跳至主要內容
Google Cloud
說明文件 技術領域
  • AI 和機器學習
  • 應用程式開發
  • 應用程式託管
  • 運算
  • 資料分析和管道
  • 資料庫
  • 分散式、混合雲和多雲端
  • 生成式 AI
  • 產業解決方案
  • 網路
  • 觀測能力與監控
  • 安全性
  • Storage
跨產品工具
  • 存取權和資源管理
  • 費用和用量管理
  • Google Cloud SDK、語言、架構和工具
  • 基礎架構即程式碼
  • 遷移
相關網站
  • Google Cloud 首頁
  • 免費試用與免費方案
  • 架構中心
  • 網誌
  • 聯絡銷售人員
  • Google Cloud Developer Center
  • Google 開發人員中心
  • Google Cloud Marketplace
  • Google Cloud Marketplace 說明文件
  • Google Cloud Skills Boost
  • Google Cloud Solution Center
  • Google Cloud 支援
  • Google Cloud Tech YouTube 頻道
/
  • English
  • Deutsch
  • Español – América Latina
  • Français
  • Indonesia
  • Italiano
  • Português – Brasil
  • 中文 – 简体
  • 中文 – 繁體
  • 日本語
  • 한국어
控制台 登入
  • BigQuery
指南 參考資料 範例 資源
聯絡我們 免費試用
Google Cloud
  • 說明文件
    • 指南
    • 參考資料
    • 範例
    • 資源
  • 技術領域
    • 更多
  • 跨產品工具
    • 更多
  • 相關網站
    • 更多
  • 控制台
  • 聯絡我們
  • 免費試用
  • Discover
  • 產品總覽
  • 開始使用
  • 使用 BigQuery 沙箱
  • 試用控制台
    • 查詢及以圖表呈現資料
    • 載入及查詢資料
    • 試用 DataFrames
  • 試試指令列工具
    • 載入及查詢資料
  • 試用用戶端程式庫
  • 探索 BigQuery 工具
    • 探索控制台
    • 探索指令列工具
  • 遷移
  • 總覽
  • 遷移資料倉儲
    • BigQuery Migration Service 簡介
    • 遷移評估
    • 遷移結構定義與資料
    • 遷移資料管道
    • 遷移 SQL
      • 以互動方式翻譯 SQL 查詢
      • 使用 API 翻譯 SQL 查詢
      • 批次翻譯 SQL 查詢
      • 產生翻譯和評估的中繼資料
      • 使用 YAML 轉換 SQL 翻譯
      • 針對批次翻譯找出對應的 SQL 物件名稱
  • 遷移指南
    • Amazon Redshift
      • 遷移作業總覽
      • 遷移 Amazon Redshift 結構定義和資料
      • 使用 VPC 時遷移 Amazon Redshift 結構定義和資料
      • SQL 翻譯參考資料
    • Apache Hadoop
      • 從 Hadoop 擷取中繼資料以進行遷移
      • 從 Hadoop 遷移權限
      • 排定 HDFS 資料湖移轉作業
    • Apache Hive
      • Hive 遷移作業總覽
      • 遷移 Apache Hive 結構定義和資料
      • SQL 翻譯參考資料
    • IBM Netezza
      • 從 IBM Netezza 遷移
      • SQL 翻譯參考資料
    • Oracle
      • 遷移指南
      • SQL 翻譯參考資料
    • Snowflake
      • 簡介
      • 安排 Snowflake 轉移作業
      • 遷移作業總覽
      • SQL 翻譯參考資料
    • Teradata
      • 簡介
      • 遷移作業總覽
      • 遷移 Teradata 結構定義與資料
      • 遷移教學課程
      • SQL 翻譯參考資料
  • 設計
  • 整理資源
  • API 依附元件
  • 瞭解版本
  • 資料集
    • 簡介
    • 可建立資料集
    • 列出資料集
    • 跨區域複製
    • 代管災難復原
    • 遷移至代管的災難復原服務
    • 資料集資料保留
  • 資料表
    • BigQuery 資料表
      • 簡介
      • 建立及使用資料表
      • BigQuery 中的 BigLake Iceberg 資料表
      • 指定資料表結構定義
        • 指定結構定義
        • 指定巢狀與重複的資料欄
        • 指定預設資料欄值
        • 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
      • 使用中繼資料索引
    • 外部資料表
      • 簡介
      • 外部資料表類型
        • BigLake 外部資料表
        • BigQuery Omni
        • 物件資料表
        • 外部資料表
      • 外部資料表定義檔
      • 外部分區資料
      • 使用中繼資料快取
      • Amazon S3 BigLake 外部資料表
      • Apache Iceberg 外部資料表
      • Azure Blob Storage BigLake 資料表
      • Bigtable 外部資料表
      • 適用於 Cloud Storage 的 BigLake 外部資料表
      • Cloud Storage 物件資料表
      • Cloud Storage 外部資料表
      • Delta Lake BigLake 資料表
      • Google 雲端硬碟外部資料表
  • View
    • 邏輯檢視表
      • 簡介
      • 建立邏輯檢視畫面
    • 具體化檢視表
      • 簡介
      • 建立具體化檢視表
    • 管理所有檢視畫面類型
      • 取得檢視表的相關資訊
      • 管理檢視表
  • 處理常式
    • 簡介
    • 管理日常安排
    • 使用者定義函式
    • Python 中的使用者定義函式
    • 使用者定義的匯總函式
    • 資料表函式
    • 遠端函式
    • SQL 預存程序
    • 預存 Apache Spark 程序
    • 使用遠端函式分析物件資料表
    • 遠端函式和 Translation API 教學課程
  • 連線
    • 簡介
    • Amazon S3 連線
    • Apache Spark 連線
    • Azure Blob 儲存體連線
    • Cloud 資源連線
    • Spanner 連線
    • Cloud SQL 連線
    • AlloyDB 連線
    • SAP Datasphere 連線
    • 管理連線
    • 設定網路連結與網路連結
    • 預設連線
  • 索引
    • 搜尋索引
      • 簡介
      • 管理搜尋索引
    • 向量索引
      • 簡介
      • 管理向量索引
  • 載入、轉換及匯出
  • 簡介
  • 載入資料
    • 簡介
    • 儲存空間總覽
    • BigQuery 資料移轉服務
      • 簡介
      • 資料位置和移轉作業
      • 授權轉移
      • 啟用移轉
      • 設定網路連線
        • Cloud SQL 執行個體存取權
        • AWS VPN 和網路連結
        • Azure VPN 和網路連結
      • 管理轉移作業
      • 移轉執行通知
      • 排解移轉設定問題
      • 使用服務帳戶
      • 使用第三方移轉服務
      • 使用自訂機構政策
      • 資料來源變更記錄
      • 事件導向轉移作業
      • 轉移指南
        • Amazon S3
          • 簡介
          • 排定移轉作業
          • 轉移執行階段參數
        • Azure Blob 儲存體
          • 簡介
          • 排定移轉作業
          • 轉移執行階段參數
        • Campaign Manager
          • 排定移轉作業
          • 報表轉換
        • Cloud Storage
          • 簡介
          • 排定移轉作業
          • 轉移執行階段參數
        • Comparison Shopping Service Center
          • 簡介
          • 排定移轉作業
          • 轉移報表結構定義
        • Display & Video 360
          • 排定移轉作業
          • 報表轉換
        • Facebook 廣告
          • 排定移轉作業
          • 報表轉換
        • Google Ad Manager
          • 排定移轉作業
          • 報表轉換
        • Google Ads
          • 排定移轉作業
          • 報表轉換
        • Google Analytics (分析) 4
          • 排定移轉作業
          • 報表轉換
        • Google Merchant Center
          • 簡介
          • 排定移轉作業
          • 查詢資料
          • 遷移指南
            • 暢銷商品
            • 價格競爭力
          • 轉移報表結構定義
            • 「暢銷商品」表格
            • 店面商品目錄表
            • 成效表
            • 價格基準表
            • 價格競爭力表格
            • 價格分析表格
            • 產品目錄資料表
            • 產品目標對象表
            • 產品表
            • 區域性商品目錄資料表
            • 「熱門品牌」表格
            • 熱門產品表格
        • Google Play
          • 排定移轉作業
          • 轉移報表轉換
        • MySQL
          • 排定移轉作業
        • Oracle
          • 排定移轉作業
        • PostgreSQL
          • 排定移轉作業
        • Salesforce
          • 排定移轉作業
        • Salesforce Marketing Cloud
          • 排定移轉作業
        • Search Ads 360
          • 排定移轉作業
          • 轉移報表轉換
          • 遷移指南
        • ServiceNow
          • 排定移轉作業
        • YouTube 頻道
          • 排定移轉作業
          • 轉移報表轉換
        • YouTube 內容擁有者
          • 排定移轉作業
          • 轉移報表轉換
    • 批次載入資料
      • 簡介
      • 自動偵測結構定義
      • 載入 Avro 資料
      • 載入 Parquet 資料
      • 載入 ORC 資料
      • 載入 CSV 資料
      • 載入 JSON 資料
      • 載入外部分區資料
      • 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
        • 最佳做法
        • 支援的通訊協定緩衝區和 Arrow 資料類型
        • 使用變更資料擷取功能串流更新
        • 使用舊版串流 API
    • 從其他 Google 服務載入資料
    • 探索及目錄 Cloud Storage 資料
    • 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
    • 匯出為 Protobuf 欄
  • 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
      • 總覽
      • 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
      • 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
      • 教學課程
        • 自然語言處理
          • 理解文字
          • 翻譯文字
        • 文件處理中
          • 處理文件
          • 在檢索增強生成管道中剖析 PDF
        • 語音辨識
          • 轉錄音訊檔案
        • 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
    • 選擇生成式 AI 和特定工作函式
      • 選擇自然語言處理函式
      • 選擇文件處理函式
      • 選擇轉錄函式
  • 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