Consultar um conjunto de dados público com as bibliotecas de cliente do BigQuery

Antes de começar

1. Create or select a Trusted Cloud project.

   • Create a Trusted Cloud project:

     gcloud projects create PROJECT_ID

     Replace PROJECT_ID with a name for the Trusted Cloud project you are creating.

   • Select the Trusted Cloud project that you created:

     gcloud config set project PROJECT_ID

     Replace PROJECT_ID with your Trusted Cloud project name.

2. Escolha se você quer usar o sandbox do BigQuery sem custos financeiros ou ativar o faturamento do projeto Trusted Cloud .

   Se você não ativar o faturamento de um projeto, vai trabalhar automaticamente no sandbox do BigQuery. No sandbox do BigQuery, você aprende a usar o BigQuery com um conjunto limitado de recursos sem custos financeiros. Se você não planeja usar o projeto fora deste documento, recomendamos utilizar o sandbox do BigQuery.

3. Grant roles to your user account. Run the following command once for each of the following IAM roles: roles/serviceusage.serviceUsageAdmin, roles/bigquery.jobUser

   gcloud projects add-iam-policy-binding PROJECT_ID --member="user:USER_IDENTIFIER" --role=ROLE

   Replace the following:

   • PROJECT_ID: your project ID.
   • USER_IDENTIFIER: the identifier for your user account. For examples, see Represent workforce pool users in IAM policies.
   • ROLE: the IAM role that you grant to your user account.

4. Enable the BigQuery API:

   gcloud services enable bigquery

   Para novos projetos, a API BigQuery é ativada automaticamente.

5. In the Trusted Cloud console, activate Cloud Shell.

   Activate Cloud Shell

6. Ative seu projeto do Trusted Cloud no Cloud Shell:

   gcloud config set project PROJECT_ID
   

   Substitua PROJECT_ID pelo projeto que você selecionou para este tutorial.

   O resultado será assim:

   Updated property [core/project].
   

consulte um conjunto de dados público

Selecione uma das seguintes linguagens:

C#

1. No Cloud Shell, crie um projeto C# e um arquivo:

   dotnet new console -n BigQueryCsharpDemo

   A resposta será semelhante ao exemplo a seguir. Várias linhas são omitidas para simplificar a resposta.

   Welcome to .NET 6.0!
   ---------------------
   SDK Version: 6.0.407
   ...
   The template "Console App" was created successfully.
   ...
   

   Esse comando cria um projeto do C# chamado BigQueryCsharpDemo e um arquivo chamado Program.cs.

2. Abra o editor do Cloud Shell:

   cloudshell workspace BigQueryCsharpDemo

3. Para abrir um terminal no editor do Cloud Shell, clique em Abrir terminal.

4. Abra o diretório do projeto:

   cd BigQueryCsharpDemo

5. Instale a biblioteca de cliente do BigQuery para C#:

   dotnet add package Google.Cloud.BigQuery.V2

   A resposta será semelhante ao exemplo a seguir. Várias linhas são omitidas para simplificar a saída.

   Determining projects to restore...
   Writing /tmp/tmpF7EKSd.tmp
   ...
   info : Writing assets file to disk.
   ...
   

6. Defina a variável GOOGLE_PROJECT_ID como o valor GOOGLE_CLOUD_PROJECT e exporte-a:

   export GOOGLE_PROJECT_ID=$GOOGLE_CLOUD_PROJECT

7. Clique em Abrir editor.

8. No painel Explorador, localize o projeto BIGQUERYCSHARPDEMO.

9. Clique no arquivo Program.cs para abri-lo.

10. Para criar uma consulta no conjunto de dados bigquery-public-data.stackoverflow que retorna as 10 páginas mais visualizadas do Stack Overflow e o número de visualizações, substitua o conteúdo do arquivo pelo seguinte código:

    
    using System;
    using Google.Cloud.BigQuery.V2;
    
    namespace GoogleCloudSamples
    {
        public class Program
        {
            public static void Main(string[] args)
            {
                string projectId = Environment.GetEnvironmentVariable("GOOGLE_PROJECT_ID");
                var client = BigQueryClient.Create(projectId);
                string query = @"SELECT
                    CONCAT(
                        'https://stackoverflow.com/questions/',
                        CAST(id as STRING)) as url, view_count
                    FROM `bigquery-public-data.stackoverflow.posts_questions`
                    WHERE tags like '%google-bigquery%'
                    ORDER BY view_count DESC
                    LIMIT 10";
                var result = client.ExecuteQuery(query, parameters: null);
                Console.Write("\nQuery Results:\n------------\n");
                foreach (var row in result)
                {
                    Console.WriteLine($"{row["url"]}: {row["view_count"]} views");
                }
            }
        }
    }
    

11. Clique em Abrir terminal.

12. No terminal, execute o script Program.cs. Se for solicitado que você autorize o Cloud Shell e concorde com os termos, clique em Autorizar.

    dotnet run

    O resultado será semelhante ao seguinte:

    Query Results:
    ------------
    https://stackoverflow.com/questions/35159967: 170023 views
    https://stackoverflow.com/questions/22879669: 142581 views
    https://stackoverflow.com/questions/10604135: 132406 views
    https://stackoverflow.com/questions/44564887: 128781 views
    https://stackoverflow.com/questions/27060396: 127008 views
    https://stackoverflow.com/questions/12482637: 120766 views
    https://stackoverflow.com/questions/20673986: 115720 views
    https://stackoverflow.com/questions/39109817: 108368 views
    https://stackoverflow.com/questions/11057219: 105175 views
    https://stackoverflow.com/questions/43195143: 101878 views
    

Você consultou com sucesso um conjunto de dados público com a biblioteca de cliente C# do BigQuery.

Go

1. No Cloud Shell, crie um projeto Go e um arquivo:

   mkdir bigquery-go-quickstart \
       && touch \
       bigquery-go-quickstart/app.go

   Esse comando cria um projeto Go chamado bigquery-go-quickstart e um arquivo chamado app.go.

2. Abra o editor do Cloud Shell:

   cloudshell workspace bigquery-go-quickstart

3. Para abrir um terminal no editor do Cloud Shell, clique em Abrir terminal.

4. Abra o diretório do projeto:

   cd bigquery-go-quickstart

5. Crie um arquivo go.mod:

   go mod init quickstart

   O resultado será semelhante a este:

   go: creating new go.mod: module quickstart
   go: to add module requirements and sums:
           go mod tidy
   

6. Instale a biblioteca de cliente do BigQuery para Go:

   go get cloud.google.com/go/bigquery

   A resposta será semelhante ao exemplo a seguir. Várias linhas são omitidas para simplificar a resposta.

   go: downloading cloud.google.com/go/bigquery v1.49.0
   go: downloading cloud.google.com/go v0.110.0
   ...
   go: added cloud.google.com/go/bigquery v1.49.0
   go: added cloud.google.com/go v0.110.0
   

7. Clique em Abrir editor.

8. No painel Explorador, localize o projeto BIGQUERY-GO-QUICKSTART.

9. Clique no arquivo app.go para abri-lo.

10. Para criar uma consulta no conjunto de dados bigquery-public-data.stackoverflow que retorna as 10 páginas mais visualizadas do Stack Overflow e o número de visualizações, copie o código a seguir para o arquivo app.go:

    
    // Command simpleapp queries the Stack Overflow public dataset in Google BigQuery.
    package main
    
    import (
    	"context"
    	"fmt"
    	"io"
    	"log"
    	"os"
    
    	"cloud.google.com/go/bigquery"
    	"google.golang.org/api/iterator"
    )
    
    
    func main() {
    	projectID := os.Getenv("GOOGLE_CLOUD_PROJECT")
    	if projectID == "" {
    		fmt.Println("GOOGLE_CLOUD_PROJECT environment variable must be set.")
    		os.Exit(1)
    	}
    
    	ctx := context.Background()
    
    	client, err := bigquery.NewClient(ctx, projectID)
    	if err != nil {
    		log.Fatalf("bigquery.NewClient: %v", err)
    	}
    	defer client.Close()
    
    	rows, err := query(ctx, client)
    	if err != nil {
    		log.Fatal(err)
    	}
    	if err := printResults(os.Stdout, rows); err != nil {
    		log.Fatal(err)
    	}
    }
    
    // query returns a row iterator suitable for reading query results.
    func query(ctx context.Context, client *bigquery.Client) (*bigquery.RowIterator, error) {
    
    	query := client.Query(
    		`SELECT
    			CONCAT(
    				'https://stackoverflow.com/questions/',
    				CAST(id as STRING)) as url,
    			view_count
    		FROM ` + "`bigquery-public-data.stackoverflow.posts_questions`" + `
    		WHERE tags like '%google-bigquery%'
    		ORDER BY view_count DESC
    		LIMIT 10;`)
    	return query.Read(ctx)
    }
    
    type StackOverflowRow struct {
    	URL       string `bigquery:"url"`
    	ViewCount int64  `bigquery:"view_count"`
    }
    
    // printResults prints results from a query to the Stack Overflow public dataset.
    func printResults(w io.Writer, iter *bigquery.RowIterator) error {
    	for {
    		var row StackOverflowRow
    		err := iter.Next(&row)
    		if err == iterator.Done {
    			return nil
    		}
    		if err != nil {
    			return fmt.Errorf("error iterating through results: %w", err)
    		}
    
    		fmt.Fprintf(w, "url: %s views: %d\n", row.URL, row.ViewCount)
    	}
    }
    

11. Clique em Abrir terminal.

12. No terminal, execute o script app.go. Se for solicitado que você autorize o Cloud Shell e concorde com os termos, clique em Autorizar.

    go run app.go

    O resultado será semelhante ao seguinte:

    https://stackoverflow.com/questions/35159967 : 170023 views
    https://stackoverflow.com/questions/22879669 : 142581 views
    https://stackoverflow.com/questions/10604135 : 132406 views
    https://stackoverflow.com/questions/44564887 : 128781 views
    https://stackoverflow.com/questions/27060396 : 127008 views
    https://stackoverflow.com/questions/12482637 : 120766 views
    https://stackoverflow.com/questions/20673986 : 115720 views
    https://stackoverflow.com/questions/39109817 : 108368 views
    https://stackoverflow.com/questions/11057219 : 105175 views
    https://stackoverflow.com/questions/43195143 : 101878 views
    

Você consultou com sucesso um conjunto de dados público com a biblioteca de cliente Go do BigQuery.

Java

1. No Cloud Shell, crie um projeto Java usando o Apache Maven:

   mvn archetype:generate \
       -DgroupId=com.google.app \
       -DartifactId=bigquery-java-quickstart \
       -DinteractiveMode=false

   Esse comando cria um projeto Maven chamado bigquery-java-quickstart.

   A resposta será semelhante a esta: Várias linhas são omitidas para simplificar a resposta.

   [INFO] Scanning for projects...
   ...
   [INFO] Building Maven Stub Project (No POM) 1
   ...
   [INFO] BUILD SUCCESS
   ...
   

   Há muitos sistemas de gerenciamento de dependências que podem ser usados além do Maven. Para mais informações, consulte como configurar um ambiente de desenvolvimento Java para usar com bibliotecas de cliente.

2. Renomeie o arquivo App.java que o Maven cria por padrão:

   mv \
       bigquery-java-quickstart/src/main/java/com/google/app/App.java \
       bigquery-java-quickstart/src/main/java/com/google/app/SimpleApp.java

3. Abra o editor do Cloud Shell:

   cloudshell workspace bigquery-java-quickstart

4. Se você receber uma solicitação para sincronizar o caminho de classe ou a configuração do Java, clique em Sempre.

   Se você não receber uma solicitação e encontrar um erro relacionado ao caminho de classe durante este tutorial, faça o seguinte:

   1. Clique em Arquivo > Preferências > Abrir configurações (UI).
   2. Clique em Extensões > Java.
   3. Role até Configuração: atualizar a configuração do build e selecione automático.

5. No painel Explorer, localize o projeto BIGQUERY-JAVA-QUICKSTART.

6. Clique no arquivo pom.xml para abri-lo.

7. Dentro da tag <dependencies>, adicione a seguinte dependência depois de todas as atuais. Não substitua as dependências atuais.

   <dependency>
     <groupId>com.google.cloud</groupId>
     <artifactId>google-cloud-bigquery</artifactId>
   </dependency>
   

8. Na linha após a tag de fechamento (</dependencies>), adicione o seguinte:

   <dependencyManagement>
     <dependencies>
       <dependency>
         <groupId>com.google.cloud</groupId>
         <artifactId>libraries-bom</artifactId>
         <version>26.1.5</version>
         <type>pom</type>
         <scope>import</scope>
       </dependency>
     </dependencies>
   </dependencyManagement>
   

9. No painel Explorer, no projeto BIGQUERY-JAVA-QUICKSTART, clique em src > main/java/com/google/app > SimpleApp.java. O arquivo será aberto.

10. Para criar uma consulta no conjunto de dados bigquery-public-data.stackoverflow, mantenha a primeira linha do arquivo (package com.google.app;) e substitua o conteúdo restante do arquivo pelo seguinte código:

    
    import com.google.cloud.bigquery.BigQuery;
    import com.google.cloud.bigquery.BigQueryException;
    import com.google.cloud.bigquery.BigQueryOptions;
    import com.google.cloud.bigquery.FieldValueList;
    import com.google.cloud.bigquery.Job;
    import com.google.cloud.bigquery.JobId;
    import com.google.cloud.bigquery.JobInfo;
    import com.google.cloud.bigquery.QueryJobConfiguration;
    import com.google.cloud.bigquery.TableResult;
    
    
    public class SimpleApp {
    
      public static void main(String... args) throws Exception {
        // TODO(developer): Replace these variables before running the app.
        String projectId = "MY_PROJECT_ID";
        simpleApp(projectId);
      }
    
      public static void simpleApp(String projectId) {
        try {
          BigQuery bigquery = BigQueryOptions.getDefaultInstance().getService();
          QueryJobConfiguration queryConfig =
              QueryJobConfiguration.newBuilder(
                      "SELECT CONCAT('https://stackoverflow.com/questions/', "
                          + "CAST(id as STRING)) as url, view_count "
                          + "FROM `bigquery-public-data.stackoverflow.posts_questions` "
                          + "WHERE tags like '%google-bigquery%' "
                          + "ORDER BY view_count DESC "
                          + "LIMIT 10")
                  // Use standard SQL syntax for queries.
                  // See: https://cloud.google.com/bigquery/sql-reference/
                  .setUseLegacySql(false)
                  .build();
    
          JobId jobId = JobId.newBuilder().setProject(projectId).build();
          Job queryJob = bigquery.create(JobInfo.newBuilder(queryConfig).setJobId(jobId).build());
    
          // Wait for the query to complete.
          queryJob = queryJob.waitFor();
    
          // Check for errors
          if (queryJob == null) {
            throw new RuntimeException("Job no longer exists");
          } else if (queryJob.getStatus().getExecutionErrors() != null
              && queryJob.getStatus().getExecutionErrors().size() > 0) {
            // TODO(developer): Handle errors here. An error here do not necessarily mean that the job
            // has completed or was unsuccessful.
            // For more details: https://cloud.google.com/bigquery/troubleshooting-errors
            throw new RuntimeException("An unhandled error has occurred");
          }
    
          // Get the results.
          TableResult result = queryJob.getQueryResults();
    
          // Print all pages of the results.
          for (FieldValueList row : result.iterateAll()) {
            // String type
            String url = row.get("url").getStringValue();
            String viewCount = row.get("view_count").getStringValue();
            System.out.printf("%s : %s views\n", url, viewCount);
          }
        } catch (BigQueryException | InterruptedException e) {
          System.out.println("Simple App failed due to error: \n" + e.toString());
        }
      }
    }

    A consulta retorna as 10 páginas mais visualizadas do Stack Overflow e as contagens de visualização delas.

11. Clique com o botão direito do mouse em SimpleApp.java e clique em Executar Java. Se for necessário autorizar o Cloud Shell e concordar com os termos, clique em Autorizar.

    O resultado será semelhante ao seguinte:

    https://stackoverflow.com/questions/35159967 : 170023 views
    https://stackoverflow.com/questions/22879669 : 142581 views
    https://stackoverflow.com/questions/10604135 : 132406 views
    https://stackoverflow.com/questions/44564887 : 128781 views
    https://stackoverflow.com/questions/27060396 : 127008 views
    https://stackoverflow.com/questions/12482637 : 120766 views
    https://stackoverflow.com/questions/20673986 : 115720 views
    https://stackoverflow.com/questions/39109817 : 108368 views
    https://stackoverflow.com/questions/11057219 : 105175 views
    https://stackoverflow.com/questions/43195143 : 101878 views
    

Você consultou com sucesso um conjunto de dados público com a biblioteca de cliente Java do BigQuery.

Node.js

1. No Cloud Shell, crie um projeto Node.js e um arquivo:

   mkdir bigquery-node-quickstart \
       && touch \
       bigquery-node-quickstart/app.js

   Esse comando cria um projeto do Node.js chamado bigquery-node-quickstart e um arquivo chamado app.js.

2. Abra o editor do Cloud Shell:

   cloudshell workspace bigquery-node-quickstart

3. Para abrir um terminal no editor do Cloud Shell, clique em Abrir terminal.

4. Abra o diretório do projeto:

   cd bigquery-node-quickstart

5. Instale a biblioteca de cliente Node.js do BigQuery:

   npm install @google-cloud/bigquery

   O resultado será assim:

   added 63 packages in 2s
   

6. Clique em Abrir editor.

7. No painel Explorador, localize o projeto BIGQUERY-NODE-QUICKSTART.

8. Clique no arquivo app.js para abri-lo.

9. Para criar uma consulta no conjunto de dados bigquery-public-data.stackoverflow que retorna as 10 páginas mais visualizadas do Stack Overflow e o número de visualizações, copie o código a seguir para o arquivo app.js:

   // Import the Google Cloud client library
   const {BigQuery} = require('@google-cloud/bigquery');
   
   async function queryStackOverflow() {
     // Queries a public Stack Overflow dataset.
   
     // Create a client
     const bigqueryClient = new BigQuery();
   
     // The SQL query to run
     const sqlQuery = `SELECT
       CONCAT(
         'https://stackoverflow.com/questions/',
         CAST(id as STRING)) as url,
       view_count
       FROM \`bigquery-public-data.stackoverflow.posts_questions\`
       WHERE tags like '%google-bigquery%'
       ORDER BY view_count DESC
       LIMIT 10`;
   
     const options = {
       query: sqlQuery,
       // Location must match that of the dataset(s) referenced in the query.
       location: 'US',
     };
   
     // Run the query
     const [rows] = await bigqueryClient.query(options);
   
     console.log('Query Results:');
     rows.forEach(row => {
       const url = row['url'];
       const viewCount = row['view_count'];
       console.log(`url: ${url}, ${viewCount} views`);
     });
   }
   queryStackOverflow();

10. Clique em Abrir terminal.

11. No terminal, execute o script app.js. Se for solicitado que você autorize o Cloud Shell e concorde com os termos, clique em Autorizar.

    node app.js

    O resultado será semelhante ao seguinte:

    Query Results:
    url: https://stackoverflow.com/questions/35159967, 170023 views
    url: https://stackoverflow.com/questions/22879669, 142581 views
    url: https://stackoverflow.com/questions/10604135, 132406 views
    url: https://stackoverflow.com/questions/44564887, 128781 views
    url: https://stackoverflow.com/questions/27060396, 127008 views
    url: https://stackoverflow.com/questions/12482637, 120766 views
    url: https://stackoverflow.com/questions/20673986, 115720 views
    url: https://stackoverflow.com/questions/39109817, 108368 views
    url: https://stackoverflow.com/questions/11057219, 105175 views
    url: https://stackoverflow.com/questions/43195143, 101878 views
    

Você consultou com sucesso um conjunto de dados público com a biblioteca de cliente Node.js do BigQuery.

PHP

1. No Cloud Shell, crie um projeto PHP e um arquivo:

   mkdir bigquery-php-quickstart \
       && touch \
       bigquery-php-quickstart/app.php

   Esse comando cria um projeto do PHP chamado bigquery-php-quickstart e um arquivo chamado app.php.

2. Abra o editor do Cloud Shell:

   cloudshell workspace bigquery-php-quickstart

3. Para abrir um terminal no editor do Cloud Shell, clique em Abrir terminal.

4. Abra o diretório do projeto:

   cd bigquery-php-quickstart

5. Instale a biblioteca de cliente do BigQuery para PHP:

   composer require google/cloud-bigquery

   A resposta será semelhante a esta: Várias linhas são omitidas para simplificar a resposta.

   Running composer update google/cloud-bigquery
   Loading composer repositories with package information
   Updating dependencies
   ...
   No security vulnerability advisories found
   Using version ^1.24 for google/cloud-bigquery
   

6. Clique em Abrir editor.

7. No painel Explorador, localize o projeto BIGQUERY-PHP-QUICKSTART.

8. Clique no arquivo app.php para abri-lo.

9. Para criar uma consulta no conjunto de dados bigquery-public-data.stackoverflow que retorna as 10 páginas mais visualizadas do Stack Overflow e o número de visualizações, copie o código a seguir para o arquivo app.php:

   <?php
   # ...
   
   require __DIR__ . '/vendor/autoload.php';
   
   use Google\Cloud\BigQuery\BigQueryClient;
   
   
   $bigQuery = new BigQueryClient();
   $query = <<<ENDSQL
   SELECT
     CONCAT(
       'https://stackoverflow.com/questions/',
       CAST(id as STRING)) as url,
     view_count
   FROM `bigquery-public-data.stackoverflow.posts_questions`
   WHERE tags like '%google-bigquery%'
   ORDER BY view_count DESC
   LIMIT 10;
   ENDSQL;
   $queryJobConfig = $bigQuery->query($query);
   $queryResults = $bigQuery->runQuery($queryJobConfig);
   
   if ($queryResults->isComplete()) {
       $i = 0;
       $rows = $queryResults->rows();
       foreach ($rows as $row) {
           printf('--- Row %s ---' . PHP_EOL, ++$i);
           printf('url: %s, %s views' . PHP_EOL, $row['url'], $row['view_count']);
       }
       printf('Found %s row(s)' . PHP_EOL, $i);
   } else {
       throw new Exception('The query failed to complete');
   }

10. Clique em Abrir terminal.

11. No terminal, execute o script app.php. Se for solicitado que você autorize o Cloud Shell e concorde com os termos, clique em Autorizar.

    php app.php

    O resultado será semelhante ao seguinte:

    --- Row 1 ---
    url: https://stackoverflow.com/questions/35159967, 170023 views
    --- Row 2 ---
    url: https://stackoverflow.com/questions/22879669, 142581 views
    --- Row 3 ---
    url: https://stackoverflow.com/questions/10604135, 132406 views
    --- Row 4 ---
    url: https://stackoverflow.com/questions/44564887, 128781 views
    --- Row 5 ---
    url: https://stackoverflow.com/questions/27060396, 127008 views
    --- Row 6 ---
    url: https://stackoverflow.com/questions/12482637, 120766 views
    --- Row 7 ---
    url: https://stackoverflow.com/questions/20673986, 115720 views
    --- Row 8 ---
    url: https://stackoverflow.com/questions/39109817, 108368 views
    --- Row 9 ---
    url: https://stackoverflow.com/questions/11057219, 105175 views
    --- Row 10 ---
    url: https://stackoverflow.com/questions/43195143, 101878 views
    Found 10 row(s)
    

Você consultou com sucesso um conjunto de dados público com a biblioteca de cliente PHP do BigQuery.

Python

1. No Cloud Shell, crie um projeto Python e um arquivo:

   mkdir bigquery-python-quickstart \
       && touch \
       bigquery-python-quickstart/app.py

   Esse comando cria um projeto do Python chamado bigquery-python-quickstart e um arquivo chamado app.py.

2. Abra o editor do Cloud Shell:

   cloudshell workspace bigquery-python-quickstart

3. Para abrir um terminal no editor do Cloud Shell, clique em Abrir terminal.

4. Abra o diretório do projeto:

   cd bigquery-python-quickstart

5. Instale a biblioteca de cliente do BigQuery para Python:

   pip install --upgrade google-cloud-bigquery

   A resposta será semelhante ao exemplo a seguir. Várias linhas são omitidas para simplificar a resposta.

   Installing collected packages: google-cloud-bigquery
   ...
   Successfully installed google-cloud-bigquery-3.9.0
   ...
   

6. Clique em Abrir editor.

7. No painel Explorador, localize o projeto BIGQUERY-PYTHON-QUICKSTART.

8. Clique no arquivo app.py para abri-lo.

9. Para criar uma consulta no conjunto de dados bigquery-public-data.stackoverflow que retorna as 10 páginas mais visualizadas do Stack Overflow e o número de visualizações, copie o código a seguir para o arquivo app.py:

   from google.cloud import bigquery
   
   
   
   def query_stackoverflow() -> None:
       client = bigquery.Client()
       results = client.query_and_wait(
           """
           SELECT
             CONCAT(
               'https://stackoverflow.com/questions/',
               CAST(id as STRING)) as url,
             view_count
           FROM `bigquery-public-data.stackoverflow.posts_questions`
           WHERE tags like '%google-bigquery%'
           ORDER BY view_count DESC
           LIMIT 10"""
       )  # Waits for job to complete.
   
       for row in results:
           print("{} : {} views".format(row.url, row.view_count))
   
   
   if __name__ == "__main__":
       query_stackoverflow()

10. Clique em Abrir terminal.

11. No terminal, execute o script app.py. Se for solicitado que você autorize o Cloud Shell e concorde com os termos, clique em Autorizar.

    python app.py

    O resultado será semelhante ao seguinte:

    https://stackoverflow.com/questions/35159967 : 170023 views
    https://stackoverflow.com/questions/22879669 : 142581 views
    https://stackoverflow.com/questions/10604135 : 132406 views
    https://stackoverflow.com/questions/44564887 : 128781 views
    https://stackoverflow.com/questions/27060396 : 127008 views
    https://stackoverflow.com/questions/12482637 : 120766 views
    https://stackoverflow.com/questions/20673986 : 115720 views
    https://stackoverflow.com/questions/39109817 : 108368 views
    https://stackoverflow.com/questions/11057219 : 105175 views
    https://stackoverflow.com/questions/43195143 : 101878 views
    

Você consultou com sucesso um conjunto de dados público com a biblioteca de cliente Python do BigQuery.

Ruby

1. No Cloud Shell, crie um projeto Ruby e um arquivo:

   mkdir bigquery-ruby-quickstart \
       && touch \
       bigquery-ruby-quickstart/app.rb

   Esse comando cria um projeto do Ruby chamado bigquery-ruby-quickstart e um arquivo chamado app.rb.

2. Abra o editor do Cloud Shell:

   cloudshell workspace bigquery-ruby-quickstart

3. Para abrir um terminal no editor do Cloud Shell, clique em Abrir terminal.

4. Abra o diretório do projeto:

   cd bigquery-ruby-quickstart

5. Instale a biblioteca de cliente do BigQuery para Ruby:

   gem install google-cloud-bigquery

   O resultado será semelhante ao seguinte. Várias linhas são omitidas para simplificar a resposta.

   23 gems installed
   

6. Clique em Abrir editor.

7. No painel Explorador, localize o projeto BIGQUERY-RUBY-QUICKSTART.

8. Clique no arquivo app.rb para abri-lo.

9. Para criar uma consulta no conjunto de dados bigquery-public-data.stackoverflow que retorna as 10 páginas mais visualizadas do Stack Overflow e o número de visualizações, copie o código a seguir para o arquivo app.rb:

   require "google/cloud/bigquery"
   
   # This uses Application Default Credentials to authenticate.
   # @see https://cloud.google.com/bigquery/docs/authentication/getting-started
   bigquery = Google::Cloud::Bigquery.new
   
   sql     = "SELECT " \
             "CONCAT('https://stackoverflow.com/questions/', CAST(id as STRING)) as url, view_count " \
             "FROM `bigquery-public-data.stackoverflow.posts_questions` " \
             "WHERE tags like '%google-bigquery%' " \
             "ORDER BY view_count DESC LIMIT 10"
   results = bigquery.query sql
   
   results.each do |row|
     puts "#{row[:url]}: #{row[:view_count]} views"
   end

10. Clique em Abrir terminal.

11. No terminal, execute o script app.rb. Se for solicitado que você autorize o Cloud Shell e concorde com os termos, clique em Autorizar.

    ruby app.rb

    O resultado será semelhante ao seguinte:

    https://stackoverflow.com/questions/35159967: 170023 views
    https://stackoverflow.com/questions/22879669: 142581 views
    https://stackoverflow.com/questions/10604135: 132406 views
    https://stackoverflow.com/questions/44564887: 128781 views
    https://stackoverflow.com/questions/27060396: 127008 views
    https://stackoverflow.com/questions/12482637: 120766 views
    https://stackoverflow.com/questions/20673986: 115720 views
    https://stackoverflow.com/questions/39109817: 108368 views
    https://stackoverflow.com/questions/11057219: 105175 views
    https://stackoverflow.com/questions/43195143: 101878 views
    

Você consultou com sucesso um conjunto de dados público com a biblioteca de cliente Ruby do BigQuery.

Limpar

Para evitar cobranças na sua conta do Trusted Cloud , exclua o projeto do Trusted Cloud ou os recursos criados neste tutorial.

Excluir o projeto

O jeito mais fácil de evitar cobranças é excluindo o projeto que você criou para o tutorial.

Para excluir o projeto:

1. In the Trusted Cloud console, go to the Manage resources page.

   Go to Manage resources

2. In the project list, select the project that you want to delete, and then click Delete.
3. In the dialog, type the project ID, and then click Shut down to delete the project.

Excluir os recursos

Se você usou um projeto atual, exclua os recursos criados:

C#

1. No Cloud Shell, mova um diretório para cima:

   cd ..

2. Exclua a pasta BigQueryCsharpDemo que você criou:

   rm -R BigQueryCsharpDemo

   A sinalização -R exclui todos os recursos em uma pasta.

Go

1. No Cloud Shell, mova um diretório para cima:

   cd ..

2. Exclua a pasta bigquery-go-quickstart que você criou:

   rm -R bigquery-go-quickstart

   A sinalização -R exclui todos os recursos em uma pasta.

Java

1. No Cloud Shell, mova um diretório para cima:

   cd ..

2. Exclua a pasta bigquery-java-quickstart que você criou:

   rm -R bigquery-java-quickstart

   A sinalização -R exclui todos os recursos em uma pasta.

Node.js

1. No Cloud Shell, mova um diretório para cima:

   cd ..

2. Exclua a pasta bigquery-node-quickstart que você criou:

   rm -R bigquery-node-quickstart

   A sinalização -R exclui todos os recursos em uma pasta.

PHP

1. No Cloud Shell, mova um diretório para cima:

   cd ..

2. Exclua a pasta bigquery-php-quickstart que você criou:

   rm -R bigquery-php-quickstart

   A sinalização -R exclui todos os recursos em uma pasta.

Python

1. No Cloud Shell, mova um diretório para cima:

   cd ..

2. Exclua a pasta bigquery-python-quickstart que você criou:

   rm -R bigquery-python-quickstart

   A sinalização -R exclui todos os recursos em uma pasta.

Ruby

1. No Cloud Shell, mova um diretório para cima:

   cd ..

2. Exclua a pasta bigquery-ruby-quickstart que você criou:

   rm -R bigquery-ruby-quickstart

   A sinalização -R exclui todos os recursos em uma pasta.

A seguir

• Saiba mais sobre como usar as bibliotecas de cliente do BigQuery.
• Saiba mais sobre os conjuntos de dados públicos do BigQuery.
• Saiba como carregar dados no BigQuery.
• Aprenda a consultar dados no BigQuery.
• Receba atualizações sobre o BigQuery.
• Saiba mais sobre o preço do BigQuery.
• Saiba mais sobre cotas e limites do BigQuery.