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簡介
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指定資料表結構定義
指定結構定義
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指定 ObjectRef 值
使用分區資料表進行區隔
簡介
建立分區資料表
管理分區資料表
查詢分區資料表
使用叢集資料表進行最佳化調整
簡介
建立叢集資料表
管理叢集資料表
查詢叢集資料表
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Amazon S3 BigLake 外部資料表
Apache Iceberg 外部資料表
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簡介
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建立具體化檢視表
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載入資料
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Azure Blob 儲存體
簡介
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轉移執行階段參數
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從 Datastore 匯出檔案載入資料
從 Firestore 匯出檔案載入資料
使用 Storage Write API 載入資料
將資料載入分區資料表
使用 Storage API 寫入及讀取資料
使用 Storage Read API 讀取資料
使用 Storage Write API 寫入資料
簡介
使用 Storage Write API 串流資料
使用 Storage Write API 批次載入資料
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使用第三方應用程式載入資料
使用跨雲端作業載入資料
轉換資料
簡介
準備資料
簡介
使用 Gemini 準備資料
使用 DML 轉換
轉換分區資料表中的資料
使用變更記錄
使用管道轉換資料
簡介
建立管道
匯出資料
簡介
匯出查詢結果
匯出至 Cloud Storage
匯出至 Bigtable
匯出至 Spanner
匯出至 Pub/Sub
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分析
簡介
搜尋資源
探索您的資料
使用表格探索器建立查詢
剖析資料
產生資料洞察資料
使用資料畫布進行分析
使用 Gemini 分析資料
查詢 BigQuery 資料
執行查詢
使用 Gemini 撰寫查詢
寫入查詢結果
使用 SQL 查詢資料
簡介
陣列
JSON 資料
多陳述式查詢
參數化查詢
管道語法
使用管道語法分析資料
遞迴 CTE
短劇
資料表取樣
時間序列
交易
萬用字元資料表
使用地理空間分析功能
簡介
使用地理空間分析服務
使用影像資料
空間分析的最佳做法
視覺化呈現地理空間資料
空間分析的格線系統
地理空間分析語法參考資料
地理空間分析教學課程
開始使用地理空間分析
使用地理空間數據分析繪製颶風路徑
在 Colab 筆記本中以圖表呈現地理空間分析資料
使用光柵資料分析溫度
搜尋資料
搜尋已建立索引的資料
使用文字分析器
存取歷來資料
使用查詢
儲存查詢
簡介
建立儲存的查詢
持續查詢
簡介
建立持續查詢
使用快取結果
使用工作階段
簡介
使用工作階段
在工作階段中編寫查詢
排解查詢問題
最佳化查詢
簡介
使用查詢計畫說明
取得查詢效能洞察資料
最佳化調整查詢運算
使用以記錄為依據的最佳化功能
針對查詢效能最佳化儲存空間
使用具體化檢視表
使用 BI Engine
使用巢狀與重複資料
最佳化函式
使用進階執行階段
使用主鍵和外鍵
分析多模態資料
簡介
使用 SQL 和 Python UDF 分析多模態資料
使用 BigQuery DataFrame 分析多模態資料
查詢外部資料來源
使用 BigLake 中繼存放區管理開放原始碼中繼資料
簡介
搭配 BigQuery 中的資料表使用
搭配 Dataproc 使用
搭配使用 Serverless for Apache Spark
搭配 Spark 預存程序使用
管理中繼存放區資源
使用 Spark 建立及查詢資料表
自訂其他功能
搭配 Iceberg REST 目錄使用
適用於 lakehouse 的最佳資料和中繼資料格式
使用外部資料表和資料集
Amazon S3 資料
查詢 Amazon S3 資料
將查詢結果匯出至 Amazon S3
查詢 Apache Iceberg 資料
使用資訊清單查詢開放式資料表格式
Azure Blob 儲存體資料
查詢 Azure Blob 儲存體資料
將查詢結果匯出至 Azure Blob 儲存體
查詢 Cloud Bigtable 資料
Cloud Storage 資料
查詢 BigLake 資料表中的 Cloud Storage 資料
查詢外部資料表中的 Cloud Storage 資料
使用 Salesforce Data Cloud 資料
查詢 Google 雲端硬碟資料
建立 AWS Glue 聯合資料集
建立 Spanner 外部資料集
執行聯合查詢
聯合查詢
查詢 SAP Datasphere 資料
查詢 AlloyDB 資料
查詢 Spanner 資料
查詢 Cloud SQL 資料
使用筆記本
簡介
使用 Colab 筆記本
簡介
建立筆記本
瀏覽查詢結果
使用 Spark
使用 Colab 資料科學代理
使用 DataFrame
簡介
使用 DataFrame
使用資料型別系統
管理工作階段和 I/O
以圖表呈現資料
在 dbt 中使用 DataFrame
最佳化效能
使用 Jupyter Notebook
使用 BigQuery JupyterLab 外掛程式
使用分析和商業智慧工具
簡介
使用連結試算表
使用 Tableau Desktop
使用 Looker
使用 Looker Studio
使用第三方工具
Google Cloud 適用的 BigQuery
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合作夥伴
AI 與機器學習
簡介
生成式 AI 和預先訓練模型
生成式 AI 模型的端對端使用者歷程
生成式 AI
總覽
選擇文字生成功能
內建模型
TimesFM 時間序列預測模型
教學課程
生成文字
使用公開資料和 Gemini 生成文字
使用公開資料和 Gemma 產生文字
使用資料生成文字
透過重複呼叫 ML.GENERATE_TEXT 處理配額錯誤
使用 Gemini 模型分析圖片
調整文字產生模型
使用資料調整模型
使用調整和評估功能改善模型效能
產生結構化資料
產生結構化資料
產生嵌入
使用大型語言模型生成文字嵌入
使用開放模型生成文字嵌入
使用大型語言模型生成圖像嵌入
使用大型語言模型產生影片嵌入
透過重複呼叫 ML.GENERATE_EMBEDDING 處理配額錯誤
產生及搜尋多模態嵌入
使用預先訓練的 TensorFlow 模型產生文字嵌入
向量搜尋
使用向量搜尋搜尋嵌入
執行語意搜尋和檢索增強生成
特定工作的解決方案
總覽
選擇自然語言處理函式
選擇文件處理函式
教學課程
自然語言處理
理解文字
翻譯文字
文件處理中
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在檢索增強生成管道中剖析 PDF
語音辨識
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電腦視覺
為圖片加上註解
對圖片資料執行推論
使用匯入的分類模型分析圖片
使用匯入的特徵向量模型分析圖片
機器學習
機器學習模型的端對端使用者歷程
匯入模型的端對端使用者歷程
機器學習模型和機器學習運作
模型建立
特徵工程和管理
特徵預先處理總覽
支援的輸入地圖項目類型
自動預先處理
手動預先處理
特徵供應
使用 TRANSFORM 子句執行特徵工程
超參數調整總覽
模型評估總覽
模型推論總覽
Explainable AI 總覽
模型權重總覽
機器學習管道總覽
模型監控總覽
在 Vertex AI 中管理 BigQuery ML 模型
用途
分類
迴歸
降低維度
分群
建議
異常偵測
教學課程
開始使用
使用 SQL 開始使用 BigQuery ML
使用 Cloud Console 開始使用 BigQuery ML
迴歸和分類
建立線性迴歸模型
建立邏輯迴歸分類模型
建立強化型樹狀結構分類模型
分群
使用 k-means 模型將資料分群
建議
使用矩陣分解模型，根據明確的意見回饋建立推薦內容
使用矩陣分解模型，根據隱含的意見回饋建立推薦內容
異常偵測
使用多變數時間序列進行異常偵測
匯入和遠端模型
使用匯入的 TensorFlow 模型進行預測
使用 ONNX 格式的 scikit-learn 模型進行預測
使用 ONNX 格式的 PyTorch 模型進行預測
在 Vertex AI 上使用遠端模型進行預測
超參數調整
透過超參數調整提升模型效能
可匯出模型
匯出 BigQuery ML 模型以進行線上預測
時間序列
總覽
預測模型的端對端使用者歷程
教學課程
使用 ARIMA_PLUS 單變數模型預測單一時間序列
使用 ARIMA_PLUS 單變數模型預測多個時間序列
使用 TimesFM 單變數模型預測時間序列
將 ARIMA_PLUS 單變量模型擴展至數百萬個時間序列
使用多變數模型預測單一時間序列
使用多變數模型預測多個時間序列
搭配 ARIMA_PLUS 單變量模型使用自訂假日
限制 ARIMA_PLUS 單變量模型的預測值
使用 ARIMA_PLUS 單變數模型預測分層時間序列
擴增分析
貢獻分析
教學課程
使用可相加的指標，從貢獻度分析取得資料洞察
使用可相加的比率指標，從貢獻度分析取得資料洞察
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還原已刪除的資料集
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管理具體化檢視表備用資源
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排定資料準備作業
排定筆記本執行時間
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排定 DAG
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排定查詢
工作負載管理
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運算單元保留項目
自動調度運算單元
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查看運算單元建議和洞察資料
購買及管理運算單元承諾使用合約
使用運算單元保留功能
使用保留項目指派作業
管理工作機會
使用查詢佇列
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舊版保留項目簡介
舊版運算單元使用承諾
購買及管理舊版運算單元承諾使用合約
使用舊版運算單元保留功能
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預留 BI Engine 容量
監控工作負載
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使用 IAM 控管資源的存取權
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使用自訂限制控管存取權
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控管表格資料列的存取權
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使用政策標記的最佳做法
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