Öffentliches Dataset mit dem bq-Tool abfragen
Öffentliches Dataset mit dem bq-Befehlszeilentool untersuchen und abfragen.
Eine detaillierte Anleitung dazu finden Sie direkt in der Google Cloud Console. Klicken Sie dazu einfach auf Anleitung:
Hinweise
- Sign in to your Google Cloud account. If you're new to Google Cloud, create an account to evaluate how our products perform in real-world scenarios. New customers also get $300 in free credits to run, test, and deploy workloads.
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In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.
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Make sure that billing is enabled for your Google Cloud project.
Die BigQuery API muss aktiviert sein.
Wenn Sie ein neues Projekt erstellt haben, wird die BigQuery API automatisch aktiviert.
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In the Google Cloud console, activate Cloud Shell.
At the bottom of the Google Cloud console, a Cloud Shell session starts and displays a command-line prompt. Cloud Shell is a shell environment with the Google Cloud CLI already installed and with values already set for your current project. It can take a few seconds for the session to initialize.
Wenn Sie die Abrechnung für das Google Cloud Projekt, das Sie in dieser Anleitung verwenden, nicht aktivieren, arbeiten Sie mit Daten in der BigQuery-Sandbox. Mit der BigQuery-Sandbox können Sie BigQuery mit einer begrenzten Anzahl von BigQuery-Features kostenlos nutzen.
Öffentliches Dataset untersuchen
BigQuery bietet mehrere Beispieltabellen im Dataset bigquery-public-data.samples
, die Sie abfragen können. In dieser Anleitung führen Sie Abfragen für die Tabelle shakespeare
aus, die einen Eintrag für jedes Wort in jedem Shakespeare-Stück enthält.
Sehen Sie sich die Tabelle shakespeare
im Dataset samples
an:
bq show bigquery-public-data:samples.shakespeare
Die entsprechende Ausgabe sieht etwa so aus: Einige Spalten werden weggelassen, um die Ausgabe zu vereinfachen.
Last modified Schema Total Rows Total Bytes
----------------- ------------------------------------ ------------ ------------
14 Mar 17:16:45 |- word: string (required) 164656 6432064
|- word_count: integer (required)
|- corpus: string (required)
|- corpus_date: integer (required)
Öffentliches Dataset abfragen
Führen Sie mit dem Befehl bq query
SQL-Abfragen für Daten aus.
Finden Sie heraus, wie oft der Teilstring
raisin
in Shakespeares Werken 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;'
Die Ausgabe sieht etwa so aus:
+---------------+-------+ | word | count | +---------------+-------+ | praising | 8 | | Praising | 4 | | raising | 5 | | dispraising | 2 | | dispraisingly | 1 | | raisins | 1 | +---------------+-------+
Suchen Sie in Shakespeares Werken den Teilstring
huzzah
:bq query --use_legacy_sql=false \ 'SELECT word FROM `bigquery-public-data.samples.shakespeare` WHERE word = "huzzah";'
Da der Teilstring in den Werken von Shakespeare nicht vorkommt, werden keine Ergebnisse zurückgegeben.
Bereinigen
Löschen Sie das Google Cloud -Projekt mit den Ressourcen, damit Ihrem Google Cloud -Konto die auf dieser Seite verwendeten Ressourcen nicht in Rechnung gestellt werden.
Projekt löschen
Wenn Sie das öffentliche Dataset mit der BigQuery-Sandbox abgefragt haben, ist die Abrechnung für Ihr Projekt nicht aktiviert.Am einfachsten vermeiden Sie weitere Kosten durch Löschen des für die Anleitung erstellten Projekts.
So löschen Sie das Projekt:
- In the Google Cloud console, go to the Manage resources page.
- In the project list, select the project that you want to delete, and then click Delete.
- In the dialog, type the project ID, and then click Shut down to delete the project.
Nächste Schritte
- Weitere Informationen zur Verwendung des bq-Tools.
- Dataset erstellen und Tabellen mit dem bq-Tool abfragen
- Informationen zur BigQuery-Sandbox
- Weitere Informationen zu öffentlichen BigQuery-Datasets
- Weitere Informationen zum Laden von Daten in BigQuery
- Weitere Informationen zum Abfragen von Daten in BigQuery
- Updates zu BigQuery erhalten
- Informationen zu BigQuery-Preisen
- BigQuery-Kontingente und -Limits