Querying massive datasets can be ti

Querying massive datasets can be time consuming and expensive without the right hardware and infrastructure. Google BigQuery solves this problem by enabling super-fast, SQL-like queries against append-only tables, using the processing power of Google's infrastructure. Simply move your data into BigQuery and let us handle the hard work. You can control access to both the project and your data based on your business needs, such as giving others the ability to view or query your data.

You can access BigQuery by using a web UI or a command-line tool, or by making calls to the BigQuery REST API using a variety of client libraries such as Java, PHP or Python. There are also a variety of third-party tools that you can use to interact with BigQuery, such as visualizing the data or loading the data.

Get started now with creating an app, running a web query or using the command-line tool, or read on for more information about BigQuery fundamentals and how you can work with the product.

Kết quả (Việt) 1:

Truy vấn datasets lớn có thể được thời gian và tốn kém mà không phải phần cứng và cơ sở hạ tầng. Google BigQuery giải quyết vấn đề này bằng cách cho phép truy vấn siêu nhanh, giống như SQL chống lại phụ thêm chỉ bảng, sử dụng sức mạnh xử lý của cơ sở hạ tầng của Google. Đơn giản chỉ cần di chuyển dữ liệu của bạn vào BigQuery và cho chúng tôi xử lý công việc khó khăn. Bạn có thể kiểm soát quyền truy cập vào cả hai dự án và dữ liệu của bạn dựa trên nhu cầu kinh doanh của bạn, chẳng hạn như những người khác cho khả năng xem hoặc truy vấn dữ liệu của bạn.Bạn có thể truy cập vào BigQuery bằng cách sử dụng một giao diện web hoặc một công cụ dòng lệnh, hoặc bằng cách thực hiện cuộc gọi đến BigQuery còn lại API sử dụng một loạt các khách hàng thư viện như Java, PHP hay Python. Cũng có một loạt các công cụ bên thứ ba mà bạn có thể sử dụng để tương tác với BigQuery, chẳng hạn như hình dung dữ liệu hoặc tải dữ liệu.Bây giờ bắt đầu với việc tạo ra một ứng dụng, chạy một truy vấn web hoặc bằng cách sử dụng dòng lệnh công cụ, hoặc đọc trên cho biết thêm thông tin về BigQuery nguyên tắc cơ bản và làm thế nào bạn có thể làm việc với các sản phẩm.

Kết quả (Việt) 2:

Truy vấn dữ liệu khổng lồ có thể tiêu tốn thời gian và tốn kém mà không có phần cứng bên phải và cơ sở hạ tầng. Google BigQuery giải quyết vấn đề này bằng cách cho phép siêu nhanh, các truy vấn SQL như chống lại các bảng append-chỉ, bằng cách sử dụng sức mạnh xử lý của cơ sở hạ tầng của Google. Đơn giản chỉ cần di chuyển dữ liệu của bạn vào BigQuery và để chúng tôi xử lý các công việc khó khăn. Bạn có thể kiểm soát truy cập cho cả hai dự án và dữ liệu của bạn dựa trên nhu cầu kinh doanh của bạn, chẳng hạn như cho những người khác khả năng để xem hoặc truy vấn dữ liệu của bạn. Bạn có thể truy cập bằng cách sử dụng một BigQuery UI web hay một công cụ dòng lệnh, hoặc bằng cách thực hiện cuộc gọi để các API REST của BigQuery sử dụng một loạt các thư viện client như Java, PHP hay Python. Ngoài ra còn có một loạt các công cụ của bên thứ ba mà bạn có thể sử dụng để tương tác với BigQuery, chẳng hạn như hình dung dữ liệu hoặc tải các dữ liệu. Hãy bắt đầu ngay bây giờ với việc tạo ra một ứng dụng, chạy một truy vấn web hoặc sử dụng các công cụ dòng lệnh, hoặc đọc tiếp để biết thêm thông tin về BigQuery tắc cơ bản và làm thế nào bạn có thể làm việc với các sản phẩm.