Interagir avec BigQuery
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Présentation des interactions avec BigQuery
Présentation des méthodes d'interaction avec BigQuery
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Bac à sable BigQuery
Faire vos premiers pas avec BigQuery sans créer de compte de facturation pour votre projet
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Utiliser l'interface utilisateur Web de BigQuery dans la console GCP (version bêta)
BigQuery propose une interface utilisateur graphique Web dans la console GCP que vous pouvez utiliser pour charger et exporter des données, exécuter des requêtes, et effectuer d'autres tâches utilisateur et de gestion dans votre navigateur.
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Utiliser l'interface utilisateur Web classique de BigQuery
BigQuery propose une interface utilisateur graphique Web que vous pouvez utiliser pour charger et exporter des données, exécuter des requêtes, et effectuer d'autres tâches utilisateur et de gestion dans votre navigateur.
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Utiliser l'outil de ligne de commande bq
L'outil de ligne de commande bq est un outil basé sur Python qui accède à BigQuery à partir de la ligne de commande.
Exécuter et gérer des tâches
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Présentation des tâches
Présentation des tâches BigQuery.
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Exécuter des tâches de manière automatisée
Exécuter des tâches BigQuery de manière automatisée à l'aide de l'API et des bibliothèques clientes
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Gérer les tâches
Gérer des tâches BigQuery, y compris répertorier, annuler et réexécuter des tâches
Utiliser des ensembles de données
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Présentation des ensembles de données
Présentation des ensembles de données BigQuery
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Emplacements des ensembles de données
Présentation des emplacements de stockage des données BigQuery
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Créer des ensembles de données
Comment créer des ensembles de données dans BigQuery
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Contrôler l'accès aux ensembles de données
Comment contrôler l'accès aux ensembles de données dans BigQuery
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Répertorier des ensembles de données
Comment répertorier des ensembles de données dans les projets BigQuery
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Obtenir des informations sur des ensembles de données
Comment obtenir des informations ou des métadonnées sur un ensemble de données
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Mettre à jour des ensembles de données
Comment mettre à jour les propriétés d'un ensemble de données, y compris les descriptions de mise à jour, les délais d'expiration par défaut et les contrôles d'accès
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Gérer des ensembles de données
Gérer des ensembles de données, y compris en les renommant, en les supprimant et en les copiant
Spécifier des schémas de table
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Spécifier un schéma
Comment créer et utiliser des schémas de table
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Spécifier des colonnes imbriquées et répétées
Comment spécifier des colonnes imbriquées et répétées dans des schémas de table
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Détecter automatiquement des schémas
Utiliser la détection automatique de schéma lorsque vous chargez des données ou interrogez des données externes
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Modifier des schémas de table
Modifier les définitions de schéma de table, y compris ajouter, renommer ou supprimer des colonnes et modifier des noms de colonne, des types de données et des modes
Utiliser des tables
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Présentation des tables
Présentation des tables BigQuery
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Créer et utiliser des tables
Créer et utiliser des tables, y compris répertorier des tables, obtenir des informations sur des tables, et contrôler l'accès aux données des tables
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Gérer des tables
Gérer des tables, y compris mettre à jour leurs propriétés, les renommer, les supprimer et les copier.
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Gérer des données de table
Aperçu de l'utilisation des données de table, y compris interroger les tables, naviguer dans les données de table et modifier, exporter, ajouter ou remplacer des données
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Exporter des données de table
Comment exporter des données de table vers Cloud Storage
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Mettre à jour des données de table à l'aide du langage LMD
Effectuer des modifications en masse sur les données de table à l'aide du langage de manipulation de données (LMD) en langage SQL standard
Utiliser des tables partitionnées
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Présentation des tables partitionnées
Présentation des tables partitionnées dans BigQuery
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Créer des tables partitionnées avec date d'ingestion
Comment créer et utiliser des tables partitionnées avec date d'ingestion, y compris les répertorier et obtenir des informations à leur sujet
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Créer des tables partitionnées
Comment créer et utiliser des tables partitionnées, y compris les répertorier et obtenir des informations à leur sujet
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Gérer des tables partitionnées
Comment gérer des tables partitionnées, y compris mettre à jour leurs propriétés et copier ou supprimer des partitions
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Gérer les données de tables partitionnées
Comment gérer les données de tables partitionnées, y compris naviguer dans les données et modifier, exporter, ajouter ou remplacer des données
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Interroger des tables partitionnées
Comment interroger des tables partitionnées
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Mettre à jour des données de tables partitionnées à l'aide d'instructions LMD
Comment utiliser les instructions LMD pour insérer, supprimer ou mettre à jour des données dans des tables partitionnées
Utiliser des tables en cluster
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Présentation des tables en cluster
Présentation des tables en cluster dans BigQuery
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Créer et utiliser des tables en cluster
Comment créer et utiliser des tables en cluster, y compris les répertorier et obtenir des informations à leur sujet
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Interroger des tables en cluster
Comment interroger des tables en cluster
Utiliser des vues
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Présentation des vues
Présentation des vues BigQuery
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Créer des vues
Comment créer des vues
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Contrôler l'accès aux vues
Comment contrôler l'accès aux vues
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Créer des vues autorisées
Comment créer une vue permettant de partager les résultats de la requête avec des utilisateurs et des groupes sans leur donner accès aux tables sous-jacentes.
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Répertorier des vues
Comment répertorier des vues
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Obtenir des informations sur les vues
Comment obtenir des informations ou des métadonnées sur les vues
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Mettre à jour des vues
Comment mettre à jour les propriétés des vues, y compris les descriptions, les délais d'expiration et les requêtes SQL
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Gérer des vues
Gérez des vues, y compris en les copiant, en les renommant et en les supprimant
Obtenir des métadonnées à l'aide de INFORMATION_SCHEMA (version bêta)
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Présentation
Présentation de INFORMATION_SCHEMA
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Obtenir des métadonnées sur des ensembles de données
Utiliser INFORMATION_SCHEMA pour récupérer des métadonnées sur des ensembles de données
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Obtenir des métadonnées sur des tables
Utiliser INFORMATION_SCHEMA pour récupérer des métadonnées sur des tables
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Obtenir des métadonnées sur des vues
Utiliser INFORMATION_SCHEMA pour récupérer des métadonnées sur des vues
Attribuer des libellés aux ressources BigQuery
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Présentation des libellés
Présentation de l'attribution de libellés aux ressources dans BigQuery.
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Ajout de libellés
Utiliser des libellés pour regrouper les ressources par objectif, environnement, service, etc.
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Afficher des libellés
Afficher les libellés sur les ressources BigQuery.
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Mettre à jour des libellés
Mettre à jour les libellés sur les ressources BigQuery.
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Filtrer des ressources à l'aide de libellés
Filtrer les ressources à l'aide de libellés.
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Supprimer des libellés
Supprimer des libellés sur les ressources BigQuery.
Charger des données dans BigQuery
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Présentation du chargement des données
Charger des données dans BigQuery à partir de divers formats sources, y compris les sauvegardes CSV, JSON, Avro, Parquet, ORC et Cloud Datastore
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Charger des données à partir de Cloud Storage
Charger des données à partir de Cloud Storage
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Charger des données Avro depuis Cloud Storage
Comment charger des données Avro à partir de Cloud Storage
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Charger des données Parquet à partir de Cloud Storage
Comment charger des données Parquet à partir de Cloud Storage
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Charger des données ORC à partir de Cloud Storage
Comment charger des données ORC à partir de Cloud Storage
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Charger des données CSV à partir de Cloud Storage
Comment charger des données CSV à partir de Cloud Storage
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Charger des données JSON à partir de Cloud Storage
Charger des données JSON délimitées par retour à la ligne à partir de Cloud Storage
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Charger des exportations Cloud Datastore à partir de Cloud Storage
Comment charger des données à partir d'une exportation Cloud Datastore
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Charger des exportations Cloud Firestore à partir de Cloud Storage
Comment charger des données à partir d'une exportation Cloud Firestore
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Charger des données depuis une source de données locale
Comment charger des données depuis une source de données locale
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Insérer des données en flux continu dans BigQuery
Insérer des données en flux continu dans BigQuery à l'aide de l'API BigQuery
Interroger des données
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Présentation de l'interrogation des données
Présentation de l'exécution de requêtes dans BigQuery
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Exécuter des requêtes interactives et par lot
Comment exécuter des requêtes interactives et par lot
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Écrire des résultats de requêtes
Écrire et parcourir des résultats des requêtes
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Utiliser des résultats en cache
Comment utiliser des résultats de requête en cache
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Exécuter des requêtes paramétrées
Comment utiliser des requêtes paramétrées
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Interroger des données avec une table générique
Interroger plusieurs tables de manière concise en utilisant une table générique
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Requêtes fédérées avec des données Cloud SQL
Interroger les données dans BigQuery et Cloud SQL à l'aide d'une requête fédérée.
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Enregistrer et partager des requêtes
Enregistrer et partager des requêtes
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Planifier des requêtes
Planifier les requêtes récurrentes dans BigQuery
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Utiliser l'explication du plan de requête
BigQuery fournit des informations de diagnostic sur le plan d'exécution d'une requête.
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Utiliser le connecteur BigQuery pour Excel
BigQuery propose un connecteur permettant d'interroger des données BigQuery depuis Excel.
Contrôler les coûts BigQuery
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Présentation du contrôle des coûts BigQuery
Présentation des mesures de contrôle des coûts pour BigQuery
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Estimer les coûts du stockage et des requêtes
Comment estimer les coûts de stockage et de requête avant de charger et d'interroger les données
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Contrôles de coûts personnalisés
Gérer les coûts en définissant des quotas personnalisés sur le traitement des requêtes
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Bonnes pratiques en matière de contrôle des coûts
Bonnes pratiques relatives au contrôle des coûts dans BigQuery
Interroger des sources de données externes
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Présentation des sources de données externes
Interroger des données directement à partir de sources de données externes telles que Cloud Storage, Cloud Bigtable et Google Drive
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Créer un fichier de définition de table
Créer un fichier de définition de table pour une source de données externe
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Interroger des données Cloud Bigtable
Utiliser BigQuery pour interroger les données stockées dans Cloud Bigtable
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Interroger des données Cloud Storage
Utiliser BigQuery pour interroger des données stockées dans Cloud Storage
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Interroger des données Google Drive
Utiliser BigQuery pour interroger les données stockées dans Google Drive
Sécuriser les ressources BigQuery
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Rôles et autorisations prédéfinis
Informations sur les rôles et autorisations IAM prédéfinis de BigQuery.
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Rôles primitifs et autorisations
Informations sur les rôles et autorisations BigQuery primitifs qui existaient avant Cloud IAM.
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Exemples de contrôle d'accès
Cas d'utilisation du contrôle des accès dans BigQuery.
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Utiliser Cloud DLP pour analyser les données BigQuery
Utiliser Cloud DLP pour identifier et protéger les données BigQuery sensibles.
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Protéger des données avec des clés Cloud KMS
Utiliser des clés de chiffrement gérées par le client (CMEK) pour BigQuery
Surveiller et journaliser BigQuery
Principes de base de l'API BigQuery
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Présentation de l'authentification
S'authentifier dans divers scénarios d'application
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Premiers pas avec l'authentification
Premiers pas avec les identifiants d'application par défaut
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S'authentifier avec un fichier de clé de compte de service
Créer et obtenir manuellement des identifiants pour le compte de service
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S'authentifier avec un compte utilisateur dans les applications installées
S'authentifier dans une application à l'aide de comptes utilisateur
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Autoriser des requêtes d'API
Autoriser des requêtes d'API avec des jetons d'accès
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Requêtes par lot
Réduire le nombre de connexions HTTP que votre client doit établir en autorisant les appels d'API par lot
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Parcourir des résultats de requêtes
Parcourir des résultats de requêtes à l'aide de l'API BigQuery
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Astuces relatives aux performances de l'API
Techniques permettant d'améliorer les performances de votre application.