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Google BigQuery

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Zusammenfassung

Element Beschreibung
Freigabestatus Allgemeine Verfügbarkeit
Produkte Power BI (Semantikmodelle)
Power BI (Dataflows)
Fabric (Dataflow Gen2)
Power Apps (Dataflows)
Customer Insights (Dataflows)
Unterstützte Authentifizierungstypen Organisationskonto
Dienstkonto

Hinweis

Einige Funktionen können in einem Produkt vorhanden sein, in anderen jedoch nicht, was an den Bereitstellungsplänen und hostspezifischen Funktionen liegt.

Hinweis

Ab Juli 2021 hat Google den Support für Anmeldungen bei Google-Konten über eingebettete Browser-Frameworks eingestellt. Aufgrund dieser Änderung müssen Sie Ihre Power BI Desktop-Version auf Juni 2021 oder später aktualisieren, um die Anmeldung bei Google zu unterstützen.

Voraussetzungen

Sie benötigen ein Google-Konto oder ein Konto bei einem Google-Dienst, um sich bei Google BigQuery anzumelden.

Unterstützte Funktionen

  • Importieren
  • DirectQuery (Power BI-Semantikmodelle)

Verbinden mit Google BigQuery-Daten aus Power Query Desktop

Führen Sie die folgenden Schritte aus, um eine Verbindung mit Google BigQuery über Power Query Desktop herzustellen:

  1. Wählen Sie in der in der Benutzeroberfläche zum Abrufen von Daten Google BigQuery aus. Die Benutzeroberfläche zum Abrufen von Daten in Power Query Desktop ist je nach App unterschiedlich. Weitere Informationen zur Benutzeroberfläche zum Abrufen von Daten in Power Query Desktop für Ihre App finden Sie unter Wo man Daten abruft.

  2. Wenn Sie erweiterte Optionen verwenden möchten, wählen Sie Erweiterte Optionen aus. Klicken Sie ansonsten auf Ok, um fortzufahren. Weitere Informationen: Herstellen einer Verbindung mithilfe der erweiterten Optionen

    Das Bild zeigt das Ausgangsdialogfeld mit der Auswahl der erweiterten Optionen.

  3. Der Google BigQuery-Konnektor unterstützt die Verbindung über ein Unternehmenskonto oder eine Anmeldung bei einem Dienstkonto. In diesem Beispiel verwenden Sie das Unternehmenskonto zur Anmeldung. Wählen Sie Anmelden aus, um fortzufahren.

    Melden Sie sich bei Google BigQuery an.

    Sie können sich auch über ein Konto eines Google-Dienstes anmelden. Wählen Sie in diesem Fall Dienstkonto-Anmeldung aus, und geben Sie die E-Mail-Adresse Ihres Dienstkontos und den Inhalt der JSON-Schlüsseldatei Ihres Dienstkontos ein. Wählen Sie dann Verbinden aus.

  4. Ein Mit Google anmelden-Dialog erscheint. Wählen Sie Ihr Google-Konto aus, und genehmigen Sie die Verbindung zu Power BI Desktop.

    Melden Sie sich bei Google an.

  5. Sobald Sie angemeldet sind, wählen Sie Verbinden aus, um fortzufahren.

    Verbinden Sie sich mit Google BigQuery-Daten.

  6. Sobald Sie erfolgreich eine Verbindung hergestellt haben, wird ein Navigator-Fenster geöffnet, in dem die auf dem Server verfügbaren Daten angezeigt werden. Wählen Sie die Daten im Navigator aus. Wählen Sie dann entweder Daten transformieren aus, um die Daten in Power Query zu transformieren, oder Laden, um die Daten in Power BI Desktop zu laden.

    Bild des Power Query Navigators, der Google-BigQuery-Daten in die Desktop-Anwendung lädt.

Verbinden mit Google BigQuery-Daten aus Power Query Online

Führen Sie die folgenden Schritte aus, um eine Verbindung mit Google BigQuery über Power Query Online herzustellen:

  1. Wählen Sie in der in der Benutzeroberfläche zum Abrufen von Daten die Option Google BigQuery aus. In verschiedenen Apps gibt es unterschiedliche Wege, um zur Benutzeroberfläche zum Abrufen von Daten in Power Query Online zu gelangen. Weitere Informationen dazu, wie Sie aus Ihrer App zur Benutzeroberfläche zum Abrufen von Daten in Power Query Online gelangen, finden Sie unter Wo man Daten abruft.

    Screenshot des Dialogfelds „Daten abrufen“ mit Hervorhebung des Konnektors von Google BigQuery.

  2. Im Dialog Google BigQuery-Datenbank müssen Sie entweder eine neue Verbindung erstellen oder eine bestehende Verbindung auswählen. Wenn Sie lokale Daten verwenden, wählen Sie ein lokales Datengateway aus. Wählen Sie dann Anmelden aus.

    Abbildung des Anmeldedialogfelds.

  3. Ein Mit Google anmelden-Dialog erscheint. Wählen Sie Ihr Google-Konto aus, und erlauben Sie die Verbindung.

    Hinweis

    Obwohl das Dialogfeld für die Anmeldung besagt, dass Sie nach der Anmeldung zu Power BI Desktop weitergeleitet werden, werden Sie stattdessen zu Ihrer Online App weitergeleitet.

    Abbildung des Google-Anmeldedialogfelds.

  4. Wenn Sie erweiterte Optionen verwenden möchten, wählen Sie Erweiterte Optionen aus. Weitere Informationen: Herstellen einer Verbindung mithilfe der erweiterten Optionen

  5. Sobald Sie angemeldet sind, wählen Sie Weiter aus, um fortzufahren.

    Abbildung des Benutzers, der sich erfolgreich angemeldet hat.

  6. Sobald Sie erfolgreich eine Verbindung hergestellt haben, wird ein Navigator-Fenster geöffnet, in dem die auf dem Server verfügbaren Daten angezeigt werden. Wählen Sie die Daten im Navigator aus. Wählen Sie dann Weiter aus, um die Daten in Power Query zu transformieren.

    Bild des Power Query Navigators, der Google-BigQuery-Daten in die Online-Anwendung lädt.

Verbinden mithilfe erweiterter Optionen

Sowohl Power Query Desktop als auch Power Query Online bieten eine Reihe von erweiterten Optionen, die Sie bei Bedarf zu Ihrer Abfrage hinzufügen können.

Anzeigen erweiterter Optionen, die in Power Query Desktop verfügbar sind.

In der folgenden Tabelle sind alle erweiterten Optionen aufgeführt, die Sie in Power Query Desktop und Power Query Online einstellen können.

Erweiterte Option Beschreibung
Abrechnungsprojekt-ID Ein Projekt, für das Power Query Abfragen ausführen wird. Die Berechtigungen und Abrechnungen sind an dieses Projekt gebunden. Wenn Sie keine Abrechnungsprojekt-ID angeben, wird standardmäßig das erste verfügbare Projekt verwendet, das von den Google-APIs zurückgegeben wird.
Verwenden der Storage-API Ein Flag, das die Verwendung der Storage-API von Google BigQuery ermöglicht. Diese Option ist standardmäßig auf „true“ gesetzt. Diese Option kann auf „Falsch“ festgelegt werden, um die Speicher-API nicht zu verwenden und stattdessen REST-APIs zu nutzen.
Zeitüberschreitung für die Verbindung Die Standardverbindungseinstellung (in Sekunden), die steuert, wie lange Power Query auf den Aufbau einer Verbindung wartet. Sie können diesen Wert ändern, wenn Ihre Verbindung nicht innerhalb vom 15 Sekunden (dem Standardwert) aufgebaut wird.
Zeitüberschreitung für Befehle Wie lange Power Query auf die Durchführung einer Abfrage und die Rückgabe von Ergebnissen wartet. Der Standardwert hängt vom Standardwert des Treibers ab. Sie können einen anderen Wert in Minuten eingeben, um die Verbindung länger offen zu halten.
Projektkennung Das Projekt, für das Sie native Abfragen ausführen möchten. Diese Option ist nur in Power Query Desktop verfügbar.
SQL-Anweisung Informationen hierzu erhalten Sie unter Importieren von Daten aus einer Datenbank mithilfe einer nativen Datenbankabfrage. In dieser Version der nativen Datenbankabfragefunktionalität müssen Sie voll qualifizierte Tabellennamen im Format Database.Schema.Table verwenden (z. B. SELECT * FROM DEMO_DB.PUBLIC.DEMO_TABLE). Diese Option ist nur in Power Query Desktop verfügbar.

Nachdem Sie die gewünschten erweiterten Optionen ausgewählt haben, wählen Sie in Power Query Desktop OK oder in Power Query Online Weiter aus, um eine Verbindung mit Ihren Google BigQuery-Daten herzustellen.

Einschränkungen und Aspekte

Dieser Abschnitt beschreibt alle Einschränkungen und Überlegungen zum Google BigQuery-Konnektor.

Verbindung mit Google BigQuery aus Power BI Desktop

Bei der Verwendung des Google BigQuery-Konnektors mit Power BI gibt es einige Einschränkungen und Überlegungen zu beachten.

Konnektor-Verfügbarkeit

Der Google BigQuery-Connector ist in Power BI Desktop und im Power BI-Dienst verfügbar. Im Power BI-Dienst kann über die Cloud-zu-Cloud-Verbindung von Power BI auf Google BigQuery zugegriffen werden.

Fehler „Zugriff verweigert“

Wenn Sie versuchen, von Power BI Desktop aus eine Verbindung zu Google BigQuery herzustellen, erhalten Sie möglicherweise die folgende Fehlermeldung:

Datasource.Error: ODBC: ERROR [HY000][Microsoft][BigQuery] (100) Error interacting with REST API: Access Denied: Project <project name>: The user <user name> bigquery.jobs.create permissions in project <project name>.

In diesem Fall müssen Sie möglicherweise eine Abrechnungsprojekt-ID in der erweiterten Option Abrechnungsprojekt in den Power Query-Verbindungseinstellungen eingeben.

Wenn Sie zusätzlich einen Bericht im Power BI-Dienst unter Verwendung eines Gateways erstellen, kann dieser Fehler trotzdem auftreten. In diesem Fall müssen Sie die Abrechnungsprojekt-ID manuell in den M-Code für die Verbindung einfügen, indem Sie den Power Query-Editor oder die Power Query-Formelleiste verwenden. Zum Beispiel:

Source = GoogleBigQuery.Database([BillingProject="Include-Billing-Project-Id-Here"])

Geschachtelte Felder

Aus Gründen der Leistungsoptimierung eignet sich Google BigQuery gut für große Datasets, wenn diese denormalisiert, reduziert und verschachtelt sind.

Der Google BigQuery-Konnektor unterstützt eingebettete Felder, die als Textspalten im JSON-Format geladen werden.

Unterstützung für verschachtelte Felder in Google BigQuery.

Die Benutzer*innen sollten Daten transformieren auswählen und dann die Funktionalitäten für das JSON-Parsing im Power Query-Editor verwenden, um die Daten zu extrahieren.

  1. Wählen Sie unter der Menüband-Registerkarte Transformationen, der Kategorie Textspalte, die Option Parsen und dann JSON aus.
  2. Extrahieren Sie die JSON-Datensatzfelder mit der Option Spalte erweitern.

Einrichten eines Kontos für Google-Dienste

Weitere Informationen zum Einrichten oder Verwenden von Konten für Google-Dienste finden Sie unter Schlüssel für Dienstkonten erstellen und verwalten in der Google-Dokumentation.

Authentifizierung über ein Konto für einen Google-Dienst

Wenn Sie sich über ein Konto für einen Google-Dienst in Power BI Desktop authentifizieren, gibt es ein bestimmtes Format für die Anmeldeinformationen, die der Konnektor benötigt.

  • Dienstkonto E-Mail: muss im E-Mail-Format vorliegen
  • Inhalt der JSON-Schlüsseldatei des Dienstkontos: Sobald dieser JSON-Schlüssel heruntergeladen ist, müssen alle Zeilenumbrüche aus der Datei entfernt werden, damit der Inhalt in einer Zeile steht. Sobald die JSON-Datei in diesem Format vorliegt, kann der Inhalt in dieses Feld eingefügt werden.

Wenn Sie sich über ein Konto für einen Google-Dienst im Power BI-Dienst oder Power Query Online authentifizieren, müssen Benutzer*innen die „Basis“-Authentifizierung verwenden. Das Feld Benutzername wird dem Feld Dienstkonto E-Mail zugeordnet, und das Feld Kennwort wird dem Feld Inhalt der JSON-Schlüsseldatei des Dienstkontos zugeordnet. Die Formatanforderungen für die Anmeldeinformationen sind in Power BI Desktop, beim Power BI-Dienst und in Power Query Online identisch.

Authentifizierung mit Google BigQuery Speicher-API nicht möglich

Der Google BigQuery-Konnektor verwendet standardmäßig die Google BigQuery Storage-API. Diese Funktion wird über die erweiterte Option UseStorageApi gesteuert. Es kann zu Problemen mit dieser Funktion kommen, wenn Sie detaillierte Berechtigungen verwenden. In diesem Fall wird möglicherweise die folgende Fehlermeldung angezeigt, oder Sie erhalten keine Daten aus Ihrer Abfrage:

ERROR [HY000] [Microsoft][BigQuery] (131) Unable to authenticate with Google BigQuery Storage API. Check your account permissions

Sie können dieses Problem beheben, indem Sie die Berechtigungen der Benutzer*innen für die BigQuery Storage-API korrekt anpassen. Diese Berechtigungen für die Storage-API sind erforderlich, um mit der BigQueryStorage-API korrekt auf Daten zuzugreifen:

  • bigquery.readsessions.create: Erstellt eine neue Lesesitzung über die BigQuery Storage-API.
  • bigquery.readsessions.getData: Liest Daten aus einer Lesesitzung über die BigQuery Storage-API.
  • bigquery.readsessions.update: Aktualisiert eine Lesesitzung über die BigQuery Storage-API.

Diese Berechtigungen werden in der Regel in der BigQuery.User-Rolle bereitgestellt. Weitere Informationen finden Sie unter Google BigQuery: Vordefinierte Rollen und Berechtigungen

Wenn die obigen Schritte das Problem nicht beheben, können Sie die BigQuery Storage-API deaktivieren.

Daten vom Typ DateTime können im Direct Query-Modus nicht verwendet werden

Es gibt ein bekanntes Problem, bei dem der DateTime-Typ in Direct Query nicht unterstützt wird. Die Auswahl einer Spalte mit dem Typ DateTime führt zum Fehler „Ungültige Abfrage“ oder zu einem visuellen Fehler.

Einschränkungen beim Abfragen von Spalten mit demselben Namen wie der Tabellenname

Beim Abfragen einer Spalte mit demselben Namen wie der Tabellenname interpretiert BigQuery die Spalte als ein struct, das alle Spalten in der Tabelle anstelle der angegebenen Spalte enthält. Z. B. gibt SELECT debug FROM dataset.debug anstelle der angegebenen Debugspalte eine struct mit allen Spalten in der Debugtabelle zurück. Dieses Verhalten ist nicht intuitiv und es wird ein Fix untersucht. Für dieses Problem gibt es drei Umgehungen:

  • Problemumgehung 1: Umbrechen der Tabelle mit einer Ansicht, die den Spaltennamen stört–CREATE VIEW dataset.new_view AS SELECT * FROM dataset.debug
  • Problemumgehung 2: Benennen Sie die Spalte um, um Konflikte mit dem Tabellennamen zu vermeiden–ALTER TABLE dataset.debug RENAME COLUMN debug to new_debug
  • Problemumgehung 3: Ändern Sie die SELECT-Abfrage so, dass „table.column“ verwendet wird, um auf die Konfliktspalte zu verweisen–SELECT debug.debug FROM dataset.debug

Materialisierte Sichten werden im Navigator von Power BI Desktop nicht unterstützt.

Ein bekanntes Problem besteht darin, dass der Google BigQuery-Konnektor derzeit keine materialisierten Sichten im Navigator von Power BI Desktop unterstützt.

  • Problemumgehung: Verwenden Sie native SQL-Abfrageanweisungen, um materialisierte Sichten aus Google BigQuery abzurufen.

HTTP-Fehler 403: quotaExceeded (Kontingent überschritten: Ihr Benutzer hat das Kontingent für gleichzeitige Project.lists-Anforderungen überschritten)

  • Das Kontingent wird über die Nutzung des Kundenkontos von Project.lists-API-Aufrufen an Google überschritten. Wenn mehrere Berichte gleichzeitig aktualisiert werden, wird möglicherweise ein Fehler in verschiedenen Abfragen oder Berichten ausgelöst. Um den Fehler zu verhindern, planen Sie Aktualisierungen des Berichts in gestaffelten Intervallen.
  • Aktualisieren Sie die Abfrage so, dass sie eine Abrechnungsprojekt-ID - GoogleBigQuery.Database([BillingProject="Include-Billing-Project-Id-Here"]) - enthält.
  • Anrufe von GoogleBigQuery.Database sollten sich in derselben Abfrage wie das Schema und die Tabellenauswahl befinden, um den Fehler zu vermeiden.