Можно создать подключение к базе данных Google BigQuery и использовать его для визуализации данных в проекте BigQuery.
Прежде чем начать, обратите внимание на следующее:
- Создание подключения к Google BigQuery требует значительных ресурсов. Лучше всего создать одно подключение и поделиться им с другими пользователями вместо того, чтобы каждый из них создавал свое подключение.
- Oracle Analytics создает кэш таблиц и схем для каждого проекта в Google BigQuery. Следует ограничить количество проектов, таблиц и схем, оставив только те, которые необходимы для анализа.
- В зависимости от объема данных Google BigQuery создание подключения может занять до нескольких часов, поэтому запланируйте достаточно времени для этого процесса.
- После создания подключения выделите время, чтобы начать анализ данных.
- Подключение к Google BigQuery определяется явным образом для одного проекта. При запросе данных из нескольких проектов подключение должен создать пользователь сервиса, у которого есть доступ к проектам и наборам данных. Выходные наборы данных могут быть скомбинированы.
- В Google BigQuery создайте учетную запись сервиса.
- Добавьте в учетную запись сервиса роль (например, BigQuery User) с разрешением
BigQuery.jobs.create
.
- Добавьте пользователей в данную роль.
- Добавьте JSON-ключ.
- На главной странице Oracle Analytics нажмите Создать и выберите Подключение.
- Нажмите BigQuery.
- Введите сведения о подключении.
- В поле Имя подключения укажите понятное имя для идентификации сведений о подключении в Oracle Analytics.
- В меню Проект укажите, какой проект BigQuery требуется проанализировать, используя в точности то же имя, которое определено в Google BigQuery (с учетом регистра).
- В разделе Адрес электронной почты учетной записи сервиса укажите адрес электронной почты, который использовался для входа в Google BigQuery.
- В разделе Закрытый ключ учетной записи сервиса загрузите закрытый ключ учетной записи сервиса (в формате JSON).
- Нажмите Сохранить.
Теперь можно создавать рабочие книги с наборами аналитических данных на основе своих данных Google BigQuery. При создании набора данных требуется перейти к таблицам BigQuery и выбрать факты данных и показатели для анализа. Кроме того, для получения данных напрямую можно использовать SQL-запрос.