BigQuery è il data warehouse di analisi di Google Cloud completamente gestito, su scala petabyte e economico, che consente di eseguire analisi su grandi quantità di dati quasi in tempo reale. Con BigQuery, non c'è alcuna infrastruttura da configurare o gestire e puoi concentrarti su come trovare insight significativi utilizzando SQL standard e sfruttare i modelli di prezzi flessibili sulle opzioni on demand e a costo fisso. Scopri di più

Guide

Riferimento

Risorse

Formazione e tutorial

Prova i tutorial, i corsi e la formazione autonoma di BigQuery su Google Cloud Skills Boost.

Formazione

BigQuery per il data warehousing

Scopri le best practice per l'estrazione, la trasformazione e il caricamento dei tuoi dati in Google Cloud con BigQuery.

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Codelab

Pre-elaborazione dei dati BigQuery con PySpark su Dataproc

Scopri come creare una pipeline di elaborazione dati utilizzando Apache Spark con Dataproc su Google Cloud Platform. È un caso d'uso comune in data science e data engineering per la lettura di dati da una posizione di archiviazione, l'esecuzione di trasformazioni e la scrittura in un'altra posizione di archiviazione.

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Formazione

BigQuery per analisi di dati

Scopri come eseguire query, importare, ottimizzare, visualizzare e persino creare modelli di machine learning in SQL all'interno di BigQuery.

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Formazione

Analista di BigQuery per il marketing

Ricevi informazioni ripetibili, scalabili e preziose sui tuoi dati imparando a inviare query utilizzando BigQuery.

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Casi d'uso

Esplora i casi d'uso, le architetture di riferimento, i white paper, le best practice e le soluzioni di settore.

Caso d'uso

Migrazione dei data warehouse in BigQuery

Scopri pattern e suggerimenti per la transizione del tuo data warehouse on-premise a BigQuery.

Migrazione Pattern BigQuery

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Caso d'uso

Flusso di dati da Cloud Storage a BigQuery tramite Cloud Functions

Scopri come creare flussi di nuovi oggetti da un bucket Cloud Storage in BigQuery utilizzando Cloud Functions.

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Caso d'uso

Visualizzazione dei dati BigQuery in un blocco note Jupyter

Utilizza la libreria client Python di BigQuery e i panda in un blocco note Jupyter per visualizzare i dati in una tabella di esempio BigQuery.

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Caso d'uso

Gestione dell'accesso ai dati sanitari in BigQuery

Spiega le strategie per proteggere i dati sanitari clinici e operativi in BigQuery.

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Esempi di codice

Esplora la programmazione con esempi che mostrano come utilizzare e connettere i servizi Google Cloud.

Google Cloud

Client: creazione di credenziali con ambiti

Creare credenziali con gli ambiti API Drive e BigQuery.

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Google Cloud

Client: creare credenziali con credenziali predefinite dell'applicazione

Creare un client BigQuery utilizzando le credenziali predefinite dell'applicazione.

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Google Cloud

Cliente: creazione con chiave dell'account di servizio

Crea un client BigQuery utilizzando un file della chiave dell'account di servizio.

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GitHub

Esempi di Python

Utilizzo di BigQuery con la libreria client Python di Google Cloud

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Esempi di Node.js

Esempi per la libreria client Node.js per BigQuery

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Esempio di C# semplice

Un semplice programma C# e snippet di codice per interagire con BigQuery

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BigQuery e Monitoring su App Engine con Java 8

Questa vetrina API mostra come eseguire un'applicazione dell'ambiente standard di App Engine con dipendenze sia da BigQuery che da Cloud Monitoring.

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Google Cloud

Tutti gli esempi

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Video

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