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Présentation de Notebooks
Ce document présente les notebooks Colab Enterprise dans BigQuery. Vous pouvez utiliser des notebooks pour exécuter des workflows d'analyse et de machine learning (ML) à l'aide de SQL, Python et d'autres packages et API courants. Notebooks propose une collaboration et une gestion améliorées avec les options suivantes :
Partager des notebooks avec des utilisateurs et des groupes spécifiques à l'aide d'Identity and Access Management (IAM)
Examiner l'historique des versions de notebook.
Rétablir ou utiliser des versions précédentes de notebook.
Les notebooks sont des composants de code BigQuery Studio fournis par Dataform.
Les requêtes enregistrées sont également des éléments de code.
Tous les éléments de code sont stockés dans une région par défaut. La mise à jour de la région par défaut modifie la région pour tous les éléments de code créés par la suite.
Les fonctionnalités de notebook ne sont disponibles que dans la console Google Cloud .
Avantages
Les notebooks dans BigQuery offrent les avantages suivants :
Les DataFrames BigQuery sont intégrés aux notebooks, aucune configuration n'est requise. BigQuery DataFrames est une API Python que vous pouvez utiliser pour analyser des données BigQuery à grande échelle à l'aide de pandas DataFrame et de scikit-learn.
Un environnement d'exécution de notebook est une machine virtuelle Compute Engine attribuée à un utilisateur spécifique pour permettre l'exécution de code dans un notebook. Plusieurs notebooks peuvent partager le même environnement d'exécution. Cependant, chaque environnement d'exécution n'appartient qu'à un seul utilisateur et ne peut pas être utilisé par d'autres. Les environnements d'exécution de notebook sont créés à partir d'un modèle, généralement défini par les utilisateurs disposant de droits d'administrateur. Vous pouvez à tout moment passer à un environnement d'exécution qui utilise un type de modèle différent.
Sécurité des notebooks
Vous contrôlez l'accès aux notebooks à l'aide de rôles Identity and Access Management (IAM). Pour en savoir plus, consultez la section Accorder l'accès aux notebooks.
BigQuery Studio vous permet d'enregistrer, de partager et de gérer les versions de notebooks. Le tableau suivant liste les régions dans lesquelles BigQuery Studio est disponible :
Vous pouvez surveiller votre utilisation des emplacements de notebooks BigQuery Studio en consultant votre rapport Cloud Billing dans la console Google Cloud . Dans le rapport sur la facturation Cloud, appliquez un filtre avec le libellé goog-bq-feature-type et la valeur BQ_STUDIO_NOTEBOOK pour afficher l'utilisation et les coûts des emplacements des notebooks BigQuery Studio.
Sauf indication contraire, le contenu de cette page est régi par une licence Creative Commons Attribution 4.0, et les échantillons de code sont régis par une licence Apache 2.0. Pour en savoir plus, consultez les Règles du site Google Developers. Java est une marque déposée d'Oracle et/ou de ses sociétés affiliées.
Dernière mise à jour le 2025/09/04 (UTC).
[[["Facile à comprendre","easyToUnderstand","thumb-up"],["J'ai pu résoudre mon problème","solvedMyProblem","thumb-up"],["Autre","otherUp","thumb-up"]],[["Difficile à comprendre","hardToUnderstand","thumb-down"],["Informations ou exemple de code incorrects","incorrectInformationOrSampleCode","thumb-down"],["Il n'y a pas l'information/les exemples dont j'ai besoin","missingTheInformationSamplesINeed","thumb-down"],["Problème de traduction","translationIssue","thumb-down"],["Autre","otherDown","thumb-down"]],["Dernière mise à jour le 2025/09/04 (UTC)."],[[["\u003cp\u003eBigQuery notebooks facilitate analysis and machine learning workflows through SQL, Python, and other tools, offering enhanced collaboration features like sharing, version history, and branching.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eNotebooks are code assets within BigQuery Studio, powered by Dataform, and are integrated with BigQuery DataFrames for scalable data analysis using pandas and scikit-learn.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eNotebooks provide assistive code development through Gemini AI, auto-completion of SQL statements, and data visualization via matplotlib and seaborn libraries.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eNotebooks use Colab Enterprise runtimes, which are user-specific Compute Engine virtual machines that can be shared by multiple notebooks but not by multiple users.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eAccess to notebooks is controlled via Identity and Access Management (IAM), and pricing information for notebook runtimes and slot usage can be monitored via Cloud Billing reports.\u003c/p\u003e\n"]]],[],null,["# Introduction to notebooks\n=========================\n\nThis document provides an introduction to\n[Colab Enterprise notebooks](/colab/docs/introduction)\nin BigQuery. You can use notebooks to complete\nanalysis and machine learning (ML) workflows by using SQL, Python, and other\ncommon packages and APIs. Notebooks offer improved collaboration and management\nwith the following options:\n\n- Share notebooks with specific users and groups by using Identity and Access Management (IAM).\n- Review the notebook version history.\n- Revert to or branch from previous versions of the notebook.\n\nNotebooks are [BigQuery Studio](/bigquery/docs/query-overview#bigquery-studio)\ncode assets powered by [Dataform](/dataform/docs/overview).\n[Saved queries](/bigquery/docs/saved-queries-introduction) are also code assets.\nAll code assets are stored in a default\n[region](#supported_regions). Updating the default region changes\nthe region for all code assets created after that point.\n\nNotebook capabilities are available only in the Google Cloud console.\n\nBenefits\n--------\n\nNotebooks in BigQuery offer the following benefits:\n\n- [BigQuery DataFrames](/python/docs/reference/bigframes/latest) is integrated into notebooks, no setup required. BigQuery DataFrames is a Python API that you can use to analyze BigQuery data at scale by using the [pandas DataFrame](https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.DataFrame.html) and [scikit-learn](https://scikit-learn.org/stable/modules/classes.html) APIs.\n- Assistive code development powered by [Gemini generative AI](/bigquery/docs/write-sql-gemini).\n- Auto-completion of SQL statements, the same as in the BigQuery editor.\n- The ability to save, share, and manage versions of notebooks.\n- The ability to use [matplotlib](https://matplotlib.org/), [seaborn](https://seaborn.pydata.org/), and other popular libraries to visualize data at any point in your workflow.\n\nRuntime management\n------------------\n\nBigQuery uses\n[Colab Enterprise runtimes](/colab/docs/create-runtime) to run\nnotebooks.\n\nA notebook runtime is a Compute Engine virtual machine allocated to a\nparticular user to enable code execution in a notebook. Multiple notebooks can\nshare the same runtime. However, each runtime belongs to only one user and can't\nbe used by others. Notebook runtimes are created based on template, which are\ntypically defined by users with administrative privileges. You can change to a\nruntime that uses a different template type at any time.\n\nNotebook security\n-----------------\n\nYou control access to notebooks by using Identity and Access Management (IAM) roles. For\nmore information, see\n[Grant access to notebooks](/bigquery/docs/create-notebooks#grant_access_to_notebooks).\n\nTo detect vulnerabilities in Python packages that you use in your notebooks,\ninstall and use\n[Notebook Security Scanner](/security-command-center/docs/enable-notebook-security-scanner)\n([Preview](/products#product-launch-stages)).\n\nSupported regions\n-----------------\n\nBigQuery Studio lets you save, share, and manage versions of\nnotebooks. The following table lists the regions where BigQuery Studio is\navailable:\n\nPricing\n-------\n\nFor pricing information about BigQuery Studio notebooks, see [Notebook runtime pricing](/bigquery/pricing#external_services).\n\nMonitor slot usage\n------------------\n\nYou can monitor your BigQuery Studio notebook slot usage by viewing your [Cloud Billing report](/billing/docs/reports) in the Google Cloud console. In the Cloud Billing report, apply a filter with the label **goog-bq-feature-type** with the value **BQ_STUDIO_NOTEBOOK** to view slot usage and costs from BigQuery Studio notebook.\n\nTroubleshooting\n---------------\n\nFor more information, see [Troubleshoot Colab Enterprise](/colab/docs/troubleshooting).\n\nWhat's next\n-----------\n\n- Learn how to [create notebooks](/bigquery/docs/create-notebooks).\n- Learn how to [manage notebooks](/bigquery/docs/manage-notebooks)."]]