Panoramica
In questo lab imparerai a utilizzare BigQuery per analizzare i dati di fatturazione.
Obiettivi
In questo lab imparerai a:
- Accedere a BigQuery dalla console Cloud
- Creare un set di dati
- Creare una tabella
- Importare i dati da un file di fatturazione archiviato in un bucket
- Eseguire query complesse su un set di dati più ampio
Configurazione e requisiti
Per ciascun lab, riceverai un nuovo progetto Google Cloud e un insieme di risorse per un periodo di tempo limitato senza alcun costo aggiuntivo.
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Fai clic sul pulsante Avvia lab. Se devi effettuare il pagamento per il lab, si apre una finestra popup per permetterti di selezionare il metodo di pagamento.
A sinistra, trovi il riquadro Dettagli lab con le seguenti informazioni:
- Il pulsante Apri console Google Cloud
- Tempo rimanente
- Credenziali temporanee da utilizzare per il lab
- Altre informazioni per seguire questo lab, se necessario
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Fai clic su Apri console Google Cloud (o fai clic con il tasto destro del mouse e seleziona Apri link in finestra di navigazione in incognito se utilizzi il browser Chrome).
Il lab avvia le risorse e apre un'altra scheda con la pagina di accesso.
Suggerimento: disponi le schede in finestre separate posizionate fianco a fianco.
Nota: se visualizzi la finestra di dialogo Scegli un account, fai clic su Usa un altro account.
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Se necessario, copia il Nome utente di seguito e incollalo nella finestra di dialogo di accesso.
{{{user_0.username | "Username"}}}
Puoi trovare il Nome utente anche nel riquadro Dettagli lab.
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Fai clic su Avanti.
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Copia la Password di seguito e incollala nella finestra di dialogo di benvenuto.
{{{user_0.password | "Password"}}}
Puoi trovare la Password anche nel riquadro Dettagli lab.
-
Fai clic su Avanti.
Importante: devi utilizzare le credenziali fornite dal lab. Non utilizzare le credenziali del tuo account Google Cloud.
Nota: utilizzare il tuo account Google Cloud per questo lab potrebbe comportare addebiti aggiuntivi.
-
Fai clic nelle pagine successive:
- Accetta i termini e le condizioni.
- Non inserire opzioni di recupero o l'autenticazione a due fattori, perché si tratta di un account temporaneo.
- Non registrarti per le prove gratuite.
Dopo qualche istante, la console Google Cloud si apre in questa scheda.
Nota: per visualizzare un menu con un elenco di prodotti e servizi Google Cloud, fai clic sul menu di navigazione in alto a sinistra oppure digita il nome del servizio o del prodotto nel campo di ricerca.
Attività 1: utilizza BigQuery per importare i dati
Accedi a BigQuery e crea un set di dati
In questa attività, userai BigQuery per creare un set di dati. Poi creerai una tabella prima di importare i dati di fatturazione da Cloud Storage.
- Nella console Google Cloud, nel menu di navigazione (
), fai clic su BigQuery.
- Se richiesto, fai clic su Fine.
- Fai clic sull'icona Visualizza azioni accanto al tuo ID progetto (che inizia con qwiklabs-gcp) e fai clic su Crea set di dati.
Nota: puoi esportare i dati di fatturazione direttamente in BigQuery come descritto nella Guida Esporta i dati di fatturazione Cloud in BigQuery. Tuttavia, per questo lab abbiamo preparato un file di fatturazione di esempio. Si trova in un bucket Cloud Storage, a cui è possibile accedere dall'account di studio. Dovrai importare questi dati di fatturazione in una tabella BigQuery ed esaminarli.
- Specifica quanto segue:
| Proprietà |
Valore (digita il valore o seleziona l'opzione come specificato) |
| ID set di dati: |
billing_dataset |
| Località dei dati: |
US |
| Scadenza tabella predefinita (seleziona Abilita scadenza della tabella): |
1 giorno (durata massima predefinita della tabella) |
- Fai clic su Crea set di dati. Dovresti vedere billing_dataset nel riquadro a sinistra.
Crea una tabella e importala
- Fai clic sull'icona Visualizza azioni accanto al set di dati billing_dataset, poi su Apri e infine su Crea tabella per creare una nuova tabella.
- Per Origine, specifica quanto segue e non modificare le altre impostazioni predefinite:
| Proprietà |
Valore (digita il valore o seleziona l'opzione come specificato) |
| Crea tabella da: |
Google Cloud Storage |
| Seleziona file dal bucket GCS |
cloud-training/archinfra/BillingExport-2020-09-18.avro |
| Formato file |
Avro |
- In Destinazione, specifica quanto segue e non modificare le altre impostazioni predefinite:
| Proprietà |
Valore (digita il valore o seleziona l'opzione come specificato) |
| Nome tabella |
sampleinfotable |
| Tipo di tabella |
Tabella nativa |
- Fai clic su Crea tabella.
Al termine del job, la tabella viene visualizzata sotto il set di dati nel riquadro di sinistra.
Fai clic su Controlla i miei progressi per verificare l'obiettivo.
Utilizza BigQuery per importare i dati
Attività 2: esamina la tabella
In questa attività, esaminerai i dati che hai importato.
- Fai clic su sampleinfotable.
Nota: viene visualizzato lo schema creato automaticamente da BigQuery in base ai dati trovati nel file importato. Nota che ci sono stringhe, numeri interi, timestamp e valori variabili.
- Fai clic su Dettagli.
Come puoi vedere in Numero di righe
- Fai clic sulla scheda Anteprima.
Attività 3: scrivi una query semplice
In questa attività, scriverai ed eseguirai una semplice query per filtrare i dati di fatturazione.
Quando fai riferimento a una tabella in una query, devono essere specificati sia l'ID del set di dati sia l'ID della tabella. L'ID progetto è facoltativo.
Nota: se l'ID progetto non è specificato, BigQuery utilizzerà per impostazione predefinita il progetto corrente.
Tutte le informazioni necessarie sono disponibili nell'interfaccia di BigQuery. Nella colonna a sinistra sono visualizzati l'ID del set di dati (billing_dataset) e l'ID tabella (sampleinfotable).
Ricorda che, se fai clic sul nome della tabella, viene visualizzato lo schema che contiene tutti i nomi dei campi.
Ora, crea una semplice query basata sul campo Costo.
- Fai clic su + Query SQL.
- Incolla quanto segue nell'Editor di query:
SELECT * FROM `billing_dataset.sampleinfotable`
WHERE Cost > 0
- Fai clic su Esegui.
Fai clic su Controlla i miei progressi per verificare l'obiettivo.
Scrivi una query semplice
Attività 4: analizza un ampio set di dati di fatturazione con SQL
In questa attività, utilizzerai BigQuery per analizzare un set di dati di esempio con 415.602 righe di dati di fatturazione.
- In Nuova query, incolla quanto segue nell'Editor di query:
SELECT
billing_account_id,
project.id,
project.name,
service.description,
currency,
currency_conversion_rate,
cost,
usage.amount,
usage.pricing_unit
FROM
`billing_dataset.sampleinfotable`
-
Fai clic su Esegui.
Verifica che la tabella risultante contenga 415.602 righe di dati di fatturazione.
-
Per trovare gli ultimi 100 record in cui sono presenti addebiti (costo > 0), in Nuova query incolla i seguenti valori in Editor di query:
SELECT
service.description,
sku.description,
location.country,
cost,
project.id,
project.name,
currency,
currency_conversion_rate,
usage.amount,
usage.unit
FROM
`billing_dataset.sampleinfotable`
WHERE
Cost > 0
ORDER BY usage_end_time DESC
LIMIT 100
- Fai clic su Esegui.
- Per trovare tutti gli addebiti superiori a 10 dollari, in Nuova query, incolla quanto segue nell'Editor di query:
SELECT
service.description,
sku.description,
location.country,
cost,
project.id,
project.name,
currency,
currency_conversion_rate,
usage.amount,
usage.unit
FROM
`billing_dataset.sampleinfotable`
WHERE
cost > 10
-
Fai clic su Esegui.
-
Per trovare il prodotto con il maggior numero di record nei dati di fatturazione, in Nuova query incolla quanto segue nell'Editor di query:
SELECT
service.description,
COUNT(*) AS billing_records
FROM
`billing_dataset.sampleinfotable`
GROUP BY
service.description
ORDER BY billing_records DESC
- Fai clic su Esegui.
- Per trovare il prodotto utilizzato più di frequente con costi superiori a 1 dollaro, in Nuova query, incolla quanto segue nell'Editor di query:
SELECT
service.description,
COUNT(*) AS billing_records
FROM
`billing_dataset.sampleinfotable`
WHERE
cost > 1
GROUP BY
service.description
ORDER BY
billing_records DESC
- Fai clic su Esegui.
- Per trovare l'unità di misura più addebitata, in Nuova query, incolla quanto segue nell'Editor di query:
SELECT
usage.unit,
COUNT(*) AS billing_records
FROM
`billing_dataset.sampleinfotable`
WHERE cost > 0
GROUP BY
usage.unit
ORDER BY
billing_records DESC
- Fai clic su Esegui.
- Per trovare il prodotto con il costo aggregato più elevato, in Nuova query, incolla quanto segue nell'Editor di query:
SELECT
service.description,
ROUND(SUM(cost),2) AS total_cost
FROM
`billing_dataset.sampleinfotable`
GROUP BY
service.description
ORDER BY
total_cost DESC
- Fai clic su Esegui.
Fai clic su Controlla i miei progressi per verificare l'obiettivo.
Analizza un ampio set di dati di fatturazione con SQL
Attività 5: riepilogo
In questo lab hai importato in BigQuery i dati di fatturazione, che sono stati generati come file avro. Hai eseguito una semplice query sul file. Hai poi eseguito l'accesso a un set di dati condiviso contenente più di 22.000 record di dati di fatturazione. Hai eseguito una serie di query su quei dati per scoprire come utilizzare BigQuery per fare domande e rispondere eseguendo query.
Termina il lab
Una volta completato il lab, fai clic su Termina lab. Google Cloud Skills Boost rimuove le risorse che hai utilizzato ed esegue la pulizia dell'account.
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