Esegui una query su un set di dati pubblico con la console Google Cloud
Scopri come individuare ed eseguire query sui set di dati pubblici in BigQuery utilizzando la console Google Cloud.
Per seguire le indicazioni dettagliate per questa attività direttamente nella console Google Cloud, fai clic su Procedura guidata:
Prima di iniziare
- 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.
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In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.
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In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.
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Make sure that billing is enabled for your Google Cloud project.
Assicurati che l'API BigQuery sia abilitata.
Se hai creato un nuovo progetto, l'API BigQuery viene automaticamente in un bucket in cui è abilitato il controllo delle versioni.
Se non abiliti la fatturazione per il progetto Google Cloud che utilizzi in questo tutorial, i dati verranno caricati e utilizzati nella sandbox di BigQuery. La sandbox di BigQuery ti consente di scoprire BigQuery con un set limitato di funzionalità BigQuery senza costi aggiuntivi.
Apri un set di dati pubblico
I set di dati pubblici di BigQuery sono disponibili per impostazione predefinita nella console Google Cloud.
Nell'esempio seguente, accedi ai set di dati nel progetto pubblico bigquery-public-data
.
Nella console Google Cloud, vai alla pagina BigQuery.
Nel riquadro Explorer, fai clic su
+Aggiungi .Nella finestra di dialogo Aggiungi, procedi nel seguente modo:
- Nel campo Cerca origini dati, inserisci
public datasets
e premi Invio. - Fai clic su Set di dati pubblici.
- Nel campo Cerca origini dati, inserisci
Seleziona un set di dati, quindi fai clic su Visualizza set di dati.
Nel riquadro Explorer, il set di dati è selezionato e puoi visualizzarne i dettagli.
(Facoltativo) Fai clic su
Visualizza azioni accanto al set di dati per visualizzare altre opzioni.Ogni set di dati contiene tabelle che puoi visualizzare facendo clic su
Attiva/disattiva nodo accanto a qualsiasi set di dati.
Esegui una query su un set di dati pubblico
Nei seguenti passaggi, esegui una query sul set di dati pubblico Nomi USA per determinare i nomi più comuni negli Stati Uniti tra il 1910 e il 2013:
Nella console Google Cloud, vai alla Pagina BigQuery.
Fai clic su
Query SQL .Nell'
editor di query , copia questa query:SELECT name, SUM(number) AS total FROM `bigquery-public-data.usa_names.usa_1910_2013` GROUP BY name ORDER BY total DESC LIMIT 10;
Se la query è valida, viene visualizzato un segno di spunta insieme alla quantità di dati elaborati dalla query. Se la query non è valida, viene visualizzato un punto esclamativo con un messaggio di errore.
Fai clic su
Esegui .I nomi più comuni sono elencati nella sezione Risultati delle query. La riga di intestazione della tabella contiene il nome di ogni colonna selezionata nella query.
Facoltativo: per visualizzare la durata e la quantità di dati elaborati dalla query, fai clic sulla scheda Informazioni job nella sezione
Risultati delle query .
Esegui la pulizia
Per evitare che al tuo account Google Cloud vengano addebitati costi per le risorse utilizzate in questa pagina, segui questi passaggi.
Elimina il progetto
Se hai utilizzato la sandbox di BigQuery per eseguire query sul set di dati pubblico, la fatturazione non è abilitata per il tuo progetto.
Il modo più semplice per eliminare la fatturazione creato per il tutorial.
Per eliminare il progetto:
- In the Google Cloud console, go to the Manage resources page.
- In the project list, select the project that you want to delete, and then click Delete.
- In the dialog, type the project ID, and then click Shut down to delete the project.
Passaggi successivi
- Scopri di più sulla sandbox di BigQuery.
- Scopri come creare un set di dati e tabelle di query nella console Google Cloud.
- Ricevi aggiornamenti su BigQuery.
- Ulteriori informazioni sui prezzi di BigQuery.
- Scopri di più su quote e limiti di BigQuery.