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BigQuery ist das vollständig verwaltete, kostengünstige Data Warehouse für Analysen im Petabyte-Bereich von Google Cloud. Damit können Sie große Datenmengen nahezu in Echtzeit analysieren. Mit BigQuery muss keine Infrastruktur eingerichtet oder verwaltet werden. So können Sie sich mithilfe von GoogleSQL auf aussagekräftige Informationen konzentrieren und außerdem flexible Preismodelle einschließlich On-Demand- und Pauschaloptionen nutzen. Weitere Informationen

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Finden Sie Kurzanleitungen und Leitfäden, prüfen Sie wichtige Referenzen und erhalten Sie Hilfe bei häufigen Problemen.
Entdecken Sie Schulungen von Google Cloud Skills Boost, Anwendungsfälle, Referenzarchitekturen und Codebeispiele mit Details zur Verwendung und Verbindung von Google Cloud-Diensten.
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Schnellstartlösung: Data Warehouse mit BigQuery

Beispiels-Data Warehouse mit BigQuery bereitstellen und verwenden.

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BigQuery for Data Warehousing

Best Practices zum Extrahieren, Umwandeln und Laden Ihrer Daten in Google Cloud mit BigQuery.

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BigQuery-Daten mit PySpark in Dataproc vorverarbeiten

Anleitung zum Erstellen einer Datenverarbeitungspipeline mit Apache Spark mit Dataproc auf der Google Cloud. Im Bereich von Data Science und Data Engineering werden Daten häufig von einem Speicherort gelesen, dann werden sie transformiert und in einen anderen Speicherort geschrieben.

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BigQuery For Data Analysis

Erfahren Sie, wie Sie mit BigQuery Modelle für maschinelles Lernen in SQL abfragen, aufnehmen, optimieren, visualisieren und sogar erstellen.

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BigQuery für Marketinganalysten

Gewinnen Sie wiederholbare, skalierbare und wertvolle Erkenntnisse aus Ihren Daten, indem Sie lernen, sie in BigQuery abzufragen.

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BigQuery für maschinelles Lernen

Experimentieren Sie mit den verschiedenen Modelltypen in BigQuery Machine Learning und lernen Sie, was ein gutes Modell ausmacht.

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Anwendungsfall
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Data Warehouses zu BigQuery migrieren

Muster und Empfehlungen für die Umstellung Ihres lokalen Data Warehouse auf BigQuery.

Migration Muster BigQuery

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Anwendungsfall
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BigQuery-Daten in einem Jupyter-Notebook visualisieren

Verwenden Sie die BigQuery Python-Clientbibliothek und Pandas in einem Jupyter-Notebook, um Daten in einer BigQuery-Beispieltabelle zu visualisieren.

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Codebeispiele
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Client: Anmeldedaten mit Bereichen erstellen

Anmeldedaten mit Drive- und der BigQuery API-Bereichen erstellen

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Codebeispiele
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Client: Anmeldedaten mit Standardanmeldedaten für Anwendungen erstellen

Einen BigQuery-Client mithilfe der Standardanmeldedaten für Anwendungen erstellen.

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Client: Mit Dienstkontoschlüssel erstellen

Einen BigQuery-Client mithilfe einer Dienstkonto-Schlüsseldatei erstellen.

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Python-Beispiele

Mit BigQuery mit der Google Cloud Python-Clientbibliothek arbeiten

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Node.js-Beispiele

Beispiele für die Node.js-Clientbibliothek für BigQuery

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Einfaches C#-Beispiel

Ein einfaches C#-Programm und Code-Snippets für die Interaktion mit BigQuery

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BigQuery und Cloud Monitoring in App Engine mit Java 8

In dieser API-Showcase wird gezeigt, wie Sie eine Anwendung der App Engine-Standardumgebung mit Abhängigkeiten sowohl in BigQuery als auch in Cloud Monitoring ausführen.

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Alle Beispiele

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