BigQuery هو حل لتخزين البيانات على نطاق بيتابايت من Google. تتكامل أداة Looker Studio في الأصل مع BigQuery ويمكن استخدامها لتحليل بيانات BigQuery وعرضها بشكل مرئي.
خطوات التنفيذ
تتوفّر عدة طرق لنقل بيانات BigQuery إلى Looker Studio:
- استخدام موصل BigQuery الأصلي في واجهة مستخدم Looker Studio
- تطوير أداة ربط المنتديات واستخدامها
استخدام موصل BigQuery الأصلي في واجهة مستخدم Looker Studio
يمكن للمستخدمين استخدام موصِّل BigQuery الأصلي في Looker Studio لعرض جداول BigQuery أو طلبات بحث محدّدة. يمكنك استرجاع جداول كاملة أو تنفيذ طلبات بحث مخصّصة على BigQuery من داخل Looker Studio. من الممكن أيضًا استخدام ميزة المستكشف في Looker Studio لإكمال التحليل الاستكشافي لبيانات BigQuery.
ويكون هذا الأسلوب مفيدًا إذا كان المستخدمون:
- يقومون بالتحليل الاستكشافي.
- على دراية بـ SQL ويمكنهم كتابة استعلاماتهم الخاصة.
- على دراية بالبيانات ومعرفة كيفية تصورها من البداية.
مثال: الاستعلام عن بيانات معدل المواليد من BigQuery
يوضّح هذا الدليل كيف يمكن للمستخدم النهائي استخدام موصِّل BigQuery الأصلي في Looker Studio من واجهة مستخدم Looker Studio لعرض بيانات BigQuery بشكل مرئي. يطلب هذا المثال نموذج جدول natality في BigQuery ويجلب الجدول بأكمله إلى Looker Studio.
مثال: إنشاء لوحة بيانات ذكاء الأعمال باستخدام BigQuery وApp Engine وLooker Studio
كيفية إنشاء لوحة بيانات ذكاء الأعمال باستخدام Looker Studio وBigQuery: توضّح لك كيفية استخدام App Engine لتجميع بيانات BigQuery مسبقًا ثم تمثيلها مرئيًا باستخدام Looker Studio.
تطوير أداة ربط المنتديات واستخدامها
يمكنك تطوير موصِّل منتديات يجلب البيانات من BigQuery. يمنحك هذا النهج مزايا على استخدام الموصل الأصلي:
- يمكنك دمج الاستعلامات الحالية في الموصل. لن يضطر المستخدمون لديك إلى كتابة SQL الخاصة بهم أو نسخ/لصق مقتطفات SQL للحصول على الاستعلام الدقيق. بالإضافة إلى ذلك، يمكنك ضبط معلمات طلبات البحث والسماح للمستخدمين بتقديم مدخلات من خلال ضبط الموصل لتخصيص طلبات البحث.
- يمكنك استخدام حسابات الخدمة لمركزية الفوترة. لن يحتاج المستخدمون إلى الوصول إلى حساب فوترة GCP.
- يمكن للمستخدمين البدء بتقارير نماذج جاهزة تحتوي على بياناتهم الخاصة.
- يمكنك تنفيذ طبقة التخزين المؤقت الخاصة بك للتحكم في تكلفة BigQuery.
في Community Connector، يمكنك الوصول إلى بيانات BigQuery بثلاث طرق منفصلة:
يلخص هذا الجدول الإيجابيات والسلبيات:
| Looker Studio الخدمات المتقدّمة | برمجة التطبيقات خدمة BigQuery | واجهة برمجة تطبيقات BigQuery REST | |
|---|---|---|---|
| مَراجع | Looker Studio خدمات متقدمة | برمجة التطبيقات خدمة BigQuery | واجهة برمجة تطبيقات BigQuery REST |
| تدفق البيانات | BigQuery > Looker Studio | BigQuery > النص البرمجي التطبيقات > Looker استوديو | BigQuery > النص البرمجي التطبيقات > Looker استوديو |
الحقول المحسوبة
المتاحة عبر getschema |
نعم | نعم | نعم |
| يمكن استخدامها مع حساب خدمة/التحكم في الوصول المخصص | نعم | لا (يتم فرض بيانات اعتماد المستخدم الفعالة) | نعم |
| يتم دفع عوامل التصفية تلقائيًا إلى أسفل | نعم | لا | لا |
يجب تحويل البيانات
الإضافية في
getData |
لا | نعم | نعم |
| يمكن الوصول إلى البيانات التي تم استرجاعها
في لغة برمجة التطبيقات (تتيح لك إجراء تحويل إضافي) |
لا | نعم | نعم |
| يتيح التخزين المؤقت المخصص | لا | نعم | نعم |
| تم تطبيق حصة UrlfetchApp | لا | لا | نعم |
| مثال على التنفيذ | أداة ربط بيانات البنك الدولي | برمجة التطبيقات خدمة BigQuery | موصّل تجربة المستخدم على Chrome |
يمكنك في معظم حالات الاستخدام استخدام خدمات Looker Studio المتقدمة، ما لم تكن بحاجة إلى تحويل البيانات التي تم جلبها من BigQuery أو إذا كنت بحاجة إلى تخزين مؤقت مخصّص.