Verbundene Tabellenblätter verwenden

Mit Connected Sheets können Sie Milliarden von Zeilen mit BigQuery-Daten aus Google Sheets-Tabellen aufrufen, analysieren, visualisieren und freigeben.

Darüber hinaus können Sie Folgendes tun:

• Mit Partnern, Analysten oder anderen Beteiligten auf einer vertrauten Tabellenoberfläche zusammenarbeiten.

• Stellen Sie sicher, dass eine einzige Quelle für die Datenanalyse ohne zusätzliche Tabellenexporte zur Verfügung steht.

• Berichterstellungs- und Dashboard-Workflows optimieren.

Verbundene Tabellen führt BigQuery-Abfragen in Ihrem Namen aus, entweder anhand Ihrer Anfrage oder nach einem festgelegten Zeitplan. Die Ergebnisse dieser Abfragen werden zur Analyse und Freigabe in Ihrer Tabelle gespeichert.

Beispielanwendungsfälle

Nachfolgend sind einige Anwendungsfälle aufgeführt, die zeigen, wie Sie mit verbundenen Tabellenblätter große Datenmengen in einer Tabelle analysieren können, ohne SQL zu kennen.

• Geschäftsplanung: Erstellen und Vorbereiten von Datasets und ermöglichen Sie anderen Nutzern, Informationen aus den Daten zu finden. Analysieren Sie beispielsweise die Verkaufsdaten, um festzustellen, welche Produkte sich an verschiedenen Standorten am besten verkaufen.

• Kundendienst: Finden Sie heraus, welche Geschäfte die meisten Beschwerden pro 10.000 Kunden haben.

• Verkäufe: Interne Finanz- und Verkaufsberichte erstellen und Umsatzberichte mit Vertriebsmitarbeitern teilen.

Zugriffssteuerung

Der direkte Zugriff auf BigQuery-Datasets und -Tabellen wird weiterhin in BigQuery gesteuert. Wenn Sie einem Nutzer nur Zugriff auf Google Sheets gewähren möchten, geben Sie eine Tabelle frei, gewähren aber keinen BigQuery-Zugriff.

Ein Nutzer, der nur für Google Sheets berechtigt ist, kann in der Tabelle Analysen starten und andere Funktionen von Google Sheets verwenden. Die folgenden Aktionen sind jedoch nicht möglich:

• Manuelles aktualisieren von BigQuery-Daten im Tabellenblatt.
• Planen einer Aktualisierung der Daten im Tabellenblatt.

Wenn Sie Daten in verbundenen Tabellenblättern filtern, wird die Abfrage aktualisiert, die Sie für das ausgewählte Projekt an BigQuery senden. Sie können die ausgeführte Abfrage mit folgendem Logfilter im zugehörigen Projekt aufrufen:

resource.type="bigquery_resource"
protoPayload.metadata.firstPartyAppMetadata.sheetsMetadata.docId != NULL_VALUE

VPC Service Controls

Sie können den Zugriff auf Google Cloud-Ressourcen mit VPC Service Controls einschränken. Dieser Dienst ist für Google Sheets nicht verfügbar, deshalb können Sie möglicherweise nicht auf BigQuery-Daten zugreifen, die durch VPC Service Controls geschützt sind. Wenn Sie die erforderlichen Berechtigungen haben und Zugriffsbeschränkungen für VPC Service Controls gelten, können Sie den VPC Service Controls-Perimeter so konfigurieren, dass Abfragen über verbundene Tabellenblätter möglich sind. Dazu müssen Sie für die Konfiguration des Perimeters folgende Elemente verwenden:

• Einer Zugriffsebene oder einer Regel für eingehenden Traffic, um Anfragen von vertrauenswürdigen IP-Adressen, Identitäten und vertrauenswürdigen Clientgeräten von außerhalb des Perimeters zuzulassen.
• Einer Regel für ausgehenden Traffic, um das Kopieren von Abfrageergebnissen in Tabellen von Nutzern zuzulassen.

Lernen Sie Folgendes: Richtlinien für eingehenden und ausgehenden Traffic konfigurieren und Zugriffsebenen konfigurieren, um die Regeln ordnungsgemäß zu konfigurieren. Verwenden Sie die folgende YAML-Datei zum Konfigurieren eines Perimeters, um das Kopieren der erforderlichen Daten zuzulassen:

# Allows egress to Sheets through the Connected Sheets feature
- egressTo:
    operations:
    - serviceName: 'bigquery.googleapis.com'
      methodSelectors:
      - permission: 'bigquery.vpcsc.importData'
    resources:
    - projects/628550087766 # Sheets-owned Google Cloud project
  egressFrom:
    identityType: ANY_USER_ACCOUNT

Hinweis: Bei geplanten Aktualisierungen von verbundenen Tabellenblättern werden keine Endnutzerdaten wie IP-Adressen oder Geräteinformationen weitergegeben. VPC Service Controls-Perimeter, die den Endnutzerkontext verwenden, um den Zugriff einzuschränken, führen dazu, dass geplante Aktualisierungen fehlschlagen.

Hinweise

Sorgen Sie zuerst dafür, dass Sie die Anforderungen für den Zugriff auf BigQuery-Daten in Google Sheets erfüllen. Dies wird im Abschnitt "Was Sie benötigen" des Google Workspace-Artikels Erste Schritte mit BigQuery-Daten in Google Sheets beschrieben.

Wenn Sie noch kein Google Cloud-Projekt für die Abrechnung haben, führen Sie die folgenden Schritte aus:

1. 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.

2. In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.

   Note: If you don't plan to keep the resources that you create in this procedure, create a project instead of selecting an existing project. After you finish these steps, you can delete the project, removing all resources associated with the project.

   Go to project selector

3. Make sure that billing is enabled for your Google Cloud project.

4. In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.

   Note: If you don't plan to keep the resources that you create in this procedure, create a project instead of selecting an existing project. After you finish these steps, you can delete the project, removing all resources associated with the project.

   Go to project selector

5. Make sure that billing is enabled for your Google Cloud project.

6. BigQuery ist in neuen Projekten automatisch aktiviert. Zum Aktivieren von BigQuery in einem vorhandenen Projekt wechseln Sie zu

   Enable the BigQuery API.

   Enable the API

   .

Nach Abschluss dieser Anleitung können Sie weitere Kosten durch Löschen von erstellten Ressourcen vermeiden. Weitere Informationen finden Sie unter Bereinigen.

BigQuery-Datasets aus „Verbundene Tabellenblätter“ öffnen

Das folgende Beispiel zeigt Ihnen anhand eines öffentlichen Datasets, wie Sie von Google Sheets aus eine Verbindung zu BigQuery herstellen können.

1. Google Sheets-Tabelle erstellen oder öffnen.

2. Klicken Sie auf Daten, dann auf Datenconnectors und dann auf Mit BigQuery verbinden.

   Hinweis: Falls die Option Datenkonnektoren nicht angezeigt wird, lesen Sie die Informationen unter Vorbereitung.

3. Klicken Sie auf Verbindung herstellen.

4. Wählen Sie ein Google Cloud-Projekt aus, für das die Abrechnung aktiviert ist.

5. Klicken Sie auf Öffentliche Datasets.

6. Geben Sie in das Suchfeld chicago ein und wählen Sie dann das Dataset chicago_taxi_trips aus.

7. Wählen Sie die Tabelle taxi_trips aus und klicken Sie auf Verbinden.

   

   Ihre Tabelle sollte in etwa so aussehen:

   

Beginnen Sie mit der Verwendung der Tabelle. Sie können Pivot-Tabellen, Formeln und Diagramme mit vertrauten Google Sheets-Techniken erstellen.

Obwohl die Tabelle eine Vorschau von nur 500 Zeilen zeigt, verwenden alle Pivot-Tabellen, Formeln und Diagramme den gesamten Datensatz. Die maximale Anzahl von Zeilen für Ergebnisse, die für Pivot-Tabellen zurückgegeben werden, beträgt 50.000. Sie können die Daten auch in ein Tabellenblatt extrahieren. Die maximale Anzahl von Zeilen für Ergebnisse, die für Datenextraktionen zurückgegeben werden, beträgt 50.000. Weitere Informationen finden Sie in der Anleitung zu verbundenen Tabellenblättern.

Tabellen in „Verbundene Tabellenblätter“ öffnen

Verwenden Sie eine der folgenden Methoden, um Tabellen in „Verbundene Tabellenblätter“ über die Google Cloud Console zu öffnen:

• So verwenden Sie den Bereich Explorer:

  1. Erweitern Sie im Bereich Explorer das Dataset, das die Tabelle enthält, die Sie in Google Sheets öffnen möchten.

  2. Klicken Sie neben dem Tabellennamen auf Aktionen ansehen und wählen Sie Öffnen mit > Verbundene Tabellenblätter aus:

     

• Verwenden Sie die Tabellen-Symbolleiste:

  1. Klicken Sie im Bereich Explorer auf die Tabelle, die Sie in Google Sheets öffnen möchten.

  2. Klicken Sie in der Symbolleiste der Tabelle auf Exportieren und dann auf Mit Tabellen auswerten:

     

Bereinigen

So vermeiden Sie, dass Ihrem Google Cloud-Konto die in dieser Anleitung verwendeten Ressourcen in Rechnung gestellt werden:

Achtung: Das Löschen von Projekten hat folgende Auswirkungen:

• Alle Inhalte des Projekts werden gelöscht. Wenn Sie für die Aufgaben in diesem Dokument ein bereits bestehendes Projekt verwendet haben und dieses löschen, werden auch alle anderen im Rahmen des Projekts erstellten Daten gelöscht.
• Benutzerdefinierte Projekt-IDs gehen verloren. Beim Erstellen dieses Projekts haben Sie möglicherweise eine benutzerdefinierte Projekt-ID erstellt, die Sie weiterhin verwenden möchten. Damit die URLs, die die Projekt-ID nutzen, z. B. eine appspot.com-URL, erhalten bleiben, sollten Sie ausgewählte Ressourcen innerhalb des Projekts löschen, statt das gesamte Projekt.

Wenn Sie mehrere Architekturen, Anleitungen und Kurzanleitungen durcharbeiten möchten, können Sie die Überschreitung von Projektkontingenten verhindern, indem Sie Projekte wiederverwenden.

1. In the Google Cloud console, go to the Manage resources page.

   Go to Manage resources

2. In the project list, select the project that you want to delete, and then click Delete.
3. In the dialog, type the project ID, and then click Shut down to delete the project.

Nächste Schritte

• Weitere Informationen finden Sie im Google Workspace Erste Schritte mit BigQuery-Daten in Google Sheets.

• Sehen Sie sich Videos aus der Playlist Verbundene Tabellen verwenden auf YouTube an.