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總覽

如果沒有合適的硬體及基礎架構，儲存與查詢龐大的資料集，可能既耗時又所費不貲。Google BigQuery 是一種企業資料倉儲，能夠利用 Google 基礎架構的強大處理能力，以超高效率執行 SQL 查詢，從而解決上述問題。只要將您的資料移至 BigQuery，我們就能為您處理繁雜的工作。您可以根據業務需求控管對專案與資料的存取權，例如授予他人檢視或查詢資料的權限。

您可以透過控制台或指令列工具存取 BigQuery，也能使用 Java、.NET、Python 等多種用戶端程式庫呼叫 BigQuery REST API，進而存取這項產品。另外，還能運用各種第三方工具與 BigQuery 互動，像是以圖表呈現資料或載入資料。

在本實作實驗室中，您將瞭解如何查詢公開資料表，以及將樣本資料載入 BigQuery。

學習內容

• 查詢公開資料集
• 建立新的資料集
• 將資料載入新資料表
• 查詢自訂資料表

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。

啟動 Cloud Shell

Cloud Shell 是搭載多項開發工具的虛擬機器，提供永久的 5 GB 主目錄，而且在 Google Cloud 中運作。Cloud Shell 提供指令列存取權，方便您使用 Google Cloud 資源。

1. 點按 Google Cloud 控制台頂端的「啟用 Cloud Shell」圖示 。

2. 系統顯示視窗時，請按照下列步驟操作：

   • 繼續操作 Cloud Shell 視窗。
   • 授權 Cloud Shell 使用您的憑證發出 Google Cloud API 呼叫。

連線建立完成即代表已通過驗證，而且專案已設為您的 Project_ID：。輸出內容中有一行文字，宣告本工作階段的 Project_ID：

Your Cloud Platform project in this session is set to {{{project_0.project_id | "PROJECT_ID"}}}

gcloud 是 Google Cloud 的指令列工具，已預先安裝於 Cloud Shell，並支援 Tab 鍵自動完成功能。

3. (選用) 您可以執行下列指令來列出使用中的帳戶：

gcloud auth list

4. 點按「授權」。

輸出內容：

ACTIVE: * ACCOUNT: {{{user_0.username | "ACCOUNT"}}} To set the active account, run: $ gcloud config set account `ACCOUNT`

5. (選用) 您可以使用下列指令來列出專案 ID：

gcloud config list project

輸出內容：

[core] project = {{{project_0.project_id | "PROJECT_ID"}}} 注意：如需 gcloud 的完整說明，請前往 Google Cloud 參閱 gcloud CLI 總覽指南。

工作 1：開啟 BigQuery

BigQuery 控制台包含資料表查詢介面，這介面也能查詢 BigQuery 提供的公開資料集。您將執行的查詢會存取 BigQuery 公開資料集中的資料表。系統會使用標準查詢語言搜尋資料集，並限制傳回 10 筆結果。

開啟 BigQuery 控制台

1. 在 Google Cloud 控制台中，依序選取「導覽選單」>「BigQuery」。

接著，畫面中會顯示「歡迎使用 Cloud 控制台中的 BigQuery」訊息方塊，當中會列出快速入門導覽課程指南的連結和版本資訊。

2. 點選「完成」。

BigQuery 控制台會隨即開啟。

工作 2：查詢公開資料集

1. 按一下「+」(SQL 查詢) 來建立新查詢。複製下列查詢，貼到 BigQuery 查詢編輯器：

#standardSQL SELECT weight_pounds, state, year, gestation_weeks FROM `bigquery-public-data.samples.natality` ORDER BY weight_pounds DESC LIMIT 10;

這個資料樣本包含美國出生率的資訊。

視查詢有效與否，系統會顯示綠色或紅色勾號。如果查詢有效，當您執行查詢後，驗證工具也會說明處理的資料量。

您可以據此瞭解執行查詢所需的成本。

2. 按一下「執行」按鈕。

您應會看到類似下方的查詢結果：

測試已完成的工作

點選「Check my progress」確認工作已完成。如果已成功查詢公開資料集，就會看到評估分數。

查詢公開資料集 (資料集：樣本，資料表：出生率) 注意： 您可以在 BigQuery 中瀏覽其他公開資料集的結構定義，做法是依序點選「+ 新增」>「公開資料集」，然後在「搜尋 Marketplace」欄位中搜尋「bigquery public data」。

工作 3：建立新的資料集

如要在資料表中載入自訂資料，請先建立 BigQuery 資料集。

您可以運用資料集控制專案中資料表與檢視表的存取權。儘管本實驗室只用到一個資料表，您還是需要有資料集才能保留這個資料表。

1. 在「Explorer」窗格中，依序點選專案 ID 旁邊的「查看動作」圖示 () 和「建立資料集」。

2. 將「資料集 ID」設為 babynames。

3. 保留其餘欄位的預設值。點選「建立資料集」。

這樣資料集就建立完成了。

測試已完成的工作

點選「Check my progress」確認工作已完成。如果已成功建立 BigQuery 資料集，就會看到評估分數。

建立新的資料集

工作 4：將資料載入新資料表

接下來，您需要在 babynames 資料集中建立資料表，然後將資料檔從 Storage bucket 載入新資料表。

您將使用的自訂資料檔約有 7 MB 資料，內容是美國社會安全局彙整的熱門新生兒名字。

1. 在 Cloud 控制台中依序選取「導覽選單」圖示 >「BigQuery」，返回 BigQuery 控制台。

2. 找出 babynames 資料集，點選旁邊的「查看動作」圖示 () 進入資料集，然後點選「建立資料表」。

3. 在「建立資料表」對話方塊中設定下列欄位，其餘欄位保留預設值：

欄位	值
建立資料表來源	Google Cloud Storage
從 GCS bucket 選取檔案	spls/gsp072/baby-names/yob2014.txt
檔案格式	CSV
資料表	names_2014
結構定義 > 以文字形式編輯	滑動啟用設定，然後在文字方塊填入以下內容：name:string,gender:string,count:integer

4. 點選「建立資料表」按鈕。

在 BigQuery 建立資料表並載入資料後，就會看到 names_2014 資料表列在 babynames 資料集下方。

測試已完成的工作

點選「Check my progress」確認工作已完成。如果已成功在資料表中載入資料，就會看到評估分數。

將資料載入資料表

工作 5：預覽資料表

請檢查資料表，查看前幾列資料。

• 在左側面板中點選 names_2014 資料表，然後點選「預覽」。

您的資料表已可供查詢。

工作 6：查詢自訂資料集

查詢自訂資料的方式和之前查詢公開資料集的做法相同，唯一差別在於這次是查詢您的資料集，不是公開資料集。

1. 在 BigQuery 點按頂端的「+」(SQL 查詢) 圖示。

2. 在查詢編輯器輸入或貼上以下查詢。

注意：如果您的資料表名稱不是 babynames，請將這個代碼更新成您的資料表名稱。 #standardSQL SELECT name, count FROM `babynames.names_2014` WHERE gender = 'M' ORDER BY count DESC LIMIT 5;

3. 按一下「執行」按鈕。查詢結果會根據資料表所載入的資料年份 (2014)，顯示熱門程度前 5 名的男孩名字。

測試已完成的工作

點選「Check my progress」確認工作已完成。如果已成功查詢自訂資料集，就會看到評估分數。

查詢自訂資料集

工作 7：隨堂測驗

完成下列是非題能加深您的印象，更清楚這個實驗室介紹的概念，盡力回答即可。

恭喜！

您已成功使用 BigQuery 查詢公開資料表，並將樣本資料載入 BigQuery。

後續行動/瞭解詳情

本實驗室屬於 Qwik Start 實驗室系列，旨在帶您一窺 Google Cloud 的眾多功能。歡迎在實驗室目錄搜尋「Qwik Start」，看看接下來要參加哪個實驗室！

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 4 月 14 日

實驗室上次測試日期：2025 年 4 月 14 日

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