BigQuery 极速入门：如何处理 TB 级数据并制作可视化报表
BigQuery 是 GCP 最强的数据仓库产品之一，适合 TB 级数据分析、实时 BI 报表与数据可视化。这是一份从零到上线的 BigQuery 教程，覆盖从数据导入到 SQL 分析、分区优化与报表发布的完整流程。
第一步：创建数据集与表
gcloud services enable bigquery.googleapis.com
在控制台创建 Dataset，选择区域（建议与数据源同区）。
第二步：导入数据（GCS -> BigQuery）
bq load \
--autodetect \
--source_format=CSV \
my_dataset.sales \
gs://your-bucket/sales.csv
第三步：运行 SQL 分析
SELECT
DATE(order_time) AS day,
SUM(amount) AS revenue,
COUNT(DISTINCT user_id) AS buyers
FROM `my_dataset.sales`
WHERE order_time >= TIMESTAMP_SUB(CURRENT_TIMESTAMP(), INTERVAL 30 DAY)
GROUP BY day
ORDER BY day;
大数据最佳实践：分区 + 聚类
- 分区（Partitioning）：按时间字段分区减少扫描量
- 聚类（Clustering）：按 user_id、region 等字段聚类提升查询效率
数据可视化：Looker Studio
- 连接 BigQuery 数据源
- 选择表或视图
- 创建图表并发布报表链接
适合场景：运营日报、销售趋势、用户增长分析。
成本控制建议
- 只查询必要字段，避免
SELECT * - 使用分区与过滤条件
- 评估 On-demand 与 Slot 定价模型
常见问题（FAQ）
Q1：BigQuery 和传统数据库区别？
- BigQuery 是列式存储 + 分布式查询，专为大规模分析优化。
Q2：TB 级数据会很贵吗？
- 通过分区、聚类和查询优化，成本可控。
总结
BigQuery 的价值在于“极低运维 + 高性能分析”。掌握分区、SQL 优化和可视化工具，就能在 TB 级数据上快速产出业务洞察。
