Kurzanleitung: BI Engine SQL-Schnittstelle mit Looker verwenden

Mit BigQuery BI Engine können Sie schnelle Analysedienste mit niedriger Latenz und interaktive Analysen mit Berichten und Dashboards ausführen, die von BigQuery unterstützt werden.

Diese einführende Anleitung richtet sich an Datenanalysten und Business-Analysten, die das Business Intelligence-Tool Looker verwenden, um Berichte und Dashboards zu erstellen.

Ziele

In dieser Anleitung führen Sie die folgenden Aufgaben aus:

  • Mit der Google Cloud Console eine BI-Reservierung erstellen und Kapazität hinzufügen
  • Looker mit einem Dienstkonto mit BigQuery verbinden.
  • Daten in Looker erkunden

Kosten

Die Nutzung der BigQuery BI Engine SQL-Schnittstelle ist in den ersten 60 Tagen der Vorschauphase kostenlos.

Nach den ersten 60 Tagen folgt BI Engine dem Preismodell, das auf der Preisübersicht für BI Engine beschrieben ist.

Hinweis

Bevor Sie beginnen, stellen Sie sicher, dass Sie ein Projekt verwenden, die Abrechnung für dieses Projekt aktiviert haben und die BigQuery API aktiviert haben.

  1. Melden Sie sich bei Ihrem Google Cloud-Konto an. Wenn Sie mit Google Cloud noch nicht vertraut sind, erstellen Sie ein Konto, um die Leistungsfähigkeit unserer Produkte in der Praxis sehen und bewerten zu können. Neukunden erhalten außerdem ein Guthaben von 300 $, um Arbeitslasten auszuführen, zu testen und bereitzustellen.
  2. Wählen Sie in der Google Cloud Console auf der Seite der Projektauswahl ein Google Cloud-Projekt aus oder erstellen Sie eines.

    Zur Projektauswahl

  3. Die Abrechnung für das Cloud-Projekt muss aktiviert sein. So prüfen Sie, ob die Abrechnung für Ihr Projekt aktiviert ist.

  4. Die BigQuery-API wird in neuen Projekten automatisch aktiviert. Um die BigQuery-API in einem vorhandenen Projekt zu aktivieren, gehen Sie zu Aktivieren Sie die BigQuery API.

    Aktivieren Sie die API

BigQuery-Dataset erstellen

Der erste Schritt besteht darin, ein BI Engine-Dataset zum Speichern Ihrer von BI Engine verwalteten Tabelle zu erstellen. So erstellen Sie ein Dataset:

  1. Rufen Sie in der Cloud Console die BigQuery-Seite auf.

    BigQuery aufrufen

  2. Klicken Sie im Navigationsbereich im Steuerfeld Explorer auf den Namen Ihres Projekts.

  3. Klicken Sie im Detailbereich auf Dataset erstellen.

  4. Führen Sie auf der Seite Dataset erstellen die folgenden Schritte aus:

    • Geben Sie unter Dataset-ID biengine_tutorial ein.
    • Wählen Sie unter Speicherort der Daten die Option USA aus. Die öffentlichen Datasets werden am multiregionalen Standort US gespeichert. Der Einfachheit halber sollten Sie das Dataset am selben Standort ablegen.

      Seite "Dataset erstellen"

  5. Lassen Sie alle anderen Standardeinstellungen unverändert und klicken Sie auf Dataset erstellen.

Tabelle durch Kopieren von Daten aus einem öffentlichen Dataset erstellen

In dieser Anleitung wird ein Dataset aus dem Google Cloud Public Dataset-Programm verwendet. datasetsffentliche Datasets sind Datasets, die von BI Engine gehostet werden, damit Sie darauf zugreifen und sie in Ihre Anwendungen integrieren können.

In diesem Abschnitt erstellen Sie eine Tabelle, indem Sie Daten aus dem Dataset San Francisco 311 Service Requests kopieren. Sie können das Dataset mit der Cloud Console untersuchen.

Erstellen Sie die Tabelle.

So erstellen Sie eine Tabelle:

  1. Öffnen Sie in der Cloud Console das Dataset SF 311.

    Wechseln Sie zum SF 311-Dataset

  2. Maximieren Sie im Navigationsbereich den Abschnitt san_francisco_311 und klicken Sie auf die Tabelle 311_service_requests.

  3. Klicken Sie auf Tabelle kopieren.

  4. Führen Sie im Dialogfeld Tabelle kopieren im Abschnitt Ziel folgende Schritte aus:

    • Wählen Sie unter Projektname Ihr Projekt aus.
    • Prüfen Sie bei Dataset-Name, ob biengine_tutorial ausgewählt ist.
    • Geben Sie für Tabellenname 311_service_requests_copy ein.

      Kopieren Sie die SF 311-Tabelle

    • Klicken Sie auf Kopieren.

  5. Wenn der Kopierjob abgeschlossen ist, können Sie den Tabelleninhalt überprüfen, indem Sie PROJECT_NAME > biengine_tutorial maximieren und auf 311_service_requests_copy > Vorschau.

BI Engine-Reservierung erstellen

  1. Rufen Sie in der BigQuery-Admin-Konsole die Seite BI Engine auf.

    Wechseln Sie zur BigQuery Admin Console

  2. Klicken Sie auf Reservierung erstellen.

  3. Auf der Seite Reservierung erstellen für Schritt 1:

    • Prüfen Sie Ihren Projektnamen.
    • Standort auswählen Der Speicherort sollte mit dem Speicherort der Datasets übereinstimmen, die Sie abfragen.
    • Passen Sie den Schieberegler an die reservierte Speicherkapazität an. Im folgenden Beispiel wird die Kapazität auf 2 GB festgelegt. Das aktuelle Maximum beträgt 100 GB.

      Speicherort der BI-Engine

  4. Klicken Sie auf Weiter.

  5. Prüfen Sie für Schritt 2 Ihre Reservierungsdetails und klicken Sie dann auf Weiter.

  6. Prüfen Sie für Schritt 3 die Vereinbarung und klicken Sie dann auf Erstellen.

  7. Nachdem Sie die Reservierung bestätigt haben, werden die Details auf der Seite Reservierungen angezeigt.

    Bestätigte Reservierung

Verbindung über Looker herstellen

Die folgende Anleitung zeigt, wie Sie Looker mit BigQuery einrichten.

  1. Melden Sie sich bei Looker als Administrator an.
  2. Füllen Sie in der Looker-Dokumentation zu BigQuery die folgenden Abschnitte aus:

    1. Dienstkonto erstellen
    2. BigQuery-Verbindung in Looker einrichten
  3. Klicken Sie auf den Tab Develop und wählen Sie Entwicklungsmodus aus.

  4. Generieren Sie ein LookML-Modell und ein Projekt für Ihr Dataset. Weitere Informationen finden Sie in der Anleitung zu Looker für das Erstellen eines Modells.

  5. Gehen Sie über das Menü Explore (Erkunden) zu einem "Explore"-Entdecken mit dem neuen Modellnamen der Datei Explore 311_service_requests_copy (bzw. dem Namen, den Sie sich ermittelt haben).

Sie können jetzt Ihre Daten untersuchen.

Bereinigen

Um zu vermeiden, dass Ihrem Google Cloud-Konto die in dieser Kurzanleitung verwendeten Ressourcen in Rechnung gestellt werden, können Sie das Projekt, die BI Engine-Reservierung oder beides löschen.

Projekt löschen

Am einfachsten vermeiden Sie weitere Kosten, wenn Sie das zum Ausführen der Anleitung erstellte Projekt löschen.

So löschen Sie das Projekt:

  1. Wechseln Sie in der Cloud Console zur Seite Ressourcen verwalten.

    Zur Seite „Ressourcen verwalten“

  2. Wählen Sie in der Projektliste das Projekt aus, das Sie löschen möchten, und klicken Sie dann auf Löschen.
  3. Geben Sie im Dialogfeld die Projekt-ID ein und klicken Sie auf Shut down (Beenden), um das Projekt zu löschen.

Reservierung löschen

Wenn Sie das Projekt behalten möchten, können Sie zusätzliche BI Engine-Kosten vermeiden, indem Sie Ihre Kapazitätsreservierung löschen.

So löschen Sie Ihre Reservierung:

  1. Rufen Sie in der BigQuery-Admin-Konsole die Seite BI Engine auf.

    Wechseln Sie zur BigQuery Admin Console

  2. Suchen Sie im Abschnitt Reservierungen Ihre Reservierung.

  3. Klicken Sie in der Spalte Aktionen auf das Symbol rechts neben Ihrer Reservierung und wählen Sie Löschen.

  4. Geben Sie im Dialogfeld Reservierungsentfernung bestätigen ENTFERNEN ein und klicken Sie dann auf Weiter.

Nächste Schritte

  • Eine Übersicht über die BI Engine SQL-Schnittstelle finden Sie unter BI Engine SQL.