Crea consultas con el explorador de tablas

Vista previa

Esta función está sujeta a las "Condiciones de las Ofertas de Fase Previa a la DG" de la sección Condiciones Generales del Servicio de las Condiciones Específicas del Servicio. Las funciones de fase previa a la DG están disponibles “tal cual” y podrían tener asistencia limitada. Para obtener más información, consulta las descripciones de la etapa de lanzamiento.

Para solicitar asistencia o enviar comentarios sobre esta función, envía un correo electrónico a [e-mail].

En este documento, se muestra cómo usar el explorador de tablas para examinar los datos de las tablas y crear consultas de exploración de datos.

Acerca del explorador de tablas

El explorador de tablas ofrece una manera automatizada de explorar los datos de la tabla de forma visual y crear consultas basadas en la selección de campos de la tabla.

En el explorador de tablas, selecciona los campos de la tabla que deseas examinar. Puedes seleccionar hasta 10 campos de tabla a la vez.

El explorador de tablas muestra los campos seleccionados como tarjetas interactivas con la lista de hasta los 10 valores más comunes para cada campo, ordenados según la columna count. Puedes interactuar con las tarjetas si seleccionas campos y valores distintos que deseas examinar con más detalle. El explorador de tablas crea una consulta de exploración de datos según tu selección.

Puedes copiar esta consulta en una consulta nueva en el editor de consultas o aplicar la consulta en el explorador de tablas. Cuando aplicas la consulta, el explorador de tablas la ejecuta y actualiza las tarjetas que se muestran con los resultados de las consultas. Para continuar con la exploración de datos de la tabla, selecciona más campos o valores de las tarjetas actualizadas.

Limitaciones

• El explorador de tablas está disponible para tablas de BigQuery, tablas de BigLake, tablas externas y vistas.
• El explorador de tablas te permite explorar una sola tabla a la vez. La función no admite la exploración simultánea de varias tablas ni la generación de operaciones entre tablas, por ejemplo, operaciones JOIN.
• El explorador de tablas crea consultas de SQL que reflejan directamente tu selección de campos de tablas y valores distintos. Puedes ejecutar las consultas que crea el explorador de tablas o editarlas de forma manual en el editor de consultas. El explorador de tablas no proporciona asistencia potenciada por IA para generar, completar ni explicar consultas en SQL.
• A fin de explorar los datos de tablas y generar consultas para tablas con control de acceso (LCA) a nivel de columna o permisos de usuario restringidos, debes tener acceso de lectura para todos los campos seleccionados. Para ejecutar las consultas generadas, debes tener permisos suficientes.

Precios

El explorador de tablas ejecuta consultas según la selección de campos de la tabla y valores distintos para mostrar los resultados de la exploración de tablas. Estas consultas generan cargos de precio de procesamiento. El explorador de tablas muestra la cantidad de datos que se procesarán en cada consulta antes de que confirmes la selección de campos de la tabla, lo que activa la ejecución de la consulta.

También puedes generar cargos de procesamiento si ejecutas una consulta que genera el explorador de tablas.

Para obtener más información sobre los precios de procesamiento de BigQuery, consulta Precios.

Antes de comenzar

1. 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.

2. In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.

   Note: If you don't plan to keep the resources that you create in this procedure, create a project instead of selecting an existing project. After you finish these steps, you can delete the project, removing all resources associated with the project.

   Go to project selector

3. Make sure that billing is enabled for your Google Cloud project.

4. Enable the BigQuery API.

   Enable the API

5. In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.

   Note: If you don't plan to keep the resources that you create in this procedure, create a project instead of selecting an existing project. After you finish these steps, you can delete the project, removing all resources associated with the project.

   Go to project selector

6. Make sure that billing is enabled for your Google Cloud project.

7. Enable the BigQuery API.

   Enable the API

Funciones y permisos requeridos

A fin de obtener los permisos que necesitas para ver los datos de la tabla y generar consultas con el explorador de tablas, pídele a tu administrador que te otorgue los siguientes roles de IAM:

• Usuario de trabajo de BigQuery (roles/bigquery.jobUser) en el proyecto.
• Visualizador de datos de BigQuery (roles/bigquery.dataViewer) en todas las tablas y vistas que deseas explorar.

Si quieres obtener más información para otorgar roles, consulta Administra el acceso.

Estos roles predefinidos contienen los permisos necesarios para ver los datos de la tabla y generar consultas con el Explorador de tablas. Para ver los permisos exactos que son necesarios, expande la sección Permisos requeridos:

Permisos necesarios

Se requieren los siguientes permisos para ver los datos de la tabla y generar consultas con el explorador de tablas:

• bigquery.jobs.create en el proyecto desde el que se ejecuta la consulta, independientemente de dónde se almacenen los datos.
• bigquery.tables.getData en todas las tablas y vistas que deseas explorar.

También puedes obtener estos permisos con roles personalizados o con otros roles predefinidos

Para obtener más información sobre Identity and Access Management (IAM) de BigQuery, consulta Control de acceso con IAM.

Explora los datos de una tabla para crear una consulta

Para explorar los datos de la tabla y crear una consulta según tu selección de campos y valores de la tabla, sigue estos pasos:

1. En la consola de Google Cloud, ve a BigQuery Studio.

   Ve a BigQuery Studio

2. En el panel Explorer, selecciona la tabla para la que deseas crear una consulta.

3. Haz clic en la pestaña Explorador de tablas y, luego, en Seleccionar campos.

4. En el panel Seleccionar campos, selecciona hasta 10 campos de tabla para explorar.

5. Para una tabla particionada, en la sección Filtro de partición, configura un filtro de partición personalizado. Los filtros de partición pueden reducir el procesamiento facturable cuando se exploran tablas.

   1. Selecciona Aplicar filtro de partición personalizado.

   2. En los campos de configuración que se muestran, configura el filtro de particiones.

   La visualización de la configuración del filtro depende del tipo de partición de la tabla: hora, día, mes, año o intervalo.

6. Haz clic en Guardar.

   Cuando haces clic en Guardar, BigQuery ejecuta una consulta para mostrar valores comunes para los campos seleccionados, lo que genera cargos. Puedes ver la cantidad de datos que se procesarán en la parte superior del panel Seleccionar campos.

   El explorador de tablas muestra los campos seleccionados como tarjetas en una lista de hasta los diez valores más comunes ordenados por la columna Count. En la sección Consulta generada, puedes ver una consulta que puedes ejecutar para mostrar los mismos datos.

7. Opcional: Para modificar los resultados, puedes probar lo siguiente:

   1. En las tarjetas de campos seleccionados que se muestran, selecciona valores distintos para filtrar aún más los datos.
   2. Para revertir todos los cambios, haz clic en Restablecer.
   3. En la sección Consulta generada, haz clic en Copiar a la consulta para copiar el código generado en una consulta nueva sin título en el editor de consultas. En la pestaña de consulta que acabas de crear, puedes editar, ejecutar y administrar la consulta.

8. Para ejecutar la consulta generada, haz clic en Aplicar.

   BigQuery ejecuta la consulta generada y actualiza las tarjetas mostradas con los resultados de la consulta.

9. Para continuar con la exploración de la tabla, selecciona campos nuevos o valores distintos de las tarjetas que se muestran actualizadas.

Soluciona problemas

Access Denied: Project [project_id]: User does not have bigquery.jobs.create
permission in project [project_id].

Este error ocurre cuando un principal no tiene permiso para crear trabajos de consulta en el proyecto.

Solución: Un administrador debe otorgarte el permiso bigquery.jobs.create en el proyecto que consultas. Este permiso es necesario además de cualquier permiso necesario para acceder a los datos consultados.

Para obtener más información sobre IAM de BigQuery, consulta Control de acceso con IAM.

¿Qué sigue?

• Obtén información para explorar datos con las estadísticas de datos.
• Aprende a escribir consultas con la asistencia de Gemini en BigQuery.