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Visão geral
O armazenamento e a consulta de grandes conjuntos de dados podem levar muito tempo e custar caro sem a infraestrutura e o hardware adequados. O BigQuery é um data warehouse corporativo que resolve esse problema usando a capacidade de processamento da infraestrutura do Google para possibilitar consultas SQL super-rápidas. Basta você transferir os dados para o BigQuery, e ele faz todo o trabalho. Controle o acesso ao projeto e aos dados de acordo com a necessidade dos negócios, por exemplo, definindo quem tem permissão para visualizar ou consultar os dados.
Acesse o BigQuery usando o console do Cloud, da ferramenta de linha de comando ou fazendo chamadas para a API REST BigQuery usando várias bibliotecas de cliente, como Java, .NET ou Python. Também existem diversas ferramentas de terceiros para você interagir com o BigQuery ao acessar ou carregar dados, por exemplo. Neste laboratório prático, você vai acessar o BigQuery usando o console do Cloud.
Dessa forma, você terá uma interface visual para concluir tarefas como execução de consultas e carregamento/exportação de dados. Além disso, você aprenderá a consultar tabelas em um conjunto de dados público e a carregar dados de exemplo no BigQuery usando o console do Cloud.
Atividades
Neste laboratório, você aprenderá a fazer o seguinte:
- Consultar um conjunto de dados público
- Criar uma tabela personalizada
- Carregar dados em uma tabela
- Consultar uma tabela
Configuração e requisitos
Configuração do Qwiklabs
Antes de clicar no botão Começar o Laboratório
Leia estas instruções. Os laboratórios são cronometrados e não podem ser pausados. O timer é ativado quando você clica em Iniciar laboratório e mostra por quanto tempo os recursos do Google Cloud vão ficar disponíveis.
Este laboratório prático permite que você realize as atividades em um ambiente real de nuvem, e não em uma simulação ou demonstração. Você vai receber novas credenciais temporárias para fazer login e acessar o Google Cloud durante o laboratório.
Confira os requisitos para concluir o laboratório:
- Acesso a um navegador de Internet padrão (recomendamos o Chrome).
Observação: para executar este laboratório, use o modo de navegação anônima (recomendado) ou uma janela anônima do navegador. Isso evita conflitos entre sua conta pessoal e de estudante, o que poderia causar cobranças extras na sua conta pessoal.
- Tempo para concluir o laboratório: não se esqueça que, depois de começar, não será possível pausar o laboratório.
Observação: use apenas a conta de estudante neste laboratório. Se usar outra conta do Google Cloud, você poderá receber cobranças nela.
Console do Cloud
Como iniciar seu laboratório e fazer login no console do Google Cloud
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Clique no botão Começar o laboratório. Se for preciso pagar por ele, uma caixa de diálogo vai aparecer para você 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
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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.
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Se necessário, copie o Nome de usuário abaixo e cole na caixa de diálogo Fazer login.
{{{user_0.username | "Username"}}}
Você também encontra o nome de usuário no painel Detalhes do Laboratório.
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Clique em Próxima.
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Copie a Senha abaixo e cole na caixa de diálogo de Olá.
{{{user_0.password | "Password"}}}
Você também encontra a senha no painel Detalhes do Laboratório.
-
Clique em Próxima.
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.
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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 os produtos e serviços do Google Cloud, clique no Menu de navegação ou digite o nome do serviço ou produto no campo Pesquisar.
Tarefa 1: abrir o BigQuery
No console do BigQuery, há uma interface para consultar tabelas, inclusive conjuntos de dados públicos oferecidos pelo BigQuery.
Abrir o console do BigQuery
- No Console do Google Cloud, selecione o menu de navegação > BigQuery:
Você verá a caixa de mensagem Olá! Este é o BigQuery no Console do Cloud. Ela tem um link para o guia de início rápido e as notas de lançamento.
- Clique em OK.
O console do BigQuery vai abrir.
Tarefa 2: consulte um conjunto de dados público
Nesta seção, você vai carregar o conjunto de dados público USA Names no BigQuery e o consultar para descobrir os nomes mais comuns nos EUA entre 1910 e 2013.
Carregar o conjunto de dados USA Names
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No painel do Explorer, clique em +ADICIONAR.
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Na janela Adicionar dados, selecione Marcar um projeto com estrela por nome.
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Digite bigquery-public-data como o nome do projeto e clique em MARCAR COM ESTRELA.
O projeto bigquery-public-data será adicionado aos seus recursos, e o conjunto de dados usa_names aparecerá no painel esquerdo da seção Explorer em bigquery-public-data.
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Clique em usa_names para abrir o conjunto de dados.
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Em seguida, abra a tabela clicando em usa_1910_2013.
Consultar o conjunto de dados "USA Names"
Consulte bigquery-public-data.usa_names.usa_1910_2013 e confira o nome e o gênero dos bebês nesse conjunto de dados. Depois liste os 10 nomes mais comuns em ordem decrescente.
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Clique em Consulta > Em uma nova guia.
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Remova o texto da consulta padrão no editor de consultas.
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Copie e cole a seguinte consulta na área de texto do EDITOR de consultas:
SELECT
name, gender,
SUM(number) AS total
FROM
`bigquery-public-data.usa_names.usa_1910_2013`
GROUP BY
name, gender
ORDER BY
total DESC
LIMIT
10
- Confira o validador de consultas no canto superior da janela.

O BigQuery vai exibir um ícone de marca de seleção verde se a consulta for válida. Caso contrário, um ícone de ponto de exclamação vermelho será exibido. Quando a consulta é válida, o validador também mostra a quantidade de dados que ela processa quando executada. Isso ajuda a determinar o custo de execução da consulta.
- Clique em Executar.
Os resultados são mostrados abaixo do Editor de consultas. Na parte de cima da seção "Resultados da consulta", o BigQuery mostra o tempo decorrido e os dados processados pela consulta. A tabela com os resultados da consulta aparece embaixo do tempo. A linha do cabeçalho contém o nome da coluna, conforme especificado em GROUP BY na consulta.

Clique em Verificar meu progresso para conferir o objetivo.
Consultar um conjunto de dados público
Tarefa 3: crie uma tabela personalizada
Nesta seção, você vai criar uma tabela personalizada, carregar dados nela e executar uma consulta na tabela.
Faça o download dos dados para seu computador local
Você está fazendo o download de um arquivo que tem aproximadamente 7 MB de dados com os nomes mais comuns de bebês, fornecido pela Previdência Social dos EUA.
- Faça o download do arquivo ZIP com os nomes de bebês no seu computador.
- Descompacte o arquivo no computador.
- Abra o arquivo
yob2014.txt para conferir os dados. Trata-se de um arquivo de valores separados por vírgulas (CSV) com três colunas: nome, sexo (M ou F) e número de crianças com esse nome. O arquivo não tem linha de cabeçalho.
- Anote a localização do arquivo
yob2014.txt para encontrá-lo depois.
Tarefa 4: crie um conjunto de dados
Nesta seção, você vai criar um conjunto de dados para incluir sua tabela, adicionar dados ao projeto e criar a tabela de dados para consultar.
Com os conjuntos de dados, você pode controlar o acesso a tabelas e visualizações em um projeto. Este laboratório usa apenas uma tabela, mas você precisa ter um conjunto de dados para adicioná-la.
-
No console, acesse a seção Explorer, clique no ícone Exibir ações ao lado do ID do projeto e selecione Criar conjunto de dados.
-
Na página Criar conjunto de dados, faça o seguinte:
- Em ID do conjunto de dados, insira
babynames.
- Em Localizador de dados, escolha us (várias regiões nos Estados Unidos).
- Mantenha o valor padrão em Validade da tabela padrão.
No momento, os conjuntos de dados públicos são armazenados no local multirregional "EUA". Para simplificar, coloque seu conjunto de dados nesse local também.

- Clique em Criar conjunto de dados na parte de baixo do painel.
Clique em Verificar meu progresso para ver o objetivo.
Criar um novo conjunto de dados
Tarefa 5: carregue os dados em uma nova tabela
Nesta seção, você carregará os dados na tabela que criou.
- Crie uma tabela clicando no ícone Exibir ações ao lado do conjunto de dados babynames na seção Explorer. Selecione Abrir e clique em Criar tabela.
Use os valores padrão de todas as configurações, a menos que indicado de outra forma.
- Na página Criar tabela:
- Em Criar tabela de, escolha Fazer upload no menu suspenso.
- Em Selecionar arquivo, clique em Procurar. Depois acesse o arquivo
yob2014.txt e clique em Abrir.
- Em Formato do arquivo, escolha CSV no menu suspenso.
- Em Nome da tabela, digite
names_2014.
- Na seção Esquema, ative a opção Editar como texto e cole na caixa a seguinte definição de esquema:
name:string,gender:string,count:integer
- Clique em Criar tabela na parte de baixo da janela.
- Aguarde o BigQuery criar a tabela e carregar os dados. Enquanto o BigQuery carrega os dados, você pode conferir o status no painel Histórico pessoal.
Consultar uma prévia da tabela
- No painel esquerdo, selecione babynames > names_2014 no painel de navegação.
- No painel de detalhes, clique na guia Visualização.

Tarefa 6: consulte a tabela
Agora os dados já estão na sua tabela e podem ser consultados. O processo é idêntico ao exemplo anterior, mas desta vez as consultas são feitas na sua tabela, não em uma tabela pública.
- Clique em Consulta > Em uma nova guia.
- Remova o texto da consulta padrão no editor de consultas.
- Copie e cole a consulta abaixo no EDITOR. A consulta retorna os cinco nomes masculinos de bebês mais comuns nos EUA em 2014.
SELECT
name, count
FROM
`babynames.names_2014`
WHERE
gender = 'M'
ORDER BY count DESC LIMIT 5
- Clique em Executar. Os resultados são exibidos abaixo da janela de consulta.
Clique em Verificar meu progresso para conferir o objetivo.
Consultar um novo conjunto de dados
Parabéns!
Você consultou um conjunto de dados público, criou uma tabela personalizada, carregou dados nela e fez uma consulta na tabela.
Próximas etapas / Saiba mais
Para mais informações sobre o BigQuery, confira a documentação do produto e o artigo Conjuntos de dados públicos do BigQuery.
Treinamento e certificação do Google Cloud
Esses treinamentos ajudam você a aproveitar as tecnologias do Google Cloud ao máximo. Nossas aulas incluem habilidades técnicas e práticas recomendadas para ajudar você a alcançar rapidamente o nível esperado e continuar sua jornada de aprendizado. Oferecemos treinamentos que vão do nível básico ao avançado, com opções de aulas virtuais, sob demanda e por meio de transmissões ao vivo para que você possa encaixá-las na correria do seu dia a dia. As certificações validam sua experiência e comprovam suas habilidades com as tecnologias do Google Cloud.
Manual atualizado em 2 de outubro de 2023
Laboratório testado em 2 de outubro de 2023
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