יצירה של טבלאות ושימוש בהן

המסוף

1. במסוף Cloud de Confiance , עוברים לדף BigQuery.

   כניסה לדף BigQuery

2. בחלונית הימנית, לוחצים על explore כלי הניתוחים.
3. בחלונית Explorer, מרחיבים את הפרויקט, לוחצים על Datasets ובוחרים מערך נתונים.
4. בקטע פרטי מערך הנתונים, לוחצים על add_box יצירת טבלה.
5. בחלונית Create table, מציינים את הפרטים הבאים:
1. בקטע מקור, בוחרים באפשרות טבלה ריקה ברשימה יצירת טבלה מ.
2. בקטע יעד, מציינים את הפרטים הבאים:
   1. בקטע Dataset (מערך נתונים), בוחרים את מערך הנתונים שבו רוצים ליצור את הטבלה.
   2. בשדה Table (טבלה), מזינים את השם של הטבלה שרוצים ליצור.
   3. מוודאים שהשדה Table type (סוג הטבלה) מוגדר ל-Native table (טבלה מקורית).
3. בקטע Schema (סכימה), מזינים את הגדרת הסכימה. אפשר להזין את פרטי הסכימה באופן ידני באחת מהשיטות הבאות:
   • אפשרות 1: לוחצים על עריכה כטקסט ומדביקים את הסכימה בצורה של מערך JSON. כשמשתמשים במערך JSON, יוצרים את הסכימה באותו תהליך שבו יוצרים קובץ סכימת JSON. כדי לראות את הסכימה של טבלה קיימת בפורמט JSON, מזינים את הפקודה הבאה:

         bq show --format=prettyjson dataset.table
         

   • אפשרות 2: לוחצים על add_box הוספת שדה ומזינים את סכימת הטבלה. מציינים את השם, הסוג, והמצב של כל שדה.
4. אופציונלי: מציינים הגדרות של מחיצה ושל אשכול. מידע נוסף זמין במאמרים בנושא יצירת טבלאות עם חלוקה למחיצות ויצירה ושימוש בטבלאות מקובצות.
5. אופציונלי: בקטע Advanced options, אם רוצים להשתמש במפתח הצפנה בניהול הלקוח, בוחרים באפשרות Use a customer-managed encryption key (CMEK). כברירת מחדל, BigQuery מצפין את תוכן הלקוחות שמאוחסן במצב מנוחה באמצעות Google Cloud-powered encryption key.
6. לוחצים על יצירת טבלה.

SQL

בדוגמה הבאה נוצרת טבלה בשם newtable שתוקף שלה יפוג ב-1 בינואר 2023:

1. במסוף Cloud de Confiance , עוברים לדף BigQuery.

   כניסה ל-BigQuery

2. מזינים את ההצהרה הבאה בעורך השאילתות:

   CREATE TABLE mydataset.newtable (
     x INT64 OPTIONS (description = 'An optional INTEGER field'),
     y STRUCT <
       a ARRAY <STRING> OPTIONS (description = 'A repeated STRING field'),
       b BOOL
     >
   ) OPTIONS (
       expiration_timestamp = TIMESTAMP '2023-01-01 00:00:00 UTC',
       description = 'a table that expires in 2023',
       labels = [('org_unit', 'development')]);

3. לוחצים על play_circle הפעלה.

מידע נוסף על הרצת שאילתות זמין במאמר הרצת שאילתה אינטראקטיבית.

BQ

1. In the Cloud de Confiance console, activate Cloud Shell.

   Activate Cloud Shell

   At the bottom of the Cloud de Confiance console, a Cloud Shell session starts and displays a command-line prompt. Cloud Shell is a shell environment with the Google Cloud CLI already installed and with values already set for your current project. It can take a few seconds for the session to initialize.

2. משתמשים בפקודה bq mk עם הדגל --table או -t. אפשר לספק את פרטי סכימת הטבלה בשורה או באמצעות קובץ סכימת JSON. רשימה מלאה של הפרמטרים זמינה בחומר העזר בנושא bq mk --table. פרמטרים אופציונליים לדוגמה:

   • --expiration
   • --description
   • --time_partitioning_field
   • --time_partitioning_type
   • --range_partitioning
   • --clustering_fields
   • --destination_kms_key
   • --label

   התכונות --time_partitioning_field, --time_partitioning_type, --range_partitioning, --clustering_fields וגם --destination_kms_key לא מוצגות כאן. מידע נוסף על הפרמטרים האופציונליים האלה זמין בקישורים הבאים:

   • מידע נוסף על --time_partitioning_field,‏ --time_partitioning_type ו---range_partitioning זמין במאמר בנושא טבלאות עם חלוקה למחיצות.
   • מידע נוסף על --clustering_fields זמין במאמר בנושא טבלאות מקובצות.
   • מידע נוסף על --destination_kms_key זמין במאמר בנושא מפתחות הצפנה בניהול הלקוח.

   אם אתם יוצרים טבלה בפרויקט שאינו פרויקט ברירת המחדל, צריך להוסיף את מזהה הפרויקט למערך הנתונים בפורמט הבא: project_id:dataset.

   כדי ליצור טבלה ריקה במערך נתונים קיים עם הגדרת סכימה, מזינים את הפקודה הבאה:

   bq mk \
   --table \
   --expiration=integer \
   --description=description \
   --label=key_1:value_1 \
   --label=key_2:value_2 \
   --add_tags=key_3:value_3[,...] \
   project_id:dataset.table \
   schema

   מחליפים את מה שכתוב בשדות הבאים:

   • ‫integer הוא משך החיים שמוגדר כברירת מחדל (בשניות) לטבלה. הערך המינימלי הוא 3,600 שניות (שעה אחת). מועד התפוגה הוא השעה הנוכחית בשעון UTC בתוספת הערך השלם. אם מגדירים את זמן התפוגה כשיוצרים טבלה, הגדרת ברירת המחדל של זמן התפוגה של הטבלה במערך הנתונים מתעלמת.
   • ‫description: תיאור של הטבלה במירכאות.
   • ‫key_1:value_1 ו-key_2:value_2 הם זוגות של מפתח וערך שמציינים תוויות.
   • ‫key_3:value_3 הם זוגות של מפתח וערך שמציינים תגים. מוסיפים כמה תגים לאותו דגל, ומפרידים בין צמדי מפתח:ערך באמצעות פסיקים.
   • ‫project_id הוא מזהה הפרויקט.
   • ‫dataset הוא מערך נתונים בפרויקט.
   • ‫table הוא שם הטבלה שאתם יוצרים.
   • ‫schema היא הגדרה של סכימה מוטבעת בפורמט field:data_type,field:data_type או הנתיב לקובץ סכימת JSON במחשב המקומי.

   כשמציינים את הסכימה בשורת הפקודה, אי אפשר לכלול סוג RECORD (STRUCT), אי אפשר לכלול תיאור של עמודה ואי אפשר לציין את מצב העמודה. ברירת המחדל של כל אמצעי התחבורה היא NULLABLE. כדי לכלול תיאורים, מצבים וסוגי RECORD, צריך לספק קובץ סכימת JSON במקום זאת.

   דוגמאות:

   מזינים את הפקודה הבאה כדי ליצור טבלה באמצעות הגדרת סכימה מוטמעת. הפקודה הזו יוצרת טבלה בשם mytable ב-mydataset בפרויקט ברירת המחדל. תפוגת הטבלה מוגדרת ל-3,600 שניות (שעה אחת), התיאור מוגדר ל-This is my table והתווית מוגדרת ל-organization:development. בפקודה נעשה שימוש בקיצור הדרך -t במקום ב---table. הסכימה מצוינת בשורה כ: qtr:STRING,sales:FLOAT,year:STRING.

   bq mk \
    -t \
    --expiration 3600 \
    --description "This is my table" \
    --label organization:development \
    mydataset.mytable \
    qtr:STRING,sales:FLOAT,year:STRING

   מזינים את הפקודה הבאה כדי ליצור טבלה באמצעות קובץ סכימת JSON. הפקודה הזו יוצרת טבלה בשם mytable ב-mydataset בפרויקט שמוגדר כברירת מחדל. תאריך התפוגה של הטבלה מוגדר ל-3,600 שניות (שעה אחת), התיאור מוגדר ל-This is my table והתווית מוגדרת ל-organization:development. הנתיב לקובץ הסכימה הוא /tmp/myschema.json.

   bq mk \
    --table \
    --expiration 3600 \
    --description "This is my table" \
    --label organization:development \
    mydataset.mytable \
    /tmp/myschema.json

   מזינים את הפקודה הבאה כדי ליצור טבלה באמצעות קובץ סכימת JSON. הפקודה הזו יוצרת טבלה בשם mytable ב-mydataset ב-myotherproject. תאריך התפוגה של הטבלה מוגדר ל-3,600 שניות (שעה אחת), התיאור מוגדר ל-This is my table והתווית מוגדרת ל-organization:development. הנתיב לקובץ הסכימה הוא /tmp/myschema.json.

   bq mk \
    --table \
    --expiration 3600 \
    --description "This is my table" \
    --label organization:development \
    myotherproject:mydataset.mytable \
    /tmp/myschema.json

   אחרי שיוצרים את הטבלה, אפשר לעדכן את תאריך התפוגה, התיאור והתוויות שלה. אפשר גם לשנות את הגדרת הסכימה.

Terraform

משתמשים במשאב google_bigquery_table.

כדי לבצע אימות ב-BigQuery, צריך להגדיר את Application Default Credentials. מידע נוסף זמין במאמר הגדרת אימות לספריות לקוח.

יצירת טבלה

בדוגמה הבאה נוצרת טבלה בשם mytable:

resource "google_bigquery_dataset" "default" {
  dataset_id                      = "mydataset"
  default_partition_expiration_ms = 2592000000  # 30 days
  default_table_expiration_ms     = 31536000000 # 365 days
  description                     = "dataset description"
  location                        = "US"
  max_time_travel_hours           = 96 # 4 days

  labels = {
    billing_group = "accounting",
    pii           = "sensitive"
  }
}

resource "google_bigquery_table" "default" {
  dataset_id = google_bigquery_dataset.default.dataset_id
  table_id   = "mytable"

  schema = <<EOF
[
  {
    "name": "ID",
    "type": "INT64",
    "mode": "NULLABLE",
    "description": "Item ID"
  },
  {
    "name": "Item",
    "type": "STRING",
    "mode": "NULLABLE"
  }
]
EOF

}

יצירה של טבלה והענקת גישה אליה

בדוגמה הבאה נוצרת טבלה בשם mytable, ואז נעשה שימוש במשאב google_bigquery_table_iam_policy כדי להעניק גישה לטבלה. מבצעים את השלב הזה רק אם רוצים להעניק גישה לטבלה לגורמים שאין להם גישה למערך הנתונים שבו הטבלה נמצאת.

resource "google_bigquery_dataset" "default" {
  dataset_id                      = "mydataset"
  default_partition_expiration_ms = 2592000000  # 30 days
  default_table_expiration_ms     = 31536000000 # 365 days
  description                     = "dataset description"
  location                        = "US"
  max_time_travel_hours           = 96 # 4 days

  labels = {
    billing_group = "accounting",
    pii           = "sensitive"
  }
}

resource "google_bigquery_table" "default" {
  dataset_id = google_bigquery_dataset.default.dataset_id
  table_id   = "mytable"

  schema = <<EOF
[
  {
    "name": "ID",
    "type": "INT64",
    "mode": "NULLABLE",
    "description": "Item ID"
  },
  {
    "name": "Item",
    "type": "STRING",
    "mode": "NULLABLE"
  }
]
EOF

}

data "google_iam_policy" "default" {
  binding {
    role = "roles/bigquery.dataOwner"
    members = [
      "user:raha@altostrat.com",
    ]
  }
}

resource "google_bigquery_table_iam_policy" "policy" {
  dataset_id  = google_bigquery_table.default.dataset_id
  table_id    = google_bigquery_table.default.table_id
  policy_data = data.google_iam_policy.default.policy_data
}

יצירת טבלה עם מפתח הצפנה בניהול הלקוח

בדוגמה הבאה נוצרת טבלה בשם mytable, ונעשה שימוש במשאבים google_kms_crypto_key ו-google_kms_key_ring כדי לציין מפתח של Cloud Key Management Service לטבלה. לפני שמריצים את הדוגמה הזו, צריך להפעיל את Cloud Key Management Service API.

resource "google_bigquery_dataset" "default" {
  dataset_id                      = "mydataset"
  default_partition_expiration_ms = 2592000000  # 30 days
  default_table_expiration_ms     = 31536000000 # 365 days
  description                     = "dataset description"
  location                        = "US"
  max_time_travel_hours           = 96 # 4 days

  labels = {
    billing_group = "accounting",
    pii           = "sensitive"
  }
}

resource "google_bigquery_table" "default" {
  dataset_id = google_bigquery_dataset.default.dataset_id
  table_id   = "mytable"

  schema = <<EOF
[
  {
    "name": "ID",
    "type": "INT64",
    "mode": "NULLABLE",
    "description": "Item ID"
  },
  {
    "name": "Item",
    "type": "STRING",
    "mode": "NULLABLE"
  }
]
EOF

  encryption_configuration {
    kms_key_name = google_kms_crypto_key.crypto_key.id
  }

  depends_on = [google_project_iam_member.service_account_access]
}

resource "google_kms_crypto_key" "crypto_key" {
  name     = "example-key"
  key_ring = google_kms_key_ring.key_ring.id
}

resource "random_id" "default" {
  byte_length = 8
}

resource "google_kms_key_ring" "key_ring" {
  name     = "${random_id.default.hex}-example-keyring"
  location = "us"
}

# Enable the BigQuery service account to encrypt/decrypt Cloud KMS keys
data "google_project" "project" {
}

resource "google_project_iam_member" "service_account_access" {
  project = data.google_project.project.project_id
  role    = "roles/cloudkms.cryptoKeyEncrypterDecrypter"
  member  = "serviceAccount:bq-${data.google_project.project.number}@bigquery-encryption.iam.gserviceaccount.com"
}

כדי להחיל את ההגדרות של Terraform בפרויקט ב- Cloud de Confiance , מבצעים את השלבים בקטעים הבאים.

הכנת Cloud Shell

1. מפעילים את Cloud Shell.

2. מגדירים את פרויקט ברירת המחדל שבו רוצים להחיל את ההגדרות של Terraform. Cloud de Confiance

   תצטרכו להריץ את הפקודה הזו רק פעם אחת לכל פרויקט, ותוכלו לעשות זאת בכל ספרייה.

   export GOOGLE_CLOUD_PROJECT=PROJECT_ID

   אם תגדירו ערכים ספציפיים בקובץ התצורה של Terraform, הם יבטלו את ערכי ברירת המחדל של משתני הסביבה.

הכנת הספרייה

לכל קובץ תצורה של Terraform צריכה להיות ספרייה משלו (שנקראת גם מודול ברמה הבסיסית).

1. יוצרים ספרייה חדשה ב-Cloud Shell ובה יוצרים קובץ חדש. שם הקובץ חייב לכלול את הסיומת .tf, למשל main.tf. במדריך הזה, הקובץ נקרא main.tf.

   mkdir DIRECTORY && cd DIRECTORY && touch main.tf

2. אם אתם עוקבים אחרי המדריך, תוכלו להעתיק את הקוד לדוגמה בכל קטע או שלב.

   מעתיקים את הקוד לדוגמה בקובץ main.tf החדש שיצרתם.

   לחלופין, אפשר גם להעתיק את הקוד מ-GitHub. כדאי לעשות את זה כשקטע הקוד של Terraform הוא חלק מפתרון מקצה לקצה.

3. בודקים את הפרמטרים לדוגמה ומשנים אותם בהתאם לסביבה שלכם.
4. שומרים את השינויים.
5. מפעילים את Terraform. צריך לעשות זאת רק פעם אחת לכל ספרייה.

   terraform init

   אופציונלי: תוכלו לכלול את האפשרות -upgrade, כדי להשתמש בגרסה העדכנית ביותר של הספק של Google:

   terraform init -upgrade

החלה של השינויים

1. בודקים את ההגדרות ומוודאים שהמשאבים שמערכת Terraform תיצור או תעדכן תואמים לציפיות שלכם:

   terraform plan

   מתקנים את ההגדרות לפי הצורך.

2. מריצים את הפקודה הבאה ומזינים yes בהודעה שמופיעה, כדי להחיל את הגדרות Terraform:

   terraform apply

   ממתינים עד שב-Terraform תוצג ההודעה "Apply complete!‎".

3. פותחים את Cloud de Confiance הפרויקט כדי לראות את התוצאות. במסוף Cloud de Confiance , נכנסים למשאבים בממשק המשתמש כדי לוודא שהם נוצרו או עודכנו ב-Terraform.

API

מבצעים קריאה ל-tables.insert עם משאב טבלה מוגדר.

C#‎

לפני שמנסים את הדוגמה הזו, צריך לפעול לפי C#הוראות ההגדרה שבמדריך למתחילים של BigQuery באמצעות ספריות לקוח. מידע נוסף מופיע במאמרי העזרה של BigQuery C# API.

כדי לבצע אימות ב-BigQuery, צריך להגדיר את Application Default Credentials. מידע נוסף זמין במאמר הגדרת אימות לספריות לקוח.

לפני שמריצים דוגמאות קוד, צריך להגדיר את משתנה הסביבה GOOGLE_CLOUD_UNIVERSE_DOMAIN לערך s3nsapis.fr.

using Google.Cloud.BigQuery.V2;

public class BigQueryCreateTable
{
    public BigQueryTable CreateTable(
        string projectId = "your-project-id",
        string datasetId = "your_dataset_id"
    )
    {
        BigQueryClient client = BigQueryClient.Create(projectId);
        var dataset = client.GetDataset(datasetId);
        // Create schema for new table.
        var schema = new TableSchemaBuilder
        {
            { "full_name", BigQueryDbType.String },
            { "age", BigQueryDbType.Int64 }
        }.Build();
        // Create the table
        return dataset.CreateTable(tableId: "your_table_id", schema: schema);
    }
}

Go

לפני שמנסים את הדוגמה הזו, צריך לפעול לפי Goהוראות ההגדרה שבמדריך למתחילים של BigQuery באמצעות ספריות לקוח. מידע נוסף מופיע במאמרי העזרה של BigQuery Go API.

כדי לבצע אימות ב-BigQuery, צריך להגדיר את Application Default Credentials. מידע נוסף זמין במאמר הגדרת אימות לספריות לקוח.

לפני שמריצים דוגמאות קוד, צריך להגדיר את משתנה הסביבה GOOGLE_CLOUD_UNIVERSE_DOMAIN לערך s3nsapis.fr.

import (
	"context"
	"fmt"
	"time"

	"cloud.google.com/go/bigquery"
)

// createTableExplicitSchema demonstrates creating a new BigQuery table and specifying a schema.
func createTableExplicitSchema(projectID, datasetID, tableID string) error {
	// projectID := "my-project-id"
	// datasetID := "mydatasetid"
	// tableID := "mytableid"
	ctx := context.Background()

	client, err := bigquery.NewClient(ctx, projectID)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("bigquery.NewClient: %v", err)
	}
	defer client.Close()

	sampleSchema := bigquery.Schema{
		{Name: "full_name", Type: bigquery.StringFieldType},
		{Name: "age", Type: bigquery.IntegerFieldType},
	}

	metaData := &bigquery.TableMetadata{
		Schema:         sampleSchema,
		ExpirationTime: time.Now().AddDate(1, 0, 0), // Table will be automatically deleted in 1 year.
	}
	tableRef := client.Dataset(datasetID).Table(tableID)
	if err := tableRef.Create(ctx, metaData); err != nil {
		return err
	}
	return nil
}

Java

לפני שמנסים את הדוגמה הזו, צריך לפעול לפי Javaהוראות ההגדרה שבמדריך למתחילים של BigQuery באמצעות ספריות לקוח. מידע נוסף מופיע במאמרי העזרה של BigQuery Java API.

כדי לבצע אימות ב-BigQuery, צריך להגדיר את Application Default Credentials. מידע נוסף זמין במאמר הגדרת אימות לספריות לקוח.

לפני שמריצים דוגמאות קוד, צריך להגדיר את משתנה הסביבה GOOGLE_CLOUD_UNIVERSE_DOMAIN לערך s3nsapis.fr.

import com.google.cloud.bigquery.BigQuery;
import com.google.cloud.bigquery.BigQueryException;
import com.google.cloud.bigquery.BigQueryOptions;
import com.google.cloud.bigquery.Field;
import com.google.cloud.bigquery.Schema;
import com.google.cloud.bigquery.StandardSQLTypeName;
import com.google.cloud.bigquery.StandardTableDefinition;
import com.google.cloud.bigquery.TableDefinition;
import com.google.cloud.bigquery.TableId;
import com.google.cloud.bigquery.TableInfo;

public class CreateTable {

  public static void runCreateTable() {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    String datasetName = "MY_DATASET_NAME";
    String tableName = "MY_TABLE_NAME";
    Schema schema =
        Schema.of(
            Field.of("stringField", StandardSQLTypeName.STRING),
            Field.of("booleanField", StandardSQLTypeName.BOOL));
    createTable(datasetName, tableName, schema);
  }

  public static void createTable(String datasetName, String tableName, Schema schema) {
    try {
      // Initialize client that will be used to send requests. This client only needs to be created
      // once, and can be reused for multiple requests.
      BigQuery bigquery = BigQueryOptions.getDefaultInstance().getService();

      TableId tableId = TableId.of(datasetName, tableName);
      TableDefinition tableDefinition = StandardTableDefinition.of(schema);
      TableInfo tableInfo = TableInfo.newBuilder(tableId, tableDefinition).build();

      bigquery.create(tableInfo);
      System.out.println("Table created successfully");
    } catch (BigQueryException e) {
      System.out.println("Table was not created. \n" + e.toString());
    }
  }
}

Node.js

לפני שמנסים את הדוגמה הזו, צריך לפעול לפי Node.jsהוראות ההגדרה שבמדריך למתחילים של BigQuery באמצעות ספריות לקוח. מידע נוסף מופיע במאמרי העזרה של BigQuery Node.js API.

כדי לבצע אימות ב-BigQuery, צריך להגדיר את Application Default Credentials. מידע נוסף זמין במאמר הגדרת אימות לספריות לקוח.

לפני שמריצים דוגמאות קוד, צריך להגדיר את משתנה הסביבה GOOGLE_CLOUD_UNIVERSE_DOMAIN לערך s3nsapis.fr.

// Import the Google Cloud client library and create a client
const {BigQuery} = require('@google-cloud/bigquery');
const bigquery = new BigQuery();

async function createTable() {
  // Creates a new table named "my_table" in "my_dataset".

  /**
   * TODO(developer): Uncomment the following lines before running the sample.
   */
  // const datasetId = "my_dataset";
  // const tableId = "my_table";
  // const schema = 'Name:string, Age:integer, Weight:float, IsMagic:boolean';

  // For all options, see https://cloud.google.com/bigquery/docs/reference/v2/tables#resource
  const options = {
    schema: schema,
    location: 'US',
  };

  // Create a new table in the dataset
  const [table] = await bigquery
    .dataset(datasetId)
    .createTable(tableId, options);

  console.log(`Table ${table.id} created.`);
}

PHP

לפני שמנסים את הדוגמה הזו, צריך לפעול לפי PHPהוראות ההגדרה שבמדריך למתחילים של BigQuery באמצעות ספריות לקוח. מידע נוסף מופיע במאמרי העזרה של BigQuery PHP API.

כדי לבצע אימות ב-BigQuery, צריך להגדיר את Application Default Credentials. מידע נוסף זמין במאמר הגדרת אימות לספריות לקוח.

לפני שמריצים דוגמאות קוד, צריך להגדיר את משתנה הסביבה GOOGLE_CLOUD_UNIVERSE_DOMAIN לערך s3nsapis.fr.

use Google\Cloud\BigQuery\BigQueryClient;

/** Uncomment and populate these variables in your code */
// $projectId = 'The Google project ID';
// $datasetId = 'The BigQuery dataset ID';
// $tableId = 'The BigQuery table ID';
// $fields = [
//    [
//        'name' => 'field1',
//        'type' => 'string',
//        'mode' => 'required'
//    ],
//    [
//        'name' => 'field2',
//        'type' => 'integer'
//    ],
//];

$bigQuery = new BigQueryClient([
    'projectId' => $projectId,
]);
$dataset = $bigQuery->dataset($datasetId);
$schema = ['fields' => $fields];
$table = $dataset->createTable($tableId, ['schema' => $schema]);
printf('Created table %s' . PHP_EOL, $tableId);

Python

לפני שמנסים את הדוגמה הזו, צריך לפעול לפי Pythonהוראות ההגדרה שבמדריך למתחילים של BigQuery באמצעות ספריות לקוח. מידע נוסף מופיע במאמרי העזרה של BigQuery Python API.

כדי לבצע אימות ב-BigQuery, צריך להגדיר את Application Default Credentials. מידע נוסף זמין במאמר הגדרת אימות לספריות לקוח.

לפני שמריצים דוגמאות קוד, צריך להגדיר את משתנה הסביבה GOOGLE_CLOUD_UNIVERSE_DOMAIN לערך s3nsapis.fr.

from google.cloud import bigquery

# Construct a BigQuery client object.
client = bigquery.Client()

# TODO(developer): Set table_id to the ID of the table to create.
# table_id = "your-project.your_dataset.your_table_name"

schema = [
    bigquery.SchemaField("full_name", "STRING", mode="REQUIRED"),
    bigquery.SchemaField("age", "INTEGER", mode="REQUIRED"),
]

table = bigquery.Table(table_id, schema=schema)
table = client.create_table(table)  # Make an API request.
print(
    "Created table {}.{}.{}".format(table.project, table.dataset_id, table.table_id)
)

Ruby

לפני שמנסים את הדוגמה הזו, צריך לפעול לפי Rubyהוראות ההגדרה שבמדריך למתחילים של BigQuery באמצעות ספריות לקוח. מידע נוסף מופיע במאמרי העזרה של BigQuery Ruby API.

כדי לבצע אימות ב-BigQuery, צריך להגדיר את Application Default Credentials. מידע נוסף זמין במאמר הגדרת אימות לספריות לקוח.

לפני שמריצים דוגמאות קוד, צריך להגדיר את משתנה הסביבה GOOGLE_CLOUD_UNIVERSE_DOMAIN לערך s3nsapis.fr.

require "google/cloud/bigquery"

def create_table dataset_id = "my_dataset"
  bigquery = Google::Cloud::Bigquery.new
  dataset  = bigquery.dataset dataset_id
  table_id = "my_table"

  table = dataset.create_table table_id do |updater|
    updater.string  "full_name", mode: :required
    updater.integer "age",       mode: :required
  end

  puts "Created table: #{table_id}"
end

Java

לפני שמנסים את הדוגמה הזו, צריך לפעול לפי Javaהוראות ההגדרה שבמדריך למתחילים של BigQuery באמצעות ספריות לקוח. מידע נוסף מופיע במאמרי העזרה של BigQuery Java API.

כדי לבצע אימות ב-BigQuery, צריך להגדיר את Application Default Credentials. מידע נוסף זמין במאמר הגדרת אימות לספריות לקוח.

לפני שמריצים דוגמאות קוד, צריך להגדיר את משתנה הסביבה GOOGLE_CLOUD_UNIVERSE_DOMAIN לערך s3nsapis.fr.

import com.google.cloud.bigquery.BigQuery;
import com.google.cloud.bigquery.BigQueryException;
import com.google.cloud.bigquery.BigQueryOptions;
import com.google.cloud.bigquery.Schema;
import com.google.cloud.bigquery.StandardTableDefinition;
import com.google.cloud.bigquery.TableDefinition;
import com.google.cloud.bigquery.TableId;
import com.google.cloud.bigquery.TableInfo;

// Sample to create a table without schema
public class CreateTableWithoutSchema {

  public static void main(String[] args) {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    String datasetName = "MY_DATASET_NAME";
    String tableName = "MY_TABLE_NAME";
    createTableWithoutSchema(datasetName, tableName);
  }

  public static void createTableWithoutSchema(String datasetName, String tableName) {
    try {
      // Initialize client that will be used to send requests. This client only needs to be created
      // once, and can be reused for multiple requests.
      BigQuery bigquery = BigQueryOptions.getDefaultInstance().getService();

      TableId tableId = TableId.of(datasetName, tableName);
      TableDefinition tableDefinition = StandardTableDefinition.of(Schema.of());
      TableInfo tableInfo = TableInfo.newBuilder(tableId, tableDefinition).build();

      bigquery.create(tableInfo);
      System.out.println("Table created successfully");
    } catch (BigQueryException e) {
      System.out.println("Table was not created. \n" + e.toString());
    }
  }
}

המסוף

SQL

בדוגמה הבאה נעשה שימוש בהצהרה CREATE TABLE כדי ליצור את הטבלה trips מנתונים בטבלה הציבורית bikeshare_trips:

1. במסוף Cloud de Confiance , עוברים לדף BigQuery.

   כניסה ל-BigQuery

2. מזינים את ההצהרה הבאה בעורך השאילתות:

   CREATE TABLE mydataset.trips AS (
     SELECT
       bike_id,
       start_time,
       duration_minutes
     FROM
       bigquery-public-data.austin_bikeshare.bikeshare_trips
   );

3. לוחצים על play_circle הפעלה.

מידע נוסף על הרצת שאילתות זמין במאמר הרצת שאילתה אינטראקטיבית.

מידע נוסף זמין במאמר בנושא יצירת טבלה חדשה מטבלה קיימת.

BQ

import (
	"context"
	"fmt"
	"io"

	"cloud.google.com/go/bigquery"
	"google.golang.org/api/iterator"
)

// queryWithDestination demonstrates saving the results of a query to a specific table by setting the destination
// via the API properties.
func queryWithDestination(w io.Writer, projectID, destDatasetID, destTableID string) error {
	// projectID := "my-project-id"
	// datasetID := "mydataset"
	// tableID := "mytable"
	ctx := context.Background()
	client, err := bigquery.NewClient(ctx, projectID)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("bigquery.NewClient: %v", err)
	}
	defer client.Close()

	q := client.Query("SELECT 17 as my_col")
	q.Location = "US" // Location must match the dataset(s) referenced in query.
	q.QueryConfig.Dst = client.Dataset(destDatasetID).Table(destTableID)
	// Run the query and print results when the query job is completed.
	job, err := q.Run(ctx)
	if err != nil {
		return err
	}
	status, err := job.Wait(ctx)
	if err != nil {
		return err
	}
	if err := status.Err(); err != nil {
		return err
	}
	it, err := job.Read(ctx)
	for {
		var row []bigquery.Value
		err := it.Next(&row)
		if err == iterator.Done {
			break
		}
		if err != nil {
			return err
		}
		fmt.Fprintln(w, row)
	}
	return nil
}

import com.google.cloud.bigquery.BigQuery;
import com.google.cloud.bigquery.BigQueryException;
import com.google.cloud.bigquery.BigQueryOptions;
import com.google.cloud.bigquery.QueryJobConfiguration;
import com.google.cloud.bigquery.TableId;

public class SaveQueryToTable {

  public static void runSaveQueryToTable() {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    String query = "SELECT corpus FROM `bigquery-public-data.samples.shakespeare` GROUP BY corpus;";
    String destinationTable = "MY_TABLE";
    String destinationDataset = "MY_DATASET";

    saveQueryToTable(destinationDataset, destinationTable, query);
  }

  public static void saveQueryToTable(
      String destinationDataset, String destinationTableId, String query) {
    try {
      // Initialize client that will be used to send requests. This client only needs to be created
      // once, and can be reused for multiple requests.
      BigQuery bigquery = BigQueryOptions.getDefaultInstance().getService();

      // Identify the destination table
      TableId destinationTable = TableId.of(destinationDataset, destinationTableId);

      // Build the query job
      QueryJobConfiguration queryConfig =
          QueryJobConfiguration.newBuilder(query).setDestinationTable(destinationTable).build();

      // Execute the query.
      bigquery.query(queryConfig);

      // The results are now saved in the destination table.

      System.out.println("Saved query ran successfully");
    } catch (BigQueryException | InterruptedException e) {
      System.out.println("Saved query did not run \n" + e.toString());
    }
  }
}

// Import the Google Cloud client library
const {BigQuery} = require('@google-cloud/bigquery');
const bigquery = new BigQuery();

async function queryDestinationTable() {
  // Queries the U.S. given names dataset for the state of Texas
  // and saves results to permanent table.

  /**
   * TODO(developer): Uncomment the following lines before running the sample.
   */
  // const datasetId = 'my_dataset';
  // const tableId = 'my_table';

  // Create destination table reference
  const dataset = bigquery.dataset(datasetId);
  const destinationTable = dataset.table(tableId);

  const query = `SELECT name
    FROM \`bigquery-public-data.usa_names.usa_1910_2013\`
    WHERE state = 'TX'
    LIMIT 100`;

  // For all options, see https://cloud.google.com/bigquery/docs/reference/v2/tables#resource
  const options = {
    query: query,
    // Location must match that of the dataset(s) referenced in the query.
    location: 'US',
    destination: destinationTable,
  };

  // Run the query as a job
  const [job] = await bigquery.createQueryJob(options);

  console.log(`Job ${job.id} started.`);
  console.log(`Query results loaded to table ${destinationTable.id}`);
}

from google.cloud import bigquery

# Construct a BigQuery client object.
client = bigquery.Client()

# TODO(developer): Set table_id to the ID of the destination table.
# table_id = "your-project.your_dataset.your_table_name"

job_config = bigquery.QueryJobConfig(destination=table_id)

sql = """
    SELECT corpus
    FROM `bigquery-public-data.samples.shakespeare`
    GROUP BY corpus;
"""

# Start the query, passing in the extra configuration.
query_job = client.query(sql, job_config=job_config)  # Make an API request.
query_job.result()  # Wait for the job to complete.

print("Query results loaded to the table {}".format(table_id))

המסוף

1. בחלונית הניווט, בקטע Resources, מרחיבים את הפרויקט ואז בוחרים מערך נתונים.

2. לוחצים על השם של מערך הנתונים כדי להרחיב אותו. הטבלאות והתצוגות במערך הנתונים מופיעות.

3. לוחצים על שם הטבלה.

4. בחלונית Details, לוחצים על Details כדי להציג את תיאור הטבלה ופרטי הטבלה.

5. אפשר לעבור לכרטיסייה סכימה כדי לראות את הגדרת הסכימה של הטבלה.

BQ

1. In the Cloud de Confiance console, activate Cloud Shell.

   Activate Cloud Shell

   At the bottom of the Cloud de Confiance console, a Cloud Shell session starts and displays a command-line prompt. Cloud Shell is a shell environment with the Google Cloud CLI already installed and with values already set for your current project. It can take a few seconds for the session to initialize.

2. מריצים את הפקודה bq show כדי להציג את כל המידע בטבלה. משתמשים בדגל --schema כדי להציג רק מידע על סכימת הטבלה. אפשר להשתמש בדגל --format כדי לשלוט בפלט.

   אם אתם מקבלים מידע על טבלה בפרויקט שאינו פרויקט ברירת המחדל שלכם, צריך להוסיף את מזהה הפרויקט למערך הנתונים בפורמט הבא: project_id:dataset.

   bq show \
   --schema \
   --format=prettyjson \
   project_id:dataset.table

   כאשר:

   • ‫project_id הוא מזהה הפרויקט.
   • ‫dataset הוא שם מערך הנתונים.
   • ‫table הוא שם הטבלה.

   דוגמאות:

   מזינים את הפקודה הבאה כדי להציג את כל המידע על mytable בmydataset. ‫mydataset נמצא בפרויקט ברירת המחדל שלכם.

   bq show --format=prettyjson mydataset.mytable

   מזינים את הפקודה הבאה כדי להציג את כל המידע על mytable בmydataset. ‫mydataset נמצא ב-myotherproject, ולא בפרויקט ברירת המחדל.

   bq show --format=prettyjson myotherproject:mydataset.mytable

   מזינים את הפקודה הבאה כדי להציג רק מידע על הסכימה של mytable ב-mydataset. ‫mydataset נמצא בmyotherproject, ולא בפרויקט ברירת המחדל.

   bq show --schema --format=prettyjson myotherproject:mydataset.mytable

API

מבצעים קריאה לשיטה tables.get ומספקים את כל הפרמטרים הרלוונטיים.

Go

לפני שמנסים את הדוגמה הזו, צריך לפעול לפי Goהוראות ההגדרה שבמדריך למתחילים של BigQuery באמצעות ספריות לקוח. מידע נוסף מופיע במאמרי העזרה של BigQuery Go API.

כדי לבצע אימות ב-BigQuery, צריך להגדיר את Application Default Credentials. מידע נוסף זמין במאמר הגדרת אימות לספריות לקוח.

לפני שמריצים דוגמאות קוד, צריך להגדיר את משתנה הסביבה GOOGLE_CLOUD_UNIVERSE_DOMAIN לערך s3nsapis.fr.

import (
	"context"
	"fmt"
	"io"

	"cloud.google.com/go/bigquery"
)

// printTableInfo demonstrates fetching metadata from a table and printing some basic information
// to an io.Writer.
func printTableInfo(w io.Writer, projectID, datasetID, tableID string) error {
	// projectID := "my-project-id"
	// datasetID := "mydataset"
	// tableID := "mytable"
	ctx := context.Background()
	client, err := bigquery.NewClient(ctx, projectID)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("bigquery.NewClient: %v", err)
	}
	defer client.Close()

	meta, err := client.Dataset(datasetID).Table(tableID).Metadata(ctx)
	if err != nil {
		return err
	}
	// Print basic information about the table.
	fmt.Fprintf(w, "Schema has %d top-level fields\n", len(meta.Schema))
	fmt.Fprintf(w, "Description: %s\n", meta.Description)
	fmt.Fprintf(w, "Rows in managed storage: %d\n", meta.NumRows)
	return nil
}

Java

לפני שמנסים את הדוגמה הזו, צריך לפעול לפי Javaהוראות ההגדרה שבמדריך למתחילים של BigQuery באמצעות ספריות לקוח. מידע נוסף מופיע במאמרי העזרה של BigQuery Java API.

כדי לבצע אימות ב-BigQuery, צריך להגדיר את Application Default Credentials. מידע נוסף זמין במאמר הגדרת אימות לספריות לקוח.

לפני שמריצים דוגמאות קוד, צריך להגדיר את משתנה הסביבה GOOGLE_CLOUD_UNIVERSE_DOMAIN לערך s3nsapis.fr.

import com.google.cloud.bigquery.BigQuery;
import com.google.cloud.bigquery.BigQueryException;
import com.google.cloud.bigquery.BigQueryOptions;
import com.google.cloud.bigquery.Table;
import com.google.cloud.bigquery.TableId;

public class GetTable {

  public static void runGetTable() {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    String projectId = "bigquery_public_data";
    String datasetName = "samples";
    String tableName = "shakespeare";
    getTable(projectId, datasetName, tableName);
  }

  public static void getTable(String projectId, String datasetName, String tableName) {
    try {
      // Initialize client that will be used to send requests. This client only needs to be created
      // once, and can be reused for multiple requests.
      BigQuery bigquery = BigQueryOptions.getDefaultInstance().getService();

      TableId tableId = TableId.of(projectId, datasetName, tableName);
      Table table = bigquery.getTable(tableId);
      System.out.println("Table info: " + table.getDescription());
    } catch (BigQueryException e) {
      System.out.println("Table not retrieved. \n" + e.toString());
    }
  }
}

Node.js

לפני שמנסים את הדוגמה הזו, צריך לפעול לפי Node.jsהוראות ההגדרה שבמדריך למתחילים של BigQuery באמצעות ספריות לקוח. מידע נוסף מופיע במאמרי העזרה של BigQuery Node.js API.

כדי לבצע אימות ב-BigQuery, צריך להגדיר את Application Default Credentials. מידע נוסף זמין במאמר הגדרת אימות לספריות לקוח.

לפני שמריצים דוגמאות קוד, צריך להגדיר את משתנה הסביבה GOOGLE_CLOUD_UNIVERSE_DOMAIN לערך s3nsapis.fr.

// Import the Google Cloud client library
const {BigQuery} = require('@google-cloud/bigquery');
const bigquery = new BigQuery();

async function getTable() {
  // Retrieves table named "my_table" in "my_dataset".

  /**
   * TODO(developer): Uncomment the following lines before running the sample
   */
  // const datasetId = "my_dataset";
  // const tableId = "my_table";

  // Retrieve table reference
  const dataset = bigquery.dataset(datasetId);
  const [table] = await dataset.table(tableId).get();

  console.log('Table:');
  console.log(table.metadata.tableReference);
}
getTable();

PHP

לפני שמנסים את הדוגמה הזו, צריך לפעול לפי PHPהוראות ההגדרה שבמדריך למתחילים של BigQuery באמצעות ספריות לקוח. מידע נוסף מופיע במאמרי העזרה של BigQuery PHP API.

כדי לבצע אימות ב-BigQuery, צריך להגדיר את Application Default Credentials. מידע נוסף זמין במאמר הגדרת אימות לספריות לקוח.

לפני שמריצים דוגמאות קוד, צריך להגדיר את משתנה הסביבה GOOGLE_CLOUD_UNIVERSE_DOMAIN לערך s3nsapis.fr.

use Google\Cloud\BigQuery\BigQueryClient;

/** Uncomment and populate these variables in your code */
//$projectId = 'The Google project ID';
//$datasetId = 'The BigQuery dataset ID';
//$tableId   = 'The BigQuery table ID';

$bigQuery = new BigQueryClient([
    'projectId' => $projectId,
]);
$dataset = $bigQuery->dataset($datasetId);
$table = $dataset->table($tableId);

Python

לפני שמנסים את הדוגמה הזו, צריך לפעול לפי Pythonהוראות ההגדרה שבמדריך למתחילים של BigQuery באמצעות ספריות לקוח. מידע נוסף מופיע במאמרי העזרה של BigQuery Python API.

כדי לבצע אימות ב-BigQuery, צריך להגדיר את Application Default Credentials. מידע נוסף זמין במאמר הגדרת אימות לספריות לקוח.

לפני שמריצים דוגמאות קוד, צריך להגדיר את משתנה הסביבה GOOGLE_CLOUD_UNIVERSE_DOMAIN לערך s3nsapis.fr.

from google.cloud import bigquery

# Construct a BigQuery client object.
client = bigquery.Client()

# TODO(developer): Set table_id to the ID of the model to fetch.
# table_id = 'your-project.your_dataset.your_table'

table = client.get_table(table_id)  # Make an API request.

# View table properties
print(
    "Got table '{}.{}.{}'.".format(table.project, table.dataset_id, table.table_id)
)
print("Table schema: {}".format(table.schema))
print("Table description: {}".format(table.description))
print("Table has {} rows".format(table.num_rows))

המסוף

1. במסוף Cloud de Confiance , בחלונית הניווט, לוחצים על מערך הנתונים כדי להרחיב אותו. יוצגו הטבלאות והתצוגות במערך הנתונים.

2. גוללים ברשימה כדי לראות את הטבלאות במערך הנתונים. טבלאות ותצוגות מזוהות באמצעות סמלים שונים.

BQ

1. In the Cloud de Confiance console, activate Cloud Shell.

   Activate Cloud Shell

   At the bottom of the Cloud de Confiance console, a Cloud Shell session starts and displays a command-line prompt. Cloud Shell is a shell environment with the Google Cloud CLI already installed and with values already set for your current project. It can take a few seconds for the session to initialize.

2. מריצים את הפקודה bq ls. אפשר להשתמש בדגל --format כדי לשלוט בפלט. אם אתם מציגים רשימה של טבלאות בפרויקט שאינו פרויקט ברירת המחדל שלכם, צריך להוסיף את מזהה הפרויקט למערך הנתונים בפורמט הבא: project_id:dataset.

   דגלים נוספים:

   • ‫--max_results או -n: מספר שלם שמציין את המספר המקסימלי של תוצאות. ערך ברירת המחדל הוא 50.

   bq ls \
   --format=pretty \
   --max_results integer \
   project_id:dataset

   כאשר:

   • ‫integer הוא מספר שלם שמייצג את מספר הטבלאות שיוצגו.
   • ‫project_id הוא מזהה הפרויקט.
   • ‫dataset הוא שם מערך הנתונים.

   כשמריצים את הפקודה, בשדה Type מוצגת האפשרות TABLE או VIEW. לדוגמה:

   +-------------------------+-------+----------------------+-------------------+
   |         tableId         | Type  |        Labels        | Time Partitioning |
   +-------------------------+-------+----------------------+-------------------+
   | mytable                 | TABLE | department:shipping  |                   |
   | myview                  | VIEW  |                      |                   |
   +-------------------------+-------+----------------------+-------------------+
   

   דוגמאות:

   מזינים את הפקודה הבאה כדי להציג את רשימת הטבלאות במערך הנתונים mydataset בפרויקט שמוגדר כברירת מחדל.

      bq ls --format=pretty mydataset

   מזינים את הפקודה הבאה כדי לקבל יותר מ-50 טבלאות (ברירת המחדל) מהפלט של mydataset. ‫mydataset נמצא בפרויקט ברירת המחדל שלכם.

      bq ls --format=pretty --max_results 60 mydataset

   מזינים את הפקודה הבאה כדי להציג את הטבלאות במערך הנתונים mydataset ב-myotherproject.

      bq ls --format=pretty myotherproject:mydataset

API

כדי להציג רשימה של טבלאות באמצעות ה-API, קוראים ל-method‏ tables.list.

C#‎

לפני שמנסים את הדוגמה הזו, צריך לפעול לפי C#הוראות ההגדרה שבמדריך למתחילים של BigQuery באמצעות ספריות לקוח. מידע נוסף מופיע במאמרי העזרה של BigQuery C# API.

כדי לבצע אימות ב-BigQuery, צריך להגדיר את Application Default Credentials. מידע נוסף זמין במאמר הגדרת אימות לספריות לקוח.

לפני שמריצים דוגמאות קוד, צריך להגדיר את משתנה הסביבה GOOGLE_CLOUD_UNIVERSE_DOMAIN לערך s3nsapis.fr.

using Google.Cloud.BigQuery.V2;
using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Linq;

public class BigQueryListTables
{
    public void ListTables(
        string projectId = "your-project-id",
        string datasetId = "your_dataset_id"
    )
    {
        BigQueryClient client = BigQueryClient.Create(projectId);
        // Retrieve list of tables in the dataset
        List<BigQueryTable> tables = client.ListTables(datasetId).ToList();
        // Display the results
        if (tables.Count > 0)
        {
            Console.WriteLine($"Tables in dataset {datasetId}:");
            foreach (var table in tables)
            {
                Console.WriteLine($"\t{table.Reference.TableId}");
            }
        }
        else
        {
            Console.WriteLine($"{datasetId} does not contain any tables.");
        }
    }
}

Go

לפני שמנסים את הדוגמה הזו, צריך לפעול לפי Goהוראות ההגדרה שבמדריך למתחילים של BigQuery באמצעות ספריות לקוח. מידע נוסף מופיע במאמרי העזרה של BigQuery Go API.

כדי לבצע אימות ב-BigQuery, צריך להגדיר את Application Default Credentials. מידע נוסף זמין במאמר הגדרת אימות לספריות לקוח.

לפני שמריצים דוגמאות קוד, צריך להגדיר את משתנה הסביבה GOOGLE_CLOUD_UNIVERSE_DOMAIN לערך s3nsapis.fr.

import (
	"context"
	"fmt"
	"io"

	"cloud.google.com/go/bigquery"
	"google.golang.org/api/iterator"
)

// listTables demonstrates iterating through the collection of tables in a given dataset.
func listTables(w io.Writer, projectID, datasetID string) error {
	// projectID := "my-project-id"
	// datasetID := "mydataset"
	ctx := context.Background()
	client, err := bigquery.NewClient(ctx, projectID)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("bigquery.NewClient: %v", err)
	}
	defer client.Close()

	ts := client.Dataset(datasetID).Tables(ctx)
	for {
		t, err := ts.Next()
		if err == iterator.Done {
			break
		}
		if err != nil {
			return err
		}
		fmt.Fprintf(w, "Table: %q\n", t.TableID)
	}
	return nil
}

Java

לפני שמנסים את הדוגמה הזו, צריך לפעול לפי Javaהוראות ההגדרה שבמדריך למתחילים של BigQuery באמצעות ספריות לקוח. מידע נוסף מופיע במאמרי העזרה של BigQuery Java API.

כדי לבצע אימות ב-BigQuery, צריך להגדיר את Application Default Credentials. מידע נוסף זמין במאמר הגדרת אימות לספריות לקוח.

לפני שמריצים דוגמאות קוד, צריך להגדיר את משתנה הסביבה GOOGLE_CLOUD_UNIVERSE_DOMAIN לערך s3nsapis.fr.

import com.google.api.gax.paging.Page;
import com.google.cloud.bigquery.BigQuery;
import com.google.cloud.bigquery.BigQuery.TableListOption;
import com.google.cloud.bigquery.BigQueryException;
import com.google.cloud.bigquery.BigQueryOptions;
import com.google.cloud.bigquery.DatasetId;
import com.google.cloud.bigquery.Table;

public class ListTables {

  public static void runListTables() {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    String projectId = "bigquery-public-data";
    String datasetName = "samples";
    listTables(projectId, datasetName);
  }

  public static void listTables(String projectId, String datasetName) {
    try {
      // Initialize client that will be used to send requests. This client only needs to be created
      // once, and can be reused for multiple requests.
      BigQuery bigquery = BigQueryOptions.getDefaultInstance().getService();

      DatasetId datasetId = DatasetId.of(projectId, datasetName);
      Page<Table> tables = bigquery.listTables(datasetId, TableListOption.pageSize(100));
      tables.iterateAll().forEach(table -> System.out.print(table.getTableId().getTable() + "\n"));

      System.out.println("Tables listed successfully.");
    } catch (BigQueryException e) {
      System.out.println("Tables were not listed. Error occurred: " + e.toString());
    }
  }
}

Node.js

לפני שמנסים את הדוגמה הזו, צריך לפעול לפי Node.jsהוראות ההגדרה שבמדריך למתחילים של BigQuery באמצעות ספריות לקוח. מידע נוסף מופיע במאמרי העזרה של BigQuery Node.js API.

כדי לבצע אימות ב-BigQuery, צריך להגדיר את Application Default Credentials. מידע נוסף זמין במאמר הגדרת אימות לספריות לקוח.

לפני שמריצים דוגמאות קוד, צריך להגדיר את משתנה הסביבה GOOGLE_CLOUD_UNIVERSE_DOMAIN לערך s3nsapis.fr.

// Import the Google Cloud client library
const {BigQuery} = require('@google-cloud/bigquery');
const bigquery = new BigQuery();

async function listTables() {
  // Lists tables in 'my_dataset'.

  /**
   * TODO(developer): Uncomment the following lines before running the sample.
   */
  // const datasetId = 'my_dataset';

  // List all tables in the dataset
  const [tables] = await bigquery.dataset(datasetId).getTables();

  console.log('Tables:');
  tables.forEach(table => console.log(table.id));
}

PHP

לפני שמנסים את הדוגמה הזו, צריך לפעול לפי PHPהוראות ההגדרה שבמדריך למתחילים של BigQuery באמצעות ספריות לקוח. מידע נוסף מופיע במאמרי העזרה של BigQuery PHP API.

כדי לבצע אימות ב-BigQuery, צריך להגדיר את Application Default Credentials. מידע נוסף זמין במאמר הגדרת אימות לספריות לקוח.

לפני שמריצים דוגמאות קוד, צריך להגדיר את משתנה הסביבה GOOGLE_CLOUD_UNIVERSE_DOMAIN לערך s3nsapis.fr.

use Google\Cloud\BigQuery\BigQueryClient;

/** Uncomment and populate these variables in your code */
// $projectId  = 'The Google project ID';
// $datasetId  = 'The BigQuery dataset ID';

$bigQuery = new BigQueryClient([
    'projectId' => $projectId,
]);
$dataset = $bigQuery->dataset($datasetId);
$tables = $dataset->tables();
foreach ($tables as $table) {
    print($table->id() . PHP_EOL);
}

Python

לפני שמנסים את הדוגמה הזו, צריך לפעול לפי Pythonהוראות ההגדרה שבמדריך למתחילים של BigQuery באמצעות ספריות לקוח. מידע נוסף מופיע במאמרי העזרה של BigQuery Python API.

כדי לבצע אימות ב-BigQuery, צריך להגדיר את Application Default Credentials. מידע נוסף זמין במאמר הגדרת אימות לספריות לקוח.

לפני שמריצים דוגמאות קוד, צריך להגדיר את משתנה הסביבה GOOGLE_CLOUD_UNIVERSE_DOMAIN לערך s3nsapis.fr.

from google.cloud import bigquery

# Construct a BigQuery client object.
client = bigquery.Client()

# TODO(developer): Set dataset_id to the ID of the dataset that contains
#                  the tables you are listing.
# dataset_id = 'your-project.your_dataset'

tables = client.list_tables(dataset_id)  # Make an API request.

print("Tables contained in '{}':".format(dataset_id))
for table in tables:
    print("{}.{}.{}".format(table.project, table.dataset_id, table.table_id))

Ruby

לפני שמנסים את הדוגמה הזו, צריך לפעול לפי Rubyהוראות ההגדרה שבמדריך למתחילים של BigQuery באמצעות ספריות לקוח. מידע נוסף מופיע במאמרי העזרה של BigQuery Ruby API.

כדי לבצע אימות ב-BigQuery, צריך להגדיר את Application Default Credentials. מידע נוסף זמין במאמר הגדרת אימות לספריות לקוח.

לפני שמריצים דוגמאות קוד, צריך להגדיר את משתנה הסביבה GOOGLE_CLOUD_UNIVERSE_DOMAIN לערך s3nsapis.fr.

require "google/cloud/bigquery"

def list_tables dataset_id = "your_dataset_id"
  bigquery = Google::Cloud::Bigquery.new
  dataset  = bigquery.dataset dataset_id

  puts "Tables in dataset #{dataset_id}:"
  dataset.tables.each do |table|
    puts "\t#{table.table_id}"
  end
end