BigQuery 是 Google Cloud的全代管 PB 級數據分析資料倉儲，具備成本效益，可讓您近乎即時地對大量資料執行數據分析。使用 BigQuery 時，您不必設定或管理基礎架構，因此可以專心使用 GoogleSQL 找出有意義的洞察資料，並利用以量計價和固定費率等彈性計費模式。瞭解詳情
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訓練
訓練與教學課程
採用 BigQuery 的資料倉儲服務快速部署解決方案
使用 BigQuery 部署及使用資料倉儲範例。
訓練
訓練與教學課程
適用於資料倉儲的 BigQuery
瞭解使用 BigQuery 擷取、轉換及載入資料的最佳做法。 Google Cloud
訓練
訓練與教學課程
在 Dataproc 上使用 PySpark 預先處理 BigQuery 資料
瞭解如何在 Google Cloud上使用 Dataproc 搭配 Apache Spark 建立資料處理管道。在資料科學和資料工程中，讀取一個儲存位置的資料、對資料執行轉換，然後寫入另一個儲存位置，是常見的用途。
訓練
訓練與教學課程
使用 BigQuery 進行資料分析
瞭解如何在 BigQuery 中使用 SQL 查詢、擷取、最佳化、視覺化，甚至建構機器學習模型。
訓練
訓練與教學課程
適用於市場分析師的 BigQuery
瞭解如何使用 BigQuery 查詢資料，以便取得可重複使用、可擴充且有價值的資料洞察資訊。
訓練
訓練與教學課程
適用於機器學習的 BigQuery
在 BigQuery Machine Learning 中嘗試不同的模型類型，瞭解什麼是優質模型。
use case
用途
將資料倉儲遷移至 BigQuery
瞭解將地端部署資料倉儲轉移至 BigQuery 的模式與建議。
遷移
模式
BigQuery
use case
用途
在 Jupyter Notebook 中以圖表呈現 BigQuery 資料
在 Jupyter 筆記本中使用 BigQuery Python 用戶端程式庫與 Pandas，以圖表呈現 BigQuery 範例資料表中的資料。
程式碼範例
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用戶端：建立設有範圍的憑證
使用 Drive 和 BigQuery API 範圍建立憑證。
程式碼範例
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用戶端：使用應用程式預設憑證建立憑證
使用應用程式預設憑證建立 BigQuery 用戶端。
程式碼範例
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用戶端：使用服務帳戶金鑰建立
使用服務帳戶金鑰檔案建立 BigQuery 用戶端。
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Python 範例
使用 Google Cloud Python 用戶端程式庫搭配 BigQuery
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Node.js 範例
BigQuery 適用的 Node.js 用戶端程式庫範例
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C# 簡單範例
用於與 BigQuery 互動的簡單 C# 程式和程式碼片段
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使用 Java 8 在 App Engine 上執行 BigQuery 和 Cloud Monitoring
本 API 展示會示範如何在 BigQuery 和 Cloud Monitoring 上執行具有依附元件的 App Engine 標準環境應用程式。
程式碼範例
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所有樣本
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除非另有註明，否則本頁面中的內容是採用創用 CC 姓名標示 4.0 授權，程式碼範例則為阿帕契 2.0 授權。詳情請參閱《Google Developers 網站政策》。Java 是 Oracle 和/或其關聯企業的註冊商標。
上次更新時間：2025-06-04 (世界標準時間)。
[[["容易理解","easyToUnderstand","thumb-up"],["確實解決了我的問題","solvedMyProblem","thumb-up"],["其他","otherUp","thumb-up"]],[["難以理解","hardToUnderstand","thumb-down"],["資訊或程式碼範例有誤","incorrectInformationOrSampleCode","thumb-down"],["缺少我需要的資訊/範例","missingTheInformationSamplesINeed","thumb-down"],["翻譯問題","translationIssue","thumb-down"],["其他","otherDown","thumb-down"]],["上次更新時間：2025-06-04 (世界標準時間)。"],[[["BigQuery is a fully managed, petabyte-scale data warehouse service by Google Cloud, designed for running real-time analytics on massive datasets."],["It offers flexible pricing models, including on-demand and flat-rate options, allowing users to optimize costs based on their needs."],["BigQuery provides comprehensive documentation and guides for various tasks, including quickstarts, table management, data loading, and machine learning integration."],["Resources are available for users, covering topics like pricing, release notes, locations, cost control, troubleshooting, and support."],["Training, use cases, and code samples are provided to assist users with data warehousing, data analysis, machine learning, and migrating data warehouses to BigQuery, along with showcasing code for various client-side integrations."]]],[]]
