Caricamento di dati ORC da Cloud Storage

Questa pagina fornisce una panoramica del caricamento dei dati ORC da Cloud Storage in BigQuery.

ORC è un formato di dati open source orientato alle colonne ampiamente utilizzato nell'ecosistema Apache Hadoop.

Quando carichi i dati ORC da Cloud Storage, puoi caricarli in una nuova tabella o partizione oppure puoi aggiungerli a una tabella o partizione esistente o sovrascriverli. Quando i dati vengono caricati in BigQuery, vengono trasformati in formato a colonne per Capacitor (il formato di archiviazione di BigQuery).

Quando carichi i dati da Cloud Storage in una tabella BigQuery, il set di dati che contiene la tabella deve trovarsi nella stessa posizione regionale o multiregionale del bucket Cloud Storage.

Per informazioni sul caricamento dei dati ORC da un file locale, consulta Caricare i dati in BigQuery da un'origine dati locale.

Limitazioni

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

• Se la posizione del set di dati è impostata su un valore diverso dall'area geografica multipla US, il bucket Cloud Storage deve trovarsi nella stessa regione o essere contenuto nella stessa area geografica multipla 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 comportare un comportamento imprevisto.
• BigQuery non supporta il controllo delle versioni degli oggetti Cloud Storage. Se includi un numero di generazione nell'URI Cloud Storage, il job di caricamento non va a buon fine.

Prima di iniziare

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

Autorizzazioni obbligatorie

Per caricare i dati in BigQuery, devi disporre delle autorizzazioni IAM per eseguire un job di caricamento e caricare i dati nelle tabelle e nelle partizioni BigQuery. Se carichi i dati da Cloud Storage, devi disporre anche delle autorizzazioni IAM per accedere al bucket contenente i dati.

Autorizzazioni per caricare dati in BigQuery

Per caricare dati in una nuova tabella o partizione BigQuery o per accodare o sovrascrivere una tabella o partizione esistente, sono necessarie le 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 dati in una tabella o una 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 sui ruoli e sulle autorizzazioni IAM in BigQuery, consulta Ruoli e autorizzazioni 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 archiviazione (roles/storage.admin) nel bucket. Per saperne di più sulla concessione dei ruoli, consulta Gestire l'accesso a progetti, cartelle e organizzazioni.

Questo ruolo predefinito contiene le autorizzazioni necessarie per caricare i dati da un bucket Cloud Storage. Per visualizzare le autorizzazioni esatte richieste, 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 ottenere queste autorizzazioni con ruoli personalizzati o altri ruoli predefiniti.

Crea un set di dati

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

Schemi ORC

Quando carichi i file ORC in BigQuery, lo schema della tabella viene recuperato automaticamente dai dati di origine autodescrittivi. Quando BigQuery recupera lo schema dai dati di origine, viene utilizzato l'ultimo file in ordine alfabetico.

Ad esempio, in Cloud Storage sono presenti i seguenti file ORC:

gs://mybucket/00/
  a.orc
  z.orc
gs://mybucket/01/
  b.orc

L'esecuzione di questo comando nello strumento a riga di comando bq carica tutti i file (come elenco separato da virgole) e lo schema viene dedotto da mybucket/01/b.orc:

bq load \
--source_format=ORC \
dataset.table \
"gs://mybucket/00/*.orc","gs://mybucket/01/*.orc"

Quando BigQuery rileva lo schema, alcuni tipi di dati ORC vengono convertiti in tipi di dati BigQuery per renderli compatibili con la sintassi di GoogleSQL. Tutti i campi nello schema rilevato sono NULLABLE. Per ulteriori informazioni, consulta Conversioni ORC.

Quando carichi più file ORC con schemi diversi, i campi identici (con lo stesso nome e lo stesso livello nidificato) specificati in più schemi devono essere mappati allo stesso tipo di dati BigQuery convertito in ogni definizione di schema.

Per fornire uno schema di tabella per la creazione di tabelle esterne, imposta la proprietà referenceFileSchemaUri nell'API BigQuery o il parametro
--reference_file_schema_uri nello strumento a riga di comando bq sull'URL del file di riferimento.

Ad esempio, --reference_file_schema_uri="gs://mybucket/schema.orc".

Compressione ORC

BigQuery supporta i seguenti codec di compressione per i contenuti dei file ORC:

• Zlib
• Snappy
• LZO
• LZ4
• ZSTD

I dati nei file ORC non rimangono compressi dopo il caricamento su BigQuery. Lo spazio di archiviazione dei dati viene indicato in byte logici o fisici, a seconda del modello di fatturazione dello spazio di archiviazione dei set di dati. Per informazioni sull'utilizzo dello spazio di archiviazione, esegui una query sulla visualizzazione INFORMATION_SCHEMA.TABLE_STORAGE.

Caricamento di dati ORC in una nuova tabella

Per caricare i dati ORC in una nuova tabella:

• Utilizzo della console Google Cloud
• Utilizzo del comando bq load dello strumento a riga di comando bq
• Chiamata del metodo dell'API jobs.insert e configurazione di un job load
• Utilizzo delle librerie client

Per caricare i dati ORC da Cloud Storage in una nuova tabella BigQuery:

Console

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

   Vai a BigQuery

2. Nel riquadro Explorer, espandi il progetto e seleziona un set di dati.
3. Nella sezione Informazioni 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:
   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 posizione del set di dati contenente la tabella che vuoi creare, aggiungere o sovrascrivere.
   2. In Formato file, seleziona ORC.
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 Table (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, non è necessaria alcuna azione. Lo schema è autodescritto nei file ORC.
4. (Facoltativo) Specifica le impostazioni di partizionamento e clustering. Per ulteriori informazioni, consulta Creare tabelle partizionate e Creare e utilizzare tabelle in cluster.
5. Fai clic su Opzioni avanzate e segui questi passaggi:
   • In Preferenza di scrittura, lascia selezionata l'opzione Scrivere se vuota. Questa opzione crea una nuova tabella e vi carica i dati.
   • Se vuoi ignorare i valori di una riga che non sono presenti nello schema della tabella, seleziona Valori sconosciuti.
   • Per 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 i dati in una tabella vuota utilizzando la console Google Cloud, non puoi aggiungere un'etichetta, una descrizione, la scadenza della tabella o la scadenza della partizione.

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

SQL

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

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

   Vai a BigQuery

2. Nell'editor di query, inserisci la seguente istruzione:

   LOAD DATA OVERWRITE mydataset.mytable
   FROM FILES (
     format = 'ORC',
     uris = ['gs://bucket/path/file.orc']);

3. Fai clic su Esegui.

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

bq

Utilizza il comando bq load, specifica ORC come 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 carattere jolly.

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

Altri flag facoltativi sono:

• --time_partitioning_type: attiva il partizionamento in base al tempo in 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 base a una colonna DATE, DATETIME o TIMESTAMP. Il tipo di partizione predefinito per il partizionamento in base al tempo è DAY. Non puoi modificare la specifica di partizione di una tabella esistente.
• --time_partitioning_expiration: un numero intero che specifica (in secondi) quando deve essere eliminata una partizione basata sul tempo. L'ora di scadenza viene valutata in base alla 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 in base al 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 query. Se il filtro di partizionamento è obbligatorio, i costi possono essere ridotti e le prestazioni migliorate. Per ulteriori informazioni, consulta Esecuzione di query sulle tabelle partizionate.
• --clustering_fields: un elenco separato da virgole di massimo quattro nomi di colonna utilizzati per creare una tabella raggruppata.

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

  Per ulteriori informazioni sulle tabelle partizionate, consulta:

  • Creazione di tabelle partizionate

  Per ulteriori informazioni sulle tabelle cluster, consulta:

  • Creazione e utilizzo delle tabelle in cluster

  Per ulteriori informazioni sulla crittografia delle tabelle, consulta:

  • Protezione dei dati con le chiavi Cloud KMS

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

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

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 posizione utilizzando il file.bigqueryrc.
• format è pari a ORC.
• 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.

Esempi:

Il seguente comando carica i dati da gs://mybucket/mydata.orc in una tabella denominata mytable in mydataset.

    bq load \
    --source_format=ORC \
    mydataset.mytable \
    gs://mybucket/mydata.orc

Il seguente comando carica i dati da gs://mybucket/mydata.orc in una nuova tabella partizionata per data di importazione#39;importazione denominata mytable in mydataset.

    bq load \
    --source_format=ORC \
    --time_partitioning_type=DAY \
    mydataset.mytable \
    gs://mybucket/mydata.orc

Il seguente comando carica i dati da gs://mybucket/mydata.orc in una tabella partizionata denominata mytable in mydataset. La tabella è partizionata in base alla colonna mytimestamp.

    bq load \
    --source_format=ORC \
    --time_partitioning_field mytimestamp \
    mydataset.mytable \
    gs://mybucket/mydata.orc

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'espressione generica.

    bq load \
    --source_format=ORC \
    mydataset.mytable \
    gs://mybucket/mydata*.orc

Il seguente comando carica i dati da più file in gs://mybucket/ in una tabella denominata mytable in mydataset. Il comando include un elenco di URI di Cloud Storage con caratteri jolly separati da virgole.

    bq load --autodetect \
    --source_format=ORC \
    mydataset.mytable \
    "gs://mybucket/00/*.orc","gs://mybucket/01/*.orc"

API

1. Crea un job load che indichi i dati di origine in Cloud Storage.

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

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

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

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 la proprietà status.errorResult è presente, la richiesta non è riuscita e l'oggetto include informazioni che descrivono il problema. 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 essere stati rilevati alcuni errori non fatali, ad esempio problemi di importazione di alcune righe. Gli errori non irreversibili sono elencati nella proprietà status.errors dell'oggetto job restituito.

Note sull'API:

• I job di caricamento sono atomici e coerenti; se un job di caricamento non va a buon fine, nessuno dei dati è disponibile e, se un job di caricamento va a buon fine, tutti i dati sono disponibili.

• 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 robusto in caso di errori di rete perché il client può eseguire poll o ritentare con l'ID job noto.

• La chiamata a jobs.insert su un determinato ID job è idempotente. Puoi riprovare tutte le volte che vuoi con lo stesso ID job e al massimo una di queste operazioni andrà a buon fine.

C#

Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione C# riportate nella guida rapida all'utilizzo di BigQuery con le librerie client. Per ulteriori informazioni, consulta la documentazione di riferimento dell'API BigQuery C#.

Per autenticarti in BigQuery, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per saperne di più, consulta Configurare l'autenticazione per le librerie client.

using Google.Apis.Bigquery.v2.Data;
using Google.Cloud.BigQuery.V2;
using System;

public class BigQueryLoadTableGcsOrc
{
    public void LoadTableGcsOrc(
        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.orc";
        var dataset = client.GetDataset(datasetId);
        TableReference destinationTableRef = dataset.GetTableReference(
            tableId: "us_states");
        // Create job configuration
        var jobOptions = new CreateLoadJobOptions()
        {
            SourceFormat = FileFormat.Orc
        };
        // Create and run job
        var loadJob = client.CreateLoadJob(
            sourceUri: gcsURI,
            destination: destinationTableRef,
            // Pass null as the schema because the schema is inferred when
            // loading Orc data
            schema: null,
            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}");
    }
}

Vai

Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione Go riportate nella guida rapida all'utilizzo di BigQuery con le librerie client. Per ulteriori informazioni, consulta la documentazione di riferimento dell'API BigQuery Go.

Per autenticarti in BigQuery, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per saperne di più, consulta Configurare l'autenticazione per le librerie client.

import (
	"context"
	"fmt"

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

// importORCTruncate demonstrates loading Apache ORC data from Cloud Storage into a table.
func importORC(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.orc")
	gcsRef.SourceFormat = bigquery.ORC
	loader := client.Dataset(datasetID).Table(tableID).LoaderFrom(gcsRef)

	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

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.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 ORC data from Cloud Storage into a new BigQuery table
public class LoadOrcFromGCS {

  public static void runLoadOrcFromGCS() {
    // 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.orc";
    Schema schema =
        Schema.of(
            Field.of("name", StandardSQLTypeName.STRING),
            Field.of("post_abbr", StandardSQLTypeName.STRING));
    loadOrcFromGCS(datasetName, tableName, sourceUri, schema);
  }

  public static void loadOrcFromGCS(
      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();

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

      // Load data from a GCS ORC 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() && job.getStatus().getError() == null) {
        System.out.println("ORC 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 Node.js riportate nella guida rapida all'utilizzo di BigQuery con le librerie client. Per ulteriori informazioni, consulta la documentazione di riferimento dell'API BigQuery Node.js.

Per autenticarti in BigQuery, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per saperne di più, 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 ORC file at
 * https://storage.googleapis.com/cloud-samples-data/bigquery/us-states/us-states.orc
 *
 * TODO(developer): Replace the following lines with the path to your file.
 */
const bucketName = 'cloud-samples-data';
const filename = 'bigquery/us-states/us-states.orc';

async function loadTableGCSORC() {
  // Imports a GCS file into a table with ORC source format.

  /**
   * TODO(developer): Uncomment the following line 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: 'ORC',
    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 PHP riportate nella guida rapida all'utilizzo di BigQuery con le librerie client. Per ulteriori informazioni, consulta la documentazione di riferimento dell'API BigQuery PHP.

Per autenticarti in BigQuery, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per saperne di più, 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.orc';
$loadConfig = $table->loadFromStorage($gcsUri)->sourceFormat('ORC');
$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 Python riportate nella guida rapida all'utilizzo di BigQuery con le librerie client. Per ulteriori informazioni, consulta la documentazione di riferimento dell'API BigQuery Python.

Per autenticarti in BigQuery, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per saperne di più, 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(source_format=bigquery.SourceFormat.ORC)
uri = "gs://cloud-samples-data/bigquery/us-states/us-states.orc"

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))

Ruby

Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione Ruby riportate nella guida rapida all'utilizzo di BigQuery con le librerie client. Per ulteriori informazioni, consulta la documentazione di riferimento dell'API BigQuery Ruby.

Per autenticarti in BigQuery, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per saperne di più, consulta Configurare l'autenticazione per le librerie client.

require "google/cloud/bigquery"

def load_table_gcs_orc 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.orc"
  table_id = "us_states"

  load_job = dataset.load_job table_id, gcs_uri, format: "orc"
  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

Aggiungere dati a una tabella con dati ORC o sovrascriverli

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

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

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

Opzione della console	Flag dello strumento bq	Proprietà dell'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 append	WRITE_APPEND	(Valore predefinito) Collega 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 i 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 aggiungerli o sovrascrivere la tabella.

Puoi accodare o sovrascrivere una tabella:

• Utilizzo della console Google Cloud
• Utilizzo del comando bq load dello strumento a riga di comando bq
• Chiamata del metodo dell'API jobs.insert e configurazione di un job load
• Utilizzo delle librerie client

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

Per accodare o sovrascrivere una tabella con dati ORC:

Console

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

   Vai a BigQuery

2. Nel riquadro Explorer, espandi il progetto e seleziona un set di dati.
3. Nella sezione Informazioni 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:
   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 posizione del set di dati contenente la tabella da creare, aggiungere o sovrascrivere.
   2. In Formato file, seleziona ORC.
Nota: è possibile modificare lo schema della tabella quando la aggiungi o la sovrascrivi. Per ulteriori informazioni sulle modifiche dello schema supportate durante un'operazione di caricamento, consulta Modificare gli 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 Table (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 non è necessaria alcuna azione. Lo schema è autodescritto nei file ORC.
Nota: è possibile modificare lo schema della tabella quando la aggiungi o la sovrascrivi. Per ulteriori informazioni sulle modifiche dello schema supportate durante un'operazione di caricamento, consulta Modificare gli schemi delle tabelle.
4. (Facoltativo) Specifica le impostazioni di partizionamento e clustering. Per ulteriori informazioni, consulta Creare tabelle partizionate e Creare e utilizzare tabelle in cluster. Non puoi convertire una tabella in una tabella partizionata o raggruppata aggiungendovi elementi o sovrascrivendola. La console Google Cloud non supporta l'aggiunta o l'overwriting di tabelle partizionate o raggruppate in un job di caricamento.
5. Fai clic su Opzioni avanzate e segui questi passaggi:
   • Per Preferenza di scrittura, scegli Aggiungi alla tabella o Sostituisci tabella.
   • Se vuoi ignorare i valori in una riga che non sono presenti nello schema della tabella, seleziona Valori sconosciuti.
   • Per 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. L'esempio seguente aggiunge un file ORC alla tabella mytable:

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

   Vai a BigQuery

2. Nell'editor di query, inserisci la seguente istruzione:

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

3. Fai clic su Esegui.

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

bq

Inserisci il comando bq load con il flag --replace per sovrascrivere la tabella. Utilizza il flag --noreplace per accodare i dati alla tabella. Se non viene specificato alcun flag, per impostazione predefinita i dati vengono aggiunti alla fine. Fornisci il flag --source_format e impostalo su ORC. Poiché gli schemi ORC vengono recuperati automaticamente dai dati di origine autodescrittivi, non è necessario fornire una definizione dello schema.

Nota: 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 Modificare gli schemi delle tabelle.

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

Altri flag facoltativi sono:

• --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

Dove:

• location è la tua posizione. Il flag --location è facoltativo. Puoi impostare un valore predefinito per la posizione utilizzando il file.bigqueryrc.
• format è pari a ORC.
• 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.

Esempi:

Il seguente comando carica i dati da gs://mybucket/mydata.orc e sovrascrive una tabella denominata mytable in mydataset.

    bq load \
    --replace \
    --source_format=ORC \
    mydataset.mytable \
    gs://mybucket/mydata.orc

Il seguente comando carica i dati da gs://mybucket/mydata.orc e li aggiunge a una tabella denominata mytable in mydataset.

    bq load \
    --noreplace \
    --source_format=ORC \
    mydataset.mytable \
    gs://mybucket/mydata.orc

Per informazioni su come accodare e sovrascrivere le tabelle partizionate utilizzando lo strumento a riga di comando bq, consulta Aggiunta e sovrascrittura dei tabella partizionata partizionate.

API

1. Crea un job load che indichi i dati di origine in Cloud Storage.

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

3. La proprietà source URIs deve essere completa, nel formato gs://bucket/object. Puoi includere più URI come 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 ORC.

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

C#

Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione C# riportate nella guida rapida all'utilizzo di BigQuery con le librerie client. Per ulteriori informazioni, consulta la documentazione di riferimento dell'API BigQuery C#.

Per autenticarti in BigQuery, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per saperne di più, consulta Configurare l'autenticazione per le librerie client.

using Google.Apis.Bigquery.v2.Data;
using Google.Cloud.BigQuery.V2;
using System;

public class BigQueryLoadTableGcsOrcTruncate
{
    public void LoadTableGcsOrcTruncate(
        string projectId = "your-project-id",
        string datasetId = "your_dataset_id",
        string tableId = "your_table_id"
    )
    {
        BigQueryClient client = BigQueryClient.Create(projectId);
        var gcsURI = "gs://cloud-samples-data/bigquery/us-states/us-states.orc";
        var dataset = client.GetDataset(datasetId);
        TableReference destinationTableRef = dataset.GetTableReference(
            tableId: "us_states");
        // Create job configuration
        var jobOptions = new CreateLoadJobOptions()
        {
            SourceFormat = FileFormat.Orc,
            WriteDisposition = WriteDisposition.WriteTruncate
        };
        // Create and run job
        var loadJob = client.CreateLoadJob(
            sourceUri: gcsURI,
            destination: destinationTableRef,
            // Pass null as the schema because the schema is inferred when
            // loading Orc data
            schema: null, 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}");
    }
}

Vai

Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione Go riportate nella guida rapida all'utilizzo di BigQuery con le librerie client. Per ulteriori informazioni, consulta la documentazione di riferimento dell'API BigQuery Go.

Per autenticarti in BigQuery, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per saperne di più, consulta Configurare l'autenticazione per le librerie client.

import (
	"context"
	"fmt"

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

// importORCTruncate demonstrates loading Apache ORC data from Cloud Storage into a table
// and overwriting/truncating existing data in the table.
func importORCTruncate(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.orc")
	gcsRef.SourceFormat = bigquery.ORC
	loader := client.Dataset(datasetID).Table(tableID).LoaderFrom(gcsRef)
	// Default for import jobs is to append data to a table.  WriteTruncate
	// specifies that existing data should instead be replaced/overwritten.
	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

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.LoadJobConfiguration;
import com.google.cloud.bigquery.TableId;

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

  public static void runLoadOrcFromGcsTruncate() {
    // 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.orc";
    loadOrcFromGcsTruncate(datasetName, tableName, sourceUri);
  }

  public static void loadOrcFromGcsTruncate(
      String datasetName, String tableName, String sourceUri) {
    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 loadConfig =
          LoadJobConfiguration.newBuilder(tableId, sourceUri)
              .setFormatOptions(FormatOptions.orc())
              // Set the write disposition to overwrite existing table data
              .setWriteDisposition(JobInfo.WriteDisposition.WRITE_TRUNCATE)
              .build();

      // Load data from a GCS ORC 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() && job.getStatus().getError() == null) {
        System.out.println("Table is successfully overwritten by ORC file loaded from GCS");
      } 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 Node.js riportate nella guida rapida all'utilizzo di BigQuery con le librerie client. Per ulteriori informazioni, consulta la documentazione di riferimento dell'API BigQuery Node.js.

Per autenticarti in BigQuery, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per saperne di più, 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 the 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.orc';

async function loadORCFromGCSTruncate() {
  /**
   * 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: 'ORC',
    // 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;
  }
}

PHP

Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione PHP riportate nella guida rapida all'utilizzo di BigQuery con le librerie client. Per ulteriori informazioni, consulta la documentazione di riferimento dell'API BigQuery PHP.

Per autenticarti in BigQuery, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per saperne di più, 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.orc';
$loadConfig = $table->loadFromStorage($gcsUri)->sourceFormat('ORC')->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 Python riportate nella guida rapida all'utilizzo di BigQuery con le librerie client. Per ulteriori informazioni, consulta la documentazione di riferimento dell'API BigQuery Python.

Per autenticarti in BigQuery, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per saperne di più, consulta Configurare l'autenticazione per le librerie client.

Per sostituire le righe di una tabella esistente, imposta la proprietà LoadJobConfig.write_disposition su WRITE_TRUNCATE.

import io

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 = io.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.ORC,
)

uri = "gs://cloud-samples-data/bigquery/us-states/us-states.orc"
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))

Ruby

Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione Ruby riportate nella guida rapida all'utilizzo di BigQuery con le librerie client. Per ulteriori informazioni, consulta la documentazione di riferimento dell'API BigQuery Ruby.

Per autenticarti in BigQuery, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per saperne di più, consulta Configurare l'autenticazione per le librerie client.

require "google/cloud/bigquery"

def load_table_gcs_orc_truncate dataset_id = "your_dataset_id",
                                table_id   = "your_table_id"

  bigquery = Google::Cloud::Bigquery.new
  dataset  = bigquery.dataset dataset_id
  gcs_uri  = "gs://cloud-samples-data/bigquery/us-states/us-states.orc"

  load_job = dataset.load_job table_id,
                              gcs_uri,
                              format: "orc",
                              write:  "truncate"
  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

Carica i dati ORC partizionati in Hive

BigQuery supporta il caricamento dei dati ORC partizionati di Hive archiviati su Cloud Storage e compila le colonne di partizione di Hive come colonne nella tabella gestita BigQuery di destinazione. Per maggiori informazioni, consulta Caricare dati partizionati esternamente da Cloud Storage.

Conversioni ORC

BigQuery converte i tipi di dati ORC nei seguenti tipi di dati BigQuery:

Tipi primitivi

Tipo di dati ORC	Tipo di dati BigQuery	Note
boolean	BOOLEANO
byte	INTEGER
corti	INTEGER
int	INTEGER
Lungo	INTEGER
float	FLOAT
double	FLOAT
string	STRING	Solo UTF-8
varchar	STRING	Solo UTF-8
char	STRING	Solo UTF-8
binario	BYTES
data	DATA	Un tentativo di convertire qualsiasi valore nei dati ORC inferiore a -719162 giorni o superiore a 2932896 giorni restituisce un errore invalid date value. Se il problema ti riguarda, contatta l'assistenza per far convertire i valori non supportati nel valore minimo di BigQuery di 0001-01-01 o nel valore massimo di 9999-12-31, a seconda dei casi.
timestamp	TIMESTAMP	ORC supporta la precisione a livello di nanosecondo, ma BigQuery converte i valori inferiori al microsecondo in microsecondi quando i dati vengono letti. Un tentativo di convertire qualsiasi valore nei dati ORC inferiore a -719162 giorni o superiore a 2932896 giorni restituisce un errore invalid date value. Se il problema ti riguarda, contatta l'assistenza per richiedere la conversione dei valori non supportati nel valore minimo di 0001-01-01 o nel valore massimo di 9999-12-31 di BigQuery, a seconda dei casi.
decimal	NUMERIC, BIGNUMERIC o STRING	Vedi Tipo decimale.

Tipo decimale

I tipi logici Decimal possono essere convertiti in tipi NUMERIC, BIGNUMERIC o STRING. Il tipo convertito dipende dai parametri di precisione e scala del tipo logico decimal e dai tipi di target decimali specificati. Specifica il tipo di destinazione decimale come segue:

• Per un job di caricamento che utilizza l'API jobs.insert: utilizza il campo JobConfigurationLoad.decimalTargetTypes.
• Per un job di caricamento che utilizza il comando bq load nello strumento a riga di comando bq: utilizza il flag --decimal_target_types.
• Per una query su una tabella con origini esterne: utilizza il campo ExternalDataConfiguration.decimalTargetTypes.
• Per una tabella esterna persistente creata con DDL: utilizza l'opzione decimal_target_types.

Tipi complessi

Tipo di dati ORC	Tipo di dati BigQuery	Note
struct	RECORD	Tutti i campi sono NULLABLE. L'ordine dei campi viene ignorato. Il nome di un campo deve essere un nome di colonna valido.
map<K,V>	RECORD	Un campo mappa<K,V> ORC viene convertito in un RECORD ripetuto contenente due campi: una chiave dello stesso tipo di dati di K e un valore dello stesso tipo di dati di V. Entrambi i campi sono NULLABLE.
list	campi ripetuti	Gli elenchi nidificati e gli elenchi di mappe non sono supportati.
unione	RECORD	Quando l'unione ha una sola variante, viene convertita in un campo obbligatorio. In caso contrario, un'unione viene convertita in un RECORD con un elenco di campi NULLABLE. I campi NULLABLE hanno suffissi come campo_0, campo_1 e così via. Solo a uno di questi campi viene assegnato un valore quando i dati vengono letti.

Nomi delle colonne

Un nome di colonna può contenere lettere (a-z, A-Z), numeri (0-9) o trattini bassi (_) e deve iniziare con una lettera o un trattino basso. Se utilizzi nomi di colonne flessibili, BigQuery supporta l'inizio di un nome di colonna con un numero. Fai attenzione quando inizi le colonne con un numero, poiché l'utilizzo di nomi di colonne flessibili con l'API BigQuery Storage di lettura o con l'API BigQuery Storage Write richiede una gestione speciale. Per ulteriori informazioni sul supporto dei nomi delle colonne flessibili, consulta Nomi delle colonne flessibili.

I nomi delle colonne hanno una lunghezza massima di 300 caratteri. I nomi delle colonne non possono contenere nessuno dei seguenti prefissi:

• _TABLE_
• _FILE_
• _PARTITION
• _ROW_TIMESTAMP
• __ROOT__
• _COLIDENTIFIER

Non sono consentiti nomi di colonna duplicati, anche se le lettere maiuscole e minuscole sono diverse. Ad esempio, una colonna denominata Column1 è considerata identica a una colonna denominata column1. Per scoprire di più sulle regole di denominazione delle colonne, consulta Nomi colonna nella documentazione di riferimento di GoogleSQL.

Se il nome di una tabella (ad es. test) corrisponde a uno dei nomi delle sue colonne (ad es. test), l'espressione SELECT interpreta la colonna test come un STRUCT contenente tutte le altre colonne della tabella. Per evitare questa collisione, utilizza uno dei seguenti metodi:

• Evita di utilizzare lo stesso nome per una tabella e le relative colonne.

• Assegna alla tabella un alias diverso. Ad esempio, la seguente query assegna un alias tabella t alla tabella project1.dataset.test:

  SELECT test FROM project1.dataset.test AS t;
  

• Includi il nome della tabella quando fai riferimento a una colonna. Ad esempio:

  SELECT test.test FROM project1.dataset.test;
  

Nomi di colonne flessibili

Hai una maggiore flessibilità nella scelta dei nomi delle colonne, incluso l'accesso ampliato ai caratteri in lingue diverse dall'inglese, nonché a simboli aggiuntivi.

I nomi delle colonne flessibili supportano i seguenti caratteri:

• Qualsiasi lettera in qualsiasi lingua, come rappresentata dall'espressione regolare Unicode \p{L}.
• Qualsiasi carattere numerico in qualsiasi lingua, come rappresentato dall'espressione regolare Unicode \p{N}.
• Qualsiasi carattere di punteggiatura del connettore, inclusi gli underscore, come rappresentato dall'espressione regolare Unicode \p{Pc}.
• Un trattino o un a capo come rappresentato dall'espressione regolare Unicode \p{Pd}.
• Qualsiasi segno destinato ad accompagnare un altro carattere come rappresentato dall'espressione regolare Unicode \p{M}. Ad esempio, accenti, umlaut o riquadri di delimitazione.
• I seguenti caratteri speciali:
  • Una e commerciale (&) rappresentata dall'espressione regolare Unicode \u0026.
  • Un segno di percentuale (%) come rappresentato dall'espressione regolare Unicode \u0025.
  • Un segno di uguale (=) rappresentato dall'espressione regolare Unicode \u003D.
  • Un segno più (+) rappresentato dall'espressione regolare Unicode \u002B.
  • Un due punti (:) come rappresentato dall'espressione regolare Unicode \u003A.
  • Un apostrofo (') come rappresentato dall'espressione regolare Unicode \u0027.
  • Un segno di minore (<) rappresentato dall'espressione regolare Unicode \u003C.
  • Un segno di maggiore (>) come rappresentato dall'espressione regolare Unicode \u003E.
  • Un segno di numero (#) come rappresentato dall'espressione regolare Unicode \u0023.
  • Una linea verticale (|) rappresentata dall'espressione regolare Unicode \u007c.
  • Spazi vuoti.

I nomi delle colonne flessibili non supportano i seguenti caratteri speciali:

• Un punto esclamativo (!) rappresentato dall'espressione regolare Unicode \u0021.
• Una virgola (") rappresentata dall'espressione regolare Unicode \u0022.
• Un simbolo del dollaro ($) come rappresentato dall'espressione regolare Unicode \u0024.
• Una parentesi aperta (() rappresentata dall'espressione regolare Unicode \u0028.
• Una parentesi destra ()) rappresentata dall'espressione regolare Unicode \u0029.
• Un asterisco (*) come rappresentato dall'espressione regolare Unicode \u002A.
• Una virgola (,) rappresentata dall'espressione regolare Unicode \u002C.
• Un punto (.) come rappresentato dall'espressione regolare Unicode \u002E.
• Una barra (/) rappresentata dall'espressione regolare Unicode \u002F.
• Un punto e virgola (;) rappresentato dall'espressione regolare Unicode \u003B.
• Un punto interrogativo (?) come rappresentato dall'espressione regolare Unicode \u003F.
• Un segno di at (@) come rappresentato dall'espressione regolare Unicode \u0040.@
• Una parentesi quadra aperta ([) rappresentata dall'espressione regolare Unicode \u005B.
• Una barra (\) rappresentata dall'espressione regolare Unicode \u005C.
• Una parentesi quadra chiusa (]) rappresentata dall'espressione regolare Unicode \u005D.
• Un accento circonflesso (^) come rappresentato dall'espressione regolare Unicode \u005E.
• Un accento grave (`) come rappresentato dall'espressione regolare Unicode \u0060.
• Una parentesi graffa aperta {{) rappresentata dall'espressione regolare Unicode \u007B.
• Una parentesi graffa chiusa (}) rappresentata dall'espressione regolare Unicode \u007D.
• Una tilde (~) rappresentata dall'espressione regolare Unicode \u007E.

Per ulteriori linee guida, consulta Nomi delle colonne.

I caratteri delle colonne espansi sono supportati sia dall'API BigQuery Storage Read sia dall'API BigQuery Storage Write. Per utilizzare l'elenco espanso dei caratteri Unicode con l'API BigQuery Storage di lettura, devi impostare un flag. Puoi utilizzare l'attributo displayName per recuperare il nome della colonna. L'esempio seguente illustra come impostare un flag con il client Python:

from google.cloud.bigquery_storage import types
requested_session = types.ReadSession()

#set avro serialization options for flexible column.
options = types.AvroSerializationOptions()
options.enable_display_name_attribute = True
requested_session.read_options.avro_serialization_options = options

Per utilizzare l'elenco espanso dei caratteri Unicode con l'API BigQuery Storage Write, devi fornire lo schema con la notazione column_name, a meno che non utilizzi l'oggetto scrittore JsonStreamWriter. L'esempio seguente mostra come fornire lo schema:

syntax = "proto2";
package mypackage;
// Source protos located in github.com/googleapis/googleapis
import "google/cloud/bigquery/storage/v1/annotations.proto";

message FlexibleSchema {
  optional string item_name_column = 1
  [(.google.cloud.bigquery.storage.v1.column_name) = "name-列"];
  optional string item_description_column = 2
  [(.google.cloud.bigquery.storage.v1.column_name) = "description-列"];
}

In questo esempio, item_name_column e item_description_column sono nomi segnaposto che devono essere conformi alla convenzione di denominazione del buffer del protocollo. Tieni presente che le annotazioni column_name hanno sempre la precedenza sui nomi dei segnaposto.

Limitazioni

I nomi di colonna flessibili non sono supportati con le tabelle esterne.

NULL valori

Tieni presente che, per i job di caricamento, BigQuery ignora gli elementi NULL per il tipo composito list, poiché altrimenti verrebbero tradotti in elementi NULL ARRAY che non possono essere mantenuti in una tabella (per maggiori dettagli, consulta Tipi di dati).

Per ulteriori informazioni sui tipi di dati ORC, consulta la specifica Apache ORC™ v1.