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什么是 BigQuery?

BigQuery 是一种全代管式企业数据仓库,可帮助您使用机器学习、地理空间分析和商业智能等内置功能管理和分析数据。BigQuery 的无服务器架构允许您使用 SQL 查询来回答组织面临的最大问题,而无需管理基础架构。BigQuery 的可扩缩、分布式分析引擎可让您在几秒钟内查询 TB 级数据,在几分钟内查询 PB 级数据。

BigQuery 实现分析数据的计算引擎与存储选项分离,可最大限度地提高灵活性。您可以在 BigQuery 中存储和分析数据,也可以使用 BigQuery 来考查您的数据位于何处。借助联合查询,您可以从外部源读取数据,而流式传输则支持连续的数据更新。BigQuery ML 和 BI Engine 等强大的工具可让您分析和理解这些数据。

BigQuery 界面包括 Google Cloud Console 界面和 BigQuery 命令行工具。开发者和数据科学家可以将客户端库与熟悉的编程语言(包括 Python、Java、JavaScript 和 Go)以及 BigQuery 的 REST API 和 RPC API 搭配使用,以转换和管理数据。ODBC 和 JDBC 驱动程序可与现有应用(包括第三方工具和实用程序)进行交互。

您作为数据分析师、数据工程师、数据仓库管理员或数据科学家,BigQuery ML 文档可帮助您探索、实施和管理数据工具,以做出关键业务决策。

BigQuery 使用入门

只需几分钟即可开始探索 BigQuery。利用 BigQuery 的免费用量层级或免费沙盒开始加载和查询数据。

  1. BigQuery 的沙盒:开始使用 BigQuery 沙盒,无风险且免费。
  2. Google Cloud 控制台快速入门:熟悉 BigQuery 控制台的强大功能。
  3. 公共数据集:通过浏览公共数据集计划中的大型真实数据,体验 BigQuery 的性能。

探索 BigQuery

BigQuery 的无服务器基础架构让您可以专注于数据而不是资源管理。BigQuery 结合了云端数据仓库和强大的分析工具。

BigQuery 存储

BigQuery 使用针对分析查询进行了优化的列式存储格式来存储数据。BigQuery 在表、行和列中显示数据,并完全支持数据库事务语义 (ACID)。BigQuery 存储会自动跨多个位置进行复制,以提供高可用性。

如需了解详情,请参阅 BigQuery 存储概览

BigQuery 分析

描述性分析和规范性分析使用包括商业智能、临时性分析、地理空间分析和机器学习。您可以使用外部表或联合查询(包括存储在 Google 云端硬盘中的 Cloud Storage、Bigtable、Spanner 或 Google 表格)查询存储在 BigQuery 中的数据,或查询数据位于何处。

如需了解详情,请参阅 BigQuery 分析概览

BigQuery 管理

BigQuery 可集中管理数据和计算资源,而 Identity and Access Management (IAM) 可帮助您利用 Google Cloud 中所用的访问模型保护这些资源。Google Cloud 安全最佳实践提供了一种可靠且灵活的方法,该方法包括传统的边界安全机制或更复杂、更精细的深度防御方法

  • 数据安全和治理简介可帮助您了解数据治理,以及可能需要采取哪些控制措施来保护 BigQuery 资源。
  • 作业是 BigQuery 代表您执行的操作,用于加载、导出、查询或复制数据。
  • 借助预留,您可以在按需价格和固定价格之间切换。

如需了解详情,请参阅 BigQuery 管理简介

BigQuery 资源

探索 BigQuery 资源:

API、工具和参考文档

适用于 BigQuery 开发者和分析师的参考资料:

BigQuery 角色和资源

BigQuery 可满足具有以下角色和职责的数据专业人员的需求。

数据分析师

帮助您执行以下操作的任务指导:

数据管理员

帮助您执行以下操作的任务指导:

如需了解详情,请参阅 BigQuery 管理简介

数据科学家

帮助您使用 BigQuery ML 的机器学习来执行以下操作的任务指导:

数据开发者

帮助您执行以下操作的任务指导:

BigQuery 视频教程

以下系列视频教程将帮助您开始使用 BigQuery:

标题

说明

如何开始使用 BigQuery (17:18) 简要介绍 BigQuery 及其使用方法。具体包括:ETL 流水线、价格和优化、BigQuery ML 和 BI Engine,最后是 Google Cloud 控制台中的 BigQuery 的演示。
什么是 BigQuery?(4:39) 简要介绍 BigQuery 如何注入和存储大量数据,以帮助分析师和开发者处理数据
使用 BigQuery 沙盒 (3:05) 如何设置 BigQuery 沙盒,让您无需提供信用卡即可运行查询
提出问题和运行查询 (5:11) 如何在 BigQuery 界面中编写和运行 SQL 查询 - 以及选择胜出的参赛者运动衫号码
将数据加载到 BigQuery 中 (5:31) 如何实时注入和分析数据,或者仅对数据进行一次性批量分析 - 包括猫与狗
直观呈现查询结果 (5:38) 数据可视化如何使复杂数据集更易于理解和吸收
使用 IAM 管理访问权限 (5:23) 如何通过 IAM 权限和访问权限控制允许其他用户在 IAM 中查询您的数据集
保存和共享查询 (6:17) 如何在 BigQuery 中轻松无忧地保存和共享查询
使用授权视图保护敏感数据 (7:12) 如何通过设置自定义访问权限控制轻松与不同的用户共享数据集
使用 BigQuery 查询外部数据 (5:49) 如何在 BigQuery 中设置外部数据源,以及如何查询 Cloud Storage、Cloud SQL、Google 云端硬盘等等中的数据
什么是用户定义的函数?(4:59) 如何在 BigQuery 中创建用户定义的函数 (UDF) 以分析数据集

后续步骤