bigquery-basics

用途：该技能用于与 Google BigQuery 交互，管理数据集、表和作业，并运行 SQL 查询。BigQuery 是无服务器、AI 就绪的数据平台，支持用 SQL 和 Python 高速分析大规模数据集；其分离式架构将计算与存储解耦，可独立扩展，并内置机器学习、地理空间分析和商业智能能力。

主要能力与用法：

1. 启用 BigQuery API： gcloud services enable bigquery.googleapis.com --quiet
2. 创建数据集： bq mk --dataset --location=US my_dataset
3. 创建表：先编写 schema.json 定义字段（如 name 为 STRING/REQUIRED，post_abbr 为 STRING/NULLABLE），再执行： bq mk --table my_dataset.mytable schema.json
4. 运行查询： bq query --use_legacy_sql=false 'SELECT name FROM bigquery-public-data.usa_names.usa_1910_2013 WHERE state = "TX" LIMIT 10'

参考目录涵盖核心概念（存储类型、分析工作流、BigQuery Studio 功能）、CLI 使用（bq 命令管理数据与作业）、客户端库（Python、Java、Node.js、Go）、MCP 使用（BigQuery 远程 MCP 服务器及客户端集成）、基础设施即代码（数据集、表、预留的 Terraform 示例）、IAM 与安全（角色、权限、数据治理最佳实践）。如需参考中未包含的产品信息，可使用 Developer Knowledge MCP 服务器的 search_documents 工具。相关技能为 BigQuery AI 与 ML，涉及预测、异常检测、文本生成。

限制：资料未提供收费、价格、平台支持范围及具体使用步骤之外的效果说明；部分内容为参考索引，未展开全部细节。