# bq > Alat pemrosesan data berbasis Python untuk BigQuery, layanan pergudangan data Google Cloud yang sepenuhnya terkelola dan bersifat serverless. > Informasi lebih lanjut: . - Jalankan suatu perintah kueri terhadap suatu tabel BigQuery dalam format SQL dasar, tambahkan opsi `--dry_run` untuk menaksir jumlah bita yang akan dibaca pada proses eksekusi: `bq query --nouse_legacy_sql 'SELECT COUNT(*) FROM {{NAMA_DATASET}}.{{NAMA_TABEL}}'` - Jalankan suatu perintah kueri dengan kumpulan parameter: `bq query --use_legacy_sql=false --parameter='ts_value:TIMESTAMP:2016-12-07 08:00:00' 'SELECT TIMESTAMP_ADD(@ts_value, INTERVAL 1 HOUR)'` - Buat suatu dataset atau tabel pada wilayah layanan Amerika Serikat (US): `bq mk --location=US {{nama_dataset}}.{{nama_tabel}}` - Tampilkan seluruh dataset pada suatu proyek: `bq ls --filter labels.{{key}}:{{value}} --max_results {{integer}} --format=prettyjson --project_id {{id_proyek}}` - Lakukan proses pemuatan data secara batch dari berkas tertentu dalam format seperti CSV, JSON, Parquet, dan Avro ke dalam suatu tabel: `bq load --location {{lokasi}} --source_format {{CSV|JSON|PARQUET|AVRO}} {{dataset}}.{{table}} {{jalan_menuju_sumber}}` - Salin suatu tabel menuju tabel lainnya: `bq cp {{dataset}}.{{TABEL_LAMA}} {{dataset}}.{{tabel_baru}}` - Tampilkan bantuan: `bq help`