Inicio rápido mediante la herramienta de línea de comandos de bq

En esta página, se explica cómo usar la herramienta de línea de comandos de bq para ejecutar consultas y cargar datos.

Antes de comenzar

Antes de comenzar con esta guía de inicio rápido, usa Google Cloud Console para crear o seleccionar un proyecto y, también, instalar el SDK de Cloud.

Accede a tu Cuenta de Google.
Si todavía no tienes una cuenta, regístrate para obtener una nueva.

En la página del selector de proyectos de Google Cloud Console, selecciona o crea un proyecto de Google Cloud.

Nota: Si no planeas conservar los recursos que creaste durante este procedimiento, crea un proyecto en lugar de seleccionar uno existente. Cuando termines, puedes borrar el proyecto y quitar todos los recursos asociados con él.

Ir a la página del selector de proyectos

Instala e inicializa el SDK de Cloud.

BigQuery se habilita de forma automática en proyectos nuevos. Para activar BigQuery en un proyecto existente, ve a Habilita la API BigQuery.
Habilita la API
.
BigQuery proporciona una zona de pruebas si no deseas proporcionar una tarjeta de crédito o habilitar la facturación del proyecto. Los pasos de este tema funcionan para un proyecto, más allá de si el proyecto tiene o no habilitada la facturación. Si prefieres habilitar la facturación, consulta cómo habilitar la facturación.

Examina una tabla

BigQuery ofrece una variedad de tablas de muestra que puedes consultar. En esta guía de inicio rápido, se ejecutarán algunas consultas en la tabla shakespeare, que contiene una entrada por cada palabra que aparece en cada obra de Shakespeare.

Para examinar el esquema de una tabla específica, ejecuta el siguiente comando. Si los ID del proyecto y del conjunto de datos son los valores predeterminados para tu herramienta de bq, puedes omitir los ID del proyecto y del conjunto de datos.

bq show PROJECT_ID:DATASET_ID.TABLE_ID

En el siguiente ejemplo, se analiza la tabla shakespeare en el conjunto de datos samples:

bq show bigquery-public-data:samples.shakespeare

Resultado:

Table bigquery-public-data:samples.shakespeare

   Last modified                  Schema                 Total Rows   Total Bytes   Expiration
 ----------------- ------------------------------------ ------------ ------------- ------------
  26 Aug 14:43:49   |- word: string (required)           164656       6432064
                    |- word_count: integer (required)
                    |- corpus: string (required)
                    |- corpus_date: integer (required)

Ejecuta el comando de ayuda

Usa bq help para obtener información detallada sobre la herramienta de línea de comandos de bq.

bq help

Incluye un nombre de comando para obtener información sobre un comando específico. Por ejemplo, la siguiente llamada a bq help recupera información sobre el comando query.

bq help query

Ejecute una consulta

Ejecuta una consulta para ver cuántas veces aparece la substring raisin en las obras de Shakespeare.

Para ejecutar una consulta, ejecuta el comando bq query "SQL_STATEMENT".

Reemplaza cualquier comilla dentro de SQL_STATEMENT por la marca \, o
Usa un tipo de comillas diferente al de las marcas circundantes (" en comparación con ').

En la siguiente consulta de SQL estándar, se realiza un conteo de palabras para la cantidad de veces que aparece la substring raisin en todas las obras de Shakespeare.

bq query --use_legacy_sql=false \
'SELECT
   word,
   SUM(word_count) AS count
 FROM
   `bigquery-public-data`.samples.shakespeare
 WHERE
   word LIKE "%raisin%"
 GROUP BY
   word'

Resultado:

Waiting on job_dcda37c0bbed4c669b04dfd567859b90 ... (0s) Current status:
DONE
+---------------+-------+
|     word      | count |
+---------------+-------+
| Praising      |   4   |
| raising       |   5   |
| raisins       |   1   |
| praising      |   8   |
| dispraising   |   2   |
| dispraisingly |   1   |
+---------------+-------+

Si buscas una palabra que no está en las obras de Shakespeare, no se mostrarán resultados. En el siguiente ejemplo, la búsqueda de huzzah no muestra resultados.

bq query --use_legacy_sql=false \
'SELECT
   word
 FROM
   `bigquery-public-data`.samples.shakespeare
 WHERE
   word = "huzzah"'

Salida:

Waiting on job_e19 ... (4s) Current status: DONE
$

Crea una tabla nueva

Ahora, crea tu propia tabla. Cada tabla se almacena dentro de un conjunto de datos. Un conjunto de datos es un conjunto de recursos, como tablas y vistas.

Paso 1: Descarga los datos de muestra

Los datos de muestra contienen alrededor de 7 MB de datos sobre nombres de bebés populares proporcionados por la Administración del Seguro Social de EE.UU.

Descarga el archivo ZIP de nombres de bebés
Extrae el archivo:

El archivo zip contiene un archivo de lectura que describe el esquema del conjunto de datos. Obtén más información sobre el conjunto de datos.
Abre el archivo llamado yob2010.txt para ver su aspecto. Este es un archivo CSV que contiene las siguientes tres columnas: nombre, sexo (M o F) y la cantidad de niños que tienen ese nombre. El archivo no tiene fila de encabezado.
Copia o mueve el archivo yob2010.txt al directorio en el que ejecutas la herramienta de línea de comandos de bq. Si ejecutas la herramienta de línea de comandos de bq en Cloud Shell, sube el archivo yob2010.txt. Consulta Administra archivos con Cloud Shell.

Paso 2: Crea un conjunto de datos nuevo

Usa el comando bq ls para ver si tu proyecto predeterminado ya tiene conjuntos de datos.
```
bq ls
```
Resultado de muestra:
```
  datasetId
 -------------
  olddataset
```
Ejecuta bq ls otra vez para generar una lista de los conjuntos de datos en un proyecto específico y, luego, incluye el ID del proyecto seguido de dos puntos (:). En el siguiente ejemplo, se genera una lista de los conjuntos de datos en el proyecto publicdata.
```
bq ls publicdata:
```
Resultado:
```
  datasetId
 -----------
  samples
```
Usa el comando bq mk para crear un conjunto de datos nuevo llamado babynames en tu proyecto predeterminado. El nombre de un conjunto de datos puede tener hasta 1,024 caracteres y llevar mayúsculas, minúsculas, números del 0 al 9 y guion bajo, pero no puede comenzar con un número o un guion bajo ni tener espacios.
```
bq mk babynames
```
Resultado de muestra:
```
Dataset 'myprojectid:babynames' successfully created.
```
Ejecuta bq ls para confirmar que el conjunto de datos aparece como parte del proyecto predeterminado:
```
bq ls
```
Resultado de muestra:
```
  datasetId
 -------------
  olddataset
  babynames
```

Paso 3: Sube la tabla

El comando bq load crea o actualiza una tabla y carga los datos en un solo paso.

Ejecuta el comando bq load para cargar tu archivo de origen en una tabla nueva llamada names2010 en el conjunto de datos babynames que creaste. De forma predeterminada, este comando se ejecuta de forma síncrona y tarda unos segundos en completarse.
```
bq load babynames.names2010 yob2010.txt name:string,gender:string,count:integer
```
Los argumentos del comando bq load son los siguientes:
- ID del conjunto de datos: babynames
- ID de tabla: names2010
- Fuente: yob2010.txt: si es necesario, incluye la ruta completa al archivo.
- Esquema: name:string,gender:string,count:integer
Resultado de muestra:
```
Waiting on job_4f0c0878f6184119abfdae05f5194e65 ... (35s) Current status: DONE
```
Ejecuta bq ls para confirmar que la tabla ahora aparece en el conjunto de datos:
```
bq ls babynames
```
Resultado:
```
   tableId    Type
 ----------- -------
  names2010   TABLE
```

Ejecuta bq show para ver el esquema:

bq show babynames.names2010

Salida:

Table myprojectid:babynames.names2010

   Last modified         Schema         Total Rows   Total Bytes   Expiration
 ----------------- ------------------- ------------ ------------- ------------
  13 Mar 15:31:00   |- name: string     34041        653855
                    |- gender: string
                    |- count: integer

De manera predeterminada, cuando carga datos, BigQuery espera que sean datos codificados en UTF-8. Si tienes datos que están codificados en ISO-8859-1 (o Latin-1) y tienes problemas, indícale a BigQuery que trate a los datos como Latin-1 mediante la marca -E. Para obtener más información, consulta Codificación.

Paso 4: Ejecuta consultas

Ejecuta el siguiente comando para mostrar los nombres de niñas más populares:

bq query "SELECT name,count FROM babynames.names2010 WHERE gender = 'F' ORDER BY count DESC LIMIT 5"

Resultado:

Waiting on job_58c0f5ca52764ef1902eba611b71c651 ... (0s) Current status: DONE
+----------+-------+
|   name   | COUNT |
+----------+-------+
| Isabella | 22731 |
| Sophia   | 20477 |
| Emma     | 17179 |
| Olivia   | 16860 |
| Ava      | 15300 |
+----------+-------+

Ejecuta el siguiente comando para ver los nombres de niños más inusuales. El conteo mínimo es de 5 porque los datos de origen omiten los nombres que aparecen menos de 5 veces.

bq query "SELECT name,count FROM babynames.names2010 WHERE gender = 'M' ORDER BY count ASC LIMIT 5"

Resultado:

Waiting on job_556ba2e5aad340a7b2818c3e3280b7a3 ... (1s) Current status: DONE
+----------+-------+
|   name   | COUNT |
+----------+-------+
| Aarian   |     5 |
| Aaidan   |     5 |
| Aamarion |     5 |
| Aadhavan |     5 |
| Aaqib    |     5 |
+----------+-------+

Limpia

Sigue estos pasos para evitar que se apliquen cargos a tu cuenta de Google Cloud por los recursos que usaste en esta guía de inicio rápido.

Ejecuta el comando bq rm para quitar el conjunto de datos babynames. Usa la marca -r para borrar todas las tablas en el conjunto de datos, incluida la tabla names2010.
```
bq rm -r babynames
```
Escribe y para confirmar el comando de eliminación.

¿Qué sigue?

Para obtener más información sobre la herramienta de línea de comandos de bq, consulta Usa la herramienta de línea de comandos de bq.
Para obtener más información sobre la carga de datos en BigQuery, consulta Introducción a la carga de datos.
Si deseas obtener más información sobre cómo consultar datos, lee la Descripción general de consultas de datos de BigQuery.
Para aprender a exportar datos fuera de BigQuery, consulta Exporta datos de tablas.
Para obtener más información sobre cómo acceder a BigQuery de manera programática, consulta la referencia de la API de REST o la página Bibliotecas cliente de la API de BigQuery.