Caricamento dei dati CSV da Cloud Storage

Quando carichi i dati CSV da Cloud Storage, puoi caricarli in una nuova tabella o partizione oppure puoi aggiungere o sovrascrivere una tabella o partizione esistente. Quando i dati vengono caricati in BigQuery, vengono convertiti in formato a colonne per Condensatore (il formato di archiviazione di BigQuery).

Quando carichi dati da Cloud Storage in una tabella BigQuery, il set di dati che contiene la tabella deve trovarsi nella stessa località a livello di una o più regioni del bucket Cloud Storage.

Per informazioni sul caricamento dei dati CSV da un file locale, consulta Caricamento di dati in BigQuery da un'origine dati locale.

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Limitazioni

Quando carichi dati in BigQuery da un bucket Cloud Storage, devi rispettare le seguenti limitazioni:

• Se la località del set di dati è impostata su un valore diverso da US, il bucket Cloud Storage deve trovarsi nella stessa regione o all'interno della stessa multiregione del set di dati.
• BigQuery non garantisce la coerenza dei dati per le origini dati esterne. Le modifiche ai dati sottostanti durante l'esecuzione di una query possono causare comportamenti imprevisti.
• BigQuery non supporta il controllo delle versioni degli oggetti di Cloud Storage. Se includi un numero di generazione nell'URI Cloud Storage, il job di caricamento non va a buon fine.

Quando carichi file CSV in BigQuery, tieni presente quanto segue:

• I file CSV non supportano dati nidificati o ripetuti.
• Rimuovi i caratteri BOM (byte order mark). Potrebbero causare problemi imprevisti.
• Se utilizzi la compressione gzip, BigQuery non può leggere i dati in parallelo. Il caricamento di dati CSV compressi in BigQuery è più lento rispetto al caricamento dei dati non compressi. Vedi Caricamento di dati compressi e non compressi.
• Non puoi includere file compressi e non compressi nello stesso job di caricamento.
• Le dimensioni massime di un file gzip sono 4 GB.
• Il caricamento dei dati CSV utilizzando il rilevamento automatico dello schema non rileva automaticamente le intestazioni se tutte le colonne sono di tipo stringa. In questo caso, aggiungi una colonna numerica all'input o dichiara in modo esplicito lo schema.
• Quando carichi dati CSV o JSON, i valori nelle colonne DATE devono utilizzare il separatore del trattino (-) e la data deve essere nel seguente formato: YYYY-MM-DD (anno-mese-giorno).
• Quando carichi dati JSON o CSV, i valori nelle colonne TIMESTAMP devono utilizzare un separatore trattino (-) o barra (/) per la parte relativa alla data del timestamp e la data deve essere in uno dei seguenti formati: YYYY-MM-DD (anno-mese-giorno) o YYYY/MM/DD (anno/mese/giorno). La parte hh:mm:ss (ora-minuti-secondi) del timestamp deve utilizzare un separatore di due punti (:).
• Il caricamento dei dati CSV utilizzando il rilevamento automatico dello schema non supporta i nomi di colonna flessibili per impostazione predefinita. Per registrarti a questa anteprima, compila il modulo di registrazione.
• I file devono rispettare i limiti di dimensione dei file CSV descritti nella sezione Limiti dei job di caricamento.

Prima di iniziare

Concedi i ruoli IAM (Identity and Access Management) che concedono agli utenti le autorizzazioni necessarie per eseguire ogni attività nel documento e crea un set di dati per archiviare i tuoi dati.

Autorizzazioni obbligatorie

Per caricare dati in BigQuery, devi disporre delle autorizzazioni IAM per eseguire un job di caricamento e caricare i dati in tabelle e partizioni BigQuery. Se stai caricando i dati da Cloud Storage, devi avere anche le autorizzazioni IAM per accedere al bucket che contiene i tuoi dati.

Autorizzazioni per caricare i dati in BigQuery

Per caricare i dati in una nuova tabella o partizione BigQuery oppure per aggiungere o sovrascrivere una tabella o una partizione esistente, devi disporre delle seguenti autorizzazioni IAM:

• bigquery.tables.create
• bigquery.tables.updateData
• bigquery.tables.update
• bigquery.jobs.create

Ciascuno dei seguenti ruoli IAM predefiniti include le autorizzazioni necessarie per caricare i dati in una tabella o partizione BigQuery:

• roles/bigquery.dataEditor
• roles/bigquery.dataOwner
• roles/bigquery.admin (include l'autorizzazione bigquery.jobs.create)
• bigquery.user (include l'autorizzazione bigquery.jobs.create)
• bigquery.jobUser (include l'autorizzazione bigquery.jobs.create)

Inoltre, se disponi dell'autorizzazione bigquery.datasets.create, puoi creare e aggiornare le tabelle utilizzando un job di caricamento nei set di dati che crei.

Per ulteriori informazioni su ruoli e autorizzazioni IAM in BigQuery, consulta Autorizzazioni e ruoli predefiniti.

Autorizzazioni per caricare i dati da Cloud Storage

Per ottenere le autorizzazioni necessarie per caricare i dati da un bucket Cloud Storage, chiedi all'amministratore di concederti il ruolo IAM Amministratore Storage (roles/storage.admin) per il bucket. Per saperne di più sulla concessione dei ruoli, consulta Gestire l'accesso.

Questo ruolo predefinito contiene le autorizzazioni necessarie per caricare i dati da un bucket Cloud Storage. Per visualizzare le autorizzazioni esatte necessarie, espandi la sezione Autorizzazioni richieste:

Autorizzazioni obbligatorie

Per caricare i dati da un bucket Cloud Storage sono necessarie le seguenti autorizzazioni:

• storage.buckets.get
• storage.objects.get
• storage.objects.list (required if you are using a URI wildcard)

Potresti anche essere in grado di ottenere queste autorizzazioni con i ruoli personalizzati o altri ruoli predefiniti.

crea un set di dati

Crea un set di dati BigQuery per archiviare i tuoi dati.

Compressione CSV

Puoi utilizzare l'utilità gzip per comprimere i file CSV. Tieni presente che gzip esegue la compressione completa, a differenza della compressione del contenuto dei file eseguita dai codec di compressione per altri formati file, ad esempio Avro. L'utilizzo di gzip per comprimere i file CSV potrebbe avere un impatto sulle prestazioni; per ulteriori informazioni sui compromessi, consulta Caricare dati compressi e non compressi.

Caricamento dei dati CSV in una tabella

Per caricare i dati CSV da Cloud Storage in una nuova tabella BigQuery, seleziona una delle seguenti opzioni:

Console

---

Per seguire le indicazioni dettagliate per questa attività direttamente nell'editor di Cloud Shell, fai clic su Aiuto:

Guidami

---

1. Nella console Google Cloud, vai alla pagina BigQuery.

   Vai a BigQuery

2. Nel riquadro Explorer, espandi il progetto, quindi seleziona un set di dati.
3. Nella sezione Informazioni sul set di dati, fai clic su Crea tabella.
4. Nel riquadro Crea tabella, specifica i seguenti dettagli:
1. Nella sezione Origine, seleziona Google Cloud Storage nell'elenco Crea tabella da. Poi esegui le seguenti operazioni:
   1. Seleziona un file dal bucket Cloud Storage o inserisci l'URI Cloud Storage. Non puoi includere più URI nella console Google Cloud, ma sono supportati i caratteri jolly. Il bucket Cloud Storage deve trovarsi nella stessa località del set di dati contenente la tabella da creare, aggiungere o sovrascrivere.
   2. In Formato file, seleziona CSV.
2. Nella sezione Destinazione, specifica i seguenti dettagli:
   1. In Set di dati, seleziona il set di dati in cui vuoi creare la tabella.
   2. Nel campo Tabella, inserisci il nome della tabella che vuoi creare.
   3. Verifica che il campo Tipo di tabella sia impostato su Tabella nativa.
3. Nella sezione Schema, inserisci la definizione di schema. Per attivare il rilevamento automatico di uno schema, seleziona Rilevamento automatico. Puoi inserire manualmente le informazioni dello schema utilizzando uno dei seguenti metodi:
   • Opzione 1: fai clic su Modifica come testo e incolla lo schema sotto forma di array JSON. Quando utilizzi un array JSON, per generare lo schema segui la stessa procedura utilizzata per la creazione di un file di schema JSON. Puoi visualizzare lo schema di una tabella esistente in formato JSON inserendo il seguente comando:

         bq show --format=prettyjson dataset.table
         

   • Opzione 2: fai clic su Aggiungi campo e inserisci lo schema della tabella. Specifica Nome, Tipo e Modalità per ciascun campo.
4. (Facoltativo) Specifica le impostazioni di partizione e cluster. Per saperne di più, consulta Creazione di tabelle partizionate e Creazione e utilizzo delle tabelle in cluster.
5. Fai clic su Opzioni avanzate ed esegui le seguenti operazioni:
   • In Preferenza di scrittura, lascia selezionata l'opzione Scrivi se vuoto. Questa opzione consente di creare una nuova tabella in cui caricare i dati.
   • In Numero di errori consentiti, accetta il valore predefinito di 0 o inserisci il numero massimo di righe contenenti errori che possono essere ignorati. Se il numero di righe con errori supera questo valore, il job restituirà un messaggio invalid e avrà esito negativo. Questa opzione si applica solo ai file CSV e JSON.
   • Se in una riga vuoi ignorare i valori che non sono presenti nello schema della tabella, seleziona Valori sconosciuti.
   • Per Delimitatore di campo, scegli il carattere che separa le celle nel file CSV: Virgola, Tab, Barra verticale o Personalizzato. Se scegli Personalizzato, inserisci il delimitatore nella casella Delimitatore di campo personalizzato. Il valore predefinito è Virgola.
   • In Righe di intestazione da ignorare, inserisci il numero di righe di intestazione da saltare all'inizio del file CSV. Il valore predefinito è 0.
   • Per A capo di riga tra virgolette, seleziona Consenti a capo tra virgolette per consentire sezioni di dati tra virgolette che contengono caratteri di nuova riga in un file CSV. Il valore predefinito è false.
   • Per Righe frastagliate, seleziona Consenti righe frastagliate per accettare righe nei file CSV in cui mancano le colonne facoltative finali. I valori mancanti vengono trattati come null. Se questa opzione è deselezionata, i record con colonne finali mancanti vengono trattati come record non validi e, se sono presenti troppi record non validi, viene restituito un errore non valido nel risultato del job. Il valore predefinito è false.
   • In Crittografia, fai clic su Chiave gestita dal cliente per utilizzare una chiave Cloud Key Management Service. Se lasci l'impostazione Chiave gestita da Google, BigQuery cripta i dati at-rest.
6. Fai clic su Crea tabella.

Nota: quando carichi dati in una tabella vuota utilizzando la console Google Cloud, non puoi aggiungere un'etichetta, una descrizione, una scadenza della tabella o una partizione.

Dopo aver creato la tabella, puoi aggiornarne la scadenza, la descrizione e le etichette, ma non puoi aggiungere una scadenza per la partizione dopo aver creato una tabella utilizzando la console Google Cloud. Per ulteriori informazioni, consulta Gestione delle tabelle.

SQL

Utilizza l'istruzione DDL LOAD DATA. L'esempio seguente carica un file CSV nella nuova tabella mytable:

1. Nella console Google Cloud, vai alla pagina BigQuery.

   Vai a BigQuery

2. Nell'Editor query, inserisci la seguente istruzione:

   LOAD DATA OVERWRITE mydataset.mytable
   (x INT64,y STRING)
   FROM FILES (
     format = 'CSV',
     uris = ['gs://bucket/path/file.csv']);
   

3. Fai clic su Esegui.

Per ulteriori informazioni su come eseguire le query, consulta Eseguire una query interattiva.

bq

Utilizza il comando bq load, specifica CSV con il flag --source_format e includi un URI Cloud Storage. Puoi includere un singolo URI, un elenco di URI separati da virgole o un URI contenente un caratteri jolly. Fornisci lo schema incorporato, in un file di definizione dello schema oppure utilizza il rilevamento automatico dello schema. Se non specifichi uno schema e --autodetect è false ed esiste la tabella di destinazione, viene utilizzato lo schema della tabella di destinazione.

(Facoltativo) Fornisci il flag --location e imposta il valore sulla tua località.

Altri flag facoltativi includono:

• --allow_jagged_rows: se specificato, accetta le righe dei file CSV senza colonne finali facoltative. I valori mancanti vengono trattati come null. Se questa opzione è deselezionata, i record con colonne finali mancanti vengono trattati come record non validi e, se sono presenti troppi record errati, viene restituito un errore non valido nel risultato del job. Il valore predefinito è false.
• --allow_quoted_newlines: se specificato, consente le sezioni di dati tra virgolette che contengono caratteri di nuova riga in un file CSV. Il valore predefinito è false.
• --field_delimiter: il carattere che indica il confine tra le colonne nei dati. Sia \t che tab sono consentiti per i delimitatori di tabulazione. Il valore predefinito è ,.
• --null_marker: una stringa personalizzata facoltativa che rappresenta un valore NULL nei dati CSV.
• --skip_leading_rows: specifica il numero di righe di intestazione da saltare all'inizio del file CSV. Il valore predefinito è 0.
• --quote: il carattere delle virgolette da utilizzare per racchiudere i record. Il valore predefinito è ". Per indicare che non sono presenti virgolette, utilizza una stringa vuota.
• --max_bad_records: un numero intero che specifica il numero massimo di record errati consentiti prima che l'intero job abbia esito negativo. Il valore predefinito è 0. Vengono restituiti al massimo cinque errori di qualsiasi tipo, indipendentemente dal valore --max_bad_records.
• --ignore_unknown_values: se specificato, consente e ignora i valori aggiuntivi non riconosciuti nei dati CSV o JSON.
• --autodetect: se specificato, attiva il rilevamento automatico dello schema per i dati CSV e JSON.
• --time_partitioning_type: abilita il partizionamento basato sul tempo su una tabella e imposta il tipo di partizione. I valori possibili sono HOUR, DAY, MONTH e YEAR. Questo flag è facoltativo quando crei una tabella partizionata in una colonna DATE, DATETIME o TIMESTAMP. Il tipo di partizione predefinito per il partizionamento basato sul tempo è DAY. Non puoi modificare la specifica di partizionamento in una tabella esistente.
• --time_partitioning_expiration: un numero intero che specifica (in secondi) quando deve essere eliminata una partizione basata sul tempo. La data di scadenza restituisce la data UTC della partizione più il valore intero.
• --time_partitioning_field: la colonna DATE o TIMESTAMP utilizzata per creare una tabella partizionata. Se il partizionamento basato sul tempo è abilitato senza questo valore, viene creata una tabella partizionata per data di importazione.
• --require_partition_filter: se abilitata, questa opzione richiede agli utenti di includere una clausola WHERE che specifichi le partizioni su cui eseguire la query. La richiesta di un filtro di partizionamento può ridurre i costi e migliorare le prestazioni. Per ulteriori informazioni, consulta Esecuzione di query sulle tabelle partizionate.
• --clustering_fields: un elenco separato da virgole di massimo quattro nomi di colonna utilizzato per creare una tabella in cluster.

• --destination_kms_key: la chiave Cloud KMS per la crittografia dei dati della tabella.

  Per maggiori informazioni sul comando bq load, vedi:

  • Riferimento per la riga di comando

  Per ulteriori informazioni sulle tabelle partizionate, consulta:

  • Creazione di tabelle partizionate

  Per ulteriori informazioni sulle tabelle in cluster, consulta:

  • Creazione e utilizzo delle tabelle in cluster

  Per saperne di più sulla crittografia delle tabelle, vedi:

  • Protezione dei dati con le chiavi Cloud KMS

Per caricare i dati CSV in BigQuery, inserisci il seguente comando:

bq --location=location load \
--source_format=format \
dataset.table \
path_to_source \
schema

Dove:

• location è la tua posizione. Il flag --location è facoltativo. Ad esempio, se utilizzi BigQuery nella regione di Tokyo, puoi impostare il valore del flag su asia-northeast1. Puoi impostare un valore predefinito per la località utilizzando il file.bigqueryrc.
• format è pari a CSV.
• dataset è un set di dati esistente.
• table è il nome della tabella in cui stai caricando i dati.
• path_to_source è un URI Cloud Storage completo o un elenco di URI separati da virgole. Sono supportati anche i caratteri jolly.
• schema è uno schema valido. Lo schema può essere un file JSON locale oppure può essere digitato in linea come parte del comando. Puoi anche utilizzare il flag --autodetect anziché fornire una definizione dello schema.

Esempi:

Il seguente comando carica i dati da gs://mybucket/mydata.csv in una tabella denominata mytable in mydataset. Lo schema viene definito in un file di schema locale denominato myschema.json.

    bq load \
    --source_format=CSV \
    mydataset.mytable \
    gs://mybucket/mydata.csv \
    ./myschema.json

Il seguente comando carica i dati da gs://mybucket/mydata.csv in una tabella denominata mytable in mydataset. Lo schema viene definito in un file di schema locale denominato myschema.json. Il file CSV include due righe di intestazione. Se --skip_leading_rows non viene specificato, il comportamento predefinito presuppone che il file non contenga intestazioni.

    bq load \
    --source_format=CSV \
    --skip_leading_rows=2
    mydataset.mytable \
    gs://mybucket/mydata.csv \
    ./myschema.json

Il seguente comando carica i dati da gs://mybucket/mydata.csv in una tabella partizionata per data di importazione denominata mytable in mydataset. Lo schema viene definito in un file di schema locale denominato myschema.json.

    bq load \
    --source_format=CSV \
    --time_partitioning_type=DAY \
    mydataset.mytable \
    gs://mybucket/mydata.csv \
    ./myschema.json

Il seguente comando carica i dati da gs://mybucket/mydata.csv in una nuova tabella partizionata denominata mytable in mydataset. La tabella è partizionata nella colonna mytimestamp. Lo schema è definito in un file di schema locale denominato myschema.json.

    bq load \
    --source_format=CSV \
    --time_partitioning_field mytimestamp \
    mydataset.mytable \
    gs://mybucket/mydata.csv \
    ./myschema.json

Il seguente comando carica i dati da gs://mybucket/mydata.csv in una tabella denominata mytable in mydataset. Lo schema viene rilevato automaticamente.

    bq load \
    --autodetect \
    --source_format=CSV \
    mydataset.mytable \
    gs://mybucket/mydata.csv

Il seguente comando carica i dati da gs://mybucket/mydata.csv in una tabella denominata mytable in mydataset. Lo schema è definito in linea nel formato field:data_type,field:data_type.

    bq load \
    --source_format=CSV \
    mydataset.mytable \
    gs://mybucket/mydata.csv \
    qtr:STRING,sales:FLOAT,year:STRING

Nota: quando specifichi lo schema utilizzando lo strumento a riga di comando bq, non puoi includere un tipo RECORD (STRUCT), non puoi includere una descrizione del campo né specificare la modalità del campo. Tutte le modalità campo sono impostate automaticamente su NULLABLE. Per includere descrizioni dei campi, modalità e tipi di RECORD, fornisci invece un file di schema JSON.

Il seguente comando carica i dati da più file in gs://mybucket/ in una tabella denominata mytable in mydataset. L'URI Cloud Storage utilizza un carattere jolly. Lo schema viene rilevato automaticamente.

    bq load \
    --autodetect \
    --source_format=CSV \
    mydataset.mytable \
    gs://mybucket/mydata*.csv

Il seguente comando carica i dati da più file in gs://mybucket/ in una tabella denominata mytable in mydataset. Il comando include un elenco separato da virgole di URI Cloud Storage con caratteri jolly. Lo schema è definito in un file di schema locale denominato myschema.json.

    bq load \
    --source_format=CSV \
    mydataset.mytable \
    "gs://mybucket/00/*.csv","gs://mybucket/01/*.csv" \
    ./myschema.json

API

1. Crea un job load che punta ai dati di origine in Cloud Storage.

2. (Facoltativo) Specifica la tua località nella proprietà location nella sezione jobReference della risorsa job.

3. La proprietà source URIs deve essere completa, nel formato gs://bucket/object. Ogni URI può contenere un carattere jolly "*".

4. Specifica il formato dei dati CSV impostando la proprietà sourceFormat su CSV.

5. Per controllare lo stato del job, chiama jobs.get(job_id*), dove job_id è l'ID del job restituito dalla richiesta iniziale.

   • Se status.state = DONE, il job è stato completato correttamente.
   • Se è presente la proprietà status.errorResult, la richiesta non è andata a buon fine e l'oggetto includerà informazioni che descrivono l'errore. Quando una richiesta non va a buon fine, non viene creata alcuna tabella e non vengono caricati dati.
   • Se status.errorResult non è presente, il job è stato completato correttamente, anche se potrebbero essersi verificati alcuni errori non irreversibili, come problemi di importazione di alcune righe. Gli errori non irreversibili sono elencati nella proprietà status.errors dell'oggetto job restituito.

Note dell'API:

• I job di caricamento sono atomici e coerenti. Se un job di caricamento ha esito negativo, nessuno dei dati è disponibile e, se un job di caricamento ha esito positivo, sono disponibili tutti i dati.

• Come best practice, genera un ID univoco e passalo come jobReference.jobId quando chiami jobs.insert per creare un job di caricamento. Questo approccio è più solido in caso di errore di rete perché il client può eseguire il polling o riprovare sull'ID job noto.

• La chiamata a jobs.insert per un determinato ID job è idempotente. Puoi riprovare tutte le volte che vuoi sullo stesso ID job e al massimo una di queste operazioni avrà esito positivo.

C#

Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione di C# disponibili nella guida rapida di BigQuery sull'utilizzo delle librerie client. Per saperne di più, consulta la documentazione di riferimento dell'API BigQuery C#.

Per eseguire l'autenticazione in BigQuery, configura Credenziali predefinite dell'applicazione. Per maggiori informazioni, consulta Configurare l'autenticazione per le librerie client.

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

public class BigQueryLoadTableGcsCsv
{
    public void LoadTableGcsCsv(
        string projectId = "your-project-id",
        string datasetId = "your_dataset_id"
    )
    {
        BigQueryClient client = BigQueryClient.Create(projectId);
        var gcsURI = "gs://cloud-samples-data/bigquery/us-states/us-states.csv";
        var dataset = client.GetDataset(datasetId);
        var schema = new TableSchemaBuilder {
            { "name", BigQueryDbType.String },
            { "post_abbr", BigQueryDbType.String }
        }.Build();
        var destinationTableRef = dataset.GetTableReference(
            tableId: "us_states");
        // Create job configuration
        var jobOptions = new CreateLoadJobOptions()
        {
            // The source format defaults to CSV; line below is optional.
            SourceFormat = FileFormat.Csv,
            SkipLeadingRows = 1
        };
        // Create and run job
        var loadJob = client.CreateLoadJob(
            sourceUri: gcsURI, destination: destinationTableRef,
            schema: schema, options: jobOptions);
        loadJob = loadJob.PollUntilCompleted().ThrowOnAnyError();  // Waits for the job to complete.

        // Display the number of rows uploaded
        BigQueryTable table = client.GetTable(destinationTableRef);
        Console.WriteLine(
            $"Loaded {table.Resource.NumRows} rows to {table.FullyQualifiedId}");
    }
}

Go

Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione di Go disponibili nella guida rapida di BigQuery sull'utilizzo delle librerie client. Per saperne di più, consulta la documentazione di riferimento dell'API BigQuery Go.

Per eseguire l'autenticazione in BigQuery, configura Credenziali predefinite dell'applicazione. Per maggiori informazioni, consulta Configurare l'autenticazione per le librerie client.

import (
	"context"
	"fmt"

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

// importCSVExplicitSchema demonstrates loading CSV data from Cloud Storage into a BigQuery
// table and providing an explicit schema for the data.
func importCSVExplicitSchema(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()

	gcsRef := bigquery.NewGCSReference("gs://cloud-samples-data/bigquery/us-states/us-states.csv")
	gcsRef.SkipLeadingRows = 1
	gcsRef.Schema = bigquery.Schema{
		{Name: "name", Type: bigquery.StringFieldType},
		{Name: "post_abbr", Type: bigquery.StringFieldType},
	}
	loader := client.Dataset(datasetID).Table(tableID).LoaderFrom(gcsRef)
	loader.WriteDisposition = bigquery.WriteEmpty

	job, err := loader.Run(ctx)
	if err != nil {
		return err
	}
	status, err := job.Wait(ctx)
	if err != nil {
		return err
	}

	if status.Err() != nil {
		return fmt.Errorf("job completed with error: %v", status.Err())
	}
	return nil
}

Java

Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione di Java disponibili nella guida rapida di BigQuery sull'utilizzo delle librerie client. Per saperne di più, consulta la documentazione di riferimento dell'API BigQuery Java.

Per eseguire l'autenticazione in BigQuery, configura Credenziali predefinite dell'applicazione. Per maggiori informazioni, consulta Configurare l'autenticazione per le librerie client.

import com.google.cloud.bigquery.BigQuery;
import com.google.cloud.bigquery.BigQueryException;
import com.google.cloud.bigquery.BigQueryOptions;
import com.google.cloud.bigquery.CsvOptions;
import com.google.cloud.bigquery.Field;
import com.google.cloud.bigquery.Job;
import com.google.cloud.bigquery.JobInfo;
import com.google.cloud.bigquery.LoadJobConfiguration;
import com.google.cloud.bigquery.Schema;
import com.google.cloud.bigquery.StandardSQLTypeName;
import com.google.cloud.bigquery.TableId;

// Sample to load CSV data from Cloud Storage into a new BigQuery table
public class LoadCsvFromGcs {

  public static void runLoadCsvFromGcs() throws Exception {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    String datasetName = "MY_DATASET_NAME";
    String tableName = "MY_TABLE_NAME";
    String sourceUri = "gs://cloud-samples-data/bigquery/us-states/us-states.csv";
    Schema schema =
        Schema.of(
            Field.of("name", StandardSQLTypeName.STRING),
            Field.of("post_abbr", StandardSQLTypeName.STRING));
    loadCsvFromGcs(datasetName, tableName, sourceUri, schema);
  }

  public static void loadCsvFromGcs(
      String datasetName, String tableName, String sourceUri, 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();

      // Skip header row in the file.
      CsvOptions csvOptions = CsvOptions.newBuilder().setSkipLeadingRows(1).build();

      TableId tableId = TableId.of(datasetName, tableName);
      LoadJobConfiguration loadConfig =
          LoadJobConfiguration.newBuilder(tableId, sourceUri, csvOptions).setSchema(schema).build();

      // Load data from a GCS CSV file into the table
      Job job = bigquery.create(JobInfo.of(loadConfig));
      // Blocks until this load table job completes its execution, either failing or succeeding.
      job = job.waitFor();
      if (job.isDone()) {
        System.out.println("CSV from GCS successfully added during load append job");
      } else {
        System.out.println(
            "BigQuery was unable to load into the table due to an error:"
                + job.getStatus().getError());
      }
    } catch (BigQueryException | InterruptedException e) {
      System.out.println("Column not added during load append \n" + e.toString());
    }
  }
}

Node.js

Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione di Node.js disponibili nella guida rapida di BigQuery sull'utilizzo delle librerie client. Per saperne di più, consulta la documentazione di riferimento dell'API BigQuery Node.js.

Per eseguire l'autenticazione in BigQuery, configura Credenziali predefinite dell'applicazione. Per maggiori informazioni, consulta Configurare l'autenticazione per le librerie client.

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

// Instantiate clients
const bigquery = new BigQuery();
const storage = new Storage();

/**
 * This sample loads the CSV file at
 * https://storage.googleapis.com/cloud-samples-data/bigquery/us-states/us-states.csv
 *
 * TODO(developer): Replace the following lines with the path to your file.
 */
const bucketName = 'cloud-samples-data';
const filename = 'bigquery/us-states/us-states.csv';

async function loadCSVFromGCS() {
  // Imports a GCS file into a table with manually defined schema.

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

  // Configure the load job. For full list of options, see:
  // https://cloud.google.com/bigquery/docs/reference/rest/v2/Job#JobConfigurationLoad
  const metadata = {
    sourceFormat: 'CSV',
    skipLeadingRows: 1,
    schema: {
      fields: [
        {name: 'name', type: 'STRING'},
        {name: 'post_abbr', type: 'STRING'},
      ],
    },
    location: 'US',
  };

  // Load data from a Google Cloud Storage file into the table
  const [job] = await bigquery
    .dataset(datasetId)
    .table(tableId)
    .load(storage.bucket(bucketName).file(filename), metadata);

  // load() waits for the job to finish
  console.log(`Job ${job.id} completed.`);

  // Check the job's status for errors
  const errors = job.status.errors;
  if (errors && errors.length > 0) {
    throw errors;
  }
}

PHP

Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione di PHP disponibili nella guida rapida di BigQuery sull'utilizzo delle librerie client. Per saperne di più, consulta la documentazione di riferimento dell'API BigQuery PHP.

Per eseguire l'autenticazione in BigQuery, configura Credenziali predefinite dell'applicazione. Per maggiori informazioni, consulta Configurare l'autenticazione per le librerie client.

use Google\Cloud\BigQuery\BigQueryClient;
use Google\Cloud\Core\ExponentialBackoff;

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

// instantiate the bigquery table service
$bigQuery = new BigQueryClient([
    'projectId' => $projectId,
]);
$dataset = $bigQuery->dataset($datasetId);
$table = $dataset->table('us_states');

// create the import job
$gcsUri = 'gs://cloud-samples-data/bigquery/us-states/us-states.csv';
$schema = [
    'fields' => [
        ['name' => 'name', 'type' => 'string'],
        ['name' => 'post_abbr', 'type' => 'string']
    ]
];
$loadConfig = $table->loadFromStorage($gcsUri)->schema($schema)->skipLeadingRows(1);
$job = $table->runJob($loadConfig);
// poll the job until it is complete
$backoff = new ExponentialBackoff(10);
$backoff->execute(function () use ($job) {
    print('Waiting for job to complete' . PHP_EOL);
    $job->reload();
    if (!$job->isComplete()) {
        throw new Exception('Job has not yet completed', 500);
    }
});
// check if the job has errors
if (isset($job->info()['status']['errorResult'])) {
    $error = $job->info()['status']['errorResult']['message'];
    printf('Error running job: %s' . PHP_EOL, $error);
} else {
    print('Data imported successfully' . PHP_EOL);
}

Python

Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione di Python disponibili nella guida rapida di BigQuery sull'utilizzo delle librerie client. Per saperne di più, consulta la documentazione di riferimento dell'API BigQuery Python.

Per eseguire l'autenticazione in BigQuery, configura Credenziali predefinite dell'applicazione. Per maggiori informazioni, consulta Configurare l'autenticazione per le librerie client.

Utilizza il metodo Client.load_table_from_uri() per caricare i dati da un file CSV in Cloud Storage. Fornisci una definizione esplicita di schema impostando la proprietà LoadJobConfig.schema su un elenco di oggetti SchemaField.

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"

job_config = bigquery.LoadJobConfig(
    schema=[
        bigquery.SchemaField("name", "STRING"),
        bigquery.SchemaField("post_abbr", "STRING"),
    ],
    skip_leading_rows=1,
    # The source format defaults to CSV, so the line below is optional.
    source_format=bigquery.SourceFormat.CSV,
)
uri = "gs://cloud-samples-data/bigquery/us-states/us-states.csv"

load_job = client.load_table_from_uri(
    uri, table_id, job_config=job_config
)  # Make an API request.

load_job.result()  # Waits for the job to complete.

destination_table = client.get_table(table_id)  # Make an API request.
print("Loaded {} rows.".format(destination_table.num_rows))

Ruby

Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione di Ruby disponibili nella guida rapida di BigQuery sull'utilizzo delle librerie client. Per saperne di più, consulta la documentazione di riferimento dell'API BigQuery Ruby.

Per eseguire l'autenticazione in BigQuery, configura Credenziali predefinite dell'applicazione. Per maggiori informazioni, consulta Configurare l'autenticazione per le librerie client.

require "google/cloud/bigquery"

def load_table_gcs_csv dataset_id = "your_dataset_id"
  bigquery = Google::Cloud::Bigquery.new
  dataset  = bigquery.dataset dataset_id
  gcs_uri  = "gs://cloud-samples-data/bigquery/us-states/us-states.csv"
  table_id = "us_states"

  load_job = dataset.load_job table_id, gcs_uri, skip_leading: 1 do |schema|
    schema.string "name"
    schema.string "post_abbr"
  end
  puts "Starting job #{load_job.job_id}"

  load_job.wait_until_done! # Waits for table load to complete.
  puts "Job finished."

  table = dataset.table table_id
  puts "Loaded #{table.rows_count} rows to table #{table.id}"
end

Caricamento di dati CSV in una tabella che utilizza il partizionamento temporale basato su colonne

Per caricare i dati CSV da Cloud Storage in una tabella BigQuery che utilizza il partizionamento temporale basato su colonne:

Go

Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione di Go disponibili nella guida rapida di BigQuery sull'utilizzo delle librerie client. Per saperne di più, consulta la documentazione di riferimento dell'API BigQuery Go.

Per eseguire l'autenticazione in BigQuery, configura Credenziali predefinite dell'applicazione. Per maggiori informazioni, consulta Configurare l'autenticazione per le librerie client.

import (
	"context"
	"fmt"
	"time"

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

// importPartitionedTable demonstrates specifing time partitioning for a BigQuery table when loading
// CSV data from Cloud Storage.
func importPartitionedTable(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()

	gcsRef := bigquery.NewGCSReference("gs://cloud-samples-data/bigquery/us-states/us-states-by-date.csv")
	gcsRef.SkipLeadingRows = 1
	gcsRef.Schema = bigquery.Schema{
		{Name: "name", Type: bigquery.StringFieldType},
		{Name: "post_abbr", Type: bigquery.StringFieldType},
		{Name: "date", Type: bigquery.DateFieldType},
	}
	loader := client.Dataset(destDatasetID).Table(destTableID).LoaderFrom(gcsRef)
	loader.TimePartitioning = &bigquery.TimePartitioning{
		Field:      "date",
		Expiration: 90 * 24 * time.Hour,
	}
	loader.WriteDisposition = bigquery.WriteEmpty

	job, err := loader.Run(ctx)
	if err != nil {
		return err
	}
	status, err := job.Wait(ctx)
	if err != nil {
		return err
	}

	if status.Err() != nil {
		return fmt.Errorf("job completed with error: %v", status.Err())
	}
	return nil
}

Java

Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione di Java disponibili nella guida rapida di BigQuery sull'utilizzo delle librerie client. Per saperne di più, consulta la documentazione di riferimento dell'API BigQuery Java.

Per eseguire l'autenticazione in BigQuery, configura Credenziali predefinite dell'applicazione. Per maggiori informazioni, consulta Configurare l'autenticazione per le librerie client.

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.FormatOptions;
import com.google.cloud.bigquery.Job;
import com.google.cloud.bigquery.JobId;
import com.google.cloud.bigquery.JobInfo;
import com.google.cloud.bigquery.LoadJobConfiguration;
import com.google.cloud.bigquery.Schema;
import com.google.cloud.bigquery.StandardSQLTypeName;
import com.google.cloud.bigquery.TableId;
import com.google.cloud.bigquery.TimePartitioning;
import java.time.Duration;
import java.time.temporal.ChronoUnit;
import java.util.UUID;

public class LoadPartitionedTable {

  public static void runLoadPartitionedTable() throws Exception {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    String datasetName = "MY_DATASET_NAME";
    String tableName = "MY_TABLE_NAME";
    String sourceUri = "/path/to/file.csv";
    loadPartitionedTable(datasetName, tableName, sourceUri);
  }

  public static void loadPartitionedTable(String datasetName, String tableName, String sourceUri)
      throws Exception {
    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);

      Schema schema =
          Schema.of(
              Field.of("name", StandardSQLTypeName.STRING),
              Field.of("post_abbr", StandardSQLTypeName.STRING),
              Field.of("date", StandardSQLTypeName.DATE));

      // Configure time partitioning. For full list of options, see:
      // https://cloud.google.com/bigquery/docs/reference/rest/v2/tables#TimePartitioning
      TimePartitioning partitioning =
          TimePartitioning.newBuilder(TimePartitioning.Type.DAY)
              .setField("date")
              .setExpirationMs(Duration.of(90, ChronoUnit.DAYS).toMillis())
              .build();

      LoadJobConfiguration loadJobConfig =
          LoadJobConfiguration.builder(tableId, sourceUri)
              .setFormatOptions(FormatOptions.csv())
              .setSchema(schema)
              .setTimePartitioning(partitioning)
              .build();

      // Create a job ID so that we can safely retry.
      JobId jobId = JobId.of(UUID.randomUUID().toString());
      Job loadJob = bigquery.create(JobInfo.newBuilder(loadJobConfig).setJobId(jobId).build());

      // Load data from a GCS parquet file into the table
      // Blocks until this load table job completes its execution, either failing or succeeding.
      Job completedJob = loadJob.waitFor();

      // Check for errors
      if (completedJob == null) {
        throw new Exception("Job not executed since it no longer exists.");
      } else if (completedJob.getStatus().getError() != null) {
        // You can also look at queryJob.getStatus().getExecutionErrors() for all
        // errors, not just the latest one.
        throw new Exception(
            "BigQuery was unable to load into the table due to an error: \n"
                + loadJob.getStatus().getError());
      }
      System.out.println("Data successfully loaded into time partitioned table during load job");
    } catch (BigQueryException | InterruptedException e) {
      System.out.println(
          "Data not loaded into time partitioned table during load job \n" + e.toString());
    }
  }
}

Node.js

Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione di Node.js disponibili nella guida rapida di BigQuery sull'utilizzo delle librerie client. Per saperne di più, consulta la documentazione di riferimento dell'API BigQuery Node.js.

Per eseguire l'autenticazione in BigQuery, configura Credenziali predefinite dell'applicazione. Per maggiori informazioni, consulta Configurare l'autenticazione per le librerie client.

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

// Instantiate clients
const bigquery = new BigQuery();
const storage = new Storage();

/**
 * This sample loads the CSV file at
 * https://storage.googleapis.com/cloud-samples-data/bigquery/us-states/us-states.csv
 *
 * TODO(developer): Replace the following lines with the path to your file.
 */
const bucketName = 'cloud-samples-data';
const filename = 'bigquery/us-states/us-states-by-date.csv';

async function loadTablePartitioned() {
  // Load data into a table that uses column-based time partitioning.

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

  // Configure the load job. For full list of options, see:
  // https://cloud.google.com/bigquery/docs/reference/rest/v2/Job#JobConfigurationLoad
  const partitionConfig = {
    type: 'DAY',
    expirationMs: '7776000000', // 90 days
    field: 'date',
  };

  const metadata = {
    sourceFormat: 'CSV',
    skipLeadingRows: 1,
    schema: {
      fields: [
        {name: 'name', type: 'STRING'},
        {name: 'post_abbr', type: 'STRING'},
        {name: 'date', type: 'DATE'},
      ],
    },
    location: 'US',
    timePartitioning: partitionConfig,
  };

  // Load data from a Google Cloud Storage file into the table
  const [job] = await bigquery
    .dataset(datasetId)
    .table(tableId)
    .load(storage.bucket(bucketName).file(filename), metadata);

  // load() waits for the job to finish
  console.log(`Job ${job.id} completed.`);
}

Python

Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione di Python disponibili nella guida rapida di BigQuery sull'utilizzo delle librerie client. Per saperne di più, consulta la documentazione di riferimento dell'API BigQuery Python.

Per eseguire l'autenticazione in BigQuery, configura Credenziali predefinite dell'applicazione. Per maggiori informazioni, consulta Configurare l'autenticazione per le librerie client.

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"

job_config = bigquery.LoadJobConfig(
    schema=[
        bigquery.SchemaField("name", "STRING"),
        bigquery.SchemaField("post_abbr", "STRING"),
        bigquery.SchemaField("date", "DATE"),
    ],
    skip_leading_rows=1,
    time_partitioning=bigquery.TimePartitioning(
        type_=bigquery.TimePartitioningType.DAY,
        field="date",  # Name of the column to use for partitioning.
        expiration_ms=7776000000,  # 90 days.
    ),
)
uri = "gs://cloud-samples-data/bigquery/us-states/us-states-by-date.csv"

load_job = client.load_table_from_uri(
    uri, table_id, job_config=job_config
)  # Make an API request.

load_job.result()  # Wait for the job to complete.

table = client.get_table(table_id)
print("Loaded {} rows to table {}".format(table.num_rows, table_id))

Aggiunta o sovrascrittura di una tabella con dati CSV

Puoi caricare dati aggiuntivi in una tabella dai file di origine o aggiungendo i risultati della query.

Nella console Google Cloud, utilizza l'opzione Preferenza di scrittura per specificare l'azione da eseguire quando carichi i dati da un file di origine o da un risultato di query.

Quando carichi dati aggiuntivi in una tabella, hai a disposizione le seguenti opzioni:

Opzione della console	flag dello strumento bq	Proprietà API BigQuery	Descrizione
Scrivi se vuota	Non supportata	WRITE_EMPTY	Scrive i dati solo se la tabella è vuota.
Aggiungi a tabella	--noreplace o --replace=false; se --[no]replace non è specificato, il valore predefinito è Aggiungi	WRITE_APPEND	(Predefinito) Accoda i dati alla fine della tabella.
Sovrascrivi tabella	--replace o --replace=true	WRITE_TRUNCATE	Cancella tutti i dati esistenti in una tabella prima di scrivere nuovi dati. Questa azione elimina anche lo schema della tabella, la sicurezza a livello di riga e rimuove qualsiasi chiave Cloud KMS.

Se carichi i dati in una tabella esistente, il job di caricamento può aggiungere i dati o sovrascrivere la tabella.

Nota: questa pagina non tratta l'aggiunta o la sovrascrittura di tabelle partizionate. Per informazioni su come aggiungere e sovrascrivere le tabelle partizionate, consulta: Aggiunta e sovrascrittura dei dati delle tabella partizionata partizionate.

Console

1. Nella console Google Cloud, vai alla pagina BigQuery.

   Vai a BigQuery

2. Nel riquadro Explorer, espandi il progetto, quindi seleziona un set di dati.
3. Nella sezione Informazioni sul set di dati, fai clic su Crea tabella.
4. Nel riquadro Crea tabella, specifica i seguenti dettagli:
1. Nella sezione Origine, seleziona Google Cloud Storage nell'elenco Crea tabella da. Poi esegui le seguenti operazioni:
   1. Seleziona un file dal bucket Cloud Storage o inserisci l'URI Cloud Storage. Non puoi includere più URI nella console Google Cloud, ma sono supportati i caratteri jolly. Il bucket Cloud Storage deve trovarsi nella stessa località del set di dati contenente la tabella da creare, aggiungere o sovrascrivere.
   2. In Formato file, seleziona CSV.
Nota: puoi modificare lo schema della tabella quando la aggiungi o la sovrascrivi. Per ulteriori informazioni sulle modifiche allo schema supportate durante un'operazione di caricamento, consulta Modifica degli schemi delle tabelle.
2. Nella sezione Destinazione, specifica i seguenti dettagli:
   1. In Set di dati, seleziona il set di dati in cui vuoi creare la tabella.
   2. Nel campo Tabella, inserisci il nome della tabella che vuoi creare.
   3. Verifica che il campo Tipo di tabella sia impostato su Tabella nativa.
3. Nella sezione Schema, inserisci la definizione di schema. Per attivare il rilevamento automatico di uno schema, seleziona Rilevamento automatico. Puoi inserire manualmente le informazioni dello schema utilizzando uno dei seguenti metodi:
   • Opzione 1: fai clic su Modifica come testo e incolla lo schema sotto forma di array JSON. Quando utilizzi un array JSON, per generare lo schema segui la stessa procedura utilizzata per la creazione di un file di schema JSON. Puoi visualizzare lo schema di una tabella esistente in formato JSON inserendo il seguente comando:

         bq show --format=prettyjson dataset.table
         

   • Opzione 2: fai clic su Aggiungi campo e inserisci lo schema della tabella. Specifica Nome, Tipo e Modalità per ciascun campo.
   Nota: puoi modificare lo schema della tabella quando la aggiungi o la sovrascrivi. Per saperne di più sulle modifiche allo schema supportate durante un'operazione di caricamento, consulta la pagina relativa alla modifica degli schemi delle tabelle.
4. (Facoltativo) Specifica le impostazioni di partizione e cluster. Per saperne di più, consulta Creazione di tabelle partizionate e Creazione e utilizzo delle tabelle in cluster. Non puoi convertire una tabella in una tabella partizionata o in cluster aggiungendola o sovrascrivendola. La console Google Cloud non supporta l'aggiunta o la sovrascrittura di tabelle partizionate o in cluster in un job di caricamento.
5. Fai clic su Opzioni avanzate ed esegui le seguenti operazioni:
   • In Preferenza di scrittura, scegli Aggiungi alla tabella o Sovrascrivi tabella.
   • In Numero di errori consentiti, accetta il valore predefinito di 0 o inserisci il numero massimo di righe contenenti errori che possono essere ignorati. Se il numero di righe con errori supera questo valore, il job restituirà un messaggio invalid e avrà esito negativo. Questa opzione si applica solo ai file CSV e JSON.
   • Se in una riga vuoi ignorare i valori che non sono presenti nello schema della tabella, seleziona Valori sconosciuti.
   • Per Delimitatore di campo, scegli il carattere che separa le celle nel file CSV: Virgola, Tab, Barra verticale o Personalizzato. Se scegli Personalizzato, inserisci il delimitatore nella casella Delimitatore di campo personalizzato. Il valore predefinito è Virgola.
   • In Righe di intestazione da ignorare, inserisci il numero di righe di intestazione da saltare all'inizio del file CSV. Il valore predefinito è 0.
   • Per A capo di riga tra virgolette, seleziona Consenti a capo tra virgolette per consentire sezioni di dati tra virgolette che contengono caratteri di nuova riga in un file CSV. Il valore predefinito è false.
   • Per Righe frastagliate, seleziona Consenti righe frastagliate per accettare righe nei file CSV in cui mancano le colonne facoltative finali. I valori mancanti vengono trattati come null. Se questa opzione è deselezionata, i record con colonne finali mancanti vengono trattati come record non validi e, se sono presenti troppi record non validi, viene restituito un errore non valido nel risultato del job. Il valore predefinito è false.
   • In Crittografia, fai clic su Chiave gestita dal cliente per utilizzare una chiave Cloud Key Management Service. Se lasci l'impostazione Chiave gestita da Google, BigQuery cripta i dati at-rest.
6. Fai clic su Crea tabella.

SQL

Utilizza l'istruzione DDL LOAD DATA. Nell'esempio seguente viene aggiunto un file CSV alla tabella mytable:

1. Nella console Google Cloud, vai alla pagina BigQuery.

   Vai a BigQuery

2. Nell'Editor query, inserisci la seguente istruzione:

   LOAD DATA INTO mydataset.mytable
   FROM FILES (
     format = 'CSV',
     uris = ['gs://bucket/path/file.csv']);
   

3. Fai clic su Esegui.

Per ulteriori informazioni su come eseguire le query, consulta Eseguire una query interattiva.

bq

Utilizza il comando bq load, specifica CSV con il flag --source_format e includi un URI Cloud Storage. Puoi includere un singolo URI, un elenco di URI separati da virgole o un URI contenente un caratteri jolly.

Fornisci lo schema incorporato, in un file di definizione dello schema oppure utilizza il rilevamento automatico dello schema. Se non specifichi uno schema e --autodetect è false ed esiste la tabella di destinazione, viene utilizzato lo schema della tabella di destinazione.

Specifica il flag --replace per sovrascrivere la tabella. Utilizza il flag --noreplace per aggiungere dati alla tabella. Se non viene specificato alcun flag, l'impostazione predefinita prevede l'aggiunta di dati.

È possibile modificare lo schema della tabella quando la aggiungi o la sovrascrivi. Per ulteriori informazioni sulle modifiche allo schema supportate durante un'operazione di caricamento, consulta Modifica degli schemi delle tabelle.

(Facoltativo) Fornisci il flag --location e imposta il valore sulla tua località.

Altri flag facoltativi includono:

• --allow_jagged_rows: se specificato, accetta le righe dei file CSV senza colonne finali facoltative. I valori mancanti vengono trattati come null. Se questa opzione è deselezionata, i record con colonne finali mancanti vengono trattati come record non validi e, se sono presenti troppi record errati, viene restituito un errore non valido nel risultato del job. Il valore predefinito è false.
• --allow_quoted_newlines: se specificato, consente le sezioni di dati tra virgolette che contengono caratteri di nuova riga in un file CSV. Il valore predefinito è false.
• --field_delimiter: il carattere che indica il confine tra le colonne nei dati. Sia \t che tab sono consentiti per i delimitatori di tabulazione. Il valore predefinito è ,.
• --null_marker: una stringa personalizzata facoltativa che rappresenta un valore NULL nei dati CSV.
• --skip_leading_rows: specifica il numero di righe di intestazione da saltare all'inizio del file CSV. Il valore predefinito è 0.
• --quote: il carattere delle virgolette da utilizzare per racchiudere i record. Il valore predefinito è ". Per indicare che non sono presenti virgolette, utilizza una stringa vuota.
• --max_bad_records: un numero intero che specifica il numero massimo di record errati consentiti prima che l'intero job abbia esito negativo. Il valore predefinito è 0. Vengono restituiti al massimo cinque errori di qualsiasi tipo, indipendentemente dal valore --max_bad_records.
• --ignore_unknown_values: se specificato, consente e ignora i valori aggiuntivi non riconosciuti nei dati CSV o JSON.
• --autodetect: se specificato, attiva il rilevamento automatico dello schema per i dati CSV e JSON.
• --destination_kms_key: la chiave Cloud KMS per la crittografia dei dati della tabella.

bq --location=location load \
--[no]replace \
--source_format=format \
dataset.table \
path_to_source \
schema

dove:

• location è la tua località. Il flag --location è facoltativo. Puoi impostare un valore predefinito per la località utilizzando il file.bigqueryrc.
• format è pari a CSV.
• dataset è un set di dati esistente.
• table è il nome della tabella in cui stai caricando i dati.
• path_to_source è un URI Cloud Storage completo o un elenco di URI separati da virgole. Sono supportati anche i caratteri jolly.
• schema è uno schema valido. Lo schema può essere un file JSON locale oppure può essere digitato in linea come parte del comando. Puoi anche utilizzare il flag --autodetect anziché fornire una definizione dello schema.

Esempi:

Il seguente comando carica i dati da gs://mybucket/mydata.csv e sovrascrive una tabella denominata mytable in mydataset. Lo schema viene definito utilizzando il rilevamento automatico dello schema.

    bq load \
    --autodetect \
    --replace \
    --source_format=CSV \
    mydataset.mytable \
    gs://mybucket/mydata.csv

Il seguente comando carica i dati da gs://mybucket/mydata.csv e aggiunge i dati a una tabella denominata mytable in mydataset. Lo schema viene definito utilizzando un file di schema JSON: myschema.json.

    bq load \
    --noreplace \
    --source_format=CSV \
    mydataset.mytable \
    gs://mybucket/mydata.csv \
    ./myschema.json

API

1. Crea un job load che punta ai dati di origine in Cloud Storage.

2. (Facoltativo) Specifica la tua località nella proprietà location nella sezione jobReference della risorsa job.

3. La proprietà source URIs deve essere completa, nel formato gs://bucket/object. Puoi includere più URI sotto forma di elenco separato da virgole. Tieni presente che sono supportati anche i caratteri jolly.

4. Specifica il formato dei dati impostando la proprietà configuration.load.sourceFormat su CSV.

5. Specifica la preferenza di scrittura impostando la proprietà configuration.load.writeDisposition su WRITE_TRUNCATE o WRITE_APPEND.

Go

Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione di Go disponibili nella guida rapida di BigQuery sull'utilizzo delle librerie client. Per saperne di più, consulta la documentazione di riferimento dell'API BigQuery Go.

Per eseguire l'autenticazione in BigQuery, configura Credenziali predefinite dell'applicazione. Per maggiori informazioni, consulta Configurare l'autenticazione per le librerie client.

import (
	"context"
	"fmt"

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

// importCSVTruncate demonstrates loading data from CSV data in Cloud Storage and overwriting/truncating
// data in the existing table.
func importCSVTruncate(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()

	gcsRef := bigquery.NewGCSReference("gs://cloud-samples-data/bigquery/us-states/us-states.csv")
	gcsRef.SourceFormat = bigquery.CSV
	gcsRef.AutoDetect = true
	gcsRef.SkipLeadingRows = 1
	loader := client.Dataset(datasetID).Table(tableID).LoaderFrom(gcsRef)
	loader.WriteDisposition = bigquery.WriteTruncate

	job, err := loader.Run(ctx)
	if err != nil {
		return err
	}
	status, err := job.Wait(ctx)
	if err != nil {
		return err
	}

	if status.Err() != nil {
		return fmt.Errorf("job completed with error: %v", status.Err())
	}
	return nil
}

Java

Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione di Java disponibili nella guida rapida di BigQuery sull'utilizzo delle librerie client. Per saperne di più, consulta la documentazione di riferimento dell'API BigQuery Java.

Per eseguire l'autenticazione in BigQuery, configura Credenziali predefinite dell'applicazione. Per maggiori informazioni, consulta Configurare l'autenticazione per le librerie client.

import com.google.cloud.bigquery.BigQuery;
import com.google.cloud.bigquery.BigQueryException;
import com.google.cloud.bigquery.BigQueryOptions;
import com.google.cloud.bigquery.FormatOptions;
import com.google.cloud.bigquery.Job;
import com.google.cloud.bigquery.JobInfo;
import com.google.cloud.bigquery.JobInfo.WriteDisposition;
import com.google.cloud.bigquery.LoadJobConfiguration;
import com.google.cloud.bigquery.TableId;

// Sample to overwrite the BigQuery table data by loading a CSV file from GCS
public class LoadCsvFromGcsTruncate {

  public static void runLoadCsvFromGcsTruncate() throws Exception {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    String datasetName = "MY_DATASET_NAME";
    String tableName = "MY_TABLE_NAME";
    String sourceUri = "gs://cloud-samples-data/bigquery/us-states/us-states.csv";
    loadCsvFromGcsTruncate(datasetName, tableName, sourceUri);
  }

  public static void loadCsvFromGcsTruncate(String datasetName, String tableName, String sourceUri)
      throws Exception {
    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);

      LoadJobConfiguration configuration =
          LoadJobConfiguration.builder(tableId, sourceUri)
              .setFormatOptions(FormatOptions.csv())
              // Set the write disposition to overwrite existing table data
              .setWriteDisposition(WriteDisposition.WRITE_TRUNCATE)
              .build();

      // For more information on Job see:
      // https://googleapis.dev/java/google-cloud-clients/latest/index.html?com/google/cloud/bigquery/package-summary.html
      // Load the table
      Job loadJob = bigquery.create(JobInfo.of(configuration));

      // Load data from a GCS parquet file into the table
      // Blocks until this load table job completes its execution, either failing or succeeding.
      Job completedJob = loadJob.waitFor();

      // Check for errors
      if (completedJob == null) {
        throw new Exception("Job not executed since it no longer exists.");
      } else if (completedJob.getStatus().getError() != null) {
        // You can also look at queryJob.getStatus().getExecutionErrors() for all
        // errors, not just the latest one.
        throw new Exception(
            "BigQuery was unable to load into the table due to an error: \n"
                + loadJob.getStatus().getError());
      }
      System.out.println("Table is successfully overwritten by CSV file loaded from GCS");
    } catch (BigQueryException | InterruptedException e) {
      System.out.println("Column not added during load append \n" + e.toString());
    }
  }
}

Node.js

Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione di Node.js disponibili nella guida rapida di BigQuery sull'utilizzo delle librerie client. Per saperne di più, consulta la documentazione di riferimento dell'API BigQuery Node.js.

Per eseguire l'autenticazione in BigQuery, configura Credenziali predefinite dell'applicazione. Per maggiori informazioni, consulta Configurare l'autenticazione per le librerie client.

Per sostituire le righe in una tabella esistente, imposta il valore writeDisposition nel parametro metadata su 'WRITE_TRUNCATE'.

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

// Instantiate clients
const bigquery = new BigQuery();
const storage = new Storage();

/**
 * This sample loads the CSV file at
 * https://storage.googleapis.com/cloud-samples-data/bigquery/us-states/us-states.csv
 *
 * TODO(developer): Replace the following lines with the path to your file.
 */
const bucketName = 'cloud-samples-data';
const filename = 'bigquery/us-states/us-states.csv';

async function loadCSVFromGCSTruncate() {
  /**
   * Imports a GCS file into a table and overwrites
   * table data if table already exists.
   */

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

  // Configure the load job. For full list of options, see:
  // https://cloud.google.com/bigquery/docs/reference/rest/v2/Job#JobConfigurationLoad
  const metadata = {
    sourceFormat: 'CSV',
    skipLeadingRows: 1,
    schema: {
      fields: [
        {name: 'name', type: 'STRING'},
        {name: 'post_abbr', type: 'STRING'},
      ],
    },
    // Set the write disposition to overwrite existing table data.
    writeDisposition: 'WRITE_TRUNCATE',
    location: 'US',
  };

  // Load data from a Google Cloud Storage file into the table
  const [job] = await bigquery
    .dataset(datasetId)
    .table(tableId)
    .load(storage.bucket(bucketName).file(filename), metadata);
  // load() waits for the job to finish
  console.log(`Job ${job.id} completed.`);

  // Check the job's status for errors
  const errors = job.status.errors;
  if (errors && errors.length > 0) {
    throw errors;
  }
}

Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione di PHP disponibili nella guida rapida di BigQuery sull'utilizzo delle librerie client. Per saperne di più, consulta la documentazione di riferimento dell'API BigQuery PHP.

Per eseguire l'autenticazione in BigQuery, configura Credenziali predefinite dell'applicazione. Per maggiori informazioni, consulta Configurare l'autenticazione per le librerie client.

use Google\Cloud\BigQuery\BigQueryClient;
use Google\Cloud\Core\ExponentialBackoff;

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

// instantiate the bigquery table service
$bigQuery = new BigQueryClient([
    'projectId' => $projectId,
]);
$table = $bigQuery->dataset($datasetId)->table($tableId);

// create the import job
$gcsUri = 'gs://cloud-samples-data/bigquery/us-states/us-states.csv';
$loadConfig = $table->loadFromStorage($gcsUri)->skipLeadingRows(1)->writeDisposition('WRITE_TRUNCATE');
$job = $table->runJob($loadConfig);

// poll the job until it is complete
$backoff = new ExponentialBackoff(10);
$backoff->execute(function () use ($job) {
    print('Waiting for job to complete' . PHP_EOL);
    $job->reload();
    if (!$job->isComplete()) {
        throw new Exception('Job has not yet completed', 500);
    }
});

// check if the job has errors
if (isset($job->info()['status']['errorResult'])) {
    $error = $job->info()['status']['errorResult']['message'];
    printf('Error running job: %s' . PHP_EOL, $error);
} else {
    print('Data imported successfully' . PHP_EOL);
}

Python

Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione di Python disponibili nella guida rapida di BigQuery sull'utilizzo delle librerie client. Per saperne di più, consulta la documentazione di riferimento dell'API BigQuery Python.

Per eseguire l'autenticazione in BigQuery, configura Credenziali predefinite dell'applicazione. Per maggiori informazioni, consulta Configurare l'autenticazione per le librerie client.

Per sostituire le righe in una tabella esistente, imposta la proprietà LoadJobConfig.write_disposition sulla costante SourceFormat WRITE_TRUNCATE.

import six

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

job_config = bigquery.LoadJobConfig(
    schema=[
        bigquery.SchemaField("name", "STRING"),
        bigquery.SchemaField("post_abbr", "STRING"),
    ],
)

body = six.BytesIO(b"Washington,WA")
client.load_table_from_file(body, table_id, job_config=job_config).result()
previous_rows = client.get_table(table_id).num_rows
assert previous_rows > 0

job_config = bigquery.LoadJobConfig(
    write_disposition=bigquery.WriteDisposition.WRITE_TRUNCATE,
    source_format=bigquery.SourceFormat.CSV,
    skip_leading_rows=1,
)

uri = "gs://cloud-samples-data/bigquery/us-states/us-states.csv"
load_job = client.load_table_from_uri(
    uri, table_id, job_config=job_config
)  # Make an API request.

load_job.result()  # Waits for the job to complete.

destination_table = client.get_table(table_id)
print("Loaded {} rows.".format(destination_table.num_rows))

Caricamento dei dati CSV partizionati hive

BigQuery supporta il caricamento dei dati CSV partizionati hive archiviati in Cloud Storage e completerà le colonne di partizionamento hive come colonne nella tabella gestita di BigQuery di destinazione. Per maggiori informazioni, consulta Caricare dati partizionati esternamente da Cloud Storage.

Dettagli del caricamento dei dati CSV

Questa sezione descrive come BigQuery gestisce le varie opzioni di formattazione dei file CSV.

Codifica

BigQuery prevede che i dati CSV abbiano la codifica UTF-8. Se disponi di file CSV con altri tipi di codifica supportati, devi specificare esplicitamente la codifica in modo che BigQuery possa convertire correttamente i dati in UTF-8.

BigQuery supporta i seguenti tipi di codifica per i file CSV:

• UTF-8
• ISO-8859-1
• UTF-16BE (big Endian UTF-16)
• UTF-16LE (Little Endian UTF-16)
• UTF-32BE (Big Endian UTF-32)
• UTF-32LE (Little Endian UTF-32)

Se non specifichi una codifica o se specifichi la codifica UTF-8 quando il file CSV non ha la codifica UTF-8, BigQuery tenta di convertire i dati in UTF-8. In genere, se il file CSV è codificato ISO-8859-1, i dati verranno caricati correttamente, ma potrebbero non corrispondere esattamente a quanto previsto. Se il file CSV con codifica UTF-16BE, UTF-16LE, UTF-32BE o UTF-32LE, il caricamento potrebbe non riuscire. Per evitare errori imprevisti, specifica la codifica corretta utilizzando il flag --encoding.

Nota: se il file CSV ha codifica UTF-16BE, UTF-16LE, UTF-32BE o UTF-32LE e il flag --allow_quoted_newlines è impostato su true, il file CSV ha un limite di dimensione massima di 1 GB.

Nota: per impostazione predefinita, se il file CSV contiene il carattere ASCII 0, puoi caricare i dati BigQuery Se vuoi consentire l'utilizzo di 0 e altri caratteri di controllo ASCII, imposta --preserve_ascii_control_characters=true sui job di caricamento.

Se BigQuery non riesce a convertire un carattere diverso da quello ASCII 0, BigQuery lo converte nel carattere sostitutivo Unicode standard: .

Delimitatori di campo

I delimitatori nei file CSV possono essere qualsiasi carattere a un byte. Se il file di origine utilizza la codifica ISO-8859-1, qualsiasi carattere può essere un delimitatore. Se il file di origine utilizza la codifica UTF-8, qualsiasi carattere compreso nell'intervallo decimale 1-127 (U+0001-U+007F) può essere utilizzato senza modifiche. Puoi inserire un carattere ISO-8859-1 al di fuori di questo intervallo come delimitatore e BigQuery lo interpreterà correttamente. Tuttavia, se utilizzi un carattere multibyte come delimitatore, alcuni byte verranno interpretati in modo errato come parte del valore del campo.

In genere, la best practice prevede l'uso di un delimitatore standard, come tabulazione, barra verticale o virgola. Il valore predefinito è una virgola.

Tipi di dati

Booleano. BigQuery può analizzare una qualsiasi delle seguenti coppie per i dati booleani: 1 o 0, vero o falso, t o f, sì o no, y o n (tutti senza distinzione tra maiuscole e minuscole). Il rilevamento automatico dello schema rileva automaticamente uno qualsiasi di questi valori, ad eccezione di 0 e 1.

Byte. Le colonne con tipi BYTES devono essere codificate come Base64.

Data. Le colonne con tipi di DATA devono essere nel formato YYYY-MM-DD.

Data/ora. Le colonne con tipi DATETIME devono essere nel formato YYYY-MM-DD HH:MM:SS[.SSSSSS].

Area geografica. Le colonne con tipi GEOGRAPHY devono contenere stringhe in uno dei seguenti formati:

• Testo noto (WKT)
• Programma binario noto (WKB)
• GeoJSON

Se utilizzi WKB, il valore deve essere con codifica esadecimale.

Il seguente elenco mostra esempi di dati validi:

• Tempo di visualizzazione (ore): POINT(1 2)
• GeoJSON: { "type": "Point", "coordinates": [1, 2] }
• WKB con codifica esadecimale: 0101000000feffffffffffef3f0000000000000040

Prima di caricare i dati GEOGRAPHY, leggi anche Caricamento dei dati geospaziali.

Intervallo. Le colonne con tipi INTERVAL devono essere nel formato Y-M D H:M:S[.F], dove:

• Y = anno. L'intervallo supportato è 0-10.000.
• M = mese. L'intervallo supportato è 1-12.
• D = giorno. L'intervallo supportato è 1-[ultimo giorno del mese indicato].
• H = ora.
• M = minuto.
• S = secondo.
• [.F] = frazioni di secondo fino a sei cifre con precisione in microsecondi.

Puoi indicare un valore negativo anteponendo un trattino (-).

Il seguente elenco mostra esempi di dati validi:

• 10-6 0 0:0:0
• 0-0 -5 0:0:0
• 0-0 0 0:0:1.25

Per caricare i dati INTERVAL, devi utilizzare il comando bq load e il flag --schema per specificare uno schema. Non puoi caricare i dati INTERVAL utilizzando la console.

JSON. Le virgolette vengono convertite in caratteri di escape utilizzando la sequenza di due caratteri "". Per ulteriori informazioni, vedi un esempio di caricamento di dati JSON da un file CSV

Ora. Le colonne con i tipi TIME devono essere nel formato HH:MM:SS[.SSSSSS].

Timestamp. BigQuery accetta vari formati di timestamp. Il timestamp deve includere una parte relativa alla data e una parte relativa all'ora.

• La parte della data può essere formattata come YYYY-MM-DD o YYYY/MM/DD.

• La parte del timestamp deve essere formattata come HH:MM[:SS[.SSSSSS]] (secondi e frazioni di secondi sono facoltative).

• Data e ora devono essere separate da uno spazio o da una "T".

• Facoltativamente, la data e l'ora possono essere seguite da una differenza rispetto al fuso orario UTC o all'indicazione del fuso orario UTC (Z). Per saperne di più, consulta Fusi orari.

Ad esempio, quelli riportati di seguito sono valori di timestamp validi:

• 19-08-2018 12:11
• 19-08-2018 12:11:35
• 19-08-2018 12:11:35.22
• 19/08/2018 12:11
• 05-07-2018 12:54:00 UTC
• 19-08-2018 07:11:35.220 -05:00
• 2018-08-19T12:11:35.220Z

Se fornisci uno schema, BigQuery accetta anche l'ora epoch Unix per i valori del timestamp. Tuttavia, il rilevamento automatico dello schema non rileva questo caso e considera il valore come numerico o di tipo stringa.

Esempi di valori di timestamp Unix epoch:

• 1534680695
• 1,534680695e11

RANGE (anteprima). Rappresentati in file CSV nel formato [LOWER_BOUND, UPPER_BOUND), dove LOWER_BOUND e UPPER_BOUND sono stringhe DATE, DATETIME o TIMESTAMP valide. NULL e UNBOUNDED rappresentano i valori di inizio e di fine illimitati.

Nota: poiché il formato CSV dell'intervallo contiene una virgola, se il delimitatore CSV è una virgola, deve essere racchiuso tra virgolette doppie affinché il file CSV sia valido.

Di seguito sono riportati esempi di valori CSV per RANGE<DATE>:

• "[2020-01-01, 2021-01-01)"
• "[UNBOUNDED, 2021-01-01)"
• "[2020-03-01, NULL)"
• "[UNBOUNDED, UNBOUNDED)"

Rilevamento automatico dello schema

Questa sezione descrive il comportamento del rilevamento automatico dello schema durante il caricamento dei file CSV.

Delimitatore CSV

BigQuery rileva i seguenti delimitatori:

• virgola ( , )
• barra verticale ( | )
• scheda ( \t)

Intestazione CSV

BigQuery deduce le intestazioni confrontando la prima riga del file con altre righe del file. Se la prima riga contiene solo stringhe e le altre righe contengono altri tipi di dati, BigQuery presuppone che la prima riga sia una riga di intestazione. BigQuery assegna i nomi delle colonne in base ai nomi dei campi nella riga di intestazione. I nomi potrebbero essere modificati per rispettare le regole di denominazione per le colonne in BigQuery. Ad esempio, gli spazi verranno sostituiti con trattini bassi.

Altrimenti, BigQuery presuppone che la prima riga sia una riga di dati e assegna nomi di colonna generici come string_field_1. Tieni presente che, dopo la creazione di una tabella, i nomi delle colonne non possono essere aggiornati nello schema, anche se puoi modificarli manualmente dopo la creazione della tabella. Un'altra opzione è fornire uno schema esplicito anziché usare il rilevamento automatico.

Potresti avere un file CSV con una riga di intestazione, in cui tutti i campi di dati sono stringhe. In tal caso, BigQuery non rileverà automaticamente che la prima riga è un'intestazione. Utilizza l'opzione --skip_leading_rows per saltare la riga di intestazione. In caso contrario, l'intestazione verrà importata come dati. In questo caso, valuta anche di fornire uno schema esplicito, in modo da poter assegnare i nomi delle colonne.

Nuove righe CSV con virgolette

BigQuery rileva i caratteri di nuova riga tra virgolette in un campo CSV e non interpreta il carattere di nuova riga tra virgolette come limite di riga.

Risolvere gli errori di analisi

Se si verifica un problema durante l'analisi dei file CSV, la risorsa errors del job di caricamento viene completata con i dettagli dell'errore.

In genere, questi errori identificano l'inizio della riga problematica con un offset di byte. Per i file non compressi, puoi utilizzare gsutil con l'argomento -r per accedere alla riga pertinente.

Ad esempio, se esegui il comando bq load e ricevi un errore:

bq load
    --skip_leading_rows=1 \
    --source_format=CSV \
    mydataset.mytable \
    gs://my-bucket/mytable.csv \
    'Number:INTEGER,Name:STRING,TookOffice:STRING,LeftOffice:STRING,Party:STRING'

L'errore nell'output è simile al seguente:

Waiting on bqjob_r5268069f5f49c9bf_0000018632e903d7_1 ... (0s)
Current status: DONE
BigQuery error in load operation: Error processing job
'myproject:bqjob_r5268069f5f49c9bf_0000018632e903d7_1': Error while reading
data, error message: Error detected while parsing row starting at position: 1405.
Error: Data between close quote character (") and field separator.
File: gs://my-bucket/mytable.csv
Failure details:
- gs://my-bucket/mytable.csv: Error while reading data,
error message: Error detected while parsing row starting at
position: 1405. Error: Data between close quote character (") and
field separator. File: gs://my-bucket/mytable.csv
- Error while reading data, error message: CSV processing encountered
too many errors, giving up. Rows: 22; errors: 1; max bad: 0; error
percent: 0

In base all'errore precedente, il file presenta un errore di formato. Per visualizzare i contenuti del file, esegui il comando gsutil cat:

gsutil cat -r 1405-1505 gs://my-bucket/mytable.csv

L'output è simile al seguente:

16,Abraham Lincoln,"March 4, 1861","April 15, "1865,Republican
18,Ulysses S. Grant,"March 4, 1869",
...

In base all'output del file, il problema è una citazione errata in "April 15, "1865.

File CSV compressi

Il debug degli errori di analisi è più complesso per i file CSV compressi, poiché l'offset di byte segnalato si riferisce alla posizione del file non compresso. Il seguente comando gsutil cat trasmette in streaming il file da Cloud Storage, decomprime il file, identifica l'offset di byte appropriato e stampa la riga con l'errore di formato:

gsutil cat gs://my-bucket/mytable.csv.gz | gunzip - | tail -c +1406 | head -n 1

L'output è simile al seguente:

16,Abraham Lincoln,"March 4, 1861","April 15, "1865,Republican

Opzioni CSV

Per cambiare il modo in cui BigQuery analizza i dati CSV, specifica opzioni aggiuntive nella console Google Cloud, nello strumento a riga di comando bq o nell'API.

Per ulteriori informazioni sul formato CSV, consulta RFC 4180.

Opzione CSV	Opzione della console	flag dello strumento bq	Proprietà API BigQuery	Descrizione
Delimitatore di campo	Delimitatore di campo: virgola, Tab, Barra verticale, Personalizzato	-F o --field_delimiter	fieldDelimiter (Java, Python)	(Facoltativo) Il separatore per i campi di un file CSV. Il separatore può essere qualsiasi carattere a byte singolo ISO-8859-1. BigQuery converte la stringa nella codifica ISO-8859-1 e utilizza il primo byte della stringa codificata per suddividere i dati nel suo stato binario non elaborato. BigQuery supporta anche la sequenza di escape "\t" per specificare un separatore di tabulazioni. Il valore predefinito è una virgola (",").
Righe di intestazione	Righe di intestazione da saltare	--skip_leading_rows	skipLeadingRows (Java, Python)	(Facoltativo) Un numero intero che indica il numero di righe di intestazione nei dati di origine.
Numero di record non validi consentiti	Numero di errori consentiti	--max_bad_records	maxBadRecords (Java, Python)	(Facoltativo) Numero massimo di record non validi che BigQuery può ignorare durante l'esecuzione del job. Se il numero di record errati supera questo valore, viene restituito un errore non valido nel risultato del job. Il valore predefinito è 0, che richiede che tutti i record siano validi.
Personaggi di nuova riga	Consenti caratteri di fine riga con virgolette	--allow_quoted_newlines	allowQuotedNewlines (Java, Python)	(Facoltativo) Indica se consentire o meno le sezioni di dati tra virgolette che contengono caratteri di nuova riga in un file CSV. Il valore predefinito è false.
Valori null personalizzati	Nessuna	--null_marker	nullMarker (Java, Python)	(Facoltativo) Specifica una stringa che rappresenta un valore null in un file CSV. Ad esempio, se specifichi "\N", BigQuery interpreta "\N" come un valore null durante il caricamento di un file CSV. Il valore predefinito è la stringa vuota. Se imposti questa proprietà su un valore personalizzato, BigQuery genera un errore se è presente una stringa vuota per tutti i tipi di dati, ad eccezione di STRING e BYTE. Per le colonne STRING e BYTE, BigQuery interpreta la stringa vuota come un valore vuoto.
Colonne facoltative finali	Consenti righe incomplete	--allow_jagged_rows	allowJaggedRows (Java, Python)	(Facoltativo) Accetta le righe in cui mancano colonne finali facoltative. I valori mancanti vengono trattati come null. Se il valore è false, i record con colonne finali mancanti vengono trattati come record non validi e, se sono presenti troppi record errati, viene restituito un errore non valido nel risultato del job. Il valore predefinito è false. Applicabile solo al file CSV, viene ignorato per gli altri formati.
Valori sconosciuti	Ignora valori sconosciuti	--ignore_unknown_values	ignoreUnknownValues (Java, Python)	(Facoltativo) Indica se BigQuery deve consentire valori aggiuntivi non rappresentati nello schema della tabella. Se il valore è true, i valori aggiuntivi vengono ignorati. Se il valore è falso, i record con colonne aggiuntive vengono trattati come record non validi e, se sono presenti troppi record errati, viene restituito un errore non valido nel risultato del job. Il valore predefinito è false. La proprietà sourceFormat determina ciò che BigQuery tratta come un valore aggiuntivo: CSV: colonne finali JSON: valori denominati che non corrispondono a nessun nome di colonna
Preventivo	Virgolette: virgolette singole, virgolette singole, nessuna, personalizzate	--quote	quote (Java, Python)	(Facoltativo) Il valore utilizzato per citare le sezioni di dati in un file CSV. BigQuery converte la stringa nella codifica ISO-8859-1 e utilizza il primo byte della stringa codificata per suddividere i dati nel suo stato binario non elaborato. Il valore predefinito è le virgolette doppie ("""). Se i dati non contengono sezioni tra virgolette, imposta il valore della proprietà su una stringa vuota. Se i dati contengono caratteri di nuova riga tra virgolette, devi impostare anche la proprietà allowQuotedNewlines su true. Per includere le virgolette specifiche all'interno di un valore tra virgolette, anteponi a questo il carattere delle virgolette corrispondenti aggiuntive. Ad esempio, se vuoi eseguire l 'escape del carattere predefinito " " ", utilizza "" ".
Codifica	Nessuna	-E o --encoding	encoding (Java, Python)	(Facoltativo) La codifica dei caratteri dei dati. I valori supportati sono UTF-8, ISO-8859-1, UTF-16BE, UTF-16LE, UTF-32BE o UTF-32LE. Il valore predefinito è UTF-8. BigQuery decodifica i dati dopo che i dati binari non elaborati sono stati suddivisi utilizzando i valori delle proprietà quote e fieldDelimiter.
Carattere di controllo ASCII	Nessuna	--preserve_ascii_control_characters	Nessuna	(Facoltativo) Se vuoi consentire l'utilizzo di ASCII 0 e altri caratteri di controllo ASCII, imposta --preserve_ascii_control_characters su true per i job di caricamento.