SCBL006

Descripción general

En este lab, aprenderás a ejecutar consultas parametrizadas, crear y usar índices, y ejecutar transacciones en una base de datos de Spanner.

Objetivos

En este lab, aprenderás a realizar las siguientes tareas:

• Ejecutar consultas parametrizadas con índices en una base de datos de Spanner usando la biblioteca cliente de Python
• Ejecutar transacciones en una base de datos de Spanner

Configuración y requisitos

Antes de hacer clic en el botón Comenzar lab

Lee estas instrucciones. Los labs son cronometrados y no se pueden pausar. El cronómetro, que comienza a funcionar cuando haces clic en Comenzar lab, indica por cuánto tiempo tendrás a tu disposición los recursos de Google Cloud.

En este lab práctico, se te proporcionarán credenciales temporales nuevas para acceder a Google Cloud y realizar las actividades en un entorno de nube real, no en uno de simulación o demostración.

Para completar este lab, necesitarás lo siguiente:

• Acceso a un navegador de Internet estándar (se recomienda el navegador Chrome)

• Tiempo para completar el lab (recuerda que, una vez que comienzas un lab, no puedes pausarlo)

Active Google Cloud Shell

Google Cloud Shell es una máquina virtual que cuenta con herramientas de desarrollo. Ofrece un directorio principal persistente de 5 GB y se ejecuta en Google Cloud. Google Cloud Shell proporciona acceso de línea de comandos a sus recursos de GCP.

1. En GCP Console, en la barra de herramientas superior derecha, haga clic en el botón Abrir Cloud Shell.

   

2. Haga clic en Continue (Continuar):

   

Toma unos minutos aprovisionar y conectarse con el entorno. Cuando está conectado, ya está autenticado y el proyecto está configurado en su PROJECT_ID . Por ejemplo:

gcloud es la herramienta de línea de comandos para Google Cloud Platform. Viene preinstalada en Cloud Shell y es compatible con la función “tab-completion”.

Puede mostrar el nombre de la cuenta activa con este comando:

gcloud auth list
content_copy

Resultado:

ACTIVE: *
ACCOUNT: student-01-xxxxxxxxxxxx@qwiklabs.net
To set the active account, run:
    $ gcloud config set account `ACCOUNT`
	content_copy

Puede mostrar el ID del proyecto con este comando:

gcloud config list project
	content_copy

Resultado:

[core]
project = <project_ID>
	content_copy

Resultado de ejemplo:

[core]
project = qwiklabs-gcp-44776a13dea667a6
	content_copy

Tarea 1: Programa consultas y transacciones con Python

Crea una instancia de Workbench de Dataflow

1. En el menú de navegación de la consola de Google Cloud, selecciona Dataflow > Workbench en la sección Analytics.

Sugerencia: También puedes buscar Dataflow Workbench en el cuadro de búsqueda de la barra de herramientas de la consola.

2. Si aparece el vínculo Habilitar API de Notebooks, haz clic en él para activar la API.

3. En la página de Workbench, haz clic en el botón Crear nueva.

   Asígnale el nombre my-notebook y elige la región . Puedes elegir cualquier zona para esta región.

4. Haz clic en Tipo de máquina en la lista de la izquierda, selecciona E2 standard y e2-standard-2 para el tipo de máquina.

5. Deja los campos restantes con su configuración predeterminada y haz clic en Crear.

6. Cuando la instancia esté lista, haz clic en el vínculo Abrir Jupyter para abrir la herramienta en otra pestaña del navegador.

   En la pestaña Launcher que está abierta, desplázate hacia abajo (si es necesario) y haz clic en Terminal.
   
   
   Ejecuta el siguiente comando para clonar el repositorio de Git que contiene los archivos necesarios para este lab:

Abre un notebook de Jupyter

1. En el explorador de archivos de la izquierda, navega al archivo training-data-analyst/courses/understanding-spanner/colab-notebooks/Spanner_Queries_Transactions.ipynb y ábrelo.

2. Ejecuta la primera celda para instalar la biblioteca cliente de Spanner para Python.

3. En la segunda celda, actualiza las siguientes variables como se indica:

4. Ahora, ejecuta la segunda celda. En esta, se crean algunas variables y se habilita la API de Spanner.

5. Lee el texto antes de cada celda de código y ejecuta cada una de ellas. Dedica un momento a comprender lo que hace el código.

¡Felicitaciones! Aprendiste a ejecutar consultas parametrizadas y transacciones en una base de datos de Spanner.

Finalice su lab

Cuando haya completado su lab, haga clic en End Lab. Qwiklabs quitará los recursos que usó y limpiará la cuenta por usted.

Tendrá la oportunidad de calificar su experiencia en el lab. Seleccione la cantidad de estrellas que corresponda, ingrese un comentario y haga clic en Submit.

La cantidad de estrellas indica lo siguiente:

• 1 estrella = Muy insatisfecho
• 2 estrellas = Insatisfecho
• 3 estrellas = Neutral
• 4 estrellas = Satisfecho
• 5 estrellas = Muy satisfecho

Puede cerrar el cuadro de diálogo si no desea proporcionar comentarios.

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