Klassische Web-UI von BigQuery verwenden

Testen Sie die neue BigQuery-Web-UI und senden Sie uns Ihr Feedback. Weitere Informationen zur Migration zur Google Cloud Console

Überblick

BigQuery stellt zwei grafische Web-UIs zur Verfügung, mit denen Sie BigQuery-Ressourcen erstellen und verwalten sowie SQL-Abfragen ausführen können: die BigQuery-Web-UI in der Cloud Console und die klassische BigQuery-Web-UI. Auf dieser Seite erhalten Sie eine Einführung in die klassische Web-UI.

Eine Einführung zur Verwendung der Web-UI in der Cloud Console finden Sie unter BigQuery-Web-UI – Kurzanleitung.

Hinweis

Bevor Sie die klassische BigQuery-Web-UI verwenden können, müssen Sie mit der Cloud Console ein Projekt erstellen oder auswählen.

  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. BigQuery ist in neuen Projekten automatisch aktiviert. Zum Aktivieren von BigQuery in einem bereits bestehenden Projekt wechseln Sie zu Aktivieren Sie die BigQuery API.

    Aktivieren Sie die API

    .
  4. BigQuery bietet eine Sandbox, wenn Sie für Ihr Projekt keine Kreditkarte angeben oder die Abrechnung nicht aktivieren möchten. Die Schritte in diesem Thema funktionieren für Projekte mit und ohne aktivierter Abrechnung. Wenn Sie die Abrechnung aktivieren möchten, lesen Sie die Informationen unter Abrechnungseinstellungen eines Projekts ändern.

Klassische Web-UI öffnen

Geben Sie zum Öffnen der klassischen Web-UI die folgende URL in Ihrem Browser ein und ersetzen Sie project_id durch die ID des Projekts, das Sie in der klassischen Web-UI öffnen:

https://bigquery.cloud.google.com/queries/project_id

Wenn Sie auf die folgende Schaltfläche klicken, wird die Web-UI mit dem zuletzt aufgerufenen Projekt geöffnet.

Zur klassischen Web-UI

Übersicht über die klassische Web-UI

Die klassische Web-UI enthält drei Hauptabschnitte:

  1. Linker Teil der Seite (Navigationsbereich):

    Die obere Hälfte des Navigationsbereichs enthält eine Liste der Elemente, in der beschrieben wird, welche Aktionen ausgeführt werden sollen: Abfrage erstellen, Abfrageverlauf ansehen oder Jobverlauf ansehen.

    Die untere Hälfte des Navigationsbereichs enthält eine Liste von Datasets im aktuellen Projekt, auf die Sie zugreifen können, sowie die öffentlichen Datasets von BigQuery. Mit einem Filterfeld können Sie nach der ID oder nach dem Label eines Datasets filtern.

  2. Detailbereich:
    Enthält Informationen zu der im Navigationsbereich ausgewählten Aktion. Wenn Sie beispielsweise auf ein Dataset im Navigationsbereich klicken, können Sie sich im Detailbereich Informationen zum Dataset ansehen.
  3. Abfragefenster:
    Wenn Sie auf Compose Query (Abfrage erstellen) klicken, wird über dem Detailbereich das Fenster New Query (Neue Abfrage) hinzugefügt. Sie können dieses Fenster schließen, wenn Sie es nicht mehr benötigen.

BigQuery-Web-UI

Ressourcen aufrufen

Im Navigationsbereich werden die Datasets aufgelistet, in denen Sie im aktuellen Projekt suchen können. Klicken Sie neben einem Dataset auf das Symbol Symbol zum Maximieren des Datasets oder auf den Namen des Datasets, um es zu maximieren und die Tabellen in diesem Dataset aufzurufen.

Wenn Sie auf eine Tabelle klicken, werden im Detailbereich Informationen zur Tabelle angezeigt. Wenn Sie dann auf der rechten Seite des Bereichs auf Tabelle abfragen klicken, wird das Abfragefeld mit einer einfachen Abfrage dieser Tabelle ausgefüllt. Sie können die Abfrage beliebig manuell ändern, um Felder anzugeben oder die Abfrage anzupassen. Sie sind nicht auf die Abfrage der aktuell ausgewählten Tabelle begrenzt. Weitere Informationen zum Abfragen von Tabellen finden Sie unter Interaktive Abfragen ausführen.

Projekte hinzufügen und entfernen

Alle BigQuery-Aufgaben werden in einem Projekt ausgeführt. Der Name dieses Projekts wird im Navigationsbereich über der Liste der Datasets aufgeführt. Die gesamte Arbeit im Projekt wird über das Rechnungskonto abgerechnet, das an das Projekt angehängt wurde. Weitere Informationen zu den Preisen von BigQuery finden Sie auf der Seite "Preise".

In der klassischen Web-UI haben Sie folgende Möglichkeiten:

  • Weitere Projekte hinzufügen (oder anheften)
  • Angeheftete Projekte entfernen
  • Zu einem anderen Projekt wechseln

Projekt hinzufügen

In der klassischen Web-UI können Sie über das Menü des Projekts ein Projekt hinzufügen oder "anpinnen".

So fügen Sie der klassischen UI ein Projekt hinzu:

  1. Klicken Sie im Navigationsbereich neben dem Projektnamen auf den Abwärtspfeil Symbol für Abwärtspfeil.

  2. Klicken Sie im Menü auf Switch to project > Display project.

  3. Gehen Sie im Dialogfeld Display project so vor:

    • Geben Sie die Projekt-ID ein.
    • Lassen Sie Projekt im Navigationsbereich anzeigen ausgewählt.
    • Klicken Sie auf OK, um das Projekt dem Navigationsbereich hinzuzufügen.

      Dialogfeld

Projekt aus der klassischen UI entfernen

So entfernen Sie ein Projekt, das Sie zuvor hinzugefügt (oder "angepinnt") haben:

  1. Klicken Sie im Navigationsbereich neben dem Projektnamen auf den Abwärtspfeil Symbol für Abwärtspfeil.

  2. Klicken Sie im Menü auf Remove project from panel.

Projekte wechseln

Wenn Sie zu einem anderen Projekt wechseln möchten, statt es in der UI anzuheften, verwenden Sie das Kontextmenü.

So wechseln Sie Projekte:

  1. Klicken Sie im Navigationsbereich neben dem Projektnamen auf den Abwärtspfeil Symbol für Abwärtspfeil.

  2. Klicken Sie im Menü auf Switch to project und wählen Sie das Projekt aus der Liste aus. Dadurch wird das vorherige Projekt in der UI durch das ausgewählte Projekt ersetzt.

Freigegebenes Dataset hinzufügen

Ein anderer Nutzer kann ein Dataset für Sie freigeben, ohne Ihnen Zugriff auf das entsprechende Projekt zu gewähren. In diesem Fall erhalten Sie eine E-Mail mit dem Namen des Projekts, in dem das freigegebene Dataset enthalten ist. Das Projekt und das Dataset werden nicht automatisch in der klassischen UI angezeigt.

Wenn Sie in der E-Mail auf den Link browser tool klicken, wird die Web-UI mit dem entsprechenden Projekt geöffnet. Folgen Sie der Anleitung unter Projekt hinzufügen, wenn Sie das Projekt mit dem freigegebenen Dataset lieber anpinnen möchten.

Job- und Abfrageverlauf ansehen

Beim Ausführen von Jobs und Ausführen von Abfragen über die klassische Web-UI wird der Verlauf im Navigationsbereich beibehalten. Auch Abfragen sind ein Jobtyp, der Abfrageverlauf wird jedoch aus Gründen der Übersichtlichkeit separat gespeichert.

Der Job- und Abfrageverlauf in der UI enthält alle Lade-, Export-, Kopier- und Abfragejobs, die Sie in den letzten 6 Monaten gesendet haben (bis zu 1.000 Einträge). Das Limit von 1.000 Jobs bezieht sich auf die Gesamtzahl der Jobs aller Jobtypen.

Jobverlauf aufrufen

Führen Sie einen der folgenden Schritte aus, um den Jobverlauf anzuzeigen:

  • Klicken Sie auf den Link Jobverlauf im Navigationsbereich.

  • Geben Sie die folgende URL in den Browser ein:

    https://bigquery.cloud.google.com/jobs/project_id

Sie können einen Ladejob über die Web-UI wiederholen, einen Export- oder Kopierjob jedoch nicht.

Abfrageverlauf aufrufen

Sie haben folgende Möglichkeiten, um den Abfrageverlauf anzuzeigen:

  • Klicken Sie auf den Link Abfrageverlauf im Navigationsbereich.

  • Geben Sie die folgende URL in den Browser ein:

    https://bigquery.cloud.google.com/queries/project_id

Sie können einen Abfragejob über die Webbenutzeroberfläche wiederholen.

Job- und Abfrageverlauf durchsuchen

Sie können den Abfrage- oder Jobverlauf so filtern (oder durchsuchen), dass nur bestimmte Jobs, die Ihren Kriterien entsprechen, angezeigt werden. Die zurückgegebenen Ergebnisse sind dann auf die Gruppe der Jobs beschränkt, die über die klassische Web-UI abgerufen werden. Standardmäßig können Sie in der klassischen UI in den letzten 1.000 Jobs suchen.

Zur Auflistung aller verfügbaren Jobs im Verlauf verwenden Sie die API-Methode jobs.list oder den Befehl bq ls in der Befehlszeile.

So filtern Sie den Abfrage- oder Jobverlauf:

  1. Klicken Sie im Navigationsbereich entweder auf Job History oder auf Query History.
  2. Klicken Sie auf den Abwärtspfeil des Filterfelds Symbol für Abwärtspfeil, um das Feld für Filterausdrücke zu öffnen.
  3. Gehen Sie im Feld für Filterausdrücke so vor:

    • Klicken Sie auf Any, um ein Filterkriterium auszuwählen.
    • Klicken Sie auf die Operatorliste und wählen Sie einen Operator aus. Die Optionen der Operatorliste sind vom jeweils ausgewählten Kriterium abhängig. Wenn Sie beispielsweise ein Textkriterium auswählen, enthält die Operatorliste substring und regex.
    • Geben Sie einen Wert in das Feld ein.

      Builder für Filterausdrücke

  4. Klicken Sie auf And, um ein optionales weiteres Kriterium zum Filter hinzuzufügen.

  5. Klicken Sie auf Suchen.

Sie können Abfragejobs mit einem der folgenden Jobattribute filtern:

  • Any: ein beliebiges Attribut.
  • Job ID (jobid): die eindeutige intransparente ID des Jobs.
  • User (user): der Nutzer, der den Job gesendet hat.
  • Start Time (start): Startzeit des Jobs in Millisekunden seit der Epoche. Dieses Attribut ist vorhanden, wenn der Job aus dem Status PENDING in den Status RUNNING oder DONE wechselt.
  • End (end): Endzeit des Jobs in Millisekunden seit der Epoche. Dieses Attribut ist vorhanden, wenn ein Job den Status DONE hat.
  • Destination table (dest): der Name der Zieltabelle für den Jobvorgang (Laden, Kopieren oder Abfragen).
  • Query text: der Text der gesendeten SQL-Abfrage.
  • Bytes processed: die Gesamtzahl der Byte, die von der SQL-Abfrage verarbeitet werden.
  • UDF code: eine Inline-Ressource, die den Code für eine benutzerdefinierte Funktion (User-defined Function, UDF) enthält.

Sie können Lade-, Kopier- und Extrahierjobs mit einem der folgenden Jobattribute filtern:

  • Any: ein beliebiges Attribut.
  • Job ID (jobid): die eindeutige intransparente ID des Jobs.
  • User (user): der Nutzer, der den Job gesendet hat.
  • Start Time (start): Startzeit des Jobs in Millisekunden seit der Epoche. Dieses Attribut ist vorhanden, wenn der Job aus dem Status PENDING in den Status RUNNING oder DONE wechselt.
  • End (end): Endzeit des Jobs in Millisekunden seit der Epoche. Dieses Attribut ist vorhanden, wenn ein Job den Status DONE hat.
  • Destination table (dest): der Name der Zieltabelle für den Jobvorgang (Laden, Kopieren oder Abfragen).
  • Title (title): der Titel, wie er im Verlauf angegeben ist. Der Titel eines Ladejobs kann beispielsweise "uploaded file to myproject:mydataset.mytable" lauten.
  • Type (type): der Jobtyp wie Laden, Abfragen, Kopieren oder Extrahieren (Exportieren).
  • Bytes processed (copysrc): die Quelltabelle in einem Kopierjob.
  • Bytes processed (desturi): der Cloud Storage-Ziel-URI für einen Extrahierjob (Exportjob).
  • Bytes processed (srctable): die Quelltabelle in einem Extrahierjob.
  • Bytes processed (srcuri): der Cloud Storage-Quell-URI für einen Ladejob.

Abfrageverlauf sortieren

Sie können den Abfrageverlauf in der klassischen UI auch mit der Option Sort By (Sortieren nach) im Bereich Queries (Abfragen) sortieren. Der Bereich Queries wird geöffnet, wenn Sie im Navigationsbereich auf den Link Query History klicken.

Abfrageverlauf – Schaltfläche

Sortieroptionen:

  • Date: sortiert die Abfragen nach dem Ausführungsdatum.
  • Duration: sortiert die Abfragen nach Gesamtlaufzeit.
  • Duration/byte: sortiert die Abfragen nach der Dauer, normalisiert nach den Eingabebyte. Damit können Sie die Laufzeit von Abfragen mit unterschiedlichen Eingabegrößen vergleichen. Beispiel: Sie möchten die Effizienz Ihrer Abfragen für Ihren im Laufe der Zeit immer größer werdenden Satz an Tabellen vergleichen. Dabei soll nicht die Differenz berücksichtigt werden, die sich allein aus der Änderung der Eingabegröße ergibt. Dies setzt voraus, dass das Verhältnis zwischen Eingabegröße und Laufzeit linear ist.
  • Input bytes: sortiert die Abfragen nach gelesenen Byte.
  • Slot-ms: sortiert die Abfragen nach der Summe der aktiven Millisekunden auf allen von der Abfrage verwendeten Slots. Die Sortierung nach Slot-ms ermöglicht eine zuverlässigere Messung des Verarbeitungsaufwands, da sie weniger durch Systemverzögerungen und andere Unsicherheitsfaktoren beeinflusst wird, die sich auf die gemessene Dauer auswirken können.
  • Slot-ms/Byte: ähnlich wie "Duration/byte" ist "Slot-ms/Byte" eine normalisierte Form von "Slot-ms".

    Sortieroptionen für Abfrageverlauf

Anzeigebeschränkungen in der klassischen UI

In der klassischen Web-UI gelten die folgenden Anzeigebeschränkungen:

  • Im Navigationsbereich können nur 1.000 Datasets angezeigt werden.
  • Es werden bis zu 30.000 Tabellen pro Projekt im Navigationsbereich angezeigt.

Anzeigeleistung der klassischen UI steuern

Wenn ein Projekt eine große Anzahl von Datasets mit einer großen Anzahl von Tabellen enthält, kann es in seltenen Fällen zu einer Beeinträchtigung der Leistung der Web-UI kommen. Wenn Ihr Projekt eine große Anzahl von Ressourcen enthält, können Sie zur Verbesserung der Benutzeroberflächenleistung mit dem Parameter ?minimal die Anzahl der angezeigten Ressourcen auf 10.000 Tabellen pro Projekt beschränken. Geben Sie beispielsweise die folgende URL im Browser ein, um die angezeigte Ressourcenzahl zu begrenzen:

https://bigquery.cloud.google.com/queries/project_id?minimal.

Tastenkombinationen

Die folgenden Tastenkombinationen werden in der klassischen Web-UI unterstützt:

Tastenkombination (Windows/Linux) Tastenkombination (Mac OS) Aktion
Ctrl+Space Ctrl+Space Wenn keine Abfrage geöffnet ist: neue Abfrage verfassen
Wenn der Abfrageeditor geöffnet ist: aktuelles Wort automatisch vervollständigen
Ctrl+Enter Cmd+Enter Aktuelle Abfrage ausführen
Tab Tab Aktuelles Wort automatisch vervollständigen
Ctrl Cmd Tabellennamen markieren
Ctrl + Klick auf Tabellenname Cmd + Klick auf Tabellenname Tabellenschema öffnen
Ctrl+E Cmd+E Ausgewählte Abfrage ausführen
Ctrl+/ Cmd+/ Aktuelle oder ausgewählte Zeilen auskommentieren
Ctrl+Shift+F Cmd+Shift+F Abfrage formatieren

Beispiele

Beispiele für die klassische Web-UI finden Sie im gesamten Abschnitt mit den Anleitungen der BigQuery-Dokumentation. Nachfolgend sind Links zu gängigen Aufgaben in der Web-UI wie etwa zum Ausführen von Abfragen sowie zum Erstellen, Abrufen, Auflisten, Löschen und Ändern von BigQuery-Ressourcen aufgeführt.

Daten abfragen

Informationen zum Erstellen von Ressourcen über die klassische Web-UI finden Sie unter:

Ressourcen erstellen

Informationen zum Erstellen von Ressourcen über die klassische Web-UI finden Sie unter:

Informationen zu Ressourcen abrufen

Wie Sie Informationen zu Ressourcen über die klassische Web-UI abrufen können, erfahren Sie unter:

Ressourcen auflisten

Informationen zum Auflisten von Ressourcen über die klassische Web-UI finden Sie unter:

Ressourcen aktualisieren

Informationen zum Aktualisieren von Ressourcen über die klassische Web-UI finden Sie unter:

Daten laden

Informationen zum Laden von Daten über die klassische Web-UI finden Sie unter:

Externe Datenquellen verwenden

Informationen zum Abfragen von Daten in externen Datenquellen über die klassische Web-UI finden Sie unter:

Daten exportieren

Informationen zum Exportieren von Daten über die klassische Web-UI finden Sie unter:

BigQuery Data Transfer Service verwenden

Informationen zum Verwenden der klassischen Web-UI mit BigQuery Data Transfer Service finden Sie unter:

Zur Google Cloud Console wechseln

Die BigQuery-Web-UI ist seit April 2019 in der Google Cloud Console allgemein verfügbar. Die Cloud Console ist konsistent mit Google Cloud und ermöglicht eine schnellere Veröffentlichung neuer Features. Darüber hinaus bietet die Cloud Console nutzerfreundliche UI-Elemente, z. B. Steuerelemente zum Sortieren und Filtern des Abfrageverlaufs und zum Freigeben von Datasets.

Da die BigQuery-Web-UI in der Google Cloud Console nun allgemein verfügbar ist, gibt es für die klassische BigQuery-Web-UI keine Funktionsaktualisierungen und keinen Support mehr, ausgenommen kritische Sicherheitsupdates.

Der Zeitplan für die Migration der klassischen BigQuery-Web-UI sieht so aus:

  • Dezember 2019:
    Wenn Sie versuchen, auf die klassische Web-UI zuzugreifen, werden Sie zur Cloud Console weitergeleitet. Weitergeleitete Nutzer können zukünftige Weiterleitungen deaktivieren.
  • Juni 2020:
    Ab Juni 2020 können Sie die BigQuery-Web-UI nur noch in der Google Cloud Console verwenden.

Die meisten Features der klassischen Web-UI werden bereits in der Google Cloud Console unterstützt. Im Folgenden finden Sie eine Zusammenfassung der Hauptunterschiede zwischen der klassischen Web-UI und der Cloud Console:

Klassische Web-UI Google Cloud Console
Die standardmäßige Abfragesyntax ist Legacy-SQL. Um Standard-SQL zu aktivieren, müssen Sie ein Standard-SQL-Abfragepräfix verwenden. Abfragen werden standardmäßig in Standard-SQL ausgeführt, Sie können jedoch über die Menüoption Abfrageeinstellungen zurück zu Legacy-SQL wechseln. Benutzerdefinierte Funktionen müssen in Standard-SQL geschrieben werden.
Unterstützt die Verwendung von Cloud Bigtable als externe Datenquelle. Sie können Cloud Bigtable-Tabellen in der Cloud Console mindestens drei Monate lang abfragen, bevor die klassische Web-UI eingestellt wird.
Unterstützt das Aktualisieren der Ressourcenliste in einem Projekt. Sie können die Liste der Ressourcen in einem Projekt mindestens drei Monate lang aktualisieren, bevor die klassische Web-UI eingestellt wird.