Öffentliches Dataset mit den BigQuery-Clientbibliotheken abfragen

Weitere Informationen zum Abfragen eines öffentlichen Datasets mit den BigQuery-Clientbibliotheken.

Um eine detaillierte Anleitung für diese Aufgabe zu erhalten, wählen Sie in der Google Cloud Console Ihre bevorzugte Programmiersprache aus:

C#-Tour starten Go-Tour starten Java-Tour starten Node.js-Tour starten

PHP-Tour starten Python-Tour starten Ruby-Tour starten

Hinweis

Wählen Sie in der Google Cloud Console auf der Seite der Projektauswahl ein Google Cloud-Projekt aus oder erstellen Sie eines.

Hinweis: Wenn Sie die Ressourcen, die Sie in diesem Verfahren erstellen, nicht behalten möchten, erstellen Sie ein Projekt, anstatt ein vorhandenes Projekt auszuwählen. Wenn Sie fertig sind, können Sie das Projekt löschen und dadurch alle mit dem Projekt verknüpften Ressourcen entfernen.

Zur Projektauswahl
Wählen Sie aus, ob Sie die BigQuery-Sandbox kostenlos verwenden oder die Abrechnung für Ihr Google Cloud-Projekt aktivieren möchten.

Wenn Sie die Abrechnung für ein Projekt nicht aktivieren, arbeiten Sie automatisch in der BigQuery-Sandbox. Mit der BigQuery-Sandbox können Sie BigQuery mit einer begrenzten Anzahl von BigQuery-Features kostenlos nutzen. Wenn Sie Ihr Projekt nicht in diesem Dokument verwenden möchten, empfehlen wir die Verwendung der BigQuery-Sandbox.
BigQuery API aktivieren.
Aktivieren Sie die API

Bei neuen Projekten ist die BigQuery API automatisch aktiviert.
Aktivieren Sie Cloud Shell in der Google Cloud Console.

Cloud Shell aktivieren
Aktivieren Sie Ihr Google Cloud-Projekt in Cloud Shell:
```
gcloud config set project PROJECT_ID
```
Ersetzen Sie PROJECT_ID durch das Projekt, das Sie für diese Schritt-für-Schritt-Anleitung ausgewählt haben.

Die Ausgabe sieht in etwa so aus:
```
Updated property [core/project].
```

Öffentliches Dataset abfragen

Wählen Sie eine der folgenden Sprachen aus:

C#

Erstellen Sie in Cloud Shell ein neues C#-Projekt und eine Datei:
```
dotnet new console -n BigQueryCsharpDemo
```
Die entsprechende Ausgabe sieht etwa so aus: Mehrere Zeilen werden ausgelassen, um die Ausgabe zu vereinfachen.
```
Welcome to .NET 6.0!
---------------------
SDK Version: 6.0.407
...
The template "Console App" was created successfully.
...
```
Dieser Befehl erstellt ein C#-Projekt mit dem Namen BigQueryCsharpDemo und eine Datei mit dem Namen Program.cs.

Öffnen Sie den Cloud Shell-Editor.

cloudshell workspace BigQueryCsharpDemo

Klicken Sie zum Öffnen eines Terminals im Cloud Shell-Editor auf Terminal > Neues Terminal.
Installieren Sie die BigQuery-Clientbibliothek für C#:
```
dotnet add package Google.Cloud.BigQuery.V2
```
Die entsprechende Ausgabe sieht etwa so aus: Mehrere Zeilen werden weggelassen, um die Ausgabe zu vereinfachen.
```
Determining projects to restore...
Writing /tmp/tmpF7EKSd.tmp
...
info : Writing assets file to disk.
...
```
Legen Sie die Variable GOOGLE_PROJECT_ID auf den Wert GOOGLE_CLOUD_PROJECT fest und exportieren Sie die Variable:
```
export GOOGLE_PROJECT_ID=$GOOGLE_CLOUD_PROJECT
```
Suchen Sie im Bereich Explorer das Projekt BIGQUERYCSHARPDEMO.
Klicken Sie auf die Datei Program.cs, um sie zu öffnen.

Wenn Sie eine Abfrage für das Dataset bigquery-public-data.stackoverflow erstellen möchten, das die zehn am häufigsten aufgerufenen Stack Overflow-Seiten und deren Aufrufzahlen zurückgibt, ersetzen Sie den Inhalt der Datei durch den folgenden Code:


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");
            }
        }
    }
}

Führen Sie im Terminal das Skript Program.cs aus. Wenn Sie aufgefordert werden, Cloud Shell zu autorisieren und den Bedingungen zuzustimmen, klicken Sie auf Autorisieren.

dotnet run

Das Ergebnis sieht etwa so aus:

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

Sie haben erfolgreich ein öffentliches Dataset mit der BigQuery-C#-Clientbibliothek abgefragt.

Einfach loslegen (Go)

Erstellen Sie in Cloud Shell ein neues Go-Projekt und eine neue Datei:
```
mkdir bigquery-go-quickstart \
    && touch \
    bigquery-go-quickstart/app.go
```
Mit diesem Befehl werden ein Go-Projekt mit dem Namen bigquery-go-quickstart und eine Datei mit dem Namen app.go erstellt.

Öffnen Sie den Cloud Shell-Editor.

cloudshell workspace bigquery-go-quickstart

Klicken Sie zum Öffnen eines Terminals im Cloud Shell-Editor auf Terminal > Neues Terminal.

go.mod-Datei erstellen:

go mod init quickstart

Die Ausgabe sieht in etwa so aus:

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

Installieren Sie die BigQuery-Clientbibliothek für Go:

go get cloud.google.com/go/bigquery

Die entsprechende Ausgabe sieht etwa so aus: Mehrere Zeilen werden weggelassen, um die Ausgabe zu vereinfachen.

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

Suchen Sie im Bereich Explorer Ihr BIGQUERY-GO-QUICKSTART-Projekt.
Klicken Sie auf die Datei app.go, um sie zu öffnen.

Wenn Sie eine Abfrage für das Dataset bigquery-public-data.stackoverflow erstellen möchten, das die zehn am häufigsten aufgerufenen Stack Overflow-Seiten und deren Aufrufzahlen zurückgibt, kopieren Sie den folgenden Code in die Datei 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)
	}
}

Führen Sie im Terminal das Skript app.go aus. Wenn Sie aufgefordert werden, Cloud Shell zu autorisieren und den Bedingungen zuzustimmen, klicken Sie auf Autorisieren.

go run app.go

Das Ergebnis sieht etwa so aus:

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

Sie haben ein öffentliches Dataset mit der BigQuery-Go-Clientbibliothek abgefragt.

Java

Erstellen Sie in Cloud Shell mit Apache Maven ein neues Java-Projekt:
```
mvn archetype:generate \
    -DgroupId=com.google.app \
    -DartifactId=bigquery-java-quickstart \
    -DinteractiveMode=false
```
Mit diesem Befehl wird ein Maven-Projekt mit dem Namen bigquery-java-quickstart erstellt.

Die entsprechende Ausgabe sieht etwa so aus: Mehrere Zeilen werden ausgelassen, um die Ausgabe zu vereinfachen.
```
[INFO] Scanning for projects...
...
[INFO] Building Maven Stub Project (No POM) 1
...
[INFO] BUILD SUCCESS
...
```
Es gibt viele Abhängigkeitsmanagementsysteme, die Sie außer Maven verwenden können. Weitere Informationen finden Sie unter Java-Entwicklungsumgebung einrichten, um es mit Clientbibliotheken zu verwenden.

Benennen Sie die von Maven standardmäßig erstellte Datei App.java um:

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

Öffnen Sie den Cloud Shell-Editor:

cloudshell workspace bigquery-java-quickstart

Wenn Sie gefragt werden, ob der Java-Klassenpfad oder die Konfiguration synchronisiert werden soll, klicken Sie auf Immer.

Wenn Sie nicht aufgefordert werden und während dieser Schritt-für-Schritt-Anleitung ein Fehler im Zusammenhang mit dem Klassenpfad auftritt, gehen Sie so vor:
1. Klicken Sie auf Datei > Einstellungen > Einstellungen öffnen (Benutzeroberfläche).
2. Klicken Sie auf Erweiterungen > Java.
3. Scrollen Sie zu Konfiguration: Build-Konfiguration aktualisieren und wählen Sie automatisch aus.
Suchen Sie im Bereich Explorer Ihr BIGQUERY-JAVA-QUICKSTART-Projekt.
Klicken Sie auf die Datei pom.xml, um sie zu öffnen.
Fügen Sie im Tag <dependencies> die folgende Abhängigkeit nach allen vorhandenen ein. Ersetzen Sie keine vorhandenen Abhängigkeiten.
```
<dependency>
  <groupId>com.google.cloud</groupId>
  <artifactId>google-cloud-bigquery</artifactId>
</dependency>
```

Fügen Sie in der Zeile nach dem schließenden Tag (</dependencies>) Folgendes ein:

<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>

Klicken Sie im Explorer-Bereich in Ihrem BIGQUERY-JAVA-QUICKSTART-Projekt src> main/java/com/google/app> SimpleApp.java an. Die Datei wird geöffnet.

Wenn Sie eine Abfrage für das Dataset bigquery-public-data.stackoverflow erstellen möchten, behalten Sie die erste Zeile der Datei (package com.google.app;) bei und ersetzen Sie den Inhalt der Datei durch den folgenden Code:


import com.google.cloud.bigquery.BigQuery;
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;
import java.util.UUID;

public class SimpleApp {
  public static void main(String... args) throws Exception {
    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();

    // Create a job ID so that we can safely retry.
    JobId jobId = JobId.of(UUID.randomUUID().toString());
    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().getError() != null) {
      // You can also look at queryJob.getStatus().getExecutionErrors() for all
      // errors, not just the latest one.
      throw new RuntimeException(queryJob.getStatus().getError().toString());
    }

    // 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);
    }
  }
}

Die Abfrage gibt die 10 am häufigsten aufgerufenen Stack Overflow-Seiten und deren Aufrufzahlen zurück.

Klicken Sie mit der rechten Maustaste auf SimpleApp.java und klicken Sie auf Java ausführen. Wenn Sie zur Autorisierung von Cloud Shell aufgefordert werden und den Bedingungen zustimmen, klicken Sie auf Autorisieren.

Das Ergebnis sieht etwa so aus:

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

Sie haben erfolgreich ein öffentliches Dataset mit der BigQuery-Java-Clientbibliothek abgefragt.

Node.js

Erstellen Sie in Cloud Shell ein neues Node.js-Projekt und eine neue Datei:
```
mkdir bigquery-node-quickstart \
    && touch \
    bigquery-node-quickstart/app.js
```
Dieser Befehl erstellt ein Node.js-Projekt mit dem Namen bigquery-node-quickstart und eine Datei mit dem Namen app.js.

Öffnen Sie den Cloud Shell-Editor.

cloudshell workspace bigquery-node-quickstart

Klicken Sie zum Öffnen eines Terminals im Cloud Shell-Editor auf Terminal > Neues Terminal.
Installieren Sie die BigQuery Node.js-Clientbibliothek:
```
npm install --save @google-cloud/bigquery
```
Die Ausgabe sieht in etwa so aus:
```
added 63 packages in 2s
```
Suchen Sie im Bereich Explorer Ihr BIGQUERY-NODE-QUICKSTART-Projekt.
Klicken Sie auf die Datei app.js, um sie zu öffnen.

Wenn Sie eine Abfrage für das Dataset bigquery-public-data.stackoverflow erstellen möchten, das die zehn am häufigsten aufgerufenen Stack Overflow-Seiten und deren Aufrufzahlen zurückgibt, kopieren Sie den folgenden Code in die Datei 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();

Führen Sie im Terminal das Skript app.js aus. Wenn Sie aufgefordert werden, Cloud Shell zu autorisieren und den Bedingungen zuzustimmen, klicken Sie auf Autorisieren.

node app.js

Das Ergebnis sieht etwa so aus:

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

Sie haben erfolgreich ein öffentliches Dataset mit der BigQuery-Node.js-Clientbibliothek abgefragt.

PHP

Erstellen Sie in Cloud Shell ein neues PHP-Projekt und eine neue Datei:
```
mkdir bigquery-php-quickstart \
    && touch \
    bigquery-php-quickstart/app.php
```
Dieser Befehl erstellt ein PHP-Projekt mit dem Namen bigquery-php-quickstart und eine Datei mit dem Namen app.php.

Öffnen Sie den Cloud Shell-Editor.

cloudshell workspace bigquery-php-quickstart

Klicken Sie zum Öffnen eines Terminals im Cloud Shell-Editor auf Terminal > Neues Terminal.

Installieren Sie die BigQuery-Clientbibliothek für PHP:

composer require google/cloud-bigquery

Die entsprechende Ausgabe sieht etwa so aus: Mehrere Zeilen werden weggelassen, um die Ausgabe zu vereinfachen.

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

Suchen Sie im Bereich Explorer Ihr BIGQUERY-PHP-QUICKSTART-Projekt.
Klicken Sie auf die Datei app.php, um sie zu öffnen.

Wenn Sie eine Abfrage für das Dataset bigquery-public-data.stackoverflow erstellen möchten, das die zehn am häufigsten aufgerufenen Stack Overflow-Seiten und deren Aufrufzahlen zurückgibt, kopieren Sie den folgenden Code in die Datei 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');
}

Führen Sie im Terminal das Skript app.php aus. Wenn Sie aufgefordert werden, Cloud Shell zu autorisieren und den Bedingungen zuzustimmen, klicken Sie auf Autorisieren.

php app.php

Das Ergebnis sieht etwa so aus:

--- 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)

Sie haben mit der BigQuery-PHP-Clientbibliothek ein öffentliches Dataset abgefragt.

Python

Erstellen Sie in Cloud Shell ein neues Python-Projekt und eine Datei:
```
mkdir bigquery-python-quickstart \
    && touch \
    bigquery-python-quickstart/app.py
```
Dieser Befehl erstellt ein Python-Projekt mit dem Namen bigquery-python-quickstart und eine Datei mit dem Namen app.py.

Öffnen Sie den Cloud Shell-Editor.

cloudshell workspace bigquery-python-quickstart

Klicken Sie zum Öffnen eines Terminals im Cloud Shell-Editor auf Terminal > Neues Terminal.
Installieren Sie die BigQuery-Clientbibliothek für Python:
```
pip install --upgrade google-cloud-bigquery
```
Die entsprechende Ausgabe sieht etwa so aus: Mehrere Zeilen werden weggelassen, um die Ausgabe zu vereinfachen.
```
Installing collected packages: google-cloud-bigquery
...
Successfully installed google-cloud-bigquery-3.9.0
...
```
Suchen Sie im Bereich Explorer Ihr BIGQUERY-PYTHON-QUICKSTART-Projekt.
Klicken Sie auf die Datei app.py, um sie zu öffnen.

Wenn Sie eine Abfrage für das Dataset bigquery-public-data.stackoverflow erstellen möchten, das die zehn am häufigsten aufgerufenen Stack Overflow-Seiten und deren Aufrufzahlen zurückgibt, kopieren Sie den folgenden Code in die Datei app.py:

from google.cloud import bigquery

def query_stackoverflow():
    client = bigquery.Client()
    query_job = 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"""
    )

    results = query_job.result()  # Waits for job to complete.

    for row in results:
        print("{} : {} views".format(row.url, row.view_count))

if __name__ == "__main__":
    query_stackoverflow()

Führen Sie im Terminal das Skript app.py aus. Wenn Sie aufgefordert werden, Cloud Shell zu autorisieren und den Bedingungen zuzustimmen, klicken Sie auf Autorisieren.

python app.py

Das Ergebnis sieht etwa so aus:

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

Sie haben mit der BigQuery-Python-Clientbibliothek ein öffentliches Dataset abgefragt.

Ruby

Erstellen Sie in Cloud Shell ein neues Ruby-Projekt und eine neue Datei:
```
mkdir bigquery-ruby-quickstart \
    && touch \
    bigquery-ruby-quickstart/app.rb
```
Dieser Befehl erstellt ein Ruby-Projekt mit dem Namen bigquery-ruby-quickstart und eine Datei mit dem Namen app.rb.

Öffnen Sie den Cloud Shell-Editor.

cloudshell workspace bigquery-ruby-quickstart

Klicken Sie zum Öffnen eines Terminals im Cloud Shell-Editor auf Terminal > Neues Terminal.
Installieren Sie die BigQuery-Clientbibliothek für Ruby:
```
gem install google-cloud-bigquery
```
Die entsprechende Ausgabe sieht etwa so aus: Mehrere Zeilen werden weggelassen, um die Ausgabe zu vereinfachen.
```
23 gems installed
```
Suchen Sie im Bereich Explorer Ihr BIGQUERY-RUBY-QUICKSTART-Projekt.
Klicken Sie auf die Datei app.rb, um sie zu öffnen.

Wenn Sie eine Abfrage für das Dataset bigquery-public-data.stackoverflow erstellen möchten, das die zehn am häufigsten aufgerufenen Stack Overflow-Seiten und deren Aufrufzahlen zurückgibt, kopieren Sie den folgenden Code in die Datei 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

Führen Sie im Terminal das Skript app.rb aus. Wenn Sie aufgefordert werden, Cloud Shell zu autorisieren und den Bedingungen zuzustimmen, klicken Sie auf Autorisieren.

ruby app.rb

Das Ergebnis sieht etwa so aus:

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

Sie haben erfolgreich ein öffentliches Dataset mit der BigQuery-Ruby-Clientbibliothek abgefragt.

Bereinigen

Damit Ihrem Google Cloud-Konto keine Gebühren in Rechnung gestellt werden, können Sie entweder Ihr Google Cloud-Projekt oder die in dieser Schritt-für-Schritt-Anleitung erstellten Ressourcen löschen.

Projekt löschen

Am einfachsten vermeiden Sie weitere Kosten durch Löschen des für die Anleitung erstellten Projekts.

So löschen Sie das Projekt:

Achtung: Das Löschen von Projekten hat folgende Auswirkungen:

Alle Inhalte des Projekts werden gelöscht. Wenn Sie für die Aufgaben in diesem Dokument ein bereits bestehendes Projekt verwendet haben und dieses löschen, werden auch alle anderen im Rahmen des Projekts erstellten Daten gelöscht.
Benutzerdefinierte Projekt-IDs gehen verloren. Beim Erstellen dieses Projekts haben Sie möglicherweise eine benutzerdefinierte Projekt-ID erstellt, die Sie weiterhin verwenden möchten. Damit die URLs, die die Projekt-ID nutzen, z. B. eine appspot.com-URL, erhalten bleiben, sollten Sie ausgewählte Ressourcen innerhalb des Projekts löschen, statt das gesamte Projekt.

Wenn Sie mehrere Architekturen, Anleitungen und Kurzanleitungen durcharbeiten möchten, können Sie die Überschreitung von Projektkontingenten verhindern, indem Sie Projekte wiederverwenden.

Wechseln Sie in der Google Cloud Console zur Seite Ressourcen verwalten.
Zur Seite „Ressourcen verwalten“
Wählen Sie in der Projektliste das Projekt aus, das Sie löschen möchten, und klicken Sie dann auf Löschen.
Geben Sie im Dialogfeld die Projekt-ID ein und klicken Sie auf Shut down (Beenden), um das Projekt zu löschen.

Ressourcen löschen

Wenn Sie ein vorhandenes Projekt verwendet haben, löschen Sie die erstellten Ressourcen:

C#

Verschieben Sie in Cloud Shell ein Verzeichnis nach oben:
```
cd ..
```
Löschen Sie den von Ihnen erstellten Ordner BigQueryCsharpDemo:
```
rm -R BigQueryCsharpDemo
```
Das Flag -R löscht alle Assets in einem Ordner.

Einfach loslegen (Go)

Verschieben Sie in Cloud Shell ein Verzeichnis nach oben:
```
cd ..
```
Löschen Sie den von Ihnen erstellten Ordner bigquery-go-quickstart:
```
rm -R bigquery-go-quickstart
```
Das Flag -R löscht alle Assets in einem Ordner.

Java

Verschieben Sie in Cloud Shell ein Verzeichnis nach oben:
```
cd ..
```
Löschen Sie den von Ihnen erstellten Ordner bigquery-java-quickstart:
```
rm -R bigquery-java-quickstart
```
Das Flag -R löscht alle Assets in einem Ordner.

Node.js

Verschieben Sie in Cloud Shell ein Verzeichnis nach oben:
```
cd ..
```
Löschen Sie den von Ihnen erstellten Ordner bigquery-node-quickstart:
```
rm -R bigquery-node-quickstart
```
Das Flag -R löscht alle Assets in einem Ordner.

PHP

Verschieben Sie in Cloud Shell ein Verzeichnis nach oben:
```
cd ..
```
Löschen Sie den von Ihnen erstellten Ordner bigquery-php-quickstart:
```
rm -R bigquery-php-quickstart
```
Das Flag -R löscht alle Assets in einem Ordner.

Python

Verschieben Sie in Cloud Shell ein Verzeichnis nach oben:
```
cd ..
```
Löschen Sie den von Ihnen erstellten Ordner bigquery-python-quickstart:
```
rm -R bigquery-python-quickstart
```
Das Flag -R löscht alle Assets in einem Ordner.

Ruby

Verschieben Sie in Cloud Shell ein Verzeichnis nach oben:
```
cd ..
```
Löschen Sie den von Ihnen erstellten Ordner bigquery-ruby-quickstart:
```
rm -R bigquery-ruby-quickstart
```
Das Flag -R löscht alle Assets in einem Ordner.

Nächste Schritte

BigQuery-Clientbibliotheken verwenden
Weitere Informationen zu öffentlichen BigQuery-Datasets
Weitere Informationen zum Laden von Daten in BigQuery
Weitere Informationen zum Abfragen von Daten in BigQuery
Updates zu BigQuery erhalten
Informationen zu BigQuery-Preisen
BigQuery-Kontingente und -Limits