Charger et interroger des données avec l'outil bq

Charger et interroger des données avec l'outil bq

Découvrez comment créer un ensemble de données, charger des exemples de données et interroger des tables à l'aide de l'outil de ligne de commande bq.

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Pour obtenir des instructions détaillées sur cette tâche directement dans la console Google Cloud , cliquez sur Visite guidée :

Visite guidée

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Avant de commencer

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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

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.

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1. Verify that billing is enabled for your Google Cloud project.

Si vous n'activez pas la facturation pour le projet Google Cloud que vous utilisez dans ce tutoriel, vous chargerez et interrogerez les données dans le bac à sable BigQuery. Le bac à sable BigQuery vous permet d'apprendre à utiliser BigQuery avec un ensemble limité de fonctionnalités offertes.

2. Vérifiez que l'API BigQuery est activée.

   Activer l'API

   Si vous avez créé un nouveau projet, l'API BigQuery est automatiquement activée.

3. In the Google Cloud console, activate Cloud Shell.

   Activate Cloud Shell

   At the bottom of the Google Cloud console, a Cloud Shell session starts and displays a command-line prompt. Cloud Shell is a shell environment with the Google Cloud CLI already installed and with values already set for your current project. It can take a few seconds for the session to initialize.

Télécharger le fichier contenant les données sources

Le fichier que vous téléchargez contient environ 7 Mo de données correspondant aux prénoms populaires donnés aux bébés. Il provient de l'Administration de la sécurité sociale des États-Unis.

Pour en savoir plus sur les données, consultez les informations générales sur les prénoms populaires de l'Administration de la sécurité sociale.

1. Téléchargez les données de l'Administration de la sécurité sociale des États-Unis en ouvrant l'URL suivante dans un nouvel onglet du navigateur :

   https://www.ssa.gov/OACT/babynames/names.zip
   

2. Extrayez le fichier.

   Pour en savoir plus sur le schéma de l'ensemble de données, consultez le fichier NationalReadMe.pdf que vous avez extrait.

3. Pour voir à quoi ressemblent les données, ouvrez le fichier yob2024.txt. Ce fichier contient des valeurs séparées par une virgule spécifiant le prénom, le genre attribué à la naissance et le nombre d'enfants portant ce prénom. Le fichier ne comporte pas de ligne d'en-tête.

4. Déplacez le fichier vers votre répertoire de travail.

   • Si vous utilisez Cloud Shell, cliquez sur  Plus > Importer. Cliquez sur Sélectionner des fichiers, choisissez le fichier yob2024.txt, puis cliquez sur Importer.

   • Si vous utilisez un shell local, copiez ou déplacez le fichier yob2024.txt dans le répertoire dans lequel vous exécutez l'outil bq.

Créer un ensemble de données

1. Si vous avez lancé Cloud Shell à partir de la documentation, saisissez la commande suivante pour définir l'ID de votre projet. Cela vous évite de devoir spécifier l'ID du projet dans chaque commande CLI.

   gcloud config set project PROJECT_ID
   

   Remplacez PROJECT_ID par l'ID du projet.

2. Saisissez la commande suivante pour créer un ensemble de données nommé babynames :

   bq mk --dataset babynames
   

   Le résultat ressemble à ce qui suit :

   Dataset 'babynames' successfully created.
   

3. Vérifiez que l'ensemble de données babynames apparaît désormais dans votre projet :

   bq ls --datasets=true
   

   Le résultat ressemble à ce qui suit :

     datasetId
   -------------
     babynames
   

Charger des données dans une table

1. Dans l'ensemble de données babynames, chargez le fichier source yob2024.txt dans une nouvelle table nommée names2024 :

   bq load babynames.names2024 yob2024.txt name:string,assigned_sex_at_birth:string,count:integer
   

   Le résultat ressemble à ce qui suit :

   Upload complete.
   Waiting on bqjob_r3c045d7cbe5ca6d2_0000018292f0815f_1 ... (1s) Current status: DONE
   

2. Vérifiez que la table names2024 apparaît désormais dans l'ensemble de données babynames :

   bq ls --format=pretty babynames
   

   Le résultat renvoyé ressemble à ceci : Certaines colonnes sont omises pour simplifier la sortie.

   +-----------+-------+
   |  tableId  | Type  |
   +-----------+-------+
   | names2024 | TABLE |
   +-----------+-------+
   

3. Vérifiez que le schéma de votre nouvelle table names2024 est name: string, assigned_sex_at_birth: string et count: integer :

   bq show babynames.names2024
   

   Le résultat renvoyé ressemble à ceci : Certaines colonnes sont omises pour simplifier la sortie.

     Last modified        Schema                      Total Rows   Total Bytes
   ----------------- ------------------------------- ------------ ------------
   14 Mar 17:16:45   |- name: string                    31904       607494
                     |- assigned_sex_at_birth: string
                     |- count: integer
   

Interroger les données de la table

1. Déterminez les prénoms de filles les plus populaires dans les données :

   bq query \
       'SELECT
         name,
         count
       FROM
         babynames.names2024
       WHERE
         assigned_sex_at_birth = "F"
       ORDER BY
         count DESC
       LIMIT 5'
   

   Le résultat ressemble à ce qui suit :

   +-----------+-------+
   |   name    | count |
   +-----------+-------+
   | Olivia    | 14718 |
   | Emma      | 13485 |
   | Amelia    | 12740 |
   | Charlotte | 12552 |
   | Mia       | 12113 |
   +-----------+-------+
   

2. Déterminez les prénoms de garçons les moins populaires dans les données :

   bq query \
       'SELECT
         name,
         count
       FROM
         babynames.names2024
       WHERE
         assigned_sex_at_birth = "M"
       ORDER BY
         count ASC
       LIMIT 5'
   

   Le résultat ressemble à ce qui suit :

   +---------+-------+
   |  name   | count |
   +---------+-------+
   | Aaran   |     5 |
   | Aadiv   |     5 |
   | Aadarsh |     5 |
   | Aarash  |     5 |
   | Aadrik  |     5 |
   +---------+-------+
   

   Le nombre minimal est cinq, car les données sources omettent les prénoms pour lesquels moins de cinq occurrences sont comptabilisées.

Effectuer un nettoyage

Pour éviter que les ressources utilisées dans cette démonstration soient facturées sur votre compte Google Cloud , supprimez le projet Google Cloud qui les contient.

Supprimer le projet

Si vous avez utilisé le bac à sable BigQuery pour interroger l'ensemble de données public, la facturation n'est pas activée pour votre projet. Vous n'avez donc pas besoin de le supprimer.

Le moyen le plus simple d'empêcher la facturation est de supprimer le projet que vous avez créé pour ce tutoriel.

Pour supprimer le projet :

Attention : La suppression d'un projet a les effets suivants :

• Tout le contenu du projet est supprimé. Si vous avez utilisé un projet existant pour les tâches décrites dans ce document et que vous le supprimez, vous supprimerez également tout autre travail effectué dans le projet.
• Les ID de projets personnalisés sont perdus. Lorsque vous avez créé ce projet, vous avez peut-être créé un ID de projet personnalisé que vous souhaitez utiliser à l'avenir. Pour conserver les URL qui utilisent l'ID de projet, telle qu'une URL appspot.com, supprimez les ressources sélectionnées dans le projet au lieu de supprimer l'ensemble du projet.

Si vous envisagez d'explorer plusieurs architectures, tutoriels et guides de démarrage rapide, réutiliser des projets peut vous aider à ne pas dépasser les limites de quotas des projets.

1. In the Google Cloud console, go to the Manage resources page.

   Go to Manage resources

2. In the project list, select the project that you want to delete, and then click Delete.
3. In the dialog, type the project ID, and then click Shut down to delete the project.

Supprimer les ressources

Si vous avez utilisé un projet existant, supprimez les ressources que vous avez créées :

1. Supprimez l'ensemble de données babynames :

   bq rm --recursive=true babynames
   

   L'option --recursive supprime toutes les tables de l'ensemble de données, y compris la table names2024.

   Le résultat ressemble à ce qui suit :

   rm: remove dataset 'myproject:babynames'? (y/N)
   

2. Pour confirmer la commande de suppression, saisissez y.

Étapes suivantes

• En savoir plus sur l'utilisation de l'outil bq.
• Découvrir le bac à sable BigQuery
• En savoir plus sur le chargement de données dans BigQuery
• En savoir plus sur l'interrogation des données dans BigQuery