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Como usar via BigQuery

Ao clicar no botão você será redirecionado para logar na sua conta ou criar uma antes de acessar o projeto.

Clique para acessar o projeto no BigQuery

Na sua tela deverá aparecer o projeto fixado no menu lateral esquerdo, como na imagem abaixo.

Criando uma conta no BigQuery

É preciso, basicamente, ter uma conta Google para acessar o BigQuery. O site deve solicitar que você crie um projeto qualquer no seu BigQuery antes de acessar os nossos dados - não se preocupe, não é pago!

O BigQuery inicia automaticamente no modo Sandbox, que permite você utilizar seus recursos sem adicionar um modo de pagamento. Leia mais sobre o Sandbox aqui.

Acessando o projeto

Dentro do projeto existem dois níveis de organização, datasets (conjuntos de dados) e tables (tabelas), nos quais:

  • Todas as tables estão organizadas em datasets
  • Cada table pertence a um único dataset

Caso não apareçam as tabelas nos datasets do projeto na 1ª vez que você acessar, atualize a página.

Explorando os dados

Exemplo: Qual a evolução do PIB per capita de todos os municípios? 📈

O BigQuery utiliza SQL como linguagem nativa. Leia mais sobre a sintaxe utilizada aqui.

Rode a query abaixo no Query Editor/Editor de consultas e obtenha o cruzamento das tabelas de população e PIB do IBGE com o resultado anual desde 1991.

SELECT 
    pib.id_municipio,
    pop.ano, 
    pib.PIB / pop.populacao * 1000 as pib_per_capita
FROM `basedosdados.br_ibge_pib.municipios` as pib
JOIN `basedosdados.br_ibge_populacao.municipios` as pop
ON pib.id_municipio = pop.id_municipio

Dica

Clicando no botão 🔍 Consultar tabela/Query View, o BigQuery cria automaticamente a estrutura básica da sua query em Query Editor/Editor de consultas - basta você completar com os campos e filtros que achar necessários.

Entenda os dados

O BigQuery possui já um mecanismo de busca que permite buscar por nomes de datasets (conjuntos), tables (tabelas) ou labels (grupos). Construímos regras de nomeação simples e práticas para facilitar sua busca - veja mais na seção de Nomenclatura.

Metadados

Clicando num dataset ou table você já consegue ver toda a estrutura e descrição das colunas, e pode acessar também os detalhes de tratamento e publicação, para entender melhor os dados.