Google BigQuery

สรุป

รายการ คำอธิบาย
สถานะการเผยแพร่ ความพร้อมใช้งานทั่วไป
ผลิตภัณฑ์ Power BI (แบบจําลองความหมาย)
Power BI (กระแสข้อมูล)
ผ้า (กระแสข้อมูลรุ่น 2)
Power Apps (กระแสข้อมูล)
ข้อมูลเชิงลึกของลูกค้า (กระแสข้อมูล)
ชนิดการรับรองความถูกต้องที่ได้รับการสนับสนุน บัญชีองค์กร
ลูกค้าองค์กรที่รับบริการ

หมายเหตุ

ความสามารถบางอย่างอาจมีอยู่ในผลิตภัณฑ์เดียว แต่ไม่ใช่อย่างอื่นเนื่องจากตารางเวลาการปรับใช้และความสามารถเฉพาะของโฮสต์

หมายเหตุ

มีผลเดือนกรกฎาคม 2021 Google ยุติการสนับสนุนสําหรับการลงชื่อเข้าใช้บัญชี Google จากเฟรมเวิร์กเบราว์เซอร์แบบฝังตัว เนื่องจากการเปลี่ยนแปลงนี้ คุณจําเป็นต้อง อัปเดต เวอร์ชัน Power BI Desktop เป็นเดือนมิถุนายน 2021 หรือใหม่กว่าเพื่อรองรับการลงชื่อเข้าใช้ Google

ข้อกำหนดเบื้องต้น

คุณต้องมีบัญชี Google หรือบัญชีบริการของ Google เพื่อลงชื่อเข้าใช้ Google BigQuery

รองรับความสามารถ

  • นำเข้า
  • DirectQuery (แบบจําลองความหมายของ Power BI)

เชื่อมต่อไปยังข้อมูล Google BigQuery จาก Power Query Desktop

หากต้องการเชื่อมต่อกับ Google BigQuery จาก Power Query Desktop ให้ทําตามขั้นตอนต่อไปนี้:

  1. เลือก Google BigQuery ในประสบการณ์รับข้อมูล ประสบการณ์การใช้งานรับข้อมูลใน Power Query Desktop แตกต่างกันระหว่างแอป สําหรับข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับประสบการณ์การใช้งานข้อมูลของ Power Query Desktop สําหรับแอปของคุณ ให้ไปที่ตําแหน่งที่จะรับข้อมูล

  2. ถ้าคุณต้องการใช้ตัวเลือกขั้นสูงใด ๆ ให้เลือก ตัวเลือกขั้นสูง มิฉะนั้น เลือก ตกลง เพื่อดําเนินต่อ ข้อมูลเพิ่มเติม:เชื่อมต่อการใช้ตัวเลือกขั้นสูง

    รูปภาพแสดงกล่องโต้ตอบเริ่มต้นด้วยการเลือกตัวเลือกขั้นสูง

  3. ตัวเชื่อมต่อ Google BigQuery สนับสนุนการเชื่อมต่อผ่านบัญชีองค์กรหรือการลงชื่อเข้าใช้บัญชีบริการ ในตัวอย่างนี้ คุณจะใช้บัญชีองค์กรเพื่อลงชื่อเข้าใช้ เลือก ลงชื่อเข้าใช้ เพื่อดําเนินการต่อ

    ลงชื่อเข้าใช้ Google BigQuery

    คุณยังสามารถลงชื่อเข้าใช้ด้วยบัญชีบริการของ Google ได้อีกด้วย ในกรณีนี้ เลือก เข้าสู่ระบบ บัญชีบริการและป้อนบัญชีผู้ใช้บริการของคุณอีเมลและบัญชีบริการของคุณเนื้อหาไฟล์คีย์ JSON จากนั้นเลือกเชื่อมต่อ

  4. กล่องโต้ตอบลงชื่อเข้าใช้ด้วย Google จะปรากฏขึ้น เลือกบัญชี Google ของคุณและอนุมัติการเชื่อมต่อกับ Power BI Desktop

    ลงชื่อเข้าใช้ Google

  5. เมื่อลงชื่อเข้าใช้แล้ว ให้เลือกเชื่อมต่อเพื่อดําเนินการต่อ

    เชื่อมต่อไปยังข้อมูล Google BigQuery

  6. เมื่อคุณเชื่อมต่อ เสร็จเรียบร้อยแล้ว หน้าต่างตัว นําทางจะปรากฏขึ้นและแสดงข้อมูลที่พร้อมใช้งานบนเซิร์ฟเวอร์ เลือกข้อมูลของคุณในตัวนําทาง จากนั้นเลือก แปลงข้อมูล เพื่อแปลงข้อมูลใน Power Query หรือ โหลด เพื่อโหลดข้อมูลใน Power BI Desktop

    รูปภาพของตัวนําทาง Power Query ที่โหลดข้อมูล Google BigQuery ไปยังแอปเดสก์ท็อป

เชื่อมต่อไปยังข้อมูล Google BigQuery จาก Power Query ออนไลน์

หากต้องการเชื่อมต่อกับ Google BigQuery จาก Power Query ออนไลน์ ให้ทําตามขั้นตอนต่อไปนี้:

  1. เลือกตัวเลือก Google BigQuery ในประสบการณ์การรับข้อมูล แอปต่าง ๆ มีวิธีการต่าง ๆ ในการเข้าถึง Power Query Online รับประสบการณ์ข้อมูล สําหรับข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับวิธีการเข้าถึง Power Query Online รับประสบการณ์ข้อมูลจากแอปของคุณ ไปที่ตําแหน่งเพื่อรับข้อมูล

    ภาพหน้าจอของกล่องโต้ตอบรับข้อมูลโดยเน้นไปที่ตัวเชื่อมต่อ Google BigQuery

  2. ในกล่องโต้ตอบฐานข้อมูล Google BigQuery คุณอาจต้องสร้างการเชื่อมต่อใหม่หรือเลือกการเชื่อมต่อที่มีอยู่ หากคุณกําลังใช้ข้อมูลภายในองค์กร ให้เลือกเกตเวย์ข้อมูลภายในองค์กร จากนั้น เลือก ลงชื่อเข้าใช้

    รูปภาพของกล่องโต้ตอบการลงชื่อเข้าใช้

  3. กล่องโต้ตอบลงชื่อเข้าใช้ด้วย Google จะปรากฏขึ้น เลือกบัญชี Google และอนุมัติการเชื่อมต่อ

    หมายเหตุ

    แม้ว่ากล่องโต้ตอบการลงชื่อเข้าใช้จะบอกว่าคุณจะยังคงไปยัง Power BI Desktop เมื่อคุณลงชื่อเข้าใช้แล้ว แต่คุณจะถูกส่งไปยังแอปออนไลน์ของคุณแทน

    รูปภาพของกล่องโต้ตอบการลงชื่อเข้าใช้ของ Google

  4. ถ้าคุณต้องการใช้ตัวเลือกขั้นสูงใด ๆ ให้เลือก ตัวเลือกขั้นสูง ข้อมูลเพิ่มเติม:เชื่อมต่อการใช้ตัวเลือกขั้นสูง

  5. เมื่อลงชื่อเข้าใช้แล้ว ให้เลือก ถัดไป เพื่อดําเนินการต่อ

    รูปภาพของผู้ใช้ลงชื่อเข้าใช้เรียบร้อยแล้ว

  6. เมื่อคุณเชื่อมต่อ เสร็จเรียบร้อยแล้ว หน้าต่างตัว นําทางจะปรากฏขึ้นและแสดงข้อมูลที่พร้อมใช้งานบนเซิร์ฟเวอร์ เลือกข้อมูลของคุณในตัวนําทาง จากนั้นเลือก ถัดไป เพื่อแปลงข้อมูลใน Power Query

    รูปภาพของตัวนําทาง Power Query ที่โหลดข้อมูล Google BigQuery ไปยังแอปออนไลน์

เชื่อมต่อโดยใช้ตัวเลือกขั้นสูง

ทั้ง Power Query Desktop และ Power Query Online มีชุดของตัวเลือกขั้นสูงที่คุณสามารถเพิ่มลงในคิวรีของคุณได้ถ้าจําเป็น

แสดงตัวเลือกขั้นสูงที่พร้อมใช้งานใน Power Query Desktop

ตารางต่อไปนี้แสดงรายการของตัวเลือกขั้นสูงทั้งหมดที่คุณสามารถตั้งค่าใน Power Query Desktop และ Power Query Online

ตัวเลือกขั้นสูง คำอธิบาย
รหัสโครงการการเรียกเก็บเงิน โครงการที่ Power Query จะเรียกใช้คิวรี สิทธิ์และการเรียกเก็บเงินจะเชื่อมโยงกับโครงการนี้ ถ้าไม่มี ID โครงการการเรียกเก็บเงิน จะใช้โครงการที่พร้อมใช้งานแรกที่ Google API ส่งกลับตามค่าเริ่มต้น
ใช้ที่เก็บข้อมูล API ค่าสถานะที่เปิดใช้งานโดยใช้ API ที่เก็บข้อมูลของ Google BigQuery ตัวเลือกนี้จะเป็นจริงตามค่าเริ่มต้น ตัวเลือกนี้สามารถตั้งค่าเป็น false เพื่อไม่ใช้ Storage API และใช้ REST API แทน
ระยะเวลาการหมดเวลาของ เชื่อมต่อ ion การตั้งค่าการเชื่อมต่อมาตรฐาน (เป็นวินาที) ที่ควบคุมระยะเวลาที่ Power Query รอให้การเชื่อมต่อเสร็จสมบูรณ์ คุณสามารถเปลี่ยนค่านี้ได้หากการเชื่อมต่อของคุณไม่เสร็จสมบูรณ์ก่อน 15 วินาที (ค่าเริ่มต้น)
ระยะเวลาการหมดเวลาคําสั่ง ระยะเวลาที่ Power Query รอให้คิวรีเสร็จสมบูรณ์และส่งกลับผลลัพธ์ ค่าเริ่มต้นขึ้นอยู่กับค่าเริ่มต้นของโปรแกรมควบคุม คุณสามารถป้อนค่าอื่นในไม่กี่นาทีเพื่อให้การเชื่อมต่อเปิดอีกต่อไป
รหัสโครงการ โครงการที่คุณต้องการเรียกใช้คิวรีในระบบ ตัวเลือกนี้จะพร้อมใช้งานใน Power Query Desktop เท่านั้น
SQL statement สําหรับข้อมูล ไปที่ นําเข้าข้อมูลจากฐานข้อมูลโดยใช้คิวรีฐานข้อมูลดั้งเดิม ในเวอร์ชันนี้ของฟังก์ชันคิวรีฐานข้อมูลดั้งเดิม คุณจําเป็นต้องใช้ชื่อตารางที่มีคุณสมบัติครบถ้วนในรูปแบบ Database.Schema.Tableตัวอย่างเช่นSELECT * FROM DEMO_DB.PUBLIC.DEMO_TABLE ตัวเลือกนี้จะพร้อมใช้งานใน Power Query Desktop เท่านั้น

เมื่อคุณเลือกตัวเลือกขั้นสูงที่คุณต้องการแล้ว ให้เลือก ตกลง ใน Power Query Desktop หรือ ถัดไป ใน Power Query Online เพื่อเชื่อมต่อกับข้อมูล Google BigQuery ของคุณ

ข้อจํากัดและข้อควรพิจารณา

ในส่วนนี้จะอธิบายข้อจํากัดหรือข้อควรพิจารณาของตัวเชื่อมต่อ Google BigQuery

เชื่อมต่อ Google BigQuery ใน Power BI Desktop

มีข้อจํากัดและข้อควรพิจารณาสองสามข้อที่ควรทราบเมื่อใช้ตัวเชื่อมต่อ Google BigQuery กับ Power BI

ความพร้อมใช้งานของ เชื่อมต่อ or

ตัวเชื่อมต่อ Google BigQuery มีให้ใช้งานใน Power BI Desktop และในบริการของ Power BI ในบริการของ Power BI สามารถเข้าถึงตัวเชื่อมต่อได้โดยใช้การเชื่อมต่อแบบคลาวด์กับคลาวด์จาก Power BI ไปยัง Google BigQuery

ข้อผิดพลาด "ปฏิเสธการเข้าถึง"

เมื่อคุณพยายามเชื่อมต่อกับ Google BigQuery จาก Power BI Desktop คุณอาจได้รับข้อความแสดงข้อผิดพลาดต่อไปนี้:

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>.

ในกรณีนี้ คุณอาจจําเป็นต้องป้อน ID โครงการเรียกเก็บเงินในตัวเลือกขั้นสูงของโครงการเรียกเก็บเงินในการตั้งค่าเชื่อมต่อของ Power Query

นอกจากนี้ ถ้าคุณสร้างรายงานในบริการของ Power BI โดยใช้เกตเวย์ด้วย คุณอาจยังคงได้รับข้อผิดพลาดนี้ ในกรณีนี้ คุณต้องรวม ID โครงการเรียกเก็บเงินในรหัส M สําหรับการเชื่อมต่อโดยใช้ตัวแก้ไข Power Query หรือแถบสูตร Power Query ด้วยตนเอง ตัวอย่างเช่น:

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

เขตข้อมูลแบบซ้อนกัน

ในการปรับข้อควรพิจารณาด้านประสิทธิภาพให้เหมาะสม Google BigQuery ทําได้ดีกับชุดข้อมูลขนาดใหญ่เมื่อดีนอร์มอลไลซ์ ลดรูปแบบแบนและซ้อนกัน

ตัวเชื่อมต่อ Google BigQuery สนับสนุนเขตข้อมูลที่ซ้อนกัน ซึ่งโหลดเป็นคอลัมน์ข้อความในรูปแบบ JSON

การสนับสนุนเขตข้อมูลที่ซ้อนกันของ Google BigQuery

ผู้ใช้ควรเลือกแปลงข้อมูล จากนั้นใช้ความสามารถในการแยกวิเคราะห์ JSON ในตัวแก้ไข Power Query เพื่อแยกข้อมูล

  1. ภายใต้แท็บริบบอนแปลง ประเภทคอลัมน์ข้อความ เลือกการแยกวิเคราะห์ แล้วเลือก JSON
  2. แยกเขตข้อมูลระเบียน JSON โดยใช้ตัวเลือกขยายคอลัมน์

การตั้งค่าบัญชีบริการของ Google

สําหรับข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับการตั้งค่าหรือการใช้บัญชีบริการของ Google ให้ไปที่ การสร้างและจัดการคีย์ บัญชีบริการใน Google docs

การรับรองความถูกต้องผ่านบัญชีบริการของ Google

เมื่อคุณรับรองความถูกต้องผ่านบัญชีบริการของ Google ใน Power BI Desktop จะมีรูปแบบข้อมูลประจําตัวเฉพาะที่จําเป็นสําหรับตัวเชื่อมต่อ

  • อีเมลบัญชีบริการ: ต้องอยู่ในรูปแบบอีเมล
  • เนื้อหาไฟล์คีย์ JSON ของบัญชีบริการ: เมื่อดาวน์โหลดคีย์ JSON นี้แล้ว ต้องลบบรรทัดใหม่ทั้งหมดออกจากไฟล์เพื่อให้เนื้อหาอยู่ในบรรทัดเดียว เมื่อไฟล์ JSON อยู่ในรูปแบบนั้น เนื้อหาสามารถวางลงในเขตข้อมูลนี้ได้

เมื่อคุณรับรองความถูกต้องผ่านบัญชีบริการของ Google ใน บริการของ Power BI หรือ Power Query Online ผู้ใช้จะต้องใช้การรับรองความถูกต้อง "พื้นฐาน" เขตข้อมูลชื่อผู้ใช้จะแมปไปยังเขตข้อมูลอีเมลบัญชีบริการด้านบน และเขตข้อมูล Password จะแมปไปยังเขตข้อมูลเนื้อหาไฟล์คีย์ JSON ของบัญชีบริการด้านบน ข้อกําหนดรูปแบบสําหรับข้อมูลประจําตัวแต่ละรายการยังคงเหมือนเดิมในทั้ง Power BI Desktop, บริการของ Power BI และ Power Query Online

ไม่สามารถรับรองความถูกต้องกับที่เก็บข้อมูล API ของ Google BigQuery

ตัวเชื่อมต่อ Google BigQuery ใช้ ที่เก็บข้อมูล API ของ Google BigQuery ตามค่าเริ่มต้น คุณลักษณะนี้จะถูกควบคุมโดยตัวเลือกขั้นสูงที่เรียกว่า UseStorageApi คุณอาจพบปัญหาเกี่ยวกับคุณลักษณะนี้ถ้าคุณใช้สิทธิ์ระดับแยกย่อย ในสถานการณ์นี้ คุณอาจเห็นข้อความแสดงข้อผิดพลาดต่อไปนี้ หรือไม่สามารถรับข้อมูลใด ๆ จากคิวรีของคุณ:

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

คุณสามารถแก้ไขปัญหานี้ได้โดยการปรับสิทธิ์ของผู้ใช้สําหรับที่เก็บข้อมูล API BigQuery อย่างถูกต้อง คุณจําเป็นต้องมีสิทธิ์ API ที่เก็บข้อมูลเหล่านี้เพื่อเข้าถึงข้อมูลอย่างถูกต้องด้วย BigQueryStorage API:

  • bigquery.readsessions.create: สร้างเซสชันการอ่านใหม่ผ่านที่เก็บข้อมูล API BigQuery
  • bigquery.readsessions.getData: อ่านข้อมูลจากเซสชันการอ่านใหม่ผ่านที่เก็บข้อมูล API BigQuery
  • bigquery.readsessions.update: อัปเดตเซสชันการอ่านใหม่ผ่านที่เก็บข้อมูล API BigQuery

โดยทั่วไปแล้ว สิทธิ์เหล่านี้จะระบุไว้ใน BigQuery.User บทบาท ข้อมูลเพิ่มเติม บทบาทและสิทธิ์ที่กําหนดไว้ล่วงหน้าของ Google BigQuery

หากขั้นตอนข้างต้นไม่สามารถแก้ไขปัญหาได้ คุณสามารถปิดใช้งานที่เก็บข้อมูล API BigQuery ได้

ไม่สามารถใช้ข้อมูลชนิด DateTime ในโหมด Direct Query

มีปัญหาที่ทราบแล้วซึ่งประเภท DateTime ไม่ได้รับการสนับสนุนผ่าน Direct Query การเลือกคอลัมน์ที่มีชนิด DateTime จะทําให้เกิดข้อผิดพลาด "คิวรีไม่ถูกต้อง" หรือข้อผิดพลาดของวิชวล

ข้อจํากัดของคอลัมน์คิวรีที่มีชื่อเดียวกันกับชื่อตาราง

เมื่อทําการคิวรีคอลัมน์ที่มีชื่อเดียวกันกับชื่อตาราง BigQuery จะแปลคอลัมน์เป็น ที่ struct รวมคอลัมน์ทั้งหมดในตารางแทนที่จะเป็นคอลัมน์ที่ระบุ ตัวอย่างเช่น SELECT debug FROM dataset.debug ส่งกลับ struct ที่มีคอลัมน์ทั้งหมดในตารางแก้จุดบกพร่อง แทนที่จะเป็นคอลัมน์ดีบักที่ระบุ ลักษณะการทํางานนี้มักจะไม่ใช้งานง่ายและมีการตรวจสอบการแก้ไข มีการแก้ไขปัญหาชั่วคราวอยู่สามแบบ:

  • วิธีแก้ปัญหาที่ 1: ตัดตารางด้วยมุมมองที่ไม่ขัดแย้งกับชื่อคอลัมน์—CREATE VIEW dataset.new_view AS SELECT * FROM dataset.debug
  • วิธีแก้ไขปัญหาที่ 2: เปลี่ยนชื่อคอลัมน์เพื่อหลีกเลี่ยงความขัดแย้งกับชื่อตาราง—ALTER TABLE dataset.debug RENAME COLUMN debug to new_debug
  • วิธีแก้ไขปัญหาที่ 3: เปลี่ยนคิวรี SELECT เพื่อใช้ table.column เพื่ออ้างอิงคอลัมน์ข้อขัดแย้ง—SELECT debug.debug FROM dataset.debug