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bigquery-basics

by @googlev
4.6(120)

このスキルは、Google Cloud BigQuery の基本的な知識と操作ガイドを提供します。API の有効化、データセットとテーブルの作成、SQL クエリの実行、コマンドラインツールの使用、クライアントライブラリの統合、Infrastructure as Code (Terraform) 管理を網羅しています。ユーザーが BigQuery で大規模なデータ分析と管理を効率的に行い、そのサーバーレスアーキテクチャと主要な概念を理解し、クラウドデータプラットフォームを迅速に導入できるよう支援します。

bigquerygcpdata-platformsqlterraformGitHub
インストール方法
npx skills add https://github.com/google/skills --skill bigquery-basics
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Before / After 効果比較

1 组
使用前

従来のデータウェアハウスで新しいデータテーブルをデプロイし、最初のクエリを実行するには、サーバー、データベース、テーブル構造の手動設定が必要で、時間とエラーが発生しやすく、完了までに数時間から数日かかることがよくあります。

使用後

BigQuery Basics を使用すると、シンプルなコマンドラインツールや Terraform スクリプトでデータセットとテーブルを迅速に作成し、すぐに SQL クエリを実行できるため、データ準備時間を大幅に短縮し、数分でデプロイが可能です。

SKILL.md

BigQuery Basics

BigQuery is a serverless, AI-ready data platform that enables high-speed analysis of large datasets using SQL and Python. Its disaggregated architecture separates compute and storage, allowing them to scale independently while providing built-in machine learning, geospatial analysis, and business intelligence capabilities.

Setup and Basic Usage

  1. Enable the BigQuery API:

    gcloud services enable bigquery.googleapis.com --quiet
    
  2. Create a Dataset:

    bq mk --dataset --location=US my_dataset
    
  3. Create a Table:

    Create a file named schema.json with your table schema:

    [
      {
        "name": "name",
        "type": "STRING",
        "mode": "REQUIRED"
      },
      {
        "name": "post_abbr",
        "type": "STRING",
        "mode": "NULLABLE"
      }
    ]
    

    Then create the table with the bq tool:

    bq mk --table my_dataset.mytable schema.json
    
  4. Run a Query:

    bq query --use_legacy_sql=false \
    'SELECT name FROM `bigquery-public-data.usa_names.usa_1910_2013` \
    WHERE state = "TX" LIMIT 10'
    

Reference Directory

  • Core Concepts: Storage types, analytics workflows, and BigQuery Studio features.

  • CLI Usage: Essential bq command-line tool operations for managing data and jobs.

  • Client Libraries: Using Google Cloud client libraries for Python, Java, Node.js, and Go.

  • MCP Usage: Using the BigQuery remote MCP server and Gemini CLI extension.

  • Infrastructure as Code: Terraform examples for datasets, tables, and reservations.

  • IAM & Security: Roles, permissions, and data governance best practices.

If you need product information not found in these references, use the Developer Knowledge MCP server search_documents tool.

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更新日2026年10月23日
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ユーザー評価

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対応プラットフォーム

🤖claude-code

タイムライン

作成2026年5月28日
最終更新2026年10月23日
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