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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ることができます。データベースの管理に一般的に使用されており、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、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やクエストに取り組むための足がかりとなります。このラボは 2 部に分かれています。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する方法を学んでから、そのファイルを Cloud SQL にアップロードします。その後、Cloud SQL を使用して、データベースやテーブルを作成、管理する方法を学びます。最後に、データを操作、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やプロジェクトと区別する。
• SELECT、FROM、WHERE の各キーワードを使って簡単なクエリを組み立てる。
• BigQuery コンソール内のコンポーネントや階層構造を確認する。
• データベースやテーブルを 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 の各キーワードについて理解する。
• 上記のコマンドを実行、連結して、データセットから意味のあるデータを 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。

前提条件

これは入門レベルのラボです。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 や 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 の習熟度をご検討ください。以下のラボは、このラボよりも難易度が高くなっており、お持ち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。

• BigQuery の天気データ
• Datalab と BigQuery による出生率データの分析

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。