Google BigQuery
让 AI 检查 BigQuery 数据表、执行范围明确的分析查询，并将摘要保存到 Google Sheets。
可按 Google Cloud 权限查看表与行数据、执行分析查询，以及处理支持的数据传输和表管理任务。
Agent 能在 Google BigQuery 里做什么
按任务分组，每组列出要调用的操作。
表结构与数据
浏览项目、数据集、表和行数据，用于分析。
- List Projects
- List Datasets
- Get Dataset
- List Tables
- Get Table
- List Table Data
SQL 与数据传输任务
执行 SQL、查看任务，并启动 Cloud Storage 加载或导出任务。
- Query
- Get Query Results
- Start Query Job
- Get Job
- List Jobs
- Cancel Job
- Start Load Job From Gcs
- Start Extract Job To Gcs
数据集与表管理
创建、修改或删除数据集和表，并插入行数据，查看逐行错误报告。
- Create Dataset
- Patch Dataset
- Update Dataset
- Delete Dataset
- Create Table
- Patch Table
- Update Table
- Delete Table
- 另外 1 个
可以交给 Agent 的任务
方括号里填你的内容，任务标出的其他应用也要连接。
查询前查看数据集
读取表及其结构，了解可用数据。
查看项目 [项目] 的数据集 [数据集]，说明哪些表和列能回答 [问题]。
用 SQL 回答数据问题
执行只读 SQL 查询，总结完成后的结果。
在项目 [项目]、地区 [地区] 中，使用表 [表] 回答 [日期范围] 的 [问题]，执行只读查询并汇总完成后的结果。
将查询结果保存到 Google Sheets
把已完成的数据仓库摘要写入团队可核对的电子表格。
在 BigQuery 项目 [项目]、地区 [地区] 中，使用 [表] 汇总 [日期范围] 的 [问题]。将完成的摘要保存到 [电子表格链接] 的工作表 [名称]，仅替换 [目标单元格范围]。
操作32
Google BigQuery 连接器提供的全部操作，附名称和 id。
- List Projects
list_projects列出 BigQuery 可访问的 Google Cloud 项目。 - List Datasets
list_datasets列出 Google Cloud 项目中的 BigQuery 数据集。 - Get Dataset
get_dataset检索 BigQuery 数据集元数据。 - List Tables
list_tables列出数据集中的 BigQuery 表。 - Get Table
get_table检索 BigQuery 表元数据，包括架构（如果可用）。 - List Table Data
list_table_data列出 BigQuery 表中的行。 - Query
query运行 BigQuery SQL 查询并返回第一页结果。 - Get Query Results
get_query_results轮询 BigQuery 查询作业并返回一页结果。 - Get Job
get_job检索 BigQuery 作业元数据。 - List Jobs
list_jobs列出 Google Cloud 项目中的 BigQuery 作业。 - Cancel Job
cancel_job取消 BigQuery 作业。 - Start Query Job
start_query_job启动异步 BigQuery 查询作业。 - Start Load Job From Gcs
start_load_job_from_gcs从 Cloud Storage 对象启动异步 BigQuery 加载作业。 - Start Extract Job To Gcs
start_extract_job_to_gcs启动一个异步 BigQuery 提取作业到 Cloud Storage 对象。 - Create Dataset
create_dataset创建 BigQuery 数据集。 - Patch Dataset
patch_dataset修补 BigQuery 数据集元数据。 - Update Dataset
update_dataset用提供的数据集资源字段替换 BigQuery 数据集元数据。 - Delete Dataset
delete_dataset删除 BigQuery 数据集，可选地删除包含的表（当明确请求时）。 - Create Table
create_table创建 BigQuery 表。 - Patch Table
patch_table修补 BigQuery 表元数据。
Google BigQuery 怎么登录
- 登录方式
- OAuth通过 Google 账号授权连接 BigQuery。
- 需要准备
- 具备所需 BigQuery 项目和资源权限的 Google 账号。
- 说明
- 请提供项目和任务区域。执行查询可能产生 BigQuery 使用费用；Cloud Storage 传输需相应存储权限。
关于 Google BigQuery 连接器的常见问题
常和 Google BigQuery 一起用的连接器
和 Google BigQuery 一起完成任务的应用。