Charger et interroger des données avec la console Trusted Cloud

Avant de commencer

1. In the Trusted Cloud console, on the project selector page, select or create a Trusted Cloud project.

   Go to project selector

2. Facultatif : Si vous sélectionnez un projet existant, veillez à activer l'API BigQuery. L'API BigQuery est automatiquement activée dans les nouveaux projets.

Créer un ensemble de données BigQuery

Utilisez la console Trusted Cloud pour créer un ensemble de données destiné à stocker les données.

1. Dans la console Trusted Cloud , ouvrez la page "BigQuery".
Accéder à BigQuery
2. Dans le volet Explorateur, cliquez sur le nom de votre projet.
3. Cliquez sur more_vert Afficher les actions.
4. Sélectionnez Create Dataset (Créer un ensemble de données).
5. Sur la page Créer un ensemble de données, procédez comme suit :
1. Dans le champ ID de l'ensemble de données, saisissez babynames.
2. Pour Type d'emplacement, sélectionnez Multirégional, puis choisissez US (plusieurs régions aux États-Unis). Les ensembles de données publics sont stockés dans l'emplacement multirégional us. Par souci de simplicité, stockez votre ensemble de données dans le même emplacement.
3. Conservez les autres paramètres par défaut, puis cliquez sur Créer un ensemble de données.

Télécharger le fichier de données source

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 cet ensemble de données, consultez la page d'informations sur l'ensemble de données de l'Administration de la sécurité sociale.

1. Téléchargez l'ensemble de 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 du fichier ZIP.

3. Pour voir à quoi ressemblent les données, ouvrez le fichier yob2014.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. Notez l'emplacement du fichier yob2014.txt pour pouvoir le retrouver ultérieurement.

Charger des données dans une table

Ensuite, chargez les données dans une table.

1. Dans le volet Explorateur, cliquez sur le nom de votre projet.
2. À côté de l'ensemble de données babynames, cliquez sur more_vert Afficher les actions, puis sélectionnez Ouvrir.
3. Cliquez sur add_box Créer une table.

   Sauf indication contraire, utilisez les valeurs par défaut pour tous les paramètres.

4. Sur la page Créer une table, procédez comme suit :
1. Dans la section Source, choisissez Importer dans la liste Créer une table à partir de.
2. Dans le champ Sélectionner un fichier, cliquez sur Parcourir.
3. Accédez à votre fichier yob2014.txt local et sélectionnez-le, puis cliquez sur Ouvrir.
4. Dans la liste Format de fichier, sélectionnez CSV.
5. Dans la section Destination, saisissez "names_2014" dans le champ Table.
6. Dans la section Schéma, cliquez sur le bouton Modifier sous forme de texte et collez la définition de schéma suivante dans le champ de texte :

name:string,assigned_sex_at_birth:string,count:integer

7. Cliquez sur Créer une table.

   Attendez que BigQuery crée la table et charge les données. Une fois que BigQuery a fini de charger les données, développez les volets Historique personnel et Historique du projet pour examiner les détails du job.

Prévisualiser les données de la table

Pour prévisualiser les données de la table, procédez comme suit :

1. Dans le volet Explorateur, développez votre projet et votre ensemble de données babynames, puis sélectionnez la table names_2014.
2. Cliquez sur l'onglet Aperçu. BigQuery affiche les premières lignes de la table.


L'onglet Aperçu n'est pas disponible pour tous les types de table. Par exemple, l'onglet Aperçu n'est pas affiché pour les tables ou les vues externes.

Interroger les données de la table

Vous allez maintenant interroger la table. Le processus est identique à l'exemple précédent, mais cette fois, vous interrogez votre table au lieu d'une table publique.

1. Dans le volet des détails, cliquez sur add_box Requête SQL. Un nouvel onglet de l'éditeur s'ouvre.
2. Dans l'éditeur de requête, collez la requête suivante. Cette requête permet de récupérer les cinq premiers prénoms masculins donnés aux bébés américains assignés homme à leur naissance en 2014.
   

   
       SELECT
         name,
         count
       FROM
         `babynames.names_2014`
       WHERE
         assigned_sex_at_birth = 'M'
       ORDER BY
         count DESC
       LIMIT
         5;
       

3. Cliquez sur Exécuter. Les résultats sont affichés dans la section Résultats de la requête.
   

Vous avez interrogé une table dans un ensemble de données public, puis chargé vos exemples de données dans BigQuery à l'aide de la console Trusted Cloud .

Effectuer un nettoyage

Pour éviter que les ressources utilisées dans cette démonstration soient facturées sur votre compte Trusted Cloud , procédez comme suit :

1. Dans la console Trusted Cloud , ouvrez la page "BigQuery".
Accéder à BigQuery
2. Dans le volet Explorateur, cliquez sur l'ensemble de données babynames que vous avez créé.
3. Développez l'option more_vert Afficher les actions, puis cliquez sur Supprimer.
4. Dans la boîte de dialogue Supprimer l'ensemble de données, confirmez la commande de suppression en saisissant le mot delete avant de cliquer sur Supprimer.

Étapes suivantes

• Pour en savoir plus sur la console Trusted Cloud , consultez Utiliser la console Trusted Cloud .
• Pour en savoir plus sur le chargement de données dans BigQuery, consultez la section Présentation du chargement des données.
• Pour en savoir plus sur l'interrogation de données, consultez la section Présentation des requêtes de données dans BigQuery.
• Pour savoir comment charger un fichier JSON avec des données imbriquées et répétées, consultez la section Charger des données JSON imbriquées et répétées.
• Pour en savoir plus sur l'accès automatisé à BigQuery, consultez la documentation de référence de l'API REST ou la page Bibliothèques clientes BigQuery.