Créer des requêtes avec l'explorateur de tables

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Cette fonctionnalité est soumise aux "Conditions des offres de pré-DG" dans la section "Conditions d'utilisation générales" des Conditions spécifiques au service. Les fonctionnalités pré-DG sont disponibles "en l'état" et peuvent avoir une assistance limitée. Pour en savoir plus, consultez les descriptions des étapes de lancement.

Pour demander de l'aide ou envoyer des commentaires concernant cette fonctionnalité, envoyez un e-mail à [e-mail].

Ce document explique comment utiliser l'explorateur de table pour examiner les données de la table et créer des requêtes d'exploration de données.

À propos de l'explorateur de tables

L'explorateur de tables permet d'explorer visuellement les données d'une table et de créer des requêtes en fonction de vos champs de table sélectionnés.

Dans l'explorateur de tables, vous sélectionnez les champs de la table à examiner. Vous pouvez sélectionner jusqu'à 10 champs de table à la fois.

L'explorateur de tables affiche les champs sélectionnés sous forme de fiches interactives avec la liste des 10 valeurs les plus courantes au maximum pour chaque champ, triées selon la colonne count. Vous pouvez interagir avec les fiches en sélectionnant les champs et les valeurs distinctes que vous souhaitez examiner de plus près. L'explorateur de tables crée une requête d'exploration de données en fonction de votre sélection.

Vous pouvez copier cette requête dans une nouvelle requête de l'éditeur de requête ou l'appliquer dans l'explorateur de table. Lorsque vous appliquez la requête, l'explorateur de tables l'exécute et actualise les fiches affichées avec les résultats de la requête. Pour continuer l'exploration des données de la table, sélectionnez d'autres champs ou valeurs dans les fiches actualisées.

Limites

• L'explorateur de tables est disponible pour les tables BigQuery, les tables BigLake, les tables externes et les vues.
• L'explorateur de tables vous permet d'explorer une seule table à la fois. Cette fonctionnalité n'est pas compatible avec l'exploration simultanée de plusieurs tables ni avec la génération d'opérations entre les tables, par exemple, les opérations JOIN.
• L'explorateur de table crée des requêtes SQL qui reflètent directement votre sélection de champs de table et de valeurs distinctes. Vous pouvez exécuter les requêtes créées par l'explorateur de tables ou les modifier manuellement dans l'éditeur de requêtes. L'explorateur de tables ne fournit pas d'assistance basée sur l'IA pour générer, exécuter ou expliquer des requêtes SQL.
• Pour explorer les données des tables et générer des requêtes pour les tables avec un contrôle des accès au niveau des colonnes (LCA) ou des autorisations utilisateur limitées, vous devez disposer d'un accès en lecture pour tous les champs sélectionnés. Pour exécuter les requêtes générées, vous devez disposer d'autorisations suffisantes.

Tarifs

L'explorateur de tables exécute des requêtes en fonction de votre sélection de champs de table et de valeurs distinctes pour afficher les résultats de l'exploration de table. Ces requêtes entraînent des frais de calcul. L'explorateur de tables affiche la quantité de données qui sera traitée pour chaque requête avant de confirmer votre sélection des champs de table, ce qui déclenche l'exécution de la requête.

Des frais de calcul peuvent également vous être facturés si vous exécutez une requête générée par l'explorateur de table.

Pour en savoir plus sur les tarifs de calcul de BigQuery, consultez la section Tarifs.

Avant de commencer

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

Rôles et autorisations requis

Pour obtenir les autorisations nécessaires pour afficher les données de table et générer des requêtes avec l'explorateur de tables, demandez à votre administrateur de vous accorder les rôles IAM suivants :

• Utilisateur de job BigQuery (roles/bigquery.jobUser) sur le projet.
• Lecteur de données BigQuery (roles/bigquery.dataViewer) sur toutes les tables et vues que vous souhaitez explorer.

Pour en savoir plus sur l'attribution de rôles, consultez la page Gérer l'accès aux projets, aux dossiers et aux organisations.

Ces rôles prédéfinis contiennent les autorisations requises pour afficher les données de table et générer des requêtes avec l'explorateur de tables. Pour connaître les autorisations exactes requises, développez la section Autorisations requises :

Autorisations requises

Les autorisations suivantes sont requises pour afficher les données de la table et générer des requêtes avec l'explorateur de tables :

• bigquery.jobs.create sur le projet à partir duquel la requête est exécutée, quel que soit l'emplacement de stockage des données.
• bigquery.tables.getData sur toutes les tables et vues que vous souhaitez explorer.

Vous pouvez également obtenir ces autorisations avec des rôles personnalisés ou d'autres rôles prédéfinis.

Pour en savoir plus sur la gestion de l'authentification et des accès (IAM) dans BigQuery, consultez la page Contrôle des accès avec IAM.

Explorer les données d'une table pour créer une requête

Pour explorer les données de la table et créer une requête en fonction de votre sélection de champs et de valeurs de table, procédez comme suit :

1. Dans la console Google Cloud, accédez à BigQuery Studio.

   Accéder à BigQuery Studio

2. Dans le volet Explorateur, sélectionnez la table pour laquelle vous souhaitez créer une requête.

3. Cliquez sur l'onglet Explorateur de tables, puis sur Sélectionner des champs.

4. Dans le volet Sélectionner des champs, sélectionnez jusqu'à 10 champs de table à explorer.

5. Pour une table partitionnée, dans la section Filtre de partitionnement, définissez un filtre de partitionnement personnalisé. Les filtres de partition peuvent réduire le calcul facturable lors de l'exploration de tables.

   1. Sélectionnez Appliquer un filtre de partitionnement personnalisé.

   2. Dans les champs de paramètres affichés, configurez le filtre de partitionnement.

   L'affichage des paramètres de filtre dépend du type de partition de la table : heure, jour, mois, année ou plage.

6. Cliquez sur Enregistrer.

   Lorsque vous cliquez sur Enregistrer, BigQuery exécute une requête pour afficher les valeurs courantes des champs sélectionnés, ce qui entraîne des frais. Vous pouvez voir la quantité de données qui sera traitée en haut du volet Sélectionner des champs.

   L'explorateur de tables affiche les champs sélectionnés sous forme de fiches dans une liste des 10 valeurs les plus courantes triées par la colonne Count. Dans la section Requête générée, vous pouvez voir une requête que vous pouvez exécuter pour afficher les mêmes données.

7. Facultatif : Pour modifier vos résultats, vous pouvez essayer les opérations suivantes :

   1. Dans les fiches de champ sélectionnées qui s'affichent, sélectionnez des valeurs distinctes pour filtrer davantage les données.
   2. Pour annuler toutes les modifications, cliquez sur Réinitialiser.
   3. Dans la section Requête générée, cliquez sur Copier dans la requête pour copier le code généré dans une nouvelle requête sans titre de l'éditeur de requête. Dans l'onglet de requête nouvellement créé, vous pouvez modifier, exécuter et gérer la requête.

8. Pour exécuter la requête générée, cliquez sur Appliquer.

   BigQuery exécute la requête générée et actualise les fiches affichées avec les résultats de la requête.

9. Pour continuer à explorer la table, sélectionnez de nouveaux champs ou des valeurs distinctes dans les fiches affichées après actualisation.

Dépannage

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

Cette erreur se produit lorsqu'un compte principal n'est pas autorisé à créer des jobs de requête dans le projet.

Solution : Un administrateur doit vous accorder l'autorisation bigquery.jobs.create sur le projet que vous interrogez. Cette autorisation est requise en plus de toute autorisation requise pour accéder aux données interrogées.

Pour plus d'informations sur les autorisations BigQuery, consultez la page Contrôle des accès avec IAM.

Étape suivante

• Découvrez comment explorer les données à l'aide des insights sur les données.
• Découvrez comment écrire des requêtes avec l'assistance de Gemini dans BigQuery.