Gemini 提升 BigQuery 生產力

課程概述

寫查詢、找慢在哪裡、替資料表補說明，都是分析工作裡容易花時間的事。Gemini 可以先產出草稿或建議，但送出查詢前仍要檢查欄位、成本和資料權限。作為這個系列的收尾，這篇把 BigQuery 裡幾個常用的輔助功能放到實際工作流程裡看。

你將學到

• 使用 Gemini 的自然語言轉 SQL 功能撰寫複雜查詢
• 利用 Gemini 理解和解釋現有的 SQL 查詢
• 根據 Gemini 建議優化查詢效能
• 使用 Gemini 輔助資料治理：欄位描述、資料品質標記
• 結合 Gemini 與 BigQuery 的協作功能提升團隊效率

核心概念

Gemini 在 BigQuery 編輯器中的功能

打開 BigQuery Console 的查詢編輯器，你會發現 Gemini 幾乎到處都在：

表格超出欄寬時，可左右捲動；鍵盤可聚焦表格後用左右方向鍵查看。

自然語言轉 SQL 的實作

在 BigQuery 編輯器中，把需求寫成 # 開頭的註解再按 Enter，Gemini 就會產生 SQL 建議，按 Tab 接受（官方的查詢輔助文件載明只支援英文提示）：

-- 範例自然語言輸入：
# Find the top 10 customers by spend for each month of 2025,
# and show their growth rate compared with the same month last year

Gemini 會去看你專案裡的資料表結構，自動寫出對應的 SQL，表名、JOIN 條件、聚合函式都幫你帶好。

查詢優化建議

查詢跑完後，可以請 Gemini Cloud Assist（預先發布版）分析這道查詢、提出優化建議；資料表該怎麼分區與叢集，則是另一個工具給的建議：

• 查詢優化 — 執行查詢後按編輯器工具列的 Optimize（限 BigQuery editions），或把 SQL 貼到 Cloud Assist 面板請它優化；它會分析查詢結構，建議能減少 slot 用量的改法
• 慢查詢診斷 — 問 Cloud Assist 某個工作為什麼跑這麼久，它會指出 slot 競爭、掃描列數過多、資料量大等可能原因
• 分區與叢集建議 — 來自 BigQuery 的 partitioning and clustering recommender：它每天執行一次，依組織過去最多 30 天的工作負載分析各資料表，並附上預估節省

資料治理輔助

寫文件、顧治理品質這種瑣事，Gemini 也能幫你分擔：

• 自動產生欄位描述 — Data insights 會依資料表的中繼資料產生資料表與欄位描述（有 data profile scan 的結果時會拿來當依據），審閱、修改後再發布
• 資料品質偵測 — 發現 NULL 值比例異常、格式不一致等資料品質問題
• 敏感資料標記 — 協助識別可能包含 PII（個人識別資訊）的欄位
• 資料血緣追蹤 — 解釋資料從原始來源到最終表之間的轉換過程

Gemini 輔助的協作工作流

BigQuery 加上 Gemini，團隊可以這樣分工：

1. 初級分析師 — 使用自然語言描述需求，Gemini 產生 SQL 初稿
2. 資深工程師 — 審核 Gemini 產生的 SQL，使用 Gemini 的解釋功能確認邏輯
3. 資料治理團隊 — 利用 Gemini 建議補齊欄位描述和存取政策
4. 管理者 — 透過 Gemini 摘要功能快速理解查詢結果的業務意涵

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flowchart TD
  SUGGESTION["Gemini 產生待審建議"] --> TYPE{"產出類型？"}
  TYPE -->|"SQL 草稿／修正"| SQL["Dry Run、資料粒度、JOIN、<br/>篩選與已知總量驗證"]
  TYPE -->|"效能優化"| PERF["建立原查詢基線，一次改一項<br/>比較掃描量、延遲與結果一致性"]
  TYPE -->|"描述／品質／敏感標記"| GOV["規則檢查後由 Data Owner<br/>確認語意、PII 與存取風險"]
  SQL --> APPROVE{"人工審核通過？"}
  PERF --> APPROVE
  GOV --> APPROVE
  APPROVE -->|"否"| REVISE["退回修改或拒絕建議，保留理由"]
  APPROVE -->|"是"| KNOWLEDGE["版本化查詢、文件或政策<br/>並沉澱為團隊知識"]

實作重點

• 啟用 Gemini 功能：先由管理員啟用所需的 API 並授予 BigQuery Studio User 等 IAM 角色，再到 BigQuery 工具列的 Gemini 選單勾選要用的功能；SQL／Python 程式碼輔助、data canvas、資料準備等核心功能不另外收費
• 自然語言轉 SQL 的品質高度依賴表的命名品質，建議使用描述性的表名和欄位名
• 提示語言：官方的查詢輔助文件載明 Gemini in BigQuery 只支援英文提示，用自然語言產生 SQL 或 Python 時請用英文描述需求
• 常見錯誤：過度依賴 Gemini 產生的 SQL 而不理解其邏輯，當資料結構變更時無法自行修正
• 最佳實踐：將 Gemini 視為「聰明的程式碼助手」而非「完美的自動化工具」，所有產出都應經過人工審核

Lab 指引

Lab 連結：Boost Productivity with Gemini in BigQuery — Google Skills

延伸學習

• 在 BigQuery 中使用 Gemini 模型 — 用 SQL 直接呼叫 Gemini 進行文字分析
• Gemini 輔助數據分析 — Gemini 在資料科學工作流中的應用
• Gemini API 搭配 Agent Platform（原 Vertex AI）探索 GenAI — 從 API 層面深入了解 Gemini 能力