Checkpoints
Create a cloud storage bucket
/ 25
Upload CSV files to Cloud Storage
/ 25
Create a Cloud SQL instance
/ 25
Create a database
/ 25
BigQuery ve Cloud SQL için SQL'e giriş
GSP281
Genel Bakış
SQL (Yapılandırılmış Sorgu Dili), yapılandırılmış veri kümelerine soru sormanıza ve bunlardan ayrıntılı bilgiler elde etmenize olanak tanıyan veri işlemleri için standart bir dildir. Veritabanı yönetimi alanında yaygın bir şekilde kullanılır. İşlem kayıtlarının ilişkisel veritabanlarına yazılması ve petabayt ölçeğinde veri analizi gibi görevleri gerçekleştirmenizi sağlar.
SQL'le tanışmanızı sağlayacak olan bu laboratuvar, sizi Google Cloud Öğrenim Merkezi'ndeki veri bilimi konularıyla ilgili çok sayıda laboratuvar ve göreve hazırlamak için tasarlanmıştır. Laboratuvar iki bölüme ayrılmıştır. İlk bölümde SQL sorgulaması için temel anahtar kelimeleri öğrenecek ve BigQuery konsolunda bu anahtar kelimeleri, Londra'daki bisiklet paylaşımlarıyla ilgili bilgiler içeren herkese açık bir veri kümesi üzerinde çalıştıracaksınız.
İkinci bölümdeyse Londra'daki bisiklet paylaşımı veri kümesinin alt kümelerini CSV dosyalarına aktaracak ve bu dosyaları Cloud SQL'e yükleyeceksiniz. Ardından, veritabanı ve tablolar oluşturup yönetmek için Cloud SQL kullanmayı öğreneceksiniz. Laboratuvarın sonuna doğru, verileri değiştirip düzenleyen ek SQL anahtar kelimelerini kullanarak uygulamalı alıştırmalar yapacaksınız.
Neler öğreneceksiniz?
Bu laboratuvarda şunları öğreneceksiniz:
- Veritabanlarını tablo ve projelerden ayırma
- Basit sorgular oluşturmak için
SELECT,
FROMve
WHEREanahtar kelimelerini kullanma
- BigQuery konsolundaki farklı bileşen ve hiyerarşileri tanıma
- Veritabanı ve tabloları BigQuery'ye yükleme
- Tablolar üzerinde basit sorgular yürütme
-
COUNT,
GROUP BY,
ASve
ORDER BYanahtar kelimeleri hakkında bilgi edinme
- Veri kümelerinden anlamlı veriler elde etmek için yukarıda değinilen komutları yürütüp komut zinciri oluşturma
- Veri alt kümesini CSV dosyasına aktarma ve söz konusu dosyayı yeni bir Cloud Storage paketinde depolama
- Yeni Cloud SQL örneği oluşturma ve dışa aktardığınız CSV dosyasını yeni tablo olarak yükleme
- Cloud SQL'de
CREATE DATABASE,
CREATE TABLE,
DELETE,
INSERT INTOve
UNIONsorgularını çalıştırma
Ön koşullar
Çok Önemli: Bu laboratuvara başlamadan önce kişisel veya kurumsal Gmail hesabınızdan çıkış yapın.
Bu laboratuvar giriş düzeyine uygundur. Yani SQL konusunda çok az deneyimli veya deneyimsiz olduğunuz varsayılır. Cloud Storage ve Cloud Shell'e aşina olmanız önerilir ancak zorunlu değildir. Bu laboratuvarda SQL sorgularını okuma ve yazmayla ilgili temel bilgileri öğreneceksiniz. Bu işlemleri BigQuery ve Cloud SQL kullanarak uygulayacaksınız.
Bu laboratuvara katılmadan önce SQL'deki yeterlilik seviyenizi değerlendirin. Aşağıda verilen laboratuvarlar daha zorlayıcıdır ve bilgilerinizi daha gelişmiş kullanım alanlarına uygulamanızı sağlar:
Hazır olduğunuzda sayfayı aşağı kaydırın ve laboratuvar ortamınızı hazırlamak için ilgili adımları uygulayın.
Kurulum ve şartlar
Laboratuvarı Başlat düğmesini tıklamadan önce
Buradaki talimatları okuyun. Laboratuvarlar süreli olduğundan duraklatılamaz. Laboratuvarı Başlat'ı tıklattığınızda başlayan zamanlayıcı, Google Cloud kaynaklarının ne süreyle kullanımınıza açık durumda kalacağını gösterir.
Bu Qwiklabs uygulamalı laboratuvarı, laboratuvar etkinliklerini gerçek bir bulut ortamında (simülasyon veya demo ortamında değil) kendi kendinize yapmanıza olanak tanır. Bu olanağın sunulabilmesi için size yeni, geçici kimlik bilgileri verilir. Bu kimlik bilgilerini laboratuvar süresince Google Cloud'da oturum açmak ve Google Cloud'a erişim için kullanırsınız.
Gerekenler
Bu laboratuvarı tamamlamak için şunlar gerekir:
- Standart bir internet tarayıcısına erişim (Chrome tarayıcı önerilir).
- Laboratuvarı tamamlamak için zaman.
Not: Kendi Google Cloud hesabınız veya projeniz zaten varsa bu laboratuvarda hesabınızı ya da projenizi kullanmayın.
Not: Pixelbook kullanıyorsanız bu laboratuvarı çalıştırmak için gizli pencere açın.
Laboratuvarınızı başlatma ve Google Cloud Console'da oturum açma
-
Laboratuvarı Başlat düğmesini tıklayın. Laboratuvar için ödeme yapmanız gerekiyorsa ödeme yöntemini seçebileceğiniz bir pop-up açılır. Soldaki Laboratuvar Ayrıntıları panelinde şunlar yer alır:
- Google Console'u Aç düğmesi
- Kalan süre
- Bu laboratuvarda kullanmanız gereken geçici kimlik bilgileri
- Bu laboratuvarda ilerlemek için gerekebilecek diğer bilgiler
-
Google Console'u Aç'ı tıklayın. Laboratuvar, kaynakları çalıştırır ve sonra Oturum aç sayfasını gösteren başka bir sekme açar.
İpucu: Sekmeleri ayrı pencerelerde, yan yana açın.
Not: Hesap seçin iletişim kutusunu görürseniz Başka Bir Hesap Kullan'ı tıklayın.
-
Gerekirse Laboratuvar Ayrıntıları panelinden Kullanıcı adı'nı kopyalayın ve Oturum aç iletişim kutusuna yapıştırın. Sonraki'ni tıklayın.
-
Laboratuvar Ayrıntıları panelinden Şifre'yi kopyalayın ve Hoş geldiniz iletişim penceresine yapıştırın. Sonraki'ni tıklayın.
Önemli: Sol paneldeki kimlik bilgilerini kullanmanız gerekir. Google Cloud Öğrenim Merkezi kimlik bilgilerinizi kullanmayın. Not: Bu laboratuvarda kendi Google Cloud hesabınızı kullanabilmek için ek ücret ödemeniz gerekebilir.
-
Sonraki sayfalarda ilgili düğmeleri tıklayarak ilerleyin:
- Şartları ve koşulları kabul edin.
- Geçici bir hesap kullandığınızdan kurtarma seçenekleri veya iki faktörlü kimlik doğrulama eklemeyin.
- Ücretsiz denemelere kaydolmayın.
Birkaç saniye sonra Cloud Console bu sekmede açılır.
1. Görev: Cloud SQL örneği oluşturma
Konsolda Gezinme menüsü > SQL'i seçin.
-
ÖRNEK OLUŞTUR > MySQL Seç'i tıklayın.
-
Örnek kimlik olarak qwiklabs-demo girin.
-
Şifre alanına güvenli bir şifre girin. (Bu şifreyi unutmayın.)
-
Veritabanı sürümü olarak MySQL 5.7'yi seçin.
-
Çoklu alt bölgeler (Yüksek düzeyde kullanılabilir) alanını
olarak ayarlayın.
-
ÖRNEK OLUŞTUR'u tıklayın.
Bu sırada, bir sonraki bölüme geçebilir ve SQL ile ilgili temel bilgileri öğrenebilirsiniz.
2. Görev: SQL ile ilgili temel bilgiler
Veritabanları ve tablolar
Daha önce de belirtildiği gibi SQL, "yapılandırılmış veri kümelerinden" bilgi almanıza olanak tanır. Yapılandırılmış veri kümeleri, açıkça belirtilmiş bir biçimlendirmeye ve kurallara sahiptir. Genellikle tablo halinde karşımıza çıkar veya satır ve sütunlar şeklinde biçimlendirilmiş veriler olarak düzenlenir.
Yapılandırılmamış verilere resim dosyaları örnek olarak verilebilir. Yapılandırılmamış veriler SQL'de çalıştırılamaz ve BigQuery veri kümelerinde veya tablolarında (en azından yerel olarak) depolanamaz. Örneğin, resim verileriyle çalışmak isterseniz Cloud Vision gibi bir hizmeti kullanabilir, belki ilgili API'den yararlanabilirsiniz.
Aşağıda yapılandırılmış veri kümelerine örnek olarak basit bir tablo verilmiştir:


User


Price


Shipped


Sean


35 ABD doları


Yes


Rocky


50 ABD doları


No
Google E-tablolar'ı daha önce kullandıysanız yukarıdaki tablo size tanıdık gelecektir. Gördüğünüz üzere tabloda User, Price ve Shipped sütunlarının yanı sıra sütun değerleri doldurulmuş iki satır yer alıyor.
Veritabanı temelde en az bir tablodan oluşan koleksiyondur. SQL, bir yapılandırılmış veritabanı yönetimi aracıdır. Ancak sorguları genellikle (bu laboratuvarda da olduğu gibi) veritabanlarının tamamı yerine sadece bir kısmını içeren bir tablo veya birleştirilmiş birkaç tabloda çalıştırırsınız.
SELECT ve FROM
SQL yapısı gereği fonetiktir ve eğlence amaçlı keşif yapmıyorsanız sorguyu çalıştırmadan önce verilerinize neyi sormak istediğinizi belirlemeniz daima faydalı olacaktır.
SQL'de önceden tanımlanmış anahtar kelimeler bulunur. Bunları kullanarak sorunuzu İngilizce benzeri bir SQL söz dizimine uygun hale getirirsiniz. Böylece, veritabanı motorunun almak istediğiniz cevabı döndürmesini sağlarsınız.
En temel anahtar kelimeler
SELECT ve
FROM'dur:
- Veri kümenizden çekmek istediğiniz alanları belirtmek için
SELECT'i kullanın.
- Verilerinizi çekmek istediğiniz tabloyu veya tabloları belirtmek için
FROM'u kullanın.
Örneği incelemek, konuyu daha iyi anlamanıza yardımcı olabilir. USER, PRICE ve SHIPPED sütunlarını içeren
example_table adlı tablo üzerinde çalıştığınızı varsayalım:
Yalnızca USER sütunundaki verileri çekmek istediğinizi düşünelim. Bu işlemi
SELECT ve
FROM anahtar kelimelerini içeren aşağıdaki sorguyu çalıştırarak yapabilirsiniz:
Yukarıdaki komutu yürüttüğünüzde
example_table tablosunun
USER sütununda bulunan tüm adları seçersiniz.
SQL'in
SELECT anahtar kelimesiyle birden fazla sütun da seçebilirsiniz. USER ve SHIPPED sütunlarında bulunan verileri çekmek istiyorsunuz diyelim. Bunu yapmak için
SELECT sorgusuna başka bir sütun değeri ekleyerek önceki sorguyu değiştirin (Değerleri virgülle ayırdığınızdan emin olun):
Yukarıdaki komut çalıştırıldığında bellekten
USER ve
SHIPPED verileri getirilir:
Böylece, temel SQL anahtar kelimelerinden ikisini öğrenmiş oldunuz. Şimdiyse işleri biraz daha ilginç hale getirelim.
WHERE
WHERE anahtar kelimesi, tabloları belirli sütun değerlerine göre filtreleyen başka bir SQL komutudur.
example_table tablosundan, paketleri gönderilmiş olanların adlarını çekmek istediğinizi varsayalım.
WHERE anahtar kelimesini sorguya aşağıdaki gibi ekleyebilirsiniz:
Yukarıdaki komutun çalıştırılması bellekten, paketleri gönderilmiş olan tüm kullanıcıları döndürür:
SQL'in temel anahtar kelimelerini ana hatlarıyla kavradığınıza göre bu tür sorguları BigQuery konsolunda çalıştırarak öğrendiklerinizi uygulayın.
Öğrendiklerinizi test etme
Aşağıda, şu ana kadar ele alınan kavramlarla ilgili bilgilerinizi pekiştirmek için bazı çoktan seçmeli sorular verilmiştir. Bu soruları elinizden geldiğince yanıtlamaya çalışın.
3. Görev: BigQuery konsolunu keşfetme
BigQuery paradigması
BigQuery, Google Cloud üzerinde ve petabayt ölçeğinde çalışan, tümüyle yönetilen bir veri ambarıdır. Veri analistleri ve veri bilimciler, sunucuları kurup yönetme konusunda endişelenmeden büyük veri kümelerini hızla sorgulayıp filtreleyebilir, sonuçları toplayabilir ve karmaşık işlemler gerçekleştirebilir. BigQuery, bir komut satırı aracı (Cloud Shell'e önceden yüklenmiştir) veya web konsolu biçiminde sunulur. Her iki biçim de Google Cloud projelerinde barındırılan verileri yönetip sorgulamaya hazır haldedir.
Bu laboratuvarda, SQL sorguları çalıştırmak için web konsolunu kullanacaksınız.
BigQuery konsolunu açma
- Google Cloud Console'da,Gezinme menüsü > BigQuery'yi seçin.
Cloud Console'da BigQuery'ye Hoş Geldiniz mesaj kutusu açılır. Bu mesaj kutusunda, hızlı başlangıç kılavuzunun bağlantısı ve sürüm notları bulunur.
- Bitti'yi tıklayın.
BigQuery konsolu açılır.
Kullanıcı arayüzünün bazı önemli özelliklerini incelemek için birkaç dakikanızı ayırın. Konsolun sağ tarafında sorgu "Düzenleyici" bulunur. Bu düzenleyici, önceki bölümde ele aldığımız örneklere benzer SQL komutları yazıp çalıştırmanızı sağlar. Bu düzenleyicinin altındaysa daha önce çalıştırdığınız sorguların bir listesi olan "Sorgu geçmişi" yer alır.
Konsolun solundaki bölme, gezinme panelidir. Konsolda, içerikleri adlarından anlaşılabilen sorgu geçmişi, kaydedilmiş sorgular ve iş geçmişinin yanı sıra Gezgin sekmesi bulunur.
Gezgin sekmesindeki en üst düzey kaynaklarda Google Cloud projeleri yer alır. Bunlar, her bir Google Cloud Öğrenim Merkezi çalışması sırasında oturum açarak kullandığınız geçici Google Cloud projelerine benzer. Konsolunuzda ve sonuncu ekran görüntüsünde görebileceğiniz üzere Gezgin sekmesinde yalnızca projeniz vardır. Proje adının yanındaki ok işaretini tıklarsanız hiçbir şey gösterilmez.
Çünkü projenizde hiçbir veri kümesi veya tablo yer almamaktadır ve sorgu için kullanabileceğiniz öğe yoktur. Önceki bölümlerde veri kümelerinin tablolar içerdiğini öğrenmiştiniz. Projenize veri eklediğinizde BigQuery'de projelerin veri kümeleri, veri kümelerinin de tablolar içerdiğini unutmayın. Proje > veri kümesi > tablo paradigmasını ve konsolun inceliklerini daha iyi anladığınıza göre sorgulanabilir veriler yükleyebilirsiniz.
Sorgulanabilir veriler yükleme
Bu bölümde projenize bir miktar herkese açık veri çekerek BigQuery'de SQL komutlarını çalıştırma alıştırmaları yapabilirsiniz.
-
+ VERİ EKLE'yi tıklayın.
-
Proje sabitle > Proje ismi gir'i seçin.
-
Proje ismi olarak bigquery-public-data girin.
-
PIN düğmesini tıklayın.
Bu yeni sekmede hâlâ laboratuvar projeniz dışında çalıştığınızı unutmayın. Yaptığınız işlem, veri kümesi ve tablolar içeren, herkesin erişebileceği bir projeyi analiz etmek amacıyla BigQuery'ye çekmekten ibaretti. Söz konusu projeye geçiş yapmadınız. İş ve hizmetlerinizin tümü hâlâ Google Cloud Öğrenim Merkezi hesabınıza bağlıdır. Konsolun üst kısmındaki proje alanını inceleyerek bu durumu kendiniz de doğrulayabilirsiniz:
-
Arama çubuğuna London Bicycle Hires (Londra'da Bisiklet Kiralama Yerleri) yazın ve VERİ KÜMESİNİ GÖRÜNTÜLE'yi tıklayın.
-
Artık aşağıdaki verilere erişebilirsiniz:
-
Google Cloud Projesi →
bigquery-public-data
-
Veri kümesi →
london_bicycles
-
İlişkili tabloları görmek için london bicycles veri kümesini tıklayın
- Tablo →
cycle_hire
- Tablo →
cycle_stations
Bu laboratuvarda cycle_hire verilerini kullanacağız.
cycle_hire tablosunu açın, ardından Önizleme sekmesini tıklayın.
Tıkladığınızda aşağıdakine benzeyen bir sayfa açılır:
Sütunları ve satırlardaki değerleri inceleyin. Artık
cycle_hire tablosunda bazı SQL sorgularını çalıştırmaya hazırsınız.
BigQuery'de SELECT, FROM ve WHERE anahtar kelimelerini çalıştırma
Artık SQL sorgulaması anahtar kelimelerini ve BigQuery verileri paradigmasını temel düzeyde biliyorsunuz. Ayrıca, çalışırken kullanabileceğiniz bazı verilere sahipsiniz. Bu hizmeti kullanarak bazı SQL komutlarını çalıştırın.
Konsolun sağ alt köşesine göz attığınızda 24.369.201 satırlık veri olduğunu fark edeceksiniz. Bunlar, Londra'da 2015 ile 2017 yılları arasında bisiklet paylaşımıyla yapılan seyahatlerin sayısıdır. Hiç de küçük bir sayı değil!
Şimdi
end_station_name adlı yedinci sütun anahtarını not edelim. Bu anahtar, bisiklet paylaşımı yolculuklarının son varış noktalarını belirtir. Konunun daha da derinine inmeden önce
end_station_name sütununu tablodan ayırmak için basit bir sorgu çalıştıralım.
-
Aşağıdaki komutu kopyalayıp Sorgu DÜZENLEYİCİ'ye yapıştırın:
- Ardından Çalıştır'ı tıklayın.
Yaklaşık 20 saniye sonra yalnızca
end_station_name sütunu için sorguladığınız 24.369.201 satır döndürülür.
En az 20 dakika süren kaç bisiklet yolculuğu yapıldığını bulalım.
-
Düzenleyicideki sorguyu temizleyin, ardından
WHEREanahtar kelimesini kullanan aşağıdaki sorguyu çalıştırın:
Bu sorgunun çalışması yaklaşık bir dakika sürebilir.
SELECT * anahtar kelimesi tablodan tüm sütun değerlerini döndürür. Süre, saniye cinsinden ölçülür. Değer olarak 1.200'ü (60 * 20) kullanmanızın nedeni budur.
Sağ alt köşeye göz atarsanız 7.334.890 satırın döndürüldüğünü görürsünüz. Toplamın yalnızca bir kısmını ifade eden bu oran (7.334.890/24.369.201), Londra'daki bisiklet paylaşımı yolculuklarının yaklaşık %30'unun en az 20 dakika sürdüğü anlamına gelir. Belli ki uzun yolculuklara çıkmışlar.
Öğrendiklerinizi test etme
Aşağıda, şu ana kadar işlediğimiz kavramları daha iyi anlamanızı sağlayacak bazı çoktan seçmeli sorular verilmiştir. Bu soruları elinizden geldiğince yanıtlamaya çalışın.
4. Görev: Diğer SQL Anahtar Kelimeleri: GROUP BY, COUNT, AS ve ORDER BY
GROUP BY
GROUP BY anahtar kelimesi ortak ölçütleri (ör. ortak bir değer) paylaşan sonuç kümesi satırlarını toplar ve bu tür ölçütler için bulunan tüm benzersiz girişleri döndürür.
Bu anahtar kelime, tablolardaki kategorik bilgileri bulmak için kullanışlıdır.
-
Bu anahtar kelimenin işlevini daha iyi anlamak için düzenleyicideki sorguyu temizleyin, ardından aşağıdaki komutu kopyalayıp düzenleyiciye yapıştırın:
- Çalıştır'ı tıklayın.
Sonuçlar, benzersiz (yinelenmeyen) bir sütun değerleri listesidir.
GROUP BY anahtar kelimesi olmasaydı yapılan sorgu 24.369.201 satırın tamamını döndürürdü.
GROUP BY anahtar kelimesi tabloda bulunan benzersiz sütun değerlerinin çıkışını verir. Sağ alt köşeyi inceleyerek bunu kendiniz de görebilirsiniz. 880 satır olduğunu göreceksiniz. Yani Londra'daki bisiklet paylaşımları için 880 farklı başlangıç noktası bulunuyor.
COUNT
COUNT() işlevi aynı ölçütleri (ör. ortak değer) paylaşan satır sayısını döndürür. Bu anahtar kelime
GROUP BY ile birlikte kullanıldığında son derece faydalı olabilir.
Her bir başlangıç noktasında kaçar yolculuğun başladığını öğrenmek için önceki sorgunuza
COUNT işlevini ekleyin.
-
Düzenleyicideki sorguyu temizleyin, ardından aşağıdaki komutu kopyalayıp düzenleyiciye yapıştırın ve Çalıştır'ı tıklayın:
Bu sonuç her bir başlangıç konumunda kaç bisiklet paylaşımı yolculuğunun başladığını gösterir.
AS
SQL'deki
AS anahtar kelimesi, bir tablo veya sütun için takma ad oluşturur. Takma ad, döndürülen sütun veya tabloya verilen yeni bir addır ve
AS anahtar kelimesi tarafından belirtilir.
-
Bu anahtar kelimeyi uygulamalı olarak görmek için son sorguya
ASanahtar kelimesini ekleyin. Düzenleyicideki sorguyu temizleyin, ardından aşağıdaki komutu kopyalayıp düzenleyiciye yapıştırın:
- Çalıştır'ı tıklayın.
Sonuçlar için,
COUNT(*) olan sağ sütun adı
num_starts olarak değiştirildi.
Gördüğünüz üzere, döndürülen tablodaki
COUNT(*) sütunu artık
num_starts takma adına ayarlanmış durumda. Bu anahtar kelime özellikle büyük veri kümeleriyle çalışırken kullanışlıdır. Belirsiz bir tablo veya sütun adını unutmak kolaydır.
ORDER BY
ORDER BY anahtar kelimesi, sorgunun döndürdüğü verileri belirtilen ölçütlere veya sütun değerine göre yukarıdan aşağıya ya da aşağıdan yukarıya sıralar. Bu anahtar kelimeyi önceki sorgunuza ekleyerek aşağıdaki işlemleri gerçekleştireceksiniz:
- Bisiklet paylaşımı yolculuklarının sayısını içeren ve başlangıç istasyonlarına göre gruplanan tabloyu, başlangıç istasyonuna göre alfabetik olarak düzenlenmiş şekilde döndürme
- Bisiklet paylaşımı yolculuklarının sayısını içeren ve başlangıç istasyonlarına göre gruplanan tabloyu, yolculuk sayısına göre en düşükten en yükseğe doğru düzenlenmiş şekilde döndürme
- Bisiklet paylaşımı yolculuklarının sayısını içeren ve başlangıç istasyonlarına göre gruplanan tabloyu, yolculuk sayısına göre en yüksekten en düşüğe doğru düzenlenmiş şekilde döndürme
Aşağıdaki komutların her biri farklı birer sorgudur. Her bir sorgu için:
-
Sorgu DÜZENLEYİCİ'yi temizleyin.
-
Komutu kopyalayıp Sorgu DÜZENLEYİCİ'ye yapıştırın.
-
Çalıştır'ı tıklayın. Sonuçları inceleyin.
Son sorgunun sonuçları, konumlardan yapılan başlangıç sayılarına göre başlangıç konumlarını listeler.
En yüksek başlangıç sayısının "Belgrove Street, King's Cross" başlangıç noktasında olduğunu görüyoruz. Bununla birlikte, toplam rakama oranla (234.458/24.369.201) yolculukların %1'den küçük bir bölümünün bu istasyondan başladığını anlıyoruz.
Öğrendiklerinizi test etme
Aşağıda, şu ana kadar işlediğimiz kavramları daha iyi anlamanızı sağlayacak bazı çoktan seçmeli sorular verilmiştir. Bu soruları elinizden geldiğince yanıtlamaya çalışın.
5. Görev: Cloud SQL ile çalışma
Sorguları CSV dosyaları olarak dışa aktarma
Cloud SQL, buluta ilişkisel PostgreSQL ve MySQL veritabanları kurmayı, veritabanlarınızı yönetmeyi ve bunların bakımını yapmayı kolaylaştıran, tümüyle yönetilen bir veritabanı hizmetidir. Cloud SQL, döküm dosyaları (.sql) ve CSV dosyaları (.csv) olmak üzere iki tür veri biçimini kabul eder.
cycle_hire tablosunun alt kümelerini CSV dosyalarına aktarmayı ve bu dosyaları ara konum olarak Cloud Storage'a yüklemeyi öğreneceksiniz.
BigQuery konsolunda en son şu komutu çalıştırmıştınız:
-
Sorgu Sonuçları bölümünde SONUÇLARI KAYDET > CSV (yerel dosya) öğesini tıklayın. Bunun sonucunda, sorguyu CSV dosyası olarak kaydeden indirme işlemi başlatılır. İndirilen bu dosyanın konumunu ve adını not edin. Kısa süre sonra bu bilgilere ihtiyacınız olacak.
-
Sorgu DÜZENLEYİCİ'yi temizleyin, ardından aşağıdaki komutu kopyalayıp sorgu düzenleyiciye yapıştırın:
Bu komut, bisiklet paylaşımı yolculuklarının sayısını içeren ve bitiş istasyonlarına göre gruplanan tabloyu, yolculuk sayısı en yüksek bitiş istasyonundan en düşük olana göre düzenlenmiş şekilde döndürür.
-
Sorgu Sonuçları bölümünde SONUÇLARI KAYDET > CSV (yerel dosya) öğesini tıklayın. Bunun sonucunda, sorguyu CSV dosyası olarak kaydeden indirme işlemi başlatılır. İndirilen bu dosyanın konumunu ve adını not edin. Aşağıdaki bölümde bu bilgilere ihtiyacınız olacak.
CSV dosyalarını Cloud Storage'a yükleme
-
Cloud Console'a gidin. Burada, oluşturduğunuz dosyaları yükleyebileceğiniz bir depolama paketi oluşturacaksınız.
-
Gezinme menüsü > Cloud Storage > Tarayıcı'yı seçin, ardından PAKET OLUŞTUR'u tıklayın.
-
Paketiniz için benzersiz bir ad girin, diğer ayarları değiştirmeyin ve Oluştur'u tıklayın:
Tamamlanan görevi test etme
Laboratuvardaki ilerleme durumunuzu kontrol etmek için İlerleme durumumu kontrol et'i tıklayın. Paketinizi başarıyla oluşturduysanız bir değerlendirme puanı görürsünüz.
Şu anda, yeni oluşturduğunuz Cloud Storage paketini Cloud Console'da inceliyor olmanız gerekir.
-
DOSYALARI YÜKLE'yi tıklayın ve
start_station_nameverilerini içeren CSV dosyasını seçin.
-
Ardından Aç'ı tıklayın. Bu işlemi
end_station_nameverileri için tekrarlayın.
-
Dosya adının yanındaki üç nokta işaretini, ardından yeniden adlandır'ı tıklayarak
start_station_namedosyanızı yeniden adlandırın. Dosyayı
start_station_data.csvolarak yeniden adlandırın.
-
Dosya adının yanındaki üç nokta işaretini, ardından yeniden adlandır'ı tıklayarak
end_station_namedosyanızı yeniden adlandırın. Dosyayı
end_station_data.csvolarak yeniden adlandırın.
Şimdi, Paket ayrıntıları sayfasındaki Nesne listesinde
start_station_name.csv ve
end_station_data.csv'yi göreceksiniz.
Tamamlanan görevi test etme
Yerine getirdiğiniz görevi doğrulamak için İlerleme durumumu kontrol et'i tıklayın. CSV nesnelerini paketinize başarıyla yüklediyseniz bir değerlendirme puanı görürsünüz.
Cloud SQL örneği oluşturma
-
Konsolda Gezinme menüsü > SQL'i seçin.
-
ÖRNEK OLUŞTUR'u tıklayın.
-
Bu aşamada veritabanı motoru seçmeniz istenir. MySQL'i seçin.
-
Şimdi örneğiniz için bir ad girin (ör. "qwiklabs-demo") ve Şifre alanına güvenli bir şifre girin (Bu şifreyi unutmayın), ardından ÖRNEK OLUŞTUR'u tıklayın:
Örneğin oluşturulması birkaç dakika sürebilir. Örnek oluşturulduğunda örnek adının yanında yeşil bir onay işareti görürsünüz.
-
Cloud SQL örneğini tıklayın. SQL'e Genel Bakış sayfası açılır.
Tamamlanan görevi test etme
Laboratuvardaki ilerleme durumunuzu kontrol etmek için aşağıda yer alan İlerleme durumumu kontrol et'i tıklayın. Cloud SQL örneğinizi başarıyla oluşturduysanız bir değerlendirme puanı görürsünüz.
6. Görev: Cloud SQL'deki yeni sorgular
CREATE anahtar kelimesi (veritabanları ve tablolar)
Çalışır durumda bir Cloud SQL örneğiniz olduğuna göre şimdi Cloud Shell komut satırını kullanarak örneğin içinde veritabanı oluşturun. Aşağıdaki Cloud Shell bağlantısını kopyalayıp yeni bir tarayıcı gizli sekmesine yapıştırın.
Cloud Shell'de veritabanı oluşturma
-
SQL örneğinize bağlanmak için Cloud Shell'de aşağıdaki komutu çalıştırın. Örneğiniz için farklı bir ad kullandıysanız
qwiklabs-demokısmını uygun şekilde değiştirin:
- İstendiğinde örnek için belirlediğiniz kök şifresini girin.
Aşağıdakine benzer bir çıkış almanız gerekir:
Cloud SQL örnekleri, önceden yapılandırılmış veritabanlarıyla birlikte sunulur. Ancak Londra'daki bisiklet paylaşımı verilerini depolamak için kendi veritabanınızı oluşturacaksınız.
-
bikeadlı bir veritabanı oluşturmak için MySQL sunucu isteminde aşağıdaki komutu çalıştırın:
Aşağıdaki çıkışı alırsınız:
Tamamlanan görevi test etme
Tamamladığınız görevi doğrulamak için İlerleme durumumu kontrol et'i tıklayarak ilerleme durumunuzu kontrol edin. Cloud SQL örneğinde başarıyla veritabanı oluşturduysanız bir değerlendirme puanı görürsünüz.
Cloud Shell'de tablo oluşturma
-
Aşağıdaki komutu çalıştırarak "bike" adlı veritabanının içinde bir tablo oluşturun:
Bu ifadede, veritabanı yerine tablo oluşturmak için
CREATE anahtar kelimesiyle birlikte
TABLE koşulu kullanılıyor.
USE anahtar kelimesi, bağlanmak istediğiniz veritabanını belirtir. Şu anda "start_station_name" ve "num" adlı iki sütun içeren "london1" adlı bir tablonuz var.
VARCHAR(255) koşulu, 255'e kadar karakteri barındırabilen değişken uzunluklu dize sütununu belirtir.
INT ise tam sayı türünde bir sütundur.
-
Aşağıdaki komutu çalıştırarak "london2" adlı başka bir tablo oluşturun:
-
Şimdi de boş tablolarınızın oluşturulduğunu onaylayın. MySQL sunucusu isteminde aşağıdaki komutları çalıştırın:
Her iki komut için de aşağıdaki çıkışı almanız gerekir:
Henüz veriyi yüklemediğiniz için "boş küme" görürsünüz.
CSV dosyalarını tablolara yükleme
Cloud SQL konsoluna dönün. Bu aşamada,
start_station_name ve
end_station_name CSV dosyalarını yeni oluşturduğunuz london1 ve london2 tablolarına yükleyeceksiniz.
- Cloud SQL örneği sayfanızda İÇE AKTAR'ı tıklayın.
- Cloud Storage dosya alanında sırasıyla Göz at'ı, paket adınızın karşısındaki ok işaretini ve
start_station_data.csv'yi tıklayın. Seç'i tıklayın.
- Dosya biçimi olarak CSV'yi seçin.
-
bikeveritabanını seçin ve tablonuz için "london1" yazın.
- İçe Aktar'ı tıklayın:
Aynı işlemi diğer CSV dosyası için de yapın.
- Cloud SQL örneği sayfanızda İÇE AKTAR'ı tıklayın.
- Cloud Storage dosya alanında sırasıyla Göz at'ı, paket adınızın karşısındaki ok işaretini,
end_station_data.csv'yi ve Seç'i tıklayın.
- Dosya biçimi olarak CSV'yi seçin.
- "bike" veritabanını seçin ve tablonuz için "london2" yazın.
- İçe Aktar'ı tıklayın:
Artık her iki CSV dosyası da
bike veritabanındaki tablolara yüklenmiş olmalıdır.
-
Cloud Shell oturumunuza dönün ve london1 tablosunun içeriğini incelemek için MySQL sunucusu isteminde aşağıdaki komutu çalıştırın:
881 satırlık çıkış almış olmanız gerekir. Bu sayı, tüm benzersiz istasyon adlarının sayısı kadardır.
-
london2 tablosunun doldurulduğundan emin olmak için aşağıdaki komutu çalıştırın:
883 satırlık çıkış almış olmanız gerekir. Bu sayı, tüm benzersiz istasyon adlarının sayısından bir fazladır.
DELETE anahtar kelimesi
Veri yönetimi konusunda size yardımcı olacak diğer birkaç SQL anahtar kelimesinden bahsedelim. Bunların ilki,
DELETE anahtar kelimesi.
-
london1 ve london2 tablolarının ilk satırını silmek için MySQL oturumunuzda aşağıdaki komutları çalıştırın:
Her iki komutu da çalıştırdıktan sonra aşağıdaki çıkışı alırsınız:
Silinen satırlar, CSV dosyalarındaki sütun başlıklarıydı.
DELETEanahtar kelimesi aslında dosyanın ilk satırını değil, tabloda sütun adının (bu senaryoda "num") belirtilmiş bir değer (bu senaryoda "0") içerdiği tüm satırları siler.
SELECT * FROM london1; ve
SELECT * FROM london2; sorgularını çalıştırıp tablonun en üst kısmına giderseniz bu satırların artık mevcut olmadığını görürsünüz.
INSERT INTO anahtar kelimesi
INSERT INTO anahtar kelimesini kullanarak tablolara değerler de ekleyebilirsiniz.
-
london1 tablosuna,
start_station_namesütunundaki değer "test destination" ve
numsütunundaki değer "1" olan yeni bir satır eklemek için aşağıdaki komutu çalıştırın:
INSERT INTO anahtar kelimesinin çalışması için bir tablo (london1) gerekir. Anahtar kelime, ilk parantezdeki (bu senaryoda "start_station_name" ve "num") terimlerin belirttiği sütunlarla yeni bir satır oluşturur. "VALUES" koşulundan sonra gelen tüm kısımlar, yeni satıra değer olarak eklenir.
Aşağıdaki çıkışı alırsınız:
SELECT * FROM london1; sorgusunu çalıştırırsanız "london1" tablosunun alt kısmına başka bir satırın eklendiğini görürsünüz.
UNION anahtar kelimesi
Öğreneceğiniz son SQL anahtar kelimesi
UNION'dır. Bu anahtar kelime, en az iki
SELECT sorgusunun çıkışını bir sonuç kümesinde birleştirir. "london1" ve "london2" tablolarının alt kümelerini birleştirmek için
UNION anahtar kelimesini kullanırsınız.
Aşağıdaki zincirleme sorgu her iki tablodan da belirli verileri çeker ve bu verileri
UNION operatörü kullanarak birleştirir.
-
MySQL sunucusu isteminde aşağıdaki komutu çalıştırın:
Birinci
SELECT sorgusu, "london1" tablosundaki iki sütunu seçer ve "start_station_name" için "top_stations" takma adını oluşturur. Yalnızca 100.000'i aşkın bisikletin yolculuğa başladığı bisiklet paylaşımı istasyonu adlarını çekmek için
WHERE anahtar kelimesini kullanır.
İkinci
SELECT sorgusu, "london2" tablosundaki iki sütunu seçer ve yalnızca 100.000'i aşkın bisikletin yolculuklarını sonlandırdığı bisiklet paylaşımı istasyonu adlarını çekmek için
WHERE anahtar kelimesini kullanır.
Aradaki
UNION anahtar kelimesi, "london2" verilerini "london1" tablosuna uydurarak bu sorguların çıkışlarını birleştirir. UNION sorgusu için baz alınan tablo "london1" olduğundan, öncelikli sütun değerleri "top_stations" ve "num"dır.
ORDER BY anahtar kelimesi, nihai ve birleştirilmiş tabloyu "top_stations" sütunu değerine göre, harflerin alfabetik sırasına ters olacak şekilde düzenler.
Aşağıdaki çıkışı alırsınız:
Bisiklet paylaşımı için başlangıç ve bitiş noktaları olarak en sık kullanılan 14 noktaya baktığımızda bunların 13 tanesinin ortak olduğunu görüyoruz. Bazı temel SQL anahtar kelimelerini kullanarak büyük bir veri kümesini sorgulayabildiniz. Bu sorgulama sayesinde de veri noktaları döndürdünüz ve belirli soruların yanıtlarına ulaştınız.
Tebrikler!
Bu laboratuvarda SQL ile ilgili temel bilgileri, BigQuery ve CloudSQL'de anahtar kelime uygulayıp sorgu çalıştırmayı öğrendiniz. Proje, veritabanı ve tabloların arkasında yatan temel kavramları kavradınız. Verileri değiştirip düzenleyen anahtar kelimelerle alıştırmalar yaptınız. BigQuery'ye veri kümeleri yüklemeyi öğrendiniz ve tablolar üzerinde sorgu çalıştırarak alıştırma yaptınız. Cloud SQL'de örnek oluşturmayı öğrendiniz ve veri alt kümelerini veritabanlarında yer alan tablolara aktararak alıştırma yaptınız. Londra'daki bisiklet paylaşımı başlangıç ve bitiş istasyonları hakkında bazı ilginç sonuçlara ulaşmak için Cloud SQL'de zincirleme sorgu oluşturup çalıştırdınız.
Görevinizi tamamlama
Bu yönlendirmesiz öğrenim laboratuvarı; Data Science on Google Cloud, Scientific Data Processing, Cloud SQL, BigQuery Basics for Data Analysts, NCAA® March Madness®: Bracketology with Google Cloud, Cloud Engineering, Data Catalog Fundamentals ve Applying BQML's Classification, Regression, and Demand Forecasting for Retail Applications görevlerinin bir parçasıdır. Görevler, bir öğrenme rotasını oluşturan birbiriyle bağlantılı laboratuvar dizilerini ifade eder. Bir görevi tamamladığınızda başarınızın ödülü olarak rozet kazanırsınız. Rozetlerinizi herkese açık hale getirebilir ve rozetin bağlantısını online özgeçmişinizde veya sosyal medya hesabınızda paylaşabilirsiniz. Bu laboratuvarı içeren herhangi bir göreve kaydolun ve tamamlama kredisini anında kazanın. Mevcut tüm görevleri görmek için Google Cloud Öğrenim Merkezi kataloğuna bakın.
Sonraki adımlar / Daha fazla bilgi
Cloud SQL ve BigQuery ile eğitiminize ve alıştırma yapmaya devam etmek için aşağıdaki Google Cloud Öğrenim Merkezi laboratuvarlarından yararlanın:
- BigQuery'de Hava Durumu Verileri
- BigQuery ile NCAA Verilerini Keşfetme
- Google Cloud SQL'e Veri Yükleme
- Terraform Altyapılı Cloud SQL
Veri Bilimi hakkında daha fazla bilgi edinmek için: Data Science on the Google Cloud Platform, 2nd Edition: O'Reilly Media, Inc..
Google Cloud Eğitimi ve Sertifikasyon
...Google Cloud teknolojilerinden en iyi şekilde yararlanmanıza yardımcı olur. Derslerimizde teknik becerilere odaklanırken en iyi uygulamalara da yer veriyoruz. Gerekli yetkinlik seviyesine hızlıca ulaşmanız ve öğrenim maceranızı sürdürebilmeniz için sizlere yardımcı olmayı amaçlıyoruz. Temel kavramlardan ileri seviyeye kadar farklı eğitim programlarımız mevcut. Ayrıca, yoğun gündeminize uyması için talep üzerine sağlanan, canlı ve sanal eğitim alternatiflerimiz de var. Sertifikasyonlar ise Google Cloud teknolojilerindeki becerilerinizi ve uzmanlığınızı doğrulamanıza ve kanıtlamanıza yardımcı oluyor.
Kılavuzun Son Güncellenme Tarihi: 25 Temmuz 2022
Laboratuvarın Son Test Edilme Tarihi: 25 Temmuz 2022
Telif Hakkı 2020 Google LLC Tüm hakları saklıdır. Google ve Google logosu, Google LLC şirketinin ticari markalarıdır. Diğer tüm şirket ve ürün adları ilişkili oldukları şirketlerin ticari markaları olabilir.