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Übersicht

Das Speichern und Abfragen umfangreicher Datasets kann ohne die richtige Hardware und Infrastruktur zeitaufwendig und teuer sein. BigQuery ist ein serverloses, hoch skalierbares Cloud Data Warehouse, das dieses Problem durch die sehr schnelle Abwicklung von SQL-Abfragen löst. Dabei wird die Rechenleistung der Google-Infrastruktur genutzt. Verschieben Sie einfach Ihre Daten zu BigQuery und überlassen Sie uns den Rest. Sie können den Zugriff auf das Projekt und auf Ihre Daten entsprechend Ihren Unternehmensanforderungen steuern und anderen Personen das Aufrufen oder Abfragen Ihrer Daten ermöglichen.

Der Zugriff auf BigQuery erfolgt entweder über die Console, die Web-Benutzeroberfläche oder ein Befehlszeilentool mithilfe verschiedener Clientbibliotheken wie Java, .NET oder Python. Außerdem gibt es verschiedene Lösungsanbieter, die Sie zur Interaktion mit BigQuery nutzen können.

In diesem praxisorientierten Lab lernen Sie, wie Sie das Python-basierte Befehlszeilentool bq für BigQuery verwenden, um damit Tabellen in einem öffentlichen Dataset abzufragen und Beispieldateien in BigQuery zu laden.

Aufgaben

• Öffentliches Dataset abfragen
• Neues Dataset erstellen
• Daten in neue Tabelle laden
• Benutzerdefinierte Tabelle abfragen

Einrichtung und Anforderungen

Vor dem Klick auf „Start Lab“ (Lab starten)

Lesen Sie diese Anleitung. Labs sind zeitlich begrenzt und können nicht pausiert werden. Der Timer beginnt zu laufen, wenn Sie auf Lab starten klicken, und zeigt Ihnen, wie lange Google Cloud-Ressourcen für das Lab verfügbar sind.

In diesem praxisorientierten Lab können Sie die Lab-Aktivitäten in einer echten Cloud-Umgebung durchführen – nicht in einer Simulations- oder Demo-Umgebung. Dazu erhalten Sie neue, temporäre Anmeldedaten, mit denen Sie für die Dauer des Labs auf Google Cloud zugreifen können.

Für dieses Lab benötigen Sie Folgendes:

• Einen Standardbrowser (empfohlen wird Chrome)

Hinweis: Nutzen Sie den privaten oder Inkognitomodus (empfohlen), um dieses Lab durchzuführen. So wird verhindert, dass es zu Konflikten zwischen Ihrem persönlichen Konto und dem Teilnehmerkonto kommt und zusätzliche Gebühren für Ihr persönliches Konto erhoben werden.

• Zeit für die Durchführung des Labs – denken Sie daran, dass Sie ein begonnenes Lab nicht unterbrechen können.

Hinweis: Verwenden Sie für dieses Lab nur das Teilnehmerkonto. Wenn Sie ein anderes Google Cloud-Konto verwenden, fallen dafür möglicherweise Kosten an.

Lab starten und bei der Google Cloud Console anmelden

1. Klicken Sie auf Lab starten. Wenn Sie für das Lab bezahlen müssen, wird ein Dialogfeld geöffnet, in dem Sie Ihre Zahlungsmethode auswählen können. Auf der linken Seite befindet sich der Bereich „Details zum Lab“ mit diesen Informationen:

   • Schaltfläche „Google Cloud Console öffnen“
   • Restzeit
   • Temporäre Anmeldedaten für das Lab
   • Ggf. weitere Informationen für dieses Lab

2. Klicken Sie auf Google Cloud Console öffnen (oder klicken Sie mit der rechten Maustaste und wählen Sie Link in Inkognitofenster öffnen aus, wenn Sie Chrome verwenden).

   Im Lab werden Ressourcen aktiviert. Anschließend wird ein weiterer Tab mit der Seite „Anmelden“ geöffnet.

   Tipp: Ordnen Sie die Tabs nebeneinander in separaten Fenstern an.

   Hinweis: Wird das Dialogfeld Konto auswählen angezeigt, klicken Sie auf Anderes Konto verwenden.

3. Kopieren Sie bei Bedarf den folgenden Nutzernamen und fügen Sie ihn in das Dialogfeld Anmelden ein.

   {{{user_0.username | "Username"}}}

   Sie finden den Nutzernamen auch im Bereich „Details zum Lab“.

4. Klicken Sie auf Weiter.

5. Kopieren Sie das folgende Passwort und fügen Sie es in das Dialogfeld Willkommen ein.

   {{{user_0.password | "Password"}}}

   Sie finden das Passwort auch im Bereich „Details zum Lab“.

6. Klicken Sie auf Weiter.

   Wichtig: Sie müssen die für das Lab bereitgestellten Anmeldedaten verwenden. Nutzen Sie nicht die Anmeldedaten Ihres Google Cloud-Kontos. Hinweis: Wenn Sie Ihr eigenes Google Cloud-Konto für dieses Lab nutzen, können zusätzliche Kosten anfallen.

7. Klicken Sie sich durch die nachfolgenden Seiten:

   • Akzeptieren Sie die Nutzungsbedingungen.
   • Fügen Sie keine Wiederherstellungsoptionen oder Zwei-Faktor-Authentifizierung hinzu (da dies nur ein temporäres Konto ist).
   • Melden Sie sich nicht für kostenlose Testversionen an.

Nach wenigen Augenblicken wird die Google Cloud Console in diesem Tab geöffnet.

Hinweis: Wenn Sie auf Google Cloud-Produkte und ‑Dienste zugreifen möchten, klicken Sie auf das Navigationsmenü oder geben Sie den Namen des Produkts oder Dienstes in das Feld Suchen ein.

Cloud Shell aktivieren

Cloud Shell ist eine virtuelle Maschine, auf der Entwicklertools installiert sind. Sie bietet ein Basisverzeichnis mit 5 GB nichtflüchtigem Speicher und läuft auf Google Cloud. Mit Cloud Shell erhalten Sie Befehlszeilenzugriff auf Ihre Google Cloud-Ressourcen.

1. Klicken Sie oben in der Google Cloud Console auf Cloud Shell aktivieren .

2. Klicken Sie sich durch die folgenden Fenster:

   • Fahren Sie mit dem Informationsfenster zu Cloud Shell fort.
   • Autorisieren Sie Cloud Shell, Ihre Anmeldedaten für Google Cloud API-Aufrufe zu verwenden.

Wenn eine Verbindung besteht, sind Sie bereits authentifiziert und das Projekt ist auf Project_ID, eingestellt. Die Ausgabe enthält eine Zeile, in der die Project_ID für diese Sitzung angegeben ist:

Ihr Cloud-Projekt in dieser Sitzung ist festgelegt als {{{project_0.project_id | "PROJECT_ID"}}}

gcloud ist das Befehlszeilentool für Google Cloud. Das Tool ist in Cloud Shell vorinstalliert und unterstützt die Tab-Vervollständigung.

3. (Optional) Sie können den aktiven Kontonamen mit diesem Befehl auflisten:

gcloud auth list

4. Klicken Sie auf Autorisieren.

Ausgabe:

ACTIVE: * ACCOUNT: {{{user_0.username | "ACCOUNT"}}} Um das aktive Konto festzulegen, führen Sie diesen Befehl aus: $ gcloud config set account `ACCOUNT`

5. (Optional) Sie können die Projekt-ID mit diesem Befehl auflisten:

gcloud config list project

Ausgabe:

[core] project = {{{project_0.project_id | "PROJECT_ID"}}} Hinweis: Die vollständige Dokumentation für gcloud finden Sie in Google Cloud in der Übersicht zur gcloud CLI.

Aufgabe 1: Tabelle ansehen

BigQuery bietet eine Reihe von Beispieltabellen, an denen Sie Abfragen ausführen können. Im Rahmen dieses Labs führen Sie Abfragen an der Shakespeare-Tabelle aus, die einen Eintrag für jedes Wort in jedem Werk von Shakespeare enthält.

Mit dem folgenden Befehl können Sie sich das Schema der Shakespeare-Tabelle im Beispiel-Dataset ansehen:

bq show bigquery-public-data:samples.shakespeare

Dieser Befehl führt Folgendes aus:

• bq ruft das BigQuery-Befehlszeilentool auf.
• show ist die Aktion.
• Dann listen Sie den Namen der Tabelle project:public dataset.table in BigQuery, die Sie sehen möchten.

Ausgabe:

Last modified Schema Total Rows Total Bytes Expiration Time Partitioning Clustered Fields Labels ----------------- ------------------------------------ ------------ ------------- ------------ ------------------- ------------------ -------- 14 Mar 13:16:45 |- word: string (required) 164656 6432064 |- word_count: integer (required) |- corpus: string (required) |- corpus_date: integer (required)

Aufgabe 2: Hilfe anzeigen

Wenn Sie neben „help“ den Namen eines Befehls angeben, erhalten Sie Informationen zu diesem Befehl.

1. Mit dem folgenden Aufruf von bq help werden beispielsweise Informationen zum Befehl query abgefragt:

bq help query

2. Wenn Sie eine Liste aller Befehle von bq sehen möchten, verwenden Sie einfach nur den Befehl bq help.

Aufgabe 3: Abfrage ausführen

Führen Sie jetzt eine Abfrage aus, um zu ermitteln, wie häufig der Teilstring „raisin“ in den Werken von Shakespeare vorkommt.

1. Abfragen führen Sie mit dem Befehl bq query "[SQL_STATEMENT]" aus:

• Verwenden Sie für alle Anführungszeichen innerhalb von [SQL_STATEMENT] die Escapesequenz \.

• Verwenden Sie alternativ einen anderen Typ als die umschließenden Anführungszeichen ("versus").

2. Führen Sie die folgende Standard-SQL-Abfrage in Cloud Shell aus, um die Wörter zu zählen, in denen der Teilstring „raisin“ in allen Werken von Shakespeare vorkommt:

bq query ‑‑use_legacy_sql=false \ 'SELECT word, SUM(word_count) AS count FROM `bigquery-public-data`.samples.shakespeare WHERE word LIKE "%raisin%" GROUP BY word'

Dabei gilt:

• ‑‑use_legacy_sql=false legt Standard-SQL als die Standardabfragesyntax fest.

Ausgabe:

Waiting on job_e19 ... (0s) Current status: DONE +---------------+-------+ | word | count | +---------------+-------+ | praising | 8 | | Praising | 4 | | raising | 5 | | dispraising | 2 | | dispraisingly | 1 | | raisins | 1 |

In der Tabelle ist zu sehen, dass das Wort raisin als solches nicht vorkommt, die Buchstabenfolge in mehreren Werken Shakespeares aber schon.

Abgeschlossene Aufgabe testen

Klicken Sie auf Fortschritt prüfen. Wenn die Abfrage an einem öffentlichen Dataset ausgeführt wurde, erhalten Sie ein Testergebnis.

Abfrage ausführen (Dataset: samples, Tabelle: shakespeare, Teilstring: raisin)

Bei der Suche nach einem Wort, das in keinem der Werke von Shakespeare enthalten ist, werden keine Ergebnisse zurückgegeben.

• Beispiel: Die folgende Suche nach „huzzah“ gibt keine Ergebnisse zurück.

bq query ‑‑use_legacy_sql=false \ 'SELECT word FROM `bigquery-public-data`.samples.shakespeare WHERE word = "huzzah"'

Abgeschlossene Aufgabe testen

Klicken Sie auf Fortschritt prüfen. Wenn die Abfrage an einem öffentlichen Dataset ausgeführt wurde, erhalten Sie ein Testergebnis.

Abfrage ausführen (Dataset: samples, Tabelle: shakespeare, Teilstring: huzzah)

Aufgabe 4: Neue Tabelle erstellen

Erstellen Sie nun Ihre eigene Tabelle. Jede Tabelle wird in einem Dataset gespeichert. Ein Dataset ist eine Gruppe von Ressourcen, z. B. Tabellen oder Ansichten.

Neues Dataset erstellen

1. Prüfen Sie mit dem Befehl bq ls, ob in Ihrem Projekt bereits Datasets vorhanden sind.

bq ls

Sie werden zurück zur Befehlszeile geleitet, da es in Ihrem Projekt noch keine Datasets gibt.

2. Führen Sie den Befehl bq ls mit der Projekt-ID bigquery-public-data gefolgt von einem Doppelpunkt (:) aus, um die Datasets in diesem bestimmten Projekt aufzulisten:

bq ls bigquery-public-data:

Ausgabe:

datasetId ----------------------------- austin_311 austin_bikeshare austin_crime austin_incidents austin_waste baseball bitcoin_blockchain bls census_bureau_construction census_bureau_international census_bureau_usa census_utility chicago_crime ...

Erstellen Sie jetzt ein Dataset. Der Name des Datasets kann bis zu 1.024 Zeichen umfassen und darf nur aus den Zeichen A–Z, a–z, 0–9 und Unterstrich bestehen. Er darf nicht mit einer Ziffer oder einem Unterstrich beginnen oder Leerzeichen enthalten.

3. Erstellen Sie mit dem Befehl bq mk ein neues Dataset mit dem Namen babynames in Ihrem Projekt:

bq mk babynames

Beispielausgabe:

Dataset 'qwiklabs-gcp-ba3466847fe3cec0:babynames' successfully created.

Abgeschlossene Aufgabe testen

Klicken Sie auf Fortschritt prüfen. Wenn das BigQuery-Dataset mit dem Namen „babynames“ erstellt wurde, erhalten Sie ein Testergebnis.

Neues Dataset erstellen (Name: babynames)

• Führen Sie den Befehl bq ls aus, um zu prüfen, ob das Dataset nun als Teil Ihres Projekts angezeigt wird:

bq ls

Beispielausgabe:

datasetId ------------- babynames

Dataset hochladen

Bevor Sie die Tabelle erstellen können, müssen Sie das Dataset Ihrem Projekt hinzufügen. Die Datei mit benutzerdefinierten Daten, die Sie verwenden, umfasst ca. 7 MB und enthält beliebte Kindernamen, die von der US-amerikanischen Sozialversicherungsbehörde veröffentlicht wurden.

1. Mit dem folgenden Befehl fügen Sie die ZIP-Datei mit Babynamen Ihrem Projekt hinzu. Dabei geben Sie die URL für die Datendatei an:

wget http://www.ssa.gov/OACT/babynames/names.zip

2. Lassen Sie sich eine Dateiliste anzeigen:

ls

Sie sehen nun den Namen der Datei, die in das Projekt aufgenommen wurde.

3. Jetzt entpacken Sie die Datei:

unzip names.zip

4. Das sind ziemlich viele Textdateien. Lassen Sie sich noch einmal eine Dateiliste anzeigen:

ls

Der Befehl bq load erstellt und aktualisiert eine Tabelle und lädt Daten in einem Schritt hoch.

Sie verwenden den Befehl bq load dazu, die Quelldatei in eine neue Tabelle mit dem Namen „names2010“ im zuvor erstellten Dataset „babynames“ zu laden. Dies wird standardmäßig synchron ausgeführt und dauert einige Sekunden.

Führen Sie folgende bq load-Argumente aus:

datasetID: babynames tableID: names2010 source: yob2010.txt schema: name:string,gender:string,count:integer

5. Erstellen Sie die Tabelle:

bq load babynames.names2010 yob2010.txt name:string,gender:string,count:integer

Beispielausgabe:

Waiting on job_4f0c0878f6184119abfdae05f5194e65 ... (35s) Current status: DONE

Abgeschlossene Aufgabe testen

Klicken Sie auf Fortschritt prüfen. Wenn die Daten in die Dataset-Tabelle geladen wurden, erhalten Sie ein Testergebnis.

Daten in neue Tabelle laden

1. Mit den Befehlen bq ls und babynames prüfen Sie nun, ob die Tabelle im Dataset angezeigt wird:

bq ls babynames

Ausgabe:

tableId Type ----------- ------- names2010 TABLE

2. Führen Sie den Befehl bq show mit Ihrer Tabelle dataset.table aus, um das Schema zu sehen:

bq show babynames.names2010

Ausgabe:

Last modified Schema Total Rows Total Bytes Expiration Time Partitioning Clustered Fields Labels ----------------- ------------------- ------------ ------------- ----------------- ------------------- ------------------ -------- 13 Aug 14:37:34 |- name: string 34073 654482 12 Oct 14:37:34 |- gender: string |- count: integer Hinweis: In BigQuery werden standardmäßig UTF‑8-codierte Daten erwartet. Wenn die Daten in der Codierung ISO-8859‑1 (oder Latin‑1) vorliegen und Probleme auftreten, verwenden Sie das Flag ‑E, um die Daten in BigQuery als Latin‑1 zu kennzeichnen. Weitere Informationen zu Zeichencodierungen finden Sie im Leitfaden Einführung in das Laden von Daten.

Aufgabe 5: Abfragen ausführen

Jetzt sind Sie bereit, die Daten abzufragen und einige interessante Ergebnisse zu erhalten.

1. Lassen Sie sich mit dem folgenden Befehl die fünf beliebtesten Mädchennamen anzeigen:

bq query "SELECT name,count FROM babynames.names2010 WHERE gender = 'F' ORDER BY count DESC LIMIT 5"

Ausgabe:

Waiting on job_58c0f5ca52764ef1902eba611b71c651 ... (0s) Current status: DONE +----------+-------+ | name | count | +----------+-------+ | Isabella | 22913 | | Sophia | 20643 | | Emma | 17345 | | Olivia | 17028 | | Ava | 15433 | +----------+-------+

2. Lassen Sie sich mit dem folgenden Befehl die fünf ungewöhnlichsten Jungennamen anzeigen:

bq query "SELECT name,count FROM babynames.names2010 WHERE gender = 'M' ORDER BY count ASC LIMIT 5" Hinweis: Die Mindestanzahl beträgt 5, da die Quelldaten Namen, die weniger als 5 Mal vorkommen, nicht berücksichtigt.

Ausgabe:

Waiting on job_556ba2e5aad340a7b2818c3e3280b7a3 ... (1s) Current status: DONE +----------+-------+ | name | count | +----------+-------+ | Aaqib | 5 | | Aaidan | 5 | | Aadhavan | 5 | | Aarian | 5 | | Aamarion | 5 | +----------+-------+

Abgeschlossene Aufgabe testen

Klicken Sie auf Fortschritt prüfen. Wenn die Abfrage an einem benutzerdefinierten Dataset ausgeführt wurde, erhalten Sie ein Testergebnis.

Abfragen an Dataset-Tabelle ausführen

Aufgabe 6: Wissen testen

Im Folgenden stellen wir Ihnen einige Multiple-Choice-Fragen, um Ihr bisher erworbenes Wissen zu testen und zu festigen. Beantworten Sie die Fragen so gut Sie können.

Aufgabe 7: Bereinigen

1. Führen Sie den Befehl bq rm aus, um das Dataset babynames mit dem Flag ‑r zu entfernen und alle Tabellen im Dataset zu löschen:

bq rm ‑r babynames

2. Bestätigen Sie den Löschbefehl durch Eingabe von Y.

Abgeschlossene Aufgabe testen

Klicken Sie auf Fortschritt prüfen. Wenn das Dataset „babynames“ entfernt wurde, erhalten Sie ein Testergebnis.

Dataset „babynames“ entfernen

Das wars! Sie haben das Lab erfolgreich abgeschlossen.

Sie können jetzt die Befehlszeile zum Abfragen öffentlicher Tabellen und Laden von Beispieldaten in BigQuery verwenden.

Weitere Informationen

Dieses Lab gehört zur Übungsreihe „Qwik Starts“. Die Labs geben Ihnen einen kleinen Vorgeschmack auf die vielen Funktionen von Google Cloud. Wählen Sie im Lab-Katalog unter „Qwik Starts“ einfach das nächste Lab aus, das Sie durchgehen möchten.

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Anleitung zuletzt am 2. Mai 2025 aktualisiert

Lab zuletzt am 2. Mai 2025 getestet

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