總覽

在本研究室中，您將熟悉如何使用 BigQuery 分析帳單資料。

目標

在本研究室中，您將瞭解如何執行下列工作：

• 從 Cloud 控制台登入 BigQuery
• 建立資料集
• 建立資料表
• 從儲存在 bucket 中的帳單檔案匯入資料
• 對大型資料集執行複雜的查詢

設定和需求

每個實驗室都會提供新的 Google Cloud 專案和一組資源，讓您在時限內免費使用。

1. 按一下「Start Lab」按鈕。如果研究室會產生費用，畫面中會出現選擇付款方式的彈出式視窗。左側的「Lab Details」窗格會顯示下列項目：

   • 「Open Google Cloud console」按鈕
   • 剩餘時間
   • 必須在這個研究室中使用的臨時憑證
   • 完成這個實驗室所需的其他資訊 (如有)

2. 點選「Open Google Cloud console」；如果使用 Chrome 瀏覽器，也能按一下滑鼠右鍵，選取「在無痕視窗中開啟連結」。

   接著，實驗室會啟動相關資源並開啟另一個分頁，當中顯示「登入」頁面。

   提示：您可以在不同的視窗中並排開啟分頁。

   注意：如果頁面中顯示「選擇帳戶」對話方塊，請點選「使用其他帳戶」。

3. 如有必要，請將下方的 Username 貼到「登入」對話方塊。

   {{{user_0.username | "Username"}}}

   您也可以在「Lab Details」窗格找到 Username。

4. 點選「下一步」。

5. 複製下方的 Password，並貼到「歡迎使用」對話方塊。

   {{{user_0.password | "Password"}}}

   您也可以在「Lab Details」窗格找到 Password。

6. 點選「下一步」。

   重要事項：請務必使用實驗室提供的憑證，而非自己的 Google Cloud 帳戶憑證。 注意：如果使用自己的 Google Cloud 帳戶來進行這個實驗室，可能會產生額外費用。

7. 按過後續的所有頁面：

   • 接受條款及細則。
   • 由於這是臨時帳戶，請勿新增救援選項或雙重驗證機制。
   • 請勿申請免費試用。

Google Cloud 控制台稍後會在這個分頁開啟。

注意：如要查看列出 Google Cloud 產品和服務的選單，請點選左上角的「導覽選單」，或在「搜尋」欄位輸入服務或產品名稱。

工作 1：使用 BigQuery 匯入資料

登入 BigQuery 並建立資料集

在這項工作中，您會使用 BigQuery 建立資料集，接著建立資料表，最後從 Cloud Storage 匯入帳單資料。

1. 前往 Google Cloud 控制台，依序點按「導覽選單」圖示 和「BigQuery」。
2. 出現提示訊息時，點按「完成」。
3. 按一下專案 ID (開頭為 qwiklabs-gcp) 旁邊的「查看動作」圖示，然後按一下「建立資料集」。

注意：您可以參考「將 Cloud Billing 資料匯出至 BigQuery」指南，將帳單資料直接匯出至 BigQuery。不過，為配合本實驗室的學習目標，我們已預先準備範例帳單檔案。該檔案位於 Cloud Storage bucket，可以透過學員帳戶存取。請將這項帳單資訊匯入 BigQuery 資料表並進行檢查。

4. 指定下列屬性：

屬性	值 (依指示輸入屬性值或選取選項)
資料集 ID：	billing_dataset
資料位置：	US
預設資料表效期 (請勾選「啟用資料表到期時間」)：	1 天 (預設資料表最長效期)

5. 點選「建立資料集」，左窗格應會顯示 billing_dataset。

建立資料表並匯入

1. 按一下 billing_dataset 資料集旁的「查看動作」圖示，然後依序點選「開啟」>「建立資料表」來建立新資料表。
2. 在「來源」部分指定下列屬性，其餘設定請保持預設狀態：

屬性	值 (依指示輸入屬性值或選取選項)
使用下列資料建立資料表：	Google Cloud Storage
選取 GCS bucket 中的檔案	cloud-training/archinfra/BillingExport-2020-09-18.avro
檔案格式	Avro

3. 在「目的地」部分指定下列屬性，其餘設定請保持預設狀態：

屬性	值 (依指示輸入屬性值或選取選項)
資料表名稱	sampleinfotable
資料表類型	原生資料表

4. 點選「建立資料表」。工作完成後，資料表會顯示在左側窗格中的資料集下方。

點選「檢查我的進度」，確認目標已達成。使用 BigQuery 匯入資料

工作 2：檢查資料表

在這項工作中，您會檢查匯入的資料。

1. 點按「sampleinfotable」。

注意：這裡顯示的結構定義是 BigQuery 依據匯入檔案資料自動建立而成，請留意其中的字串、整數、時間戳記和浮點值。

2. 點選「詳細資料」，然後查看「列數」。

3. 點選「預覽」分頁標籤。

工作 3：撰寫簡單的查詢

在這項工作中，您會編寫並執行簡單的查詢來篩選帳單資料。

在查詢中參照資料表時，必須同時指定資料集 ID 和資料表 ID，專案 ID 則是選填項目。

注意：如果未指定專案 ID，BigQuery 預設將使用目前的專案 ID。

BigQuery 介面列出了您需要的所有資訊。在左側欄中，您會看到資料集 ID (billing_dataset) 和資料表 ID (sampleinfotable)。

提醒您，點選資料表名稱即可顯示「結構定義」和所有欄位名稱。

現在，請根據「費用」欄位建立簡單的查詢。

1. 點按「+ SQL 查詢」。
2. 將下列程式碼貼入查詢編輯器：

SELECT * FROM `billing_dataset.sampleinfotable` WHERE Cost > 0

3. 點按「執行」。

點選「Check my progress」，確認目標已達成。撰寫簡單的查詢

工作 4：使用 SQL 分析大型帳單資料集

在這項工作中，您會使用 BigQuery 分析範例資料集，當中含有 415,602 行的帳單資料。

1. 將下列程式碼貼入查詢編輯器，編寫新查詢：

SELECT billing_account_id, project.id, project.name, service.description, currency, currency_conversion_rate, cost, usage.amount, usage.pricing_unit FROM `billing_dataset.sampleinfotable`

2. 點按「執行」。 確認結果資料表有 415,602 行帳單資料。

3. 點按「Compose new query」，將下列程式碼貼入查詢編輯器，以便找出最近 100 筆費用大於 0 的記錄：

SELECT service.description, sku.description, location.country, cost, project.id, project.name, currency, currency_conversion_rate, usage.amount, usage.unit FROM `billing_dataset.sampleinfotable` WHERE Cost > 0 ORDER BY usage_end_time DESC LIMIT 100

4. 點按「執行」。
5. 點按「Compose new query」，將下列程式碼貼入查詢編輯器，以便找出費用大於 10 美元的所有記錄：

SELECT service.description, sku.description, location.country, cost, project.id, project.name, currency, currency_conversion_rate, usage.amount, usage.unit FROM `billing_dataset.sampleinfotable` WHERE cost > 10

6. 點按「執行」。

7. 如要從帳單資料中找出有最多筆記錄的產品，請點選「編寫新查詢」，並將下列程式碼貼入查詢編輯器：

SELECT service.description, COUNT(*) AS billing_records FROM `billing_dataset.sampleinfotable` GROUP BY service.description ORDER BY billing_records DESC

8. 點按「執行」。

9. 如要找出使用頻率最高且費用超過 1 美元的產品，請點選「撰寫新查詢」，並將下列程式碼貼入查詢編輯器：

SELECT service.description, COUNT(*) AS billing_records FROM `billing_dataset.sampleinfotable` WHERE cost > 1 GROUP BY service.description ORDER BY billing_records DESC

10. 點按「執行」。

11. 如要找出最常出現的費用單位，請點選「編寫新查詢」，並將下列程式碼貼入查詢編輯器：

SELECT usage.unit, COUNT(*) AS billing_records FROM `billing_dataset.sampleinfotable` WHERE cost > 0 GROUP BY usage.unit ORDER BY billing_records DESC

12. 點按「執行」。

13. 如要找出總計費用最高的產品，請點選「編寫新查詢」，並將下列程式碼貼入查詢編輯器：

SELECT service.description, ROUND(SUM(cost),2) AS total_cost FROM `billing_dataset.sampleinfotable` GROUP BY service.description ORDER BY total_cost DESC

14. 點按「執行」。

點選「Check my progress」，確認目標已達成。 使用 SQL 分析大型帳單資料集

工作 5：回顧

在本實驗室中，您將匯總為 arvo 檔案的帳單資料匯入 BigQuery，並對該檔案執行簡易的查詢。接著，您存取了共用資料集，其中含有超過 22,000 筆帳單資訊記錄。您對這份資料執行了各式各樣的查詢，瞭解如何執行 BigQuery 查詢來提問及獲得解答。

關閉研究室

如果您已完成研究室，請按一下「End Lab」(關閉研究室)。Google Cloud Skills Boost 會移除您使用的資源，並清除所用帳戶。

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