Visão geral
Neste laboratório, você aprenderá a usar o BigQuery para analisar dados de faturamento.
Objetivos
Neste laboratório, você aprenderá a:
- Fazer login no BigQuery pelo Console do Cloud
- Criar um conjunto de dados
- Criar uma tabela
- Importar dados de um arquivo de faturamento armazenado em um bucket
- Executar consultas complexas em um conjunto de dados maior
Configuração e requisitos
Para cada laboratório, você recebe um novo projeto do Google Cloud e um conjunto de recursos por um determinado período sem custo financeiro.
-
Clique no botão Começar o laboratório. Se for preciso pagar, você verá um pop-up para selecionar a forma de pagamento.
No painel Detalhes do laboratório à esquerda, você vai encontrar o seguinte:
- O botão Abrir console do Google Cloud
- O tempo restante
- As credenciais temporárias que você vai usar neste laboratório
- Outras informações, se forem necessárias
-
Se você estiver usando o navegador Chrome, clique em Abrir console do Google Cloud ou clique com o botão direito do mouse e selecione Abrir link em uma janela anônima.
O laboratório ativa os recursos e depois abre a página Fazer login em outra guia.
Dica: coloque as guias em janelas separadas lado a lado.
Observação: se aparecer a caixa de diálogo Escolher uma conta, clique em Usar outra conta.
-
Se necessário, copie o Nome de usuário abaixo e cole na caixa de diálogo Fazer login.
{{{user_0.username | "Nome de usuário"}}}
Você também encontra o Nome de usuário no painel Detalhes do laboratório.
-
Clique em Seguinte.
-
Copie a Senha abaixo e cole na caixa de diálogo de boas-vindas.
{{{user_0.password | "Senha"}}}
Você também encontra a Senha no painel Detalhes do laboratório.
-
Clique em Seguinte.
Importante: você precisa usar as credenciais fornecidas no laboratório, e não as da sua conta do Google Cloud.
Observação: se você usar sua própria conta do Google Cloud neste laboratório, é possível que receba cobranças adicionais.
-
Acesse as próximas páginas:
- Aceite os Termos e Condições.
- Não adicione opções de recuperação nem autenticação de dois fatores (porque essa é uma conta temporária).
- Não se inscreva em testes gratuitos.
Depois de alguns instantes, o console do Google Cloud será aberto nesta guia.
Observação: para acessar uma lista de produtos e serviços do Google Cloud, clique no Menu de navegação no canto superior esquerdo ou digite o nome do serviço ou produto no campo Pesquisar.
Tarefa 1: Use o BigQuery para importar dados
Faça login no BigQuery e crie um conjunto de dados
Nesta tarefa, você vai usar o BigQuery para criar um conjunto de dados. Em seguida, vamos criar uma tabela e importar os dados de faturamento do Cloud Storage.
- No Menu de navegação (
) do console do Google Cloud, clique em BigQuery.
- Se for solicitado, clique em Concluído.
- Selecione o ícone Ver ações ao lado do ID do projeto (começa com qwiklabs-gcp) e clique em Criar conjunto de dados.
Observação: é possível exportar dados de faturamento diretamente para o BigQuery, conforme descrito no guia "Exportar dados do Cloud Billing para o BigQuery". No entanto, para este laboratório, preparamos um arquivo simples de faturamento. Ele está em um bucket do Cloud Storage acessível à sua conta de estudante. Você precisa importar essas informações de faturamento para uma tabela do BigQuery e analisá-las.
- Especifique o seguinte:
| Propriedade |
Valor (digite o valor ou selecione a opção conforme especificado) |
| ID do conjunto de dados: |
billing_dataset |
| Local dos dados: |
EUA |
|
Validade da tabela padrão (marque "Ativar expiração da tabela"): |
1 dia (idade máxima da tabela padrão) |
- Clique em Criar conjunto de dados. O nome billing_dataset vai aparecer no painel à esquerda.
Crie e importe uma tabela
- Clique no ícone Ver ações ao lado do conjunto de dados billing_dataset, depois selecione Abrir e clique em Criar tabela.
- Em Origem, especifique os seguintes valores e não altere as configurações restantes:
| Propriedade |
Valor (digite o valor ou selecione a opção conforme especificado) |
| Criar tabela de: |
Google Cloud Storage |
| Selecionar arquivo do bucket do GCS |
cloud-training/archinfra/BillingExport-2020-09-18.avro |
| Formato do arquivo |
Avro |
- Em Destino, especifique os seguintes valores e não altere as configurações restantes:
| Propriedade |
Valor (digite o valor ou selecione a opção conforme especificado) |
| Nome da tabela |
sampleinfotable |
| Tipo de tabela |
Tabela nativa |
- Clique em Criar tabela.
Depois que esse job for concluído, a tabela aparecerá abaixo do conjunto de dados no painel esquerdo.
Clique em Verificar meu progresso para conferir o objetivo.
Use o BigQuery para importar dados
Tarefa 2: analisar a tabela
Nesta tarefa, você vai analisar os dados importados.
- Clique em sampleinfotable.
Observação: isso mostra o esquema que o BigQuery criou automaticamente com base nos dados que encontrou no arquivo importado. Há strings, números inteiros, carimbos de data/hora e valores flutuantes.
- Clique em Detalhes.
Como você pode ver em Número de linhas
- Clique na guia Visualização.
Tarefa 3: escrever uma consulta simples
Nesta tarefa, você vai criar e executar uma consulta simples para filtrar dados de faturamento.
Ao referenciar uma tabela em uma consulta, tanto o ID do conjunto de dados quanto o da tabela precisam ser especificados. O ID do projeto é opcional.
Observação: se o ID do projeto não for especificado, o BigQuery vai usar o projeto atual como padrão.
Todas as informações necessárias estão disponíveis na interface do BigQuery. Na coluna à esquerda, você verá o ID do conjunto de dados (billing_dataset) e o ID da tabela (sampleinfotable).
Lembre-se: clicar no nome da tabela mostra o Esquema, com todos os nomes de campo.
Agora, crie uma consulta simples baseada no campo Custo.
- Clique em + Consulta SQL.
- Cole o código abaixo no Editor de Consultas:
SELECT * FROM `billing_dataset.sampleinfotable`
WHERE Cost > 0
- Clique em Executar.
Clique em Verificar meu progresso para conferir o objetivo.
Escreva uma consulta simples
Tarefa 4: analisar um grande conjunto de dados de faturamento com SQL
Nesta tarefa, você vai usar o BigQuery para analisar um conjunto de dados de amostra com 415.602 linhas de dados de faturamento.
- Clique em "Nova consulta" e cole o código a seguir no Editor de Consultas:
SELECT
billing_account_id,
project.id,
project.name,
service.description,
currency,
currency_conversion_rate,
cost,
usage.amount,
usage.pricing_unit
FROM
`billing_dataset.sampleinfotable`
-
Clique em Executar.
Verifique se a tabela gerada tem 415.602 linhas de dados de faturamento.
-
Para encontrar os 100 registros mais recentes em que houve cobranças (cost > 0), clique e, "Nova consulta" e cole o código abaixo no Editor de consultas:
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
- Clique em Executar.
- Para encontrar todas as cobranças acima de 10 dólares, clique em "Escrever nova consulta" e cole o código abaixo no editor de consultas:
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
-
Clique em Executar.
-
Para encontrar o produto que tem mais registros nos dados de faturamento, clique em "Nova consulta", cole o código abaixo no
Editor de consultas:
SELECT
service.description,
COUNT(*) AS billing_records
FROM
`billing_dataset.sampleinfotable`
GROUP BY
service.description
ORDER BY billing_records DESC
- Clique em Executar.
- Para encontrar o produto mais usado com custo acima de um dólar, clique em "Nova consulta" e cole o código abaixo no Editor de consultas:
SELECT
service.description,
COUNT(*) AS billing_records
FROM
`billing_dataset.sampleinfotable`
WHERE
cost > 1
GROUP BY
service.description
ORDER BY
billing_records DESC
- Clique em Executar.
- Para encontrar a unidade de medida cobrada com mais frequência, clique em "Escrever nova consulta" e cole o código abaixo no Editor de consultas:
SELECT
usage.unit,
COUNT(*) AS billing_records
FROM
`billing_dataset.sampleinfotable`
WHERE cost > 0
GROUP BY
usage.unit
ORDER BY
billing_records DESC
- Clique em Executar.
- Para encontrar o produto com o maior custo agregado, clique em "Nova consulta" e cole o código abaixo no Editor de consultas:
SELECT
service.description,
ROUND(SUM(cost),2) AS total_cost
FROM
`billing_dataset.sampleinfotable`
GROUP BY
service.description
ORDER BY
total_cost DESC
- Clique em Executar.
Clique em Verificar meu progresso para conferir o objetivo.
Analisar um grande conjunto de dados de faturamento com SQL
Tarefa 5: Revisão
Neste laboratório, você importou para o BigQuery dados de faturamento em um arquivo Avro. Você realizou uma consulta simples no arquivo. Depois, você acessou um conjunto de dados compartilhado contendo mais de 22.000 registros de informações de faturamento. Você executou uma série de consultas com esses dados para aprender a fazer perguntas e respondê-las com o BigQuery.
Finalize o laboratório
Clique em Terminar o laboratório após a conclusão. O Google Cloud Ensina remove os recursos usados e limpa a conta por você.
Você vai poder avaliar sua experiência no laboratório. Basta selecionar o número de estrelas, digitar um comentário e clicar em Enviar.
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- 1 estrela = muito insatisfeito
- 2 estrelas = insatisfeito
- 3 estrelas = neutro
- 4 estrelas = satisfeito
- 5 estrelas = muito satisfeito
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