Premiers pas avec l'authentification

Les identifiants par défaut de l'application permettent à votre application d'utiliser des identifiants de compte de service pour accéder aux ressources Google BigQuery sous sa propre identité.

Avant de commencer

Identifiants par défaut de l'application

Client libraries can use Application Default Credentials to easily authenticate with Google APIs and send requests to those APIs. With Application Default Credentials, you can test your application locally and deploy it without changing the underlying code. For more information, including code samples, see Google Cloud Platform Auth Guide.

Lorsque vous créez un objet de service à l'aide des bibliothèques clientes BigQuery et que vous ne transmettez pas d'identifiants explicites, votre application s'authentifie à l'aide des identifiants par défaut de l'application.

C#

Avant d'essayer l'exemple ci-dessous, suivez la procédure de configuration pour C# dans le guide de démarrage rapide de BigQuery : Utiliser les bibliothèques clientes. Pour en savoir plus, consultez la documentation de référence de l'API BigQuery C#.

using Google.Cloud.BigQuery.V2;
using System;

public class BigQueryCreateDataset
{
    public BigQueryDataset CreateDataset(
        string projectId = "your-project-id",
        string location = "US"
    )
    {
        BigQueryClient client = BigQueryClient.Create(projectId);
        var createDatasetOptions = new CreateDatasetOptions()
        {
            // Specify the geographic location where the dataset should reside.
            Location = location
        };
        // Create the dataset
        return client.CreateDataset(
            datasetId: "your_new_dataset_id", options: createDatasetOptions);
    }
}

Go

Avant d'essayer l'exemple ci-dessous, suivez la procédure de configuration pour Go dans le guide de démarrage rapide de BigQuery : Utiliser les bibliothèques clientes. Pour en savoir plus, consultez la documentation de référence de l'API BigQuery Go.

// Sample bigquery-quickstart creates a Google BigQuery dataset.
package main

import (
	"fmt"
	"log"

	// Imports the Google Cloud BigQuery client package.
	"cloud.google.com/go/bigquery"
	"golang.org/x/net/context"
)

func main() {
	ctx := context.Background()

	// Sets your Google Cloud Platform project ID.
	projectID := "YOUR_PROJECT_ID"

	// Creates a client.
	client, err := bigquery.NewClient(ctx, projectID)
	if err != nil {
		log.Fatalf("Failed to create client: %v", err)
	}

	// Sets the name for the new dataset.
	datasetName := "my_new_dataset"

	// Creates the new BigQuery dataset.
	if err := client.Dataset(datasetName).Create(ctx, &bigquery.DatasetMetadata{}); err != nil {
		log.Fatalf("Failed to create dataset: %v", err)
	}

	fmt.Printf("Dataset created\n")
}

Java

Avant d'essayer l'exemple ci-dessous, suivez la procédure de configuration pour Java dans le guide de démarrage rapide de BigQuery : Utiliser les bibliothèques clientes. Pour en savoir plus, consultez la documentation de référence de l'API BigQuery Java.

public static void implicit() {
  // Instantiate a client. If you don't specify credentials when constructing a client, the
  // client library will look for credentials in the environment, such as the
  // GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS environment variable.
  BigQuery bigquery = BigQueryOptions.getDefaultInstance().getService();

  // Use the client.
  System.out.println("Datasets:");
  for (Dataset dataset : bigquery.listDatasets().iterateAll()) {
    System.out.printf("%s%n", dataset.getDatasetId().getDataset());
  }
}

Node.js

Avant d'essayer l'exemple ci-dessous, suivez la procédure de configuration pour Node.js dans le guide de démarrage rapide de BigQuery : Utiliser les bibliothèques clientes. Pour en savoir plus, consultez la documentation de référence de l'API BigQuery Node.js.

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

async function createDataset() {
  // Creates a client
  const bigqueryClient = new BigQuery();

  // Create the dataset
  const [dataset] = await bigqueryClient.createDataset(datasetName);
  console.log(`Dataset ${dataset.id} created.`);
}
createDataset();

PHP

Avant d'essayer l'exemple ci-dessous, suivez la procédure de configuration pour PHP dans le guide de démarrage rapide de BigQuery : Utiliser les bibliothèques clientes. Pour en savoir plus, consultez la documentation de référence de l'API BigQuery PHP.

use Google\Cloud\BigQuery\BigQueryClient;

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

$bigQuery = new BigQueryClient([
    'projectId' => $projectId,
]);

Python

Avant d'essayer cet exemple, suivez la procédure de configuration de Python dans le guide de démarrage rapide de BigQuery à l'aide des bibliothèques clientes. Pour en savoir plus, consultez la documentation de référence de l'API BigQuery Python.

from google.cloud import bigquery

# If you don't specify credentials when constructing the client, the
# client library will look for credentials in the environment.
client = bigquery.Client()

Ruby

Avant d'essayer l'exemple ci-dessous, suivez la procédure de configuration pour Ruby dans le guide de démarrage rapide de BigQuery : Utiliser les bibliothèques clientes. Pour en savoir plus, consultez la documentation de référence de l'API BigQuery Ruby.

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

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