 表示要保留的小數位數。

  9. 複製重構後的程式碼。

  10. 點選 + 圖示，開啟新的「未命名的查詢」分頁。

  11. 在新的「未命名的查詢」分頁中，貼上重構後的查詢。

  12. 點選「執行」，查詢結果會顯示菜單中總收益最高的 10 個小型品項，以及這些品項的名稱和總收益。

您確認結果符合預期，並將查詢回傳給團隊成員。對方非常感謝您的協助。

回顧時間

  1. 回答這個問題：「收益第 5 高的品項名稱為何？創造了多少收益？」

  2. 思考一下，根據您的資料和用途，您要如何使用程式碼檢查及建議功能，修正難以解決的程式碼問題？

點選「Check my progress」，確認目標已達成。 修正錯誤，並擷取收益最高的前 10 個小型品項。

恭喜！

您使用自然語言提示生成了 SQL 查詢，並透過程式碼說明功能瞭解您不熟悉的查詢。您也成功使用 Gemini 協助檢查程式碼及進行偵錯，還透過 Gemini 的建議功能來改良甚至修正程式碼。您更加熟悉如何在有/無程式碼時，透過 Gemini in BigQuery 撰寫查詢，甚至還瞭解如何排解查詢問題。您對 BigQuery 的掌握程度日益增加，並能使用 Gemini 拓展您的知識與技巧。

後續步驟/瞭解詳情

Google Cloud 教育訓練與認證

協助您瞭解如何充分運用 Google Cloud 的技術。我們的課程會介紹專業技能和最佳做法，讓您可以快速掌握要領並持續進修。我們提供從基本到進階等級的訓練課程，並有隨選、線上和虛擬課程等選項，方便您抽空參加。認證可協助您驗證及證明自己在 Google Cloud 技術方面的技能和專業知識。

使用手冊上次更新日期：2025 年 3 月 28 日

實驗室上次測試日期：2025 年 3 月 28 日

Copyright 2025 Google LLC 保留所有權利。Google 和 Google 標誌是 Google LLC 的商標，其他公司和產品名稱則有可能是其關聯公司的商標。

准备工作

  1. 实验会创建一个 Google Cloud 项目和一些资源，供您使用限定的一段时间
  2. 实验有时间限制，并且没有暂停功能。如果您中途结束实验，则必须重新开始。
  3. 在屏幕左上角，点击开始实验即可开始

使用无痕浏览模式

  1. 复制系统为实验提供的用户名和密码
  2. 在无痕浏览模式下，点击打开控制台

登录控制台

  1. 使用您的实验凭证登录。使用其他凭证可能会导致错误或产生费用。
  2. 接受条款，并跳过恢复资源页面
  3. 除非您已完成此实验或想要重新开始，否则请勿点击结束实验，因为点击后系统会清除您的工作并移除该项目

此内容目前不可用

一旦可用，我们会通过电子邮件告知您

太好了！

一旦可用，我们会通过电子邮件告知您

一次一个实验

确认结束所有现有实验并开始此实验

使用无痕浏览模式运行实验

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