Esegui una query su un set di dati pubblico con lo strumento bq
Scopri come esaminare ed eseguire query su un set di dati pubblico con lo strumento a riga di comando bq.
Per seguire le indicazioni dettagliate per questa attività direttamente nella console Google Cloud, fai clic su Aiuto:
Prima di iniziare
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Nella pagina del selettore di progetti della console Google Cloud, seleziona o crea un progetto Google Cloud.
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Nella pagina del selettore di progetti della console Google Cloud, seleziona o crea un progetto Google Cloud.
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Assicurati che la fatturazione sia attivata per il tuo progetto Google Cloud.
Assicurati che l'API BigQuery sia abilitata.
Se hai creato un nuovo progetto, l'API BigQuery viene abilitata automaticamente.
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Nella console Google Cloud, attiva Cloud Shell.
Nella parte inferiore della console Google Cloud viene avviata una sessione di Cloud Shell che mostra un prompt della riga di comando. Cloud Shell è un ambiente shell con Google Cloud CLI già installato e con valori già impostati per il progetto attuale. L'inizializzazione della sessione può richiedere alcuni secondi.
Se non abiliti la fatturazione per il progetto Google Cloud che utilizzi in questo tutorial, lavorerai con i dati nella sandbox di BigQuery. La sandbox di BigQuery ti consente di imparare a utilizzare BigQuery con un insieme limitato di funzionalità di BigQuery senza costi aggiuntivi.
Esamina un set di dati pubblico
BigQuery offre diverse tabelle di esempio nel set di dati bigquery-public-data.samples
su cui puoi eseguire query. In questo tutorial, eseguirai delle query nella tabella shakespeare
, che contiene una voce per ogni parola in ogni opera di Shakespeare.
Esamina la tabella shakespeare
nel set di dati samples
:
bq show bigquery-public-data:samples.shakespeare
L'output è simile al seguente. Alcune colonne vengono omesse per semplificare l'output.
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)
esegui una query su un set di dati pubblico
Usa il comando bq query
per eseguire query SQL sui dati.
Stabilisci quante volte la sottostringa
raisin
compare nelle opere di Shakespeare: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;'
L'output è simile al seguente:
+---------------+-------+ | word | count | +---------------+-------+ | praising | 8 | | Praising | 4 | | raising | 5 | | dispraising | 2 | | dispraisingly | 1 | | raisins | 1 | +---------------+-------+
Cerca la sottostringa
huzzah
nelle opere di Shakespeare:bq query --use_legacy_sql=false \ 'SELECT word FROM `bigquery-public-data.samples.shakespeare` WHERE word = "huzzah";'
Poiché la sottostringa non appare nelle opere di Shakespeare, non vengono restituiti risultati.
Esegui la pulizia
Per evitare che al tuo account Google Cloud vengano addebitati costi relativi alle risorse utilizzate in questa pagina, elimina il progetto Google Cloud con le risorse.
Elimina il progetto
Se hai utilizzato la sandbox di BigQuery per eseguire query sul set di dati pubblico, la fatturazione non è abilitata per il tuo progetto.Il modo più semplice per eliminare la fatturazione è eliminare il progetto che hai creato per il tutorial.
Per eliminare il progetto:
- Nella console Google Cloud, vai alla pagina Gestisci risorse.
- Nell'elenco dei progetti, seleziona il progetto che vuoi eliminare, quindi fai clic su Elimina.
- Nella finestra di dialogo, digita l'ID del progetto e fai clic su Chiudi per eliminare il progetto.
Passaggi successivi
- Scopri di più sull'utilizzo dello strumento bq.
- Scopri di più sulla sandbox di BigQuery.
- Scopri di più sui set di dati pubblici di BigQuery.
- Scopri come caricare dati in BigQuery.
- Scopri di più sull'esecuzione di query sui dati in BigQuery.
- Ricevi aggiornamenti su BigQuery.
- Scopri i prezzi di BigQuery.
- Scopri di più su quote e limiti di BigQuery.