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概要

SQL（構造化クエリ言語）とはデータ操作のための標準言語であり、構造化データセットを照会して分析情報を得られるようにするものです。一般にデータベースの管理に使用され、リレーショナル データベースへのトランザクション レコードの入力やペタバイト規模のデータ分析といった作業を行うことができます。

このラボは SQL の入門編となっており、Qwiklabs でこれからデータ サイエンスに関する多数のラボとクエストに取り組むための足がかりとなります。二部構成の前半では SQL クエリの基本的なキーワードについて学び、ロンドン市内のシェア自転車に関する一般公開データセットに対して BigQuery コンソールでクエリを実行します。

後半では、ロンドン市内のシェア自転車に関するデータセットのサブセットを CSV ファイルにエクスポートしてから、Cloud SQL にアップロードします。その後、Cloud SQL を使用してデータセットとテーブルを作成および管理する方法を学びます。最後に、データを操作および編集するその他の SQL キーワードを実際に試してみます。

目標

このラボでは、次の方法について学びます。

• データベースをテーブルおよびプロジェクトと区別する。
• SELECT、FROM、WHERE のキーワードを使用してシンプルなクエリを作成する。
• BigQuery コンソール内のコンポーネントと階層構造を確認する。
• データベースとテーブルを BigQuery に読み込む。
• テーブルに対して簡単なクエリを実行する。
• COUNT、GROUP BY、AS、ORDER BY のキーワードについて学習する。
• 上記のコマンドを実行、連結して、データセットから有意なデータを pull する。
• データのサブセットを CSV ファイルにエクスポートし、そのファイルを Cloud Storage の新しいバケットに格納する。
• 新しい Cloud SQL インスタンスを作成し、エクスポートした CSV ファイルを新しいテーブルとして読み込む。
• CREATE DATABASE、CREATE TABLE、DELETE、INSERT INTO、UNION の各クエリを Cloud SQL で実行する。

前提事項

最重要: ラボを開始する前に、個人または企業の Gmail アカウントからログアウトしてください。

これは入門レベルのラボであり、これまでに SQL を使用した経験がほとんど、またはまったくない方を対象としています。Cloud Storage や Cloud Shell の知識があれば役立ちますが、必須ではありません。このラボでは、SQL でのクエリの読み書きの基礎について学び、その知識を BigQuery と Cloud SQL で実際に試してみます。

ラボを始める前に、ご自身の SQL の習熟度を考慮してください。以下のラボはこのラボよりも難易度が高く、ご自身の知識をより高度なユースケースに応用していただけます。

• Weather Data in BigQuery
• Analyzing Natality Data Using Datalab and BigQuery

準備ができたら下にスクロールし、以下に示す手順に沿ってラボ環境をセットアップします。