개요

BigQuery는 Google의 완전 관리형, 노옵스(NoOps), 저비용 분석 데이터베이스입니다. BigQuery를 사용하면 인프라를 소유하고 관리하거나 데이터베이스 관리자를 배치하지 않고도 테라바이트 단위의 대규모 데이터를 쿼리할 수 있습니다. BigQuery는 SQL을 사용하므로 사용한 만큼만 지불하는 모델의 장점을 활용할 수 있습니다. BigQuery는 데이터를 분석하여 의미 있고 유용한 정보를 찾는 데 집중할 수 있게 해줍니다.

이 실습에서는 NYC 택시 운행 데이터의 하위 집합을 BigQuery 내부의 테이블에 수집합니다.

학습할 내용

• 다양한 소스에서 BigQuery에 데이터 로드하기
• CLI 및 콘솔을 사용하여 BigQuery에 데이터 로드하기
• DDL을 사용하여 테이블 만들기

설정

각 실습에서는 정해진 기간 동안 새 Google Cloud 프로젝트와 리소스 집합이 무료로 제공됩니다.

1. 시크릿 창을 사용하여 Qwiklabs에 로그인합니다.

2. 실습 사용 가능 시간(예: 1:15:00)을 참고하여 해당 시간 내에 완료합니다.
   일시중지 기능은 없습니다. 필요한 경우 다시 시작할 수 있지만 처음부터 시작해야 합니다.

3. 준비가 되면 실습 시작을 클릭합니다.

4. 실습 사용자 인증 정보(사용자 이름 및 비밀번호)를 기록해 두세요. Google Cloud Console에 로그인합니다.

5. Google Console 열기를 클릭합니다.

6. 다른 계정 사용을 클릭한 다음, 안내 메시지에 이 실습에 대한 사용자 인증 정보를 복사하여 붙여넣습니다.
   다른 사용자 인증 정보를 사용하는 경우 오류가 발생하거나 요금이 부과됩니다.

7. 약관에 동의하고 리소스 복구 페이지를 건너뜁니다.

BigQuery 콘솔 열기

1. Google Cloud 콘솔에서 탐색 메뉴 > BigQuery를 선택합니다.

Cloud Console의 BigQuery에 오신 것을 환영합니다라는 메시지 상자가 열립니다. 이 메시지 상자에서는 빠른 시작 가이드 링크 및 UI 업데이트 목록을 확인할 수 있습니다.

2. 완료를 클릭합니다.

작업 1. 테이블을 저장할 새 데이터 세트 만들기

1. 데이터 세트를 만들려면 프로젝트 ID 옆의 작업 보기 아이콘(세로 점 3개)을 클릭하고 데이터 세트 만들기를 선택합니다.

2. 다음으로, 데이터 세트 ID의 이름을 nyctaxi로 설정하고 다른 옵션은 모두 기본값으로 둔 후 데이터 세트 만들기를 클릭합니다.

이제 프로젝트 이름 아래에 nyctaxi 데이터 세트가 표시됩니다.

내 진행 상황 확인하기를 클릭하여 목표를 확인합니다. 새 테이블을 저장할 데이터 세트 만들기

작업 2. CSV에서 새 데이터 세트 수집

이 섹션에서는 로컬 CSV 파일을 BigQuery 테이블에 로드해 보겠습니다.

1. 이 링크에서 2018년 NYC 택시 운행 데이터의 하위 집합을 다운로드하여 컴퓨터에 로컬 파일로 저장합니다.

2. BigQuery 콘솔에서 nyctaxi 데이터 세트를 선택한 다음 테이블 만들기를 클릭합니다.

아래와 같이 테이블 옵션을 지정합니다.

소스:

• 다음 항목으로 테이블 만들기: 업로드
• 파일 선택: 앞서 다운로드한 로컬 파일 선택
• 파일 형식: CSV

대상:

• 테이블 이름: 2018trips 다른 설정은 모두 기본값으로 유지합니다.

스키마:

• 자동 감지에 체크 표시(팁: 체크박스가 보이지 않을 경우 파일 형식이 Avro가 아닌 CSV인지 재확인)

고급 옵션

• 기본값으로 유지

테이블 만들기를 클릭합니다.

3. 이제 nyctaxi 데이터 세트 아래에 2018trips 테이블이 표시됩니다.

2018trips 테이블을 선택하여 다음과 같은 세부정보를 봅니다.

4. 미리보기를 선택하고 모든 열이 로드되었는지 확인합니다(아래 샘플 참조).

CSV 파일을 새 BigQuery 테이블에 성공적으로 로드했습니다.

SQL 쿼리 실행

다음으로, 2018trips 테이블에서 기본적인 쿼리를 실습해보겠습니다.

1. 1년간 요금 액수 기준으로 5위까지의 운행 기록을 표시하는 쿼리를 쿼리 편집기에서 작성합니다.

#standardSQL SELECT * FROM nyctaxi.2018trips ORDER BY fare_amount DESC LIMIT 5

내 진행 상황 확인하기를 클릭하여 목표를 확인합니다. CSV에서 새 데이터 세트 수집

작업 3. Google Cloud Storage에서 새 데이터 세트 수집

이제 Cloud Storage에 있는 동일한 2018년 운행 데이터의 다른 하위 집합을 로드해 보겠습니다. 이번에는 CLI 도구를 사용합니다.

1. Cloud Shell에서 다음 명령어를 실행합니다.

bq load \ --source_format=CSV \ --autodetect \ --noreplace \ nyctaxi.2018trips \ gs://cloud-training/OCBL013/nyc_tlc_yellow_trips_2018_subset_2.csv 참고: 이 로드 작업을 통해, 앞서 만들었던 기존 2018trips 테이블에 이 하위 집합이 추가되도록 지정할 수 있습니다.

2. 로드 작업이 완료되면 화면에 확인 메시지가 표시됩니다.

3. BigQuery 콘솔로 돌아가 2018trips 테이블을 선택하고 세부정보를 봅니다. 행의 개수가 이제 거의 2배가 되었는지 확인합니다.

4. 앞서 했던 것과 동일한 쿼리를 실행하여 요금 액수 기준으로 5위까지의 운행 기록이 달라졌는지 확인할 수도 있습니다.

내 진행 상황 확인하기를 클릭하여 목표를 확인합니다. Google Cloud Storage에서 데이터 세트 수집

작업 4. DDL이 있는 다른 테이블에서 테이블 만들기

지금 2018trips 테이블에는 1년간의 운행 데이터가 있습니다. 1월의 운행 기록만 확인하고 싶을 때는 어떻게 하면 될까요? 이 실습의 취지에 맞게 날짜와 시간에 초점을 맞춰 간단하게 살펴보려고 합니다. DDL을 사용하여 이 데이터를 추출하고 다른 테이블에 저장해 보겠습니다.

1. 쿼리 편집기에서 다음 CREATE TABLE 명령어를 실행합니다.

#standardSQL CREATE TABLE nyctaxi.january_trips AS SELECT * FROM nyctaxi.2018trips WHERE EXTRACT(Month FROM pickup_datetime)=1;

2. 이제 쿼리 편집기에서 아래 쿼리를 실행하면 1월 기록 중 최장 거리 운행을 찾을 수 있습니다.

#standardSQL SELECT * FROM nyctaxi.january_trips ORDER BY trip_distance DESC LIMIT 1

내 진행 상황 확인하기를 클릭하여 목표를 확인합니다. DDL이 있는 다른 테이블에서 테이블 만들기

수고하셨습니다

새로운 데이터 세트를 만들고 CSV, Google Cloud Storage, 기타 BigQuery 테이블에서 BigQuery로 데이터를 수집하는 방법을 학습했습니다.

실습 종료하기

실습을 완료하면 실습 종료를 클릭합니다. Google Cloud Skills Boost에서 사용된 리소스를 자동으로 삭제하고 계정을 지웁니다.

실습 경험을 평가할 수 있습니다. 해당하는 별표 수를 선택하고 의견을 입력한 후 제출을 클릭합니다.

별점의 의미는 다음과 같습니다.

• 별표 1개 = 매우 불만족
• 별표 2개 = 불만족
• 별표 3개 = 중간
• 별표 4개 = 만족
• 별표 5개 = 매우 만족

의견을 제공하고 싶지 않다면 대화상자를 닫으면 됩니다.

의견이나 제안 또는 수정할 사항이 있다면 지원 탭을 사용하세요.

설명서 최종 업데이트: 2022년 7월 27일

실습 최종 테스트: 2022년 7월 15일

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