Daten mit der Google Cloud Console laden und abfragen
Erfahren Sie, wie Sie mit der Google Cloud Console ein Dataset erstellen, Beispieldaten in eine BigQuery-Tabelle laden und Tabellen abfragen.
Eine detaillierte Anleitung zu dieser Aufgabe finden Sie direkt in der Cloud Console. Klicken Sie dazu einfach auf Anleitung:
Die folgenden Abschnitte führen Sie durch dieselben Schritte wie das Klicken auf Anleitung.
Vorbereitung
Bevor Sie sich BigQuery genauer ansehen können, müssen Sie sich in der Cloud Console anmelden und ein Projekt erstellen. Wenn Sie die Abrechnung in Ihrem Projekt nicht aktivieren, befinden sich alle Daten, die Sie hochladen, in der BigQuery-Sandbox. So können Sie BigQuery kostenlos nutzen, während Sie mit einer begrenzten Anzahl von BigQuery-Features arbeiten. Weitere Informationen zur BigQuery-Sandbox, einschließlich Einschränkungen, dem Hinzufügen eines Rechnungskontos, dem Upgrade Ihres Projekts und zur Fehlerbehebung finden Sie unter BigQuery-Sandbox aktivieren.- 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.
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Wählen Sie in der Google Cloud Console auf der Seite der Projektauswahl ein Google Cloud-Projekt aus oder erstellen Sie eines.
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Wählen Sie in der Google Cloud Console auf der Seite der Projektauswahl ein Google Cloud-Projekt aus oder erstellen Sie eines.
- Optional: Wenn Sie ein vorhandenes Projekt auswählen, müssen Sie die BigQuery API aktivieren. BigQuery API ist in neuen Projekten automatisch aktiviert.
BigQuery-Dataset erstellen
Erstellen Sie mit der Cloud Console ein Dataset, in dem die Daten gespeichert werden.
- Öffnen Sie in der Cloud Console die Seite „BigQuery“. BigQuery aufrufen
- Klicken Sie im Bereich
Explorer auf den Namen Ihres Projekts. - Maximieren Sie Ansichtsaktionen > Dataset erstellen.
- Führen Sie auf der Seite Dataset erstellen die folgenden Schritte aus:
- Geben Sie unter Dataset-ID
babynames
ein. - Wählen Sie aus der Liste Speicherort der Daten die Option us (mehrere Regionen in den USA) aus.
Derzeit sind die öffentlichen Datasets am multiregionalen Standort
us
gespeichert. Der Einfachheit halber sollten Sie Ihr Dataset am selben Standort speichern. - Übernehmen Sie die verbleibenden Standardeinstellungen und klicken Sie auf
Dataset erstellen .
Quelldaten-Datei herunterladen
Die heruntergeladene Datei enthält ca. 7 MB an Daten zu beliebten Babynamen. Sie wird von der US-amerikanischen Sozialversicherungsbehörde bereitgestellt.Weitere Informationen zum Dataset finden Sie auf der Seite der Sozialversicherungsbehörde mit Dataset-Informationen.
Laden Sie das Dataset der US-amerikanischen Sozialversicherungsbehörde herunter. Öffnen Sie dazu folgende URL in einem neuen Browsertab:
https://www.ssa.gov/OACT/babynames/names.zip
Extrahieren Sie die Datei.
Weitere Informationen zum Dataset-Schema finden Sie in der Datei
NationalReadMe.pdf
in der ZIP-Datei.Um sich die Daten anzusehen, öffnen Sie die Datei
yob2014.txt
. Diese Datei enthält durch Kommas getrennte Werte für Name, Geschlecht (M
oderF
) und die Anzahl der Kinder mit dem entsprechenden Namen. Die Datei hat keine Kopfzeile.Notieren Sie sich den Speicherort der Datei
yob2014.txt
, damit Sie sie später wiederfinden.
Daten in eine Tabelle laden
Als Nächstes laden Sie die Daten in eine neue Tabelle.
- Klicken Sie im Bereich
Explorer auf den Namen Ihres Projekts. - Klicken Sie neben dem Dataset babynames auf Weitere Aktionen und wählen Sie Öffnen.
- Klicken Sie im Detailfeld auf
Sofern nicht anders angegeben, verwenden Sie für alle Einstellungen die Standardwerte.
Tabelle erstellen. - Führen Sie auf der Seite Tabelle erstellen die folgenden Schritte aus:
- Wählen Sie im Abschnitt Quelle Hochladen aus der Liste
Tabelle erstellen durch aus. - Klicken Sie im Feld Datei auswählen auf
Durchsuchen . - Öffnen Sie Ihre lokale Datei
yob2014.txt
und klicken Sie auf Öffnen. - Wählen Sie in der Liste
Dateiformat die Option CSV aus. - Geben Sie im Abschnitt Ziel
names_2014
für denTabellennamen ein. - Klicken Sie im Abschnitt Schema auf die Ein-/Aus-Schaltfläche
Als Text bearbeiten und fügen Sie die folgende Schemadefinition in das Textfeld ein: - Klicken Sie auf
Tabelle erstellen .
Warten Sie, bis BigQuery die Tabelle erstellt und die Daten geladen hat. Wenn BigQuery das Laden der Daten abgeschlossen hat, maximieren Sie die BereichePersönlicher Verlauf und Projektverlauf , um sich die Jobdetails anzusehen.
name:string,gender:string,count:integer
Vorschau von Tabellendaten
So lassen Sie die Tabellendaten in der Vorschau anzeigen:
- Maximieren Sie im Bereich
Explorer Ihr Projekt und das Datasetbabynames
und wählen Sie die Tabellenames_2014
aus. - Klicken Sie im Detailbereich auf
Vorschau . BigQuery zeigt die ersten Zeilen der Tabelle an.
BigQuery zeigt die ersten Zeilen der Tabelle an.

Tabellendaten abfragen
Fragen Sie als Nächstes die Tabelle ab. Die Vorgehensweise ist mit dem vorangegangenen Beispiel identisch, nur dass Sie jetzt anstelle einer öffentlichen Tabelle Ihre eigene Tabelle abfragen.
- Klicken Sie auf Neue Abfrage erstellen. Ein neuer Tab Editor wird geöffnet.
- Fügen Sie im Tab
Editor folgende Abfrage ein: Diese Abfrage ruft die fünf beliebtesten männlichen Babynamen in den USA für das Jahr 2014 ab.
SELECT name, count FROM `babynames.names_2014` WHERE gender = 'M' ORDER BY count DESC LIMIT 5
- Klicken Sie auf
Ausführen . Die Ergebnisse werden im Abschnitt Abfrageergebnisse angezeigt.
Sie haben erfolgreich eine Tabelle in einem öffentlichen Dataset abgefragt und dann Ihre Beispieldaten mit der Cloud Console in BigQuery geladen.
Bereinigen
Mit den folgenden Schritten vermeiden Sie, dass Ihrem Google Cloud-Konto die in dieser Anleitung verwendeten Ressourcen in Rechnung gestellt werden:
- Öffnen Sie in der Cloud Console die Seite „BigQuery“. BigQuery aufrufen
- Klicken Sie im Bereich Explorer auf das von Ihnen erstellte Dataset
babynames
. - Maximieren Sie die Option Aktionen ansehen und klicken Sie auf Löschen.
- Bestätigen Sie im Dialogfeld Dataset löschen den Löschbefehl: Geben Sie dafür das Wort
delete
ein und klicken Sie auf Löschen.
Nächste Schritte
- Cloud Console verwenden
- Daten in BigQuery laden
- BigQuery-Daten abfragen
- Weitere Informationen zum Laden einer JSON-Datei mit verschachtelten und wiederholten Daten finden Sie in Verschachtelte und wiederholte JSON-Daten laden.
- Weitere Informationen zum programmgesteuerten Zugriff auf BigQuery finden Sie in der Referenz zur REST API oder auf der Seite BigQuery-Clientbibliotheken.