BigQuery

Use o Google Cloud BigQuery para executar consultas super rápidas, semelhantes a SQL, em tabelas apenas por anexação. O BigQuery torna mais fácil:

• Controlar quem pode visualizar e consultar seus dados.

• Usar diversas ferramentas de terceiros para acessar os dados no BigQuery, como ferramentas que carregam ou visualizam seus dados.

• Usar conjuntos de dados para organizar e controlar o acesso a tabelas, além de criar tarefas para o BigQuery executar (carregar, exportar, consultar ou copiar dados).

Encontre "BigQuery" na barra lateral esquerda do Developers Console: Big Data > BigQuery.

Primeiros passos

1. Abra seu projeto no Google Developers Console.

   Caso seja novo no console, você precisará inscrever-se para uma Conta do Google, acessar o console e criar um projeto.

2. Encontre BigQuery na barra lateral esquerda do Developers Console: Big Data > BigQuery.

   Observe essas duas exigências:

   • BigQuery API: novos projetos ativam a BigQuery API automaticamente. Se um projeto existente não tiver BigQuery ativo, clique em APIs e autenticação na barra lateral esquerda, clique em APIs, encontre e ative a BigQuery API.

   • Faturamento: o BigQuery oferece um nível gratuito de consultas, mas você precisa ativar o faturamento para usar outras operações.

3. Tente um destes métodos de início rápido para aprender como consultar, carregar e exportar dados no BigQuery.

   • Início rápido da interface da Web do BigQuery: a interface da Web do BigQuery é uma interface virtual para tarefas do BigQuery. 

   • Ferramenta de linha de comando bq: a ferramenta de linha de comando bq é uma ferramenta baseada em Python que acessa o BigQuery a partir da linha de comando.

   • Início rápido da BigQuery API: saiba como criar aplicativos da linha de comando que podem acessar a BigQuery API.

4. Veja recursos para desenvolvedores abaixo para mais informações sobre como carregar, consultar e exportar dados, assim como controlar o acesso, usar a API e outras ferramentas e soluções.

Recursos para desenvolvedores

Carregar, consultar e exportar dados

• Carregar dados: saiba como preparar os dados para o BigQuery, carregar dados em lote com uma tarefa ou enviar registros em fluxo para o BigQuery individualmente.

• Consultar dados: saiba como executar consultas síncronas e assíncronas a partir da BigQuery API.

• Exportar dados: saiba como exportar dados do BigQuery em diversos formatos. O BigQuery pode exportar até 1 GB de dados por arquivo e oferece suporte à exportação de vários arquivos.

BigQuery API

• Bibliotecas de cliente do BigQuery: veja as bibliotecas de ajuda, os exemplos e os scripts que você pode usar para acessar a Google BigQuery API em diferentes linguagens de programação.

• Autorização da BigQuery API: saiba como autorizar o acesso à BigQuery API em vários cenários de aplicativo. A API do BigQuery requer que todas as solicitações sejam autorizadas por um usuário autenticado ou por uma conta de serviço.

• Princípios básicos da BigQuery API: saiba como gerenciar tarefas, conjuntos de dados e projetos, gerenciar tabelas e fazer solicitações em lote.

• Referência da API: confira nossos guias de referência para conjuntos de dados, tarefas, projetos, dados de tabelas e tabelas da API.

Ferramentas e soluções

• Interface da Web do BigQuery: a interface da Web do BigQuery é uma interface visual que ajuda a concluir tarefas como executar consultas, carregar e exportar dados. Consulte também o Início rápido da interface da Web.

• Início rápido da ferramenta de linha de comando bq: a ferramenta de linha de comando bq é uma ferramenta baseada em Python que acessa o BigQuery a partir da linha de comando. Consulte também o Início rápido da ferramenta de linha de comando.

• Conector do BigQuery para Excel: o Google BigQuery oferece um conector para Excel que permite fazer consultas no Google BigQuery a partir do Excel. Isso pode ser útil se você usa o Excel regularmente para gerenciar seus dados. 

• Ferramentas e serviços de terceiros: confira uma amostra de ferramentas e serviços líderes no setor em carregamento, transformação e visualização de dados. Eles são fornecidos pelos parceiros de tecnologia da Google Cloud Platform.

Suporte

• Visão geral de suporte: saiba onde fazer perguntas, adquirir um pacote de suporte e reportar bugs.

• Solução de problemas: saiba como solucionar problemas com códigos de erro HTTP ou erros de tarefas ao trabalhar com o BigQuery.

• Lista de verificação de lançamento: veja as atividades recomendadas para realizar antes de lançar um aplicativo comercial que usa o BigQuery.