En esta lección, exploraremos la consola de BigQuery, una herramienta esencial para interactuar con BigQuery de manera visual y eficiente. La consola de BigQuery es parte de Google Cloud Console y proporciona una interfaz gráfica para ejecutar consultas, gestionar conjuntos de datos y tablas, y monitorear el uso y el rendimiento.

Al final de esta lección, deberías ser capaz de:

• Navegar por la consola de BigQuery.
• Identificar las principales secciones y funcionalidades de la consola.
• Ejecutar consultas básicas utilizando la consola.
• Gestionar conjuntos de datos y tablas.

Para acceder a la consola de BigQuery:

1. Ve a Google Cloud Console.
2. En el menú de navegación, selecciona BigQuery.

La consola de BigQuery está dividida en varias secciones clave:

• Proyecto Actual: Muestra el proyecto de Google Cloud actualmente seleccionado.
• Buscar: Permite buscar recursos dentro de Google Cloud.
• Notificaciones: Muestra alertas y notificaciones.
• Configuración de Cuenta: Acceso a la configuración de tu cuenta de Google Cloud.

• Explorador de Recursos: Lista de proyectos y conjuntos de datos disponibles.
• Historial de Consultas: Registro de consultas ejecutadas recientemente.
• Trabajos: Muestra el estado de los trabajos en ejecución y completados.
• Transferencias: Configuración y estado de las transferencias de datos.

• Editor de Consultas: Área donde se escriben y ejecutan consultas SQL.
• Resultados de Consultas: Muestra los resultados de las consultas ejecutadas.
• Detalles del Trabajo: Información detallada sobre el trabajo de consulta, incluyendo el tiempo de ejecución y el costo estimado.
• Vista de Esquema: Muestra la estructura de las tablas y conjuntos de datos seleccionados.

El explorador de recursos es una herramienta esencial para navegar por tus proyectos y conjuntos de datos. Aquí puedes:

• Expandir Proyectos: Haz clic en el nombre del proyecto para ver los conjuntos de datos y tablas que contiene.
• Crear Conjuntos de Datos: Utiliza el botón de Crear conjunto de datos para añadir nuevos conjuntos de datos a tu proyecto.
• Gestionar Tablas: Selecciona un conjunto de datos para ver y gestionar las tablas que contiene.

El editor de consultas es donde escribirás y ejecutarás tus consultas SQL. Algunas características clave incluyen:

• Autocompletado: Sugerencias automáticas mientras escribes consultas.
• Historial de Consultas: Acceso rápido a consultas ejecutadas previamente.
• Guardar Consultas: Opción para guardar consultas para uso futuro.

• SELECT name, age: Selecciona las columnas name y age.
• FROM my_project.my_dataset.my_table: Especifica la tabla de la cual se seleccionan los datos.
• WHERE age > 30: Filtra los resultados para incluir solo filas donde age es mayor que 30.
• ORDER BY age DESC: Ordena los resultados por la columna age en orden descendente.

Después de ejecutar una consulta, los resultados se mostrarán en la sección de resultados de consultas. Aquí puedes:

• Ver Datos: Examinar los datos devueltos por la consulta.
• Exportar Resultados: Exportar los resultados a diferentes formatos como CSV o JSON.
• Visualizar Esquema: Ver el esquema de los datos devueltos.

Desde el explorador de recursos, puedes gestionar tus conjuntos de datos y tablas:

• Crear Tablas: Añadir nuevas tablas a un conjunto de datos.
• Ver Esquema: Examinar y modificar el esquema de una tabla.
• Borrar Tablas: Eliminar tablas que ya no necesitas.

1. Abre la consola de BigQuery.
2. En el editor de consultas, escribe la siguiente consulta:

3. Ejecuta la consulta y observa los resultados.

La consulta selecciona los nombres first_name y last_name de la tabla pública usa_names para el estado de California (CA), ordenados por el año en orden descendente, y limita los resultados a 10 filas.

En esta lección, hemos explorado la consola de BigQuery, aprendiendo a navegar por sus diferentes secciones y a ejecutar consultas básicas. La consola de BigQuery es una herramienta poderosa que facilita la gestión y análisis de grandes volúmenes de datos. En la próxima lección, profundizaremos en la escritura de consultas SQL básicas en BigQuery.