Wie man mit Google BigQuery kostenlos SQL übt

Möchten Sie SQL üben, ohne etwas zu installieren oder einen Cent auszugeben? Mit Google BigQuery Sandbox können Sie echte Datensätze untersuchen, online Abfragen schreiben und Ihre SQL-Kenntnisse kostenlos erweitern - ganz ohne Kreditkarte. Dieser Leitfaden zeigt Ihnen Schritt für Schritt, wie Sie loslegen können.

Was ist Google BigQuery?

Google BigQuery ist ein Cloud-basiertes Data Warehouse - eine Art Datenbank zum Speichern und Analysieren großer Datenmengen. Es wurde von Google entwickelt und ist Teil von Google Cloud. Sie verwenden SQL, um die darin gespeicherten Informationen zu suchen, zu filtern und zu analysieren.

BigQuery ist einsteigerfreundlich, da Sie keine Server verwalten müssen und Zugang zu kostenlosen öffentlichen Datensätzen haben, die Sie sofort erkunden und damit üben können. Sie können die Anwendung mit einem kostenlosen Google-Konto nutzen - eine Kreditkarte ist nicht erforderlich. Wenn Sie fortgeschrittene Funktionen ausprobieren möchten, erhalten Sie von Google außerdem kostenloses Guthaben in Höhe von 300 US-Dollar, wenn Sie sich für Google Cloud anmelden.

BigQuery ist eine hervorragende Möglichkeit, praktische Erfahrungen mit SQL in einer realen, cloudbasierten Umgebung zu sammeln. Sie können interessante Datensätze direkt in Ihrem Browser abfragen - keine Einrichtung oder Installation erforderlich. Es ist ein praktischer, niedrigschwelliger Einstieg für alle, die SQL lernen oder sich für die Arbeit mit Cloud-Datentools interessieren.

Wenn Sie neu in SQL sind, ist ein guter Einstieg der SQL für Anfänger Kurs. Es ist ein interaktiver, einsteigerfreundlicher Kurs, der Ihnen hilft, eine solide Grundlage zu schaffen - perfekt, bevor Sie in BigQuery einsteigen.

Was ist BigQuery Sandbox?

Google BigQuery Sandbox ist eine kostenlose Version von BigQuery, die Sie ausprobieren können, ohne eine Kreditkarte zu hinterlegen. Sie eignet sich perfekt für Anfänger, die lernen möchten, wie man mit Daten arbeitet, SQL-Abfragen schreibt oder öffentliche Datensätze untersucht. Sie können bis zu 10 GB an Daten speichern und jeden Monat bis zu 1 TB an Abfragen kostenlos ausführen. Die Sandbox bietet Ihnen die meisten der Hauptfunktionen von BigQuery, aber alle Tabellen, die Sie erstellen, werden nach 60 Tagen automatisch gelöscht. Dies ist eine großartige Option, wenn Sie Dinge ausprobieren oder testen möchten, ohne sich über die Kosten Gedanken zu machen.

So richten Sie Ihre Google BigQuery-Sandbox ein

Hier sind die Schritte zur Einrichtung Ihres kostenlosen BigQuery-Kontos:

1. Erstellen Sie ein Google-Konto oder melden Sie sich bei Ihrem bestehenden Google-Konto an.
2. Gehen Sie direkt zur BigQuery-Konsole: https://console.cloud.google.com/bigquery. (Googeln Sie nicht "BigQuery" - das führt Sie zu einer Marketingseite und nicht zur Konsole).
3. Erstellen Sie ein neues Projekt Google Cloud oder wählen Sie ein bestehendes Projekt aus.
4. Aktivieren Sie bei Bedarf die BigQuery-API in Ihrem Projekt.

Nach diesen Schritten befinden Sie sich auf der BigQuery-Benutzeroberfläche. Sie sollte in etwa so aussehen:

Erste Schritte in der BigQuery-Sandbox

BigQuery Studio begrüßt Sie mit einem Startbildschirm. Klicken Sie auf "Abfrage öffnen", um eine Beispielabfrage mit einem der öffentlichen Datensätze zu sehen.

Sie sehen auch eine kurze visuelle Anleitung, die Sie durchklicken können, wenn Sie möchten. Dies ist hilfreich, um die Schnittstelle zu verstehen.

Dann sehen Sie einen Abfrage-Editor mit einer bereits geladenen Beispiel-SQL-Abfrage. Klicken Sie auf die Schaltfläche "Ausführen" oberhalb des Editors, um die Abfrage auszuführen. Die Ergebnisse werden im Feld "Abfrageergebnisse" unten angezeigt.

Öffentliche Datensätze zu Ihrem Projekt hinzufügen

Ein guter Startpunkt sind die kostenlosen öffentlichen Datensätze von Google. Klicken Sie auf den folgenden Link, um das bigquery-public-data-Projekt zu öffnen: https://console.cloud.google.com/bigquery?p=bigquery-public-data&d=samples&page=dataset

Stellen Sie sicher, dass Sie den Datensatz mit einem Sternchen versehen, um später leichter darauf zugreifen zu können.

Erkunden Sie die Datensätze in diesem Projekt - Sie finden Beispieldaten zu Themen wie Mondphasen oder Wikipedia und mehr. Wenn Sie auf einen Datensatz klicken, erhalten Sie einen Überblick über die darin enthaltenen Daten.

Wenn Sie auf eine Tabelle im Dataset klicken, werden weitere Details angezeigt:

• Schema - zeigt Spaltennamen und Datentypen an.
• Details - beschreibt die Tabelle oder das Dataset.
• Vorschau - zeigt ein Beispiel der Daten an.

Sie können auch auf "Abfrage" klicken, um einen neuen Abfrage-Editor zu öffnen, in dem die betreffende Tabelle bereits referenziert ist - eine gute Möglichkeit, schnell mit dem Schreiben eigener Abfragen zu beginnen.

Ideen für die Erkundung

Sobald Sie sich in BigQuery Sandbox eingerichtet haben, können Sie damit beginnen, reale Daten mit SQL zu untersuchen. Hier sind einige interessante öffentliche Datensätze, mit denen Sie spielen können - und einige Beispielfragen, die Sie mit Ihren Abfragen beantworten können.

⚾ bigquery-public-data.baseball

Dieser Datensatz enthält detaillierte Daten aus der Major League Baseball (MLB), einschließlich Informationen über Spieler, Mannschaften, Spiele und Leistungsstatistiken über verschiedene Saisons hinweg.

Fragen zum Erforschen:

• Welche Spieler haben in einer bestimmten Saison die meisten Homeruns erzielt?
• Wie viele Runs erzielte jedes Team durchschnittlich pro Spiel?
• Welche Werfer hatten die meisten Strikeouts?

📰 bigquery-public-data.bbc_news

Dieser Datensatz enthält Nachrichtenartikel der BBC, geordnet nach Kategorie und Inhalt. Er eignet sich hervorragend zum Üben des Filterns, Gruppierens und Zählens von Text.

Fragen zum Erforschen:

• Wie viele Artikel wurden für jede Kategorie (z. B. Politik, Technik, Wirtschaft) veröffentlicht?
• Welches sind die häufigsten Wörter, die in sportbezogenen Artikeln verwendet werden?
• Welche Kategorien haben die höchste Anzahl von Artikeln?

🚓 bigquery-public-data.chicago_crime

Dieser Datensatz enthält detaillierte Verbrechensdaten der Stadt Chicago, die wöchentlich aktualisiert werden. Er enthält Verbrechensarten, Orte und Zeitstempel.

Fragen zur Untersuchung:

• Welches sind die häufigsten Arten von Verbrechen in Chicago?
• In welchen Gebieten wird die höchste Anzahl von Vorfällen gemeldet?
• Gibt es eine bestimmte Tageszeit, zu der Verbrechen wahrscheinlicher sind?

🌝 bigquery-public-data.moon_phases

Dies ist ein lustiger Datensatz, der die Mondphasen nach Datum aufzeichnet. Er eignet sich hervorragend zum Üben von Datumsangaben, Filtern und Verbinden mit anderen Daten.

Fragen zum Erforschen:

• An welchen Tagen gab es im Jahr 2023 einen Vollmond?
• Wie oft tritt Neumond auf?
• Wie groß ist die durchschnittliche Mondhelligkeit pro Monat?

🐍 bigquery-public-data.pypi

Dieser Datensatz enthält Daten aus dem PyPI (Python Package Index) - dem offiziellen Software-Repository für Python von Dritten. Sie können Downloads und Veröffentlichungsaktivitäten untersuchen.

Fragen zur Untersuchung:

• Welches sind die am häufigsten heruntergeladenen Python-Pakete?
• Welche Pakete wurden am häufigsten aktualisiert?
• Wie viele neue Pakete wurden im vergangenen Jahr jeden Monat veröffentlicht?
  

Diese Datensätze bieten Ihnen eine gute Gelegenheit, das Schreiben echter SQL-Abfragen zu üben. Sie können SELECT, GROUP BY, ORDER BY, COUNT, und sogar Funktionen wie DATE_TRUNC() oder STRING_CONTAINS() verwenden, um interessante Antworten zu finden. Sie brauchen keine eigene Datenbank zu erstellen - suchen Sie sich einfach ein Thema aus, das Ihnen gefällt, und beginnen Sie mit der Abfrage!

Zusätzliche Ressourcen

Wenn du gerade erst mit SQL und BigQuery anfängst, findest du hier ein paar hilfreiche Ressourcen, um weiter zu lernen und zu üben:

• 📄 SQL für Anfänger Spickzettel - Eine Kurzreferenz für gängige SQL-Befehle und -Syntax.
• 📘 BigQuery SQL-Syntax-Referenz - Offizielle Google-Dokumentation für die SQL-Syntax von BigQuery.

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