Gesamte Produktdokumentation lesen

BigQuery ist das vollständig verwaltete, kostengünstige Data Warehouse für Analysen im Petabyte-Bereich von Google Cloud. Damit können Sie große Datenmengen nahezu in Echtzeit analysieren. Mit BigQuery muss keine Infrastruktur eingerichtet oder verwaltet werden. So können Sie sich mithilfe von GoogleSQL auf aussagekräftige Informationen konzentrieren und außerdem flexible Preismodelle einschließlich On-Demand- und Pauschaloptionen nutzen. Weitere Informationen

Jetzt kostenlos starten

Proof of Concept mit einem Guthaben in Höhe von 300 $starten

  • Zugriff auf Gemini 2.0 Flash Thinking erhalten
  • Kostenlose monatliche Nutzung beliebter Produkte wie KI-APIs und BigQuery
  • Keine automatischen Abbuchungen, keine Verpflichtungen
Angebote für kostenlose Produkte ansehen

Mehr als 20 Produkte immer kostenlos nutzen

Sie haben Zugriff auf mehr als 20 kostenlose Produkte für gängige Anwendungsfälle, darunter KI-APIs, VMs, Data Warehouses und mehr.

Dokumentationsressourcen

Finden Sie Kurzanleitungen und Leitfäden, prüfen Sie wichtige Referenzen und erhalten Sie Hilfe bei häufigen Problemen.
Entdecken Sie Schulungen von Google Cloud Skills Boost, Anwendungsfälle, Referenzarchitekturen und Codebeispiele mit Details zur Verwendung und Verbindung von Google Cloud-Diensten. Google Cloud
Training
Schulungen und Tutorials

Schnellstartlösung für Data Warehouses mit BigQuery

Beispiels-Data Warehouse mit BigQuery bereitstellen und verwenden.

Weitere Informationen  
Training
Schulungen und Tutorials

BigQuery for Data Warehousing

Best Practices zum Extrahieren, Umwandeln und Laden Ihrer Daten in Google Cloud mit BigQuery.

Weitere Informationen  
Training
Schulungen und Tutorials

BigQuery-Daten mit PySpark in Dataproc vorverarbeiten

Anleitung zum Erstellen einer Datenverarbeitungspipeline mit Apache Spark mit Dataproc auf Google Cloud. Im Bereich von Data Science und Data Engineering werden Daten häufig von einem Speicherort gelesen, dann werden sie transformiert und in einen anderen Speicherort geschrieben.

Weitere Informationen  
Training
Schulungen und Tutorials

BigQuery For Data Analysis

Erfahren Sie, wie Sie mit BigQuery Modelle für maschinelles Lernen in SQL abfragen, aufnehmen, optimieren, visualisieren und sogar erstellen.

Weitere Informationen  
Training
Schulungen und Tutorials

BigQuery für Marketinganalysten

Gewinnen Sie wiederholbare, skalierbare und wertvolle Erkenntnisse aus Ihren Daten, indem Sie lernen, sie in BigQuery abzufragen.

Weitere Informationen  
Training
Schulungen und Tutorials

BigQuery für maschinelles Lernen

Experimentieren Sie mit den verschiedenen Modelltypen in BigQuery Machine Learning und lernen Sie, was ein gutes Modell ausmacht.

Weitere Informationen  
Anwendungsfall
Anwendungsfälle

Data Warehouses zu BigQuery migrieren

Muster und Empfehlungen für die Umstellung Ihres lokalen Data Warehouse auf BigQuery.

Migration Muster BigQuery

Weitere Informationen  
Anwendungsfall
Anwendungsfälle

BigQuery-Daten in einem Jupyter-Notebook visualisieren

Verwenden Sie die BigQuery Python-Clientbibliothek und Pandas in einem Jupyter-Notebook, um Daten in einer BigQuery-Beispieltabelle zu visualisieren.

Weitere Informationen  
Codebeispiele
Codebeispiele

Client: Anmeldedaten mit Bereichen erstellen

Anmeldedaten mit Drive- und der BigQuery API-Bereichen erstellen

Nächste Schritte  
Codebeispiele
Codebeispiele

Client: Anmeldedaten mit Standardanmeldedaten für Anwendungen erstellen

Einen BigQuery-Client mithilfe der Standardanmeldedaten für Anwendungen erstellen.

Nächste Schritte  
Codebeispiele
Codebeispiele

Client: Mit Dienstkontoschlüssel erstellen

Einen BigQuery-Client mithilfe einer Dienstkonto-Schlüsseldatei erstellen.

Nächste Schritte  
Codebeispiele
Codebeispiele

Python-Beispiele

Mit BigQuery mit der Google Cloud Python-Clientbibliothek arbeiten

GitHub öffnen  
Codebeispiele
Codebeispiele

Node.js-Beispiele

Beispiele für die Node.js-Clientbibliothek für BigQuery

GitHub öffnen  
Codebeispiele
Codebeispiele

Einfaches C#-Beispiel

Ein einfaches C#-Programm und Code-Snippets für die Interaktion mit BigQuery

GitHub öffnen  
Codebeispiele
Codebeispiele

BigQuery und Cloud Monitoring in App Engine mit Java 8

In dieser API-Showcase wird gezeigt, wie Sie eine Anwendung der App Engine-Standardumgebung mit Abhängigkeiten sowohl in BigQuery als auch in Cloud Monitoring ausführen.

GitHub öffnen  
Codebeispiele
Codebeispiele

Alle Beispiele

Alle Beispiele für BigQuery durchsuchen

Nächste Schritte  

Ähnliche Videos

BigQuery testen

Erstellen Sie ein Konto, um die Leistung unserer Produkte in realen Szenarien auszuwerten.
Neukunden erhalten außerdem ein Guthaben von 300 $, um Arbeitslasten auszuführen, zu testen und bereitzustellen.

BigQuery kostenlos testen