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概览

BigQuery 是 Google 推出的无服务器企业级数据仓库。它具备极强的扩缩能力，性价比极为出色，可让数据分析师更加高效地工作。

在本实验中，您将使用 BigQuery 检查 Cloud Billing 记录示例。在熟悉该工具和数据集后，您将运行 SQL 查询，从结算数据中获取分析洞见。

学习内容

在本实验中，您将学习如何执行以下任务：

• 从 Google Cloud 控制台登录到 BigQuery。
• 检查示例数据集和表。
• 编写并运行针对结算数据的简单查询。
• 对数据运行查询，并回答相关的结算问题。

设置和要求

点击“开始实验”按钮前的注意事项

请阅读以下说明。实验是计时的，并且您无法暂停实验。计时器在您点击开始实验后即开始计时，显示 Google Cloud 资源可供您使用多长时间。

此实操实验可让您在真实的云环境中开展实验活动，免受模拟或演示环境的局限。为此，我们会向您提供新的临时凭据，您可以在该实验的规定时间内通过此凭据登录和访问 Google Cloud。

为完成此实验，您需要：

• 能够使用标准的互联网浏览器（建议使用 Chrome 浏览器）。

注意：请使用无痕模式（推荐）或无痕浏览器窗口运行此实验。这可以避免您的个人账号与学生账号之间发生冲突，这种冲突可能导致您的个人账号产生额外费用。

• 完成实验的时间 - 请注意，实验开始后无法暂停。

注意：请仅使用学生账号完成本实验。如果您使用其他 Google Cloud 账号，则可能会向该账号收取费用。

如何开始实验并登录 Google Cloud 控制台

1. 点击开始实验按钮。如果该实验需要付费，系统会打开一个对话框供您选择支付方式。左侧是“实验详细信息”窗格，其中包含以下各项：

   • “打开 Google Cloud 控制台”按钮
   • 剩余时间
   • 进行该实验时必须使用的临时凭据
   • 帮助您逐步完成本实验所需的其他信息（如果需要）

2. 点击打开 Google Cloud 控制台（如果您使用的是 Chrome 浏览器，请右键点击并选择在无痕式窗口中打开链接）。

   该实验会启动资源并打开另一个标签页，显示“登录”页面。

   提示：将这些标签页安排在不同的窗口中，并排显示。

   注意：如果您看见选择账号对话框，请点击使用其他账号。

3. 如有必要，请复制下方的用户名，然后将其粘贴到登录对话框中。

   {{{user_0.username | "<用户名>"}}}

   您也可以在“实验详细信息”窗格中找到“用户名”。

4. 点击下一步。

5. 复制下面的密码，然后将其粘贴到欢迎对话框中。

   {{{user_0.password | "<密码>"}}}

   您也可以在“实验详细信息”窗格中找到“密码”。

6. 点击下一步。

   重要提示：您必须使用实验提供的凭据。请勿使用您的 Google Cloud 账号凭据。 注意：在本实验中使用您自己的 Google Cloud 账号可能会产生额外费用。

7. 继续在后续页面中点击以完成相应操作：

   • 接受条款及条件。
   • 由于这是临时账号，请勿添加账号恢复选项或双重验证。
   • 请勿注册免费试用。

片刻之后，系统会在此标签页中打开 Google Cloud 控制台。

注意：如需访问 Google Cloud 产品和服务，请点击导航菜单，或在搜索字段中输入服务或产品的名称。

任务 1. 在 BigQuery 中查找您的数据集和表

在此任务中，您将在 Cloud 控制台中找到结算数据集。您要使用 BigQuery 来查看与您的项目关联的结算数据。

1. 在 Google Cloud 控制台中，点击导航菜单 () 下的 BigQuery。

2. 在欢迎对话框中，点击完成。

3. 在探索器窗格中，点击项目 ID 旁边的展开节点 ()。

   系统随即显示 billing_dataset。

4. 展开 billing_dataset。

   系统随即显示 enterprise_billing 数据集。

任务 2. 检查结算数据

在此任务中，您将在 BigQuery 中检查结算数据。

1. 在 Google Cloud 控制台的探索器窗格中，点击 enterprise_billing 表。

   随即显示三个标签页，其中提供了有关 enterprise_billing 表的信息。默认情况下，“架构”标签页处于打开状态。其他标签页分别是“详情”和“预览”。

BigQuery 根据 Cloud Billing 记录示例自动创建了此架构。请注意，其中包含字符串、整数、时间戳和浮点值。

2. 点击详情标签页。

   系统随即显示一个包含 415,602 行的表。

3. 点击预览标签页。

4. 查看表的标题行，了解数据提供了哪些信息，然后回答以下问题：

5. 找到每页结果数字段。您可以设置每页显示的行数，范围为 10 到 200。

任务 3. 使用 SQL 查询分析数据

在此任务中，您将在 BigQuery 中运行 SQL 查询来分析数据，以获取以下信息：使用了哪些服务，相关费用是多少？哪些项目产生的费用最多？费用是否符合预期？

在 BigQuery 中，您可以使用 SQL 查询从表中提取和处理数据，以便回答您的问题。要在查询中引用表，您需要指定数据集和表，而项目是可选的。

注意：如果您未指定项目，BigQuery 将默认使用当前项目。

1. 在 Google Cloud 控制台的探索器窗格中，点击 enterprise_billing 表。

2. 点击 + SQL 查询。

3. 在查询编辑器中，清除当前查询，为下一步做好准备。

   您要在查询编辑器中输入并运行 SQL 查询。

查询 1：根据费用分析您的数据

在此步骤中，您将根据费用来执行一些分析。您可以基于 Cost 字段构建一个简单的查询。

1. 在查询编辑器中输入以下命令，然后点击运行：

SELECT * FROM `billing_dataset.enterprise_billing` WHERE Cost > 0

此脚本将查询 enterprise_billing 表中 Cost 大于零的记录。

预期输出：

虽然上述示例展示了如何在 BigQuery 中运行查询，但生成的表既不清晰，也不实用。如需运行更有用的查询，请运行以下脚本，以便查看服务费用的金额。

2. 在查询编辑器中，清除当前查询。

3. 在查询编辑器中输入以下命令，然后点击运行：

SELECT project.name as Project_Name, service.description as Service, location.country as Country, cost as Cost FROM `billing_dataset.enterprise_billing`;

请注意，通过选择要查看的信息（project.name、service.description、location.country 和 cost），您减少了显示的列数。

预期输出：

完成后续步骤以检查您的进度并验证目标，然后根据 SQL 查询输出回答问题。

4. 在探索器窗格中，点击 enterprise_billing，然后点击架构。

回答以下问题：

点击检查我的进度以验证是否完成了以下目标：

基于 Cost 字段构建一个简单的查询。

查询 2：检查关键信息

在上一步中，您查询了特定信息（也称为关键信息），从而减少了表中的数据量。您还使用了参数来识别关键信息。在本部分中，您将列出关键信息。

在此示例中，您需要了解的关键信息是可用的独特服务数量。运行查询，将服务说明和 SKU 说明合并到一起，然后将其列为行项目。

1. 点击 + SQL 查询。

2. 在查询编辑器中，清除当前查询，为下一步做好准备。

3. 在查询编辑器中输入以下命令，然后点击运行：

SELECT CONCAT(service.description, ' : ',sku.description) as Line_Item FROM `billing_dataset.enterprise_billing` GROUP BY 1

请注意，GROUP BY 1 表示按第一列对列表进行分组。

预期输出：

请回答以下问题：

点击检查我的进度以验证是否完成了以下目标：

列出示例账单中提供的独特服务。

查询 3：分析服务用量

在此步骤中，您将查看服务用量，了解资源使用服务/SKU 的次数。

1. 在查询编辑器中，清除当前查询，为下一步做好准备。

2. 在查询编辑器中输入以下命令，然后点击运行：

SELECT CONCAT(service.description, ' : ',sku.description) as Line_Item, Count(*) as NUM FROM `billing_dataset.enterprise_billing` GROUP BY CONCAT(service.description, ' : ',sku.description)

预期输出：

请回答以下问题：

点击检查我的进度以验证是否完成了以下目标：

从示例账单中获取每项服务生成的日志数量。

查询 4：确定哪个项目的记录数量最多

在此查询中，您将查找记录数量最多的 Google Cloud 项目。

1. 在查询编辑器中，清除当前查询，为下一步做好准备。

2. 在查询编辑器中输入以下命令，然后点击运行：

SELECT project.id, count(*) as count from `billing_dataset.enterprise_billing` GROUP BY project.id

此查询会统计 project.id 在记录中出现的次数，并按 project.id 对结果进行分组。

预期输出：

请回答以下问题：

点击检查我的进度以验证是否完成了以下目标：

查找在结算数据中记录数量最多的 Google Cloud 项目。

查询 5. 按项目查找费用

在此步骤中，您将找到每个项目的费用明细：

1. 在查询编辑器中，清除当前查询，为下一步做好准备。

2. 在查询编辑器中输入以下命令，然后点击运行：

SELECT ROUND(SUM(cost),2) as Cost, project.name from `billing_dataset.enterprise_billing` GROUP BY project.name

此查询按 project.name 添加费用，然后返回按 project.name 分组的结果。

预期输出：

请回答以下问题：

点击检查我的进度以验证是否完成了以下目标：

按项目查找费用明细。

恭喜！

在本实验中，您探索了 BigQuery 中的 Cloud Billing 记录示例。在检查示例数据集和表之后，您编写并运行了针对结算数据的查询。然后，您使用这些查询回答了相关的结算问题。现在，您可以完成本系列中的更多实验了。

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上次更新手册的时间：2024 年 12 月 24 日

上次测试实验的时间：2024 年 12 月 24 日

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