逐頁瀏覽資料表資料

本文說明如何使用 BigQuery REST API 逐頁瀏覽資料表資料。

使用 API 分頁結果

在某些情況下，所有 collection.list 方法都會傳回分頁結果。每頁的結果數由 maxResults 屬性控管。

方法	分頁條件	預設 `maxResults` 值	最大的 `maxResults` 值
`Tabledata.list`	如果回應大小超過 10 MB 的序列化 JSON 或超過 `maxResults` 個資料列，就會傳回分成數頁的結果。	100,000	100,000
所有其他 `collection.list` 方法	如果回應超過 `maxResults` 個資料列就傳回分成數頁的結果。	50	1,000

如果您將 maxResults 設為大於上述上限值，結果就會根據上限值分成數頁。

頁面是總資料列數的子集。如果您的結果有超過一頁的資料，結果資料就會有「pageToken」這個屬性。如要擷取下一頁的結果，請再次發出 list 呼叫，並透過網址參數「pageToken」提供代碼值。

bigquery.tabledata.list 方法可用來將資料表資料分頁，並使用資料列的偏移值或網頁憑證。如要瞭解詳細資訊，請參閱瀏覽資料表資料一文。

下列範例示範如何逐頁瀏覽 BigQuery 資料表資料。

C#

在嘗試這個範例之前，請先按照 BigQuery 快速入門導覽課程：使用用戶端程式庫中的 C# 設定操作說明來進行。詳情請參閱 BigQuery C# API 參考說明文件。

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using Google.Api.Gax;
using Google.Apis.Bigquery.v2.Data;
using Google.Cloud.BigQuery.V2;
using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Linq;

public class BigQueryBrowseTable
{
    public void BrowseTable(
        string projectId = "your-project-id"
    )
    {
        BigQueryClient client = BigQueryClient.Create(projectId);
        TableReference tableReference = new TableReference()
        {
            TableId = "shakespeare",
            DatasetId = "samples",
            ProjectId = "bigquery-public-data"
        };
        // Load all rows from a table
        PagedEnumerable<TableDataList, BigQueryRow> result = client.ListRows(
            tableReference: tableReference,
            schema: null
        );
        // Print the first 10 rows
        foreach (BigQueryRow row in result.Take(10))
        {
            Console.WriteLine($"{row["corpus"]}: {row["word_count"]}");
        }
    }
}

Java

在嘗試這個範例之前，請先按照 BigQuery 快速入門導覽課程：使用用戶端程式庫中的 Java 設定操作說明來進行。詳情請參閱 BigQuery Java API 參考說明文件。

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TableId tableIdObject = TableId.of(datasetName, tableName);
// This example reads the result 100 rows per RPC call. If there's no need to limit the number,
// simply omit the option.
TableResult tableData =
    bigquery.listTableData(tableIdObject, TableDataListOption.pageSize(100));
for (FieldValueList row : tableData.iterateAll()) {
  // do something with the row
}

Go

在嘗試這個範例之前，請先按照 BigQuery 快速入門導覽課程：使用用戶端程式庫中的 Go 設定操作說明來進行。詳情請參閱 BigQuery Go API 參考說明文件。

根據預設，Go 專用的 Google Cloud 用戶端程式庫會自動進行分頁，因此您無須自行實作分頁程序，例如：

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table := client.Dataset(datasetID).Table(tableID)
it := table.Read(ctx)
for {
	var row []bigquery.Value
	err := it.Next(&row)
	if err == iterator.Done {
		break
	}
	if err != nil {
		return err
	}
	fmt.Println(row)
}

Node.js

在嘗試這個範例之前，請先按照 BigQuery 快速入門導覽課程：使用用戶端程式庫中的 Node.js 設定操作說明來進行。詳情請參閱 BigQuery Node.js API 參考說明文件。

根據預設，Node.js 專用的 Google Cloud 用戶端程式庫會自動進行分頁，因此您無須自行實作分頁程序，例如：

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

async function browseRows() {
  // Displays rows from "my_table" in "my_dataset".

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

  // List rows in the table
  const [rows] = await bigquery
    .dataset(datasetId)
    .table(tableId)
    .getRows();

  console.log('Rows:');
  rows.forEach(row => console.log(row));
}

PHP

在嘗試這個範例之前，請先按照 BigQuery 快速入門：使用用戶端程式庫中的 PHP 設定操作說明來進行。詳情請參閱 BigQuery PHP API 參考說明文件。

PHP 專用的 Google Cloud 用戶端程式庫會透過產生器函式 rows 在疊代作業期間擷取下一頁的結果，藉此自動進行分頁。

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use Google\Cloud\BigQuery\BigQueryClient;

/** Uncomment and populate these variables in your code */
// $projectId = 'The Google project ID';
// $datasetId = 'The BigQuery dataset ID';
// $tableId   = 'The BigQuery table ID';
// $maxResults = 10;

$maxResults = 10;
$startIndex = 0;

$options = [
    'maxResults' => $maxResults,
    'startIndex' => $startIndex
];
$bigQuery = new BigQueryClient([
    'projectId' => $projectId,
]);
$dataset = $bigQuery->dataset($datasetId);
$table = $dataset->table($tableId);
$numRows = 0;
foreach ($table->rows($options) as $row) {
    print('---');
    foreach ($row as $column => $value) {
        printf('%s: %s' . PHP_EOL, $column, $value);
    }
    $numRows++;
}

Python

在嘗試這個範例之前，請先按照 BigQuery 快速入門導覽課程：使用用戶端程式庫中的 Python 設定操作說明來進行。詳情請參閱 BigQuery Python API 參考資料說明文件。

根據預設，Python 專用的 Google Cloud 用戶端程式庫會自動進行分頁，因此您無須自行實作分頁程序，例如：

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# from google.cloud import bigquery
# client = bigquery.Client()

dataset_ref = client.dataset("samples", project="bigquery-public-data")
table_ref = dataset_ref.table("shakespeare")
table = client.get_table(table_ref)  # API call

# Load all rows from a table
rows = client.list_rows(table)
assert len(list(rows)) == table.num_rows

# Load the first 10 rows
rows = client.list_rows(table, max_results=10)
assert len(list(rows)) == 10

# Specify selected fields to limit the results to certain columns
fields = table.schema[:2]  # first two columns
rows = client.list_rows(table, selected_fields=fields, max_results=10)
assert len(rows.schema) == 2
assert len(list(rows)) == 10

# Use the start index to load an arbitrary portion of the table
rows = client.list_rows(table, start_index=10, max_results=10)

# Print row data in tabular format
format_string = "{!s:<16} " * len(rows.schema)
field_names = [field.name for field in rows.schema]
print(format_string.format(*field_names))  # prints column headers
for row in rows:
    print(format_string.format(*row))  # prints row data

Ruby

在嘗試此範例之前，請先按照 BigQuery 快速入門導覽課程：使用用戶端程式庫中的操作說明設定 Ruby。詳情請參閱 BigQuery Ruby API 參考說明文件。

Ruby 專用的 Google Cloud 用戶端程式庫會透過 Table#data 和 Data#next 自動進行分頁。

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require "google/cloud/bigquery"

def browse_table
  bigquery = Google::Cloud::Bigquery.new project_id: "bigquery-public-data"
  dataset  = bigquery.dataset "samples"
  table    = dataset.table "shakespeare"

  # Load all rows from a table
  rows = table.data

  # Load the first 10 rows
  rows = table.data max: 10

  # Print row data
  rows.each { |row| puts row }
end

要求任意頁面，並避免多餘的清單呼叫作業

當您使用快取的「pageToken」值往前翻頁或跳到任意頁面時，頁面內的資料就有可能會因為最近瀏覽過而變更，不過這不一定會發生。為了避免發生這種情況，您可以使用「Etag」屬性。

每一個 collection.list 方法 (Tabledata 除外) 都會在結果內傳回「Etag」屬性。這個屬性是頁面結果的雜湊值，可用來驗證網頁在上次要求過後是否有變更。當您使用 Etag 值對 BigQuery 進行要求時，BigQuery 會將這個 Etag 值和 API 傳回的 ETag 值進行比較，並依這兩個 ETag 值是否相符來進行回應。您可以使用 ETag 來避免進行多餘的清單呼叫，方法如下：

如果您只是想要在值有變更的情況下傳回清單值：
如果您只是想要在值有變更的情況下傳回一頁清單值，可以使用 HTTP "if-none-match" 標頭，藉由先前儲存的 ETag 進行清單呼叫。如果您提供的 ETag 與伺服器上的 ETag 不符，BigQuery 就會傳回一頁新的清單值。如果 ETag 不符，BigQuery 就會傳回 HTTP 304「Not Modified」的結果，而且不會傳回任何值。舉例來說，使用者可能會定期在某個網頁上輸入儲存在 BigQuery 內的資訊，這種情況就會發生。如果資料沒有變更的話，您可以使用 if-non-match 標頭和 ETag 來避免對 BigQuery 進行多餘的清單呼叫。
如果您只是想要在值沒有變更的情況下傳回清單值：
如果您只是想要在清單值沒有變更的情況下傳回一頁清單值，可以使用 HTTP "if-match" 標頭。假使結果未曾變更，BigQuery 就會比對 ETag 值並傳回結果頁面，如果頁面已變更過，就會傳回 412「Precondition Failed」的結果。

備註：雖然 ETag 是避免進行多餘清單呼叫的好方法，不過您可以採用同樣方式來確定是否有任何已變更的物件。例如，您可以針對特定資料表執行 Get 要求，並使用 ETag 判斷資料表在傳回完整回應前是否變更過。

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上次更新：十二月 21, 2019。

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