查询 Blob Storage 数据
本文档介绍了如何查询存储在 Azure Blob Storage BigLake 表中的数据。
准备工作
确保您拥有 Blob Storage BigLake 表。
所需的角色
如需查询 Blob Storage BigLake 表,请确保 BigQuery API 的调用方具有以下角色:
- BigQuery Connection User (
roles/bigquery.connectionUser
) - BigQuery Data Viewer (
roles/bigquery.dataViewer
) - BigQuery User (
roles/bigquery.user
)
调用方可以是您的账号或 Blob Storage 连接服务账号。根据您的权限,您可以自行授予这些角色给自己,或者让管理员授予给您。如需详细了解如何授予角色,请参阅查看可针对资源授予的角色。
如需查看查询 Blob Storage BigLake 表所需的确切权限,请展开所需权限部分:
所需权限
bigquery.connections.use
bigquery.jobs.create
bigquery.readsessions.create
(仅当您使用 BigQuery Storage Read API 读取数据时才需要)bigquery.tables.get
bigquery.tables.getData
查询 Blob Storage BigLake 表
创建 Blob Storage BigLake 表后,您可以使用 GoogleSQL 语法查询表,就如查询标准 BigQuery 表一样。
缓存的查询结果存储在 BigQuery 临时表中。如需查询临时 BigLake 表,请参阅查询临时 BigLake 表。如需详细了解 BigQuery Omni 限制和配额,请参阅限制和配额。
在 BigQuery Omni 区域中创建预留时,请使用企业版。如需了解如何使用版本创建预留,请参阅创建预留。
对 Blob Storage BigLake 表运行查询:
在 Google Cloud 控制台中,转到 BigQuery 页面。
在查询编辑器中,输入以下语句:
SELECT * FROM DATASET_NAME.TABLE_NAME;
替换以下内容:
DATASET_NAME
:您创建的数据集名称TABLE_NAME
:您创建的 BigLake 表名称点击
运行。
如需详细了解如何运行查询,请参阅运行交互式查询。
查询临时表
BigQuery 会创建临时表来存储查询结果。如需从临时表中检索查询结果,您可以使用 Google Cloud 控制台或 BigQuery API。
从下列选项中选择一项:
控制台
查询引用外部云数据的 BigLake 表时,您可以查看 Google Cloud 控制台中显示的查询结果。
API
如需使用 API 查询 BigLake 表,请按以下步骤操作:
- 创建 Job 对象。
- 调用
jobs.insert
方法以异步运行查询,或调用jobs.query
方法以同步运行查询,同时传入Job
对象。 - 通过传递给定作业引用来读取具有
jobs.getQueryResults
的行,并通过传递查询结果的给定表引用来读取tabledata.list
方法。
查询 _FILE_NAME
伪列
基于外部数据源的表提供名为 _FILE_NAME
的伪列。此列包含相应行所属文件的完全限定路径。此列仅可用于引用存储在 Cloud Storage、Google 云端硬盘、Amazon S3 和 Azure Blob Storage 中的外部数据的表。
_FILE_NAME
列名为预留名称,也就是说,您不能在任何表中使用该名称创建列。如需选择 _FILE_NAME
的值,必须使用别名。以下示例查询演示了如何通过将别名 fn
分配给伪列来选择 _FILE_NAME
。
bq query \
--project_id=PROJECT_ID \
--use_legacy_sql=false \
'SELECT
name,
_FILE_NAME AS fn
FROM
`DATASET.TABLE_NAME`
WHERE
name contains "Alex"'
替换以下内容:
-
PROJECT_ID
是有效的项目 ID(如果使用 Cloud Shell 或在 Google Cloud CLI 中设置默认项目,则不需要此标志) -
DATASET
是存储永久外部表的数据集名称 -
TABLE_NAME
是永久外部表的名称
如果查询在 _FILE_NAME
伪列上具有过滤条件谓词,则 BigQuery 会尝试跳过读取不满足过滤条件的文件。使用 _FILE_NAME
伪列构造查询谓词时,会应用使用伪列查询注入时间分区表的类似建议。
后续步骤
- 了解如何在 BigQuery 中使用 SQL。
- 了解 BigQuery Omni。
- 了解 BigQuery 配额。