Summary  
This chapter explains how to navigate a console’s explorer pane to access projects, datasets, and tables, and how to use the query editor to implement code. It also covers executing queries, printing results in the results table, and monitoring query execution metrics.

General domain of usage  
Cloud-based data analytics

Die **BigQuery-Konsole** bietet eine einheitliche Oberfläche zum Erkunden von Daten, Schreiben von Abfragen und Überwachen der Ausführung. Sie ist darauf ausgelegt, einen effizienten Übergang von Rohdaten zu Erkenntnissen zu ermöglichen, ohne sich mit Infrastruktur oder komplexer Einrichtung beschäftigen zu müssen.

Das **Explorer-Fenster** ermöglicht das Durchsuchen von **Projekten**, **Datasets** und **Tabellen** und vereinfacht so die Datenentdeckung und -organisation. Diese Hierarchie hilft dabei, Ressourcen schnell zu finden und die Struktur der Daten zu verstehen.

Der **Abfrage-Editor** ist der Hauptarbeitsbereich zum Schreiben und Ausführen von SQL-Abfragen. Er bietet nützliche Funktionen wie Auto-Vervollständigung und Syntaxhervorhebung, die Fehler reduzieren und die Entwicklung von Abfragen beschleunigen.

Nach der Ausführung einer Abfrage erscheinen die Ergebnisse in der **Ergebnistabelle**, wo Daten überprüft, analysiert und exportiert werden können. Die Konsole verfolgt außerdem Abfragejobs, um die Organisation zu erleichtern und den Ausführungsstatus zu überwachen.

Was ist der Hauptzweck des Explorer-Fensters in der BigQuery-Konsole?

Wie sind Projekte, Datasets und Tabellen im Explorer-Fenster organisiert?

Wo können Sie die Ergebnisse einer abgeschlossenen Abfrage anzeigen?

Tauchen Sie ein in die Grundlagen der BigQuery-Plattform und verändern Sie Ihren Umgang mit Cloud-Daten. Beherrschen Sie die Fähigkeiten, die für die Navigation in der Konsole, das Verwalten von Projekten und die Optimierung von Abfragekosten erforderlich sind. Sammeln Sie praktische Erfahrungen mit BigQuery-spezifischen Funktionen wie Array-Operationen, geografischen Daten und Datumsfunktionen. Entdecken Sie fortgeschrittene Optimierungstechniken und erfahren Sie die Geheimnisse des Aufbaus von Machine-Learning-Modellen direkt im Data Warehouse mit BigQuery ML.

Erwerben Sie ein fundiertes Verständnis der BigQuery-Umgebung, die sich von traditionellen Datenbanken unterscheidet. Lernen Sie, die Konsole zu navigieren, Projekte und Datasets zu verwalten sowie Kosten effektiv zu analysieren. Stärken Sie Ihr Vertrauen beim Einrichten Ihres Arbeitsbereichs für eine effiziente Datenanalyse.

Erkunden Sie die Grundlagen der Abfrage-Engine zur effizienten Datenabfrage. Beherrschen Sie Techniken zur Datenauswahl und lernen Sie die Analyse spezifischer Produktmetriken. Entdecken Sie Leistungsmerkmale und Methoden zur Überprüfung von Abfragen, um eine schnelle und präzise Analyse sicherzustellen.

Erweitern Sie Ihr Wissen durch das Beherrschen der einzigartigen Datentypen von BigQuery.
Umgang mit komplexen Array-Operationen und Manipulation von Datums- und Zeitfunktionen.
Erkundung geografischer Funktionen zur Lösung standortbezogener Herausforderungen wie der Berechnung von Städtedistanzen.

Optimieren Sie Ihren Arbeitsablauf durch das Verwalten großer Tabellen und die Verbesserung der Abfrageleistung.
Erkenntnisse über effektives Fehlerhandling zur schnellen Problemlösung.
Beherrschung der Fähigkeiten zur Aufrechterhaltung einer leistungsstarken Datenbankumgebung.

Wenden Sie Ihr Wissen in realen Szenarien an. Erfahren Sie, wie umfassende Berichte erstellt und BigQuery mit externen Tools integriert wird. Verwandeln Sie Rohdaten durch praktische Anwendung und Berichtsstrategien in umsetzbare Geschäftseinblicke.

Tauchen Sie ein in die Grundlagen von BigQuery ML. Erfahren Sie, wie Sie Machine-Learning-Modelle mit Standard-SQL erstellen und ausführen, ohne Daten zu verschieben. Sammeln Sie praktische Erfahrungen mit Modell-Durchläufen, um Vorhersagen direkt innerhalb der Plattform zu treffen.

Navigation in der BigQuery-Konsole

1. Was ist der Hauptzweck des Explorer-Fensters in der BigQuery-Konsole?

2. Wie sind Projekte, Datasets und Tabellen im Explorer-Fenster organisiert?

3. Wo können Sie die Ergebnisse einer abgeschlossenen Abfrage anzeigen?