Esegui query sui dati di Cloud Storage nelle tabelle esterne

Questo documento descrive come eseguire query sui dati archiviati in una tabella esterna Cloud Storage.

Prima di iniziare

Assicurati di avere una tabella esterna Cloud Storage.

Ruoli obbligatori

Per eseguire query sulle tabelle esterne di Cloud Storage, assicurati di disporre dei seguenti ruoli:

  • Visualizzatore dati BigQuery (roles/bigquery.dataViewer)
  • Utente BigQuery (roles/bigquery.user)
  • Storage Object Viewer (roles/storage.objectViewer)

A seconda delle tue autorizzazioni, puoi assegnare questi ruoli a te stesso o chiedere all'amministratore di assegnarteli. Per ulteriori informazioni sulla concessione dei ruoli, consulta Visualizzazione dei ruoli assegnabili sulle risorse.

Per visualizzare le autorizzazioni BigQuery esatte necessarie per eseguire query sulle tabelle esterne, espandi la sezione Autorizzazioni richieste:

Autorizzazioni obbligatorie

Potresti anche ottenere queste autorizzazioni con ruoli personalizzati o altri ruoli predefiniti.

Esegui query sulle tabelle esterne permanenti

Dopo aver creato una tabella esterna Cloud Storage, puoi eseguire query utilizzando la sintassi di GoogleSQL, come se fosse una tabella BigQuery standard. Ad esempio, SELECT field1, field2 FROM mydataset.my_cloud_storage_table;.

Esegui query sulle tabelle esterne temporanee

L'esecuzione di query su un'origine dati esterna utilizzando una tabella temporanea è utile per query una tantum e ad hoc su dati esterni o per processi ETL (estrazione, trasformazione e caricamento).

Per eseguire query su un'origine dati esterna senza creare una tabella permanente, fornisci una definizione della tabella per la tabella temporanea e poi utilizzala in un comando o in una chiamata per eseguire query sulla tabella temporanea. Puoi fornire la definizione della tabella in uno dei seguenti modi:

Il file di definizione della tabella o lo schema fornito viene utilizzato per creare la tabella esterna temporanea e la query viene eseguita su questa tabella.

Quando utilizzi una tabella esterna temporanea, non crei una tabella in uno dei tuoi set di dati BigQuery. Poiché la tabella non viene archiviata in modo permanente in un set di dati, non può essere condivisa con altri.

Puoi creare e eseguire query su una tabella temporanea collegata a un'origine dati esterna utilizzando lo strumento a riga di comando bq, l'API o le librerie client.

bq

Esegui una query su una tabella temporanea collegata a un'origine dati esterna utilizzando il comando bq query con il flag --external_table_definition. Quando utilizzi lo strumento a riga di comando bq per eseguire query su una tabella temporanea collegata a un'origine dati esterna, puoi identificare lo schema della tabella utilizzando:

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

Per eseguire query su una tabella temporanea collegata all'origine dati esterna utilizzando un file di definizione della tabella, inserisci il seguente comando.

bq --location=LOCATION query \
--external_table_definition=TABLE::DEFINITION_FILE \
'QUERY'

Sostituisci quanto segue:

  • LOCATION: il nome della 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.
  • TABLE: il nome della tabella temporanea che stai creando.
  • DEFINITION_FILE: il percorso del file di definizione della tabella sulla tua macchina locale.
  • QUERY: la query che stai inviando alla tabella temporanea.

Ad esempio, il comando seguente crea e esegue query su una tabella temporanea denominata sales utilizzando un file di definizione della tabella denominato sales_def.

bq query \
--external_table_definition=sales::sales_def \
'SELECT
  Region,
  Total_sales
FROM
  sales'

Per eseguire query su una tabella temporanea collegata all'origine dati esterna utilizzando una definizione di schema in linea, inserisci il seguente comando.

bq --location=LOCATION query \
--external_table_definition=TABLE::SCHEMA@SOURCE_FORMAT=BUCKET_PATH \
'QUERY'

Sostituisci quanto segue:

  • LOCATION: il nome della 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.
  • TABLE: il nome della tabella temporanea che stai creando.
  • SCHEMA: la definizione dello schema in linea nel formato field:data_type,field:data_type.
  • SOURCE_FORMAT: il formato dell'origine dati esterna, ad esempio CSV.

  • BUCKET_PATH: il percorso del bucket Cloud Storage contenente i dati della tabella, nel formato gs://bucket_name/[folder_name/]file_pattern.

    Puoi selezionare più file dal bucket specificando un carattere jolly asterisco (*) in file_pattern. Ad esempio: gs://mybucket/file00*.parquet. Per ulteriori informazioni, consulta Supporto dei caratteri jolly per gli URI di Cloud Storage.

    Puoi specificare più bucket per l'opzione uris fornendo più percorsi.

    Gli esempi seguenti mostrano valori uris validi:

    • gs://bucket/path1/myfile.csv
    • gs://bucket/path1/*.parquet
    • gs://bucket/path1/file1*, gs://bucket1/path1/*

    Quando specifichi valori uris che hanno come target più file, tutti questi file devono condividere uno schema compatibile.

    Per ulteriori informazioni sull'utilizzo degli URI Cloud Storage in BigQuery, consulta Percorso della risorsa Cloud Storage.

  • QUERY: la query che stai inviando alla tabella temporanea.

Ad esempio, il seguente comando crea e esegue query su una tabella temporanea denominata sales collegata a un file CSV memorizzato in Cloud Storage con la seguente definizione dello schema: Region:STRING,Quarter:STRING,Total_sales:INTEGER.

bq query \
--external_table_definition=sales::Region:STRING,Quarter:STRING,Total_sales:INTEGER@CSV=gs://mybucket/sales.csv \
'SELECT
  Region,
  Total_sales
FROM
  sales'

Per eseguire una query su una tabella temporanea collegata all'origine dati esterna utilizzando un file schema JSON, inserisci il seguente comando.

bq --location=LOCATION query \
--external_table_definition=SCHEMA_FILE@SOURCE_FORMAT=BUCKET_PATH \
'QUERY'

Sostituisci quanto segue:

  • LOCATION: il nome della 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.
  • SCHEMA_FILE: il percorso del file dello schema JSON sulla tua macchina locale.
  • SOURCE_FORMAT: il formato dell'origine dati esterna, ad esempio CSV.

  • BUCKET_PATH: il percorso del bucket Cloud Storage contenente i dati della tabella, nel formato gs://bucket_name/[folder_name/]file_pattern.

    Puoi selezionare più file dal bucket specificando un carattere jolly asterisco (*) in file_pattern. Ad esempio: gs://mybucket/file00*.parquet. Per ulteriori informazioni, consulta Supporto dei caratteri jolly per gli URI di Cloud Storage.

    Puoi specificare più bucket per l'opzione uris fornendo più percorsi.

    Gli esempi seguenti mostrano valori uris validi:

    • gs://bucket/path1/myfile.csv
    • gs://bucket/path1/*.parquet
    • gs://bucket/path1/file1*, gs://bucket1/path1/*

    Quando specifichi valori uris che hanno come target più file, tutti questi file devono condividere uno schema compatibile.

    Per ulteriori informazioni sull'utilizzo degli URI Cloud Storage in BigQuery, consulta Percorso della risorsa Cloud Storage.

  • QUERY: la query che stai inviando alla tabella temporanea.

Ad esempio, il comando seguente crea e esegue query su una tabella temporanea chiamata sales collegata a un file CSV archiviato in Cloud Storage utilizzando il file dello schema /tmp/sales_schema.json.

  bq query \
  --external_table_definition=sales::/tmp/sales_schema.json@CSV=gs://mybucket/sales.csv \
  'SELECT
      Region,
      Total_sales
    FROM
      sales'

API

Per eseguire una query utilizzando l'API:

  1. Crea un oggetto Job.
  2. Compila la sezione configuration dell'oggetto Job con un oggetto JobConfiguration.
  3. Compila la sezione query dell'oggetto JobConfiguration con un oggetto JobConfigurationQuery.
  4. Compila la sezione tableDefinitions dell'oggetto JobConfigurationQuery con un oggetto ExternalDataConfiguration.
  5. Chiama il metodo jobs.insert per eseguire la query in modo asincrono o il metodo jobs.query per eseguire la query in modo sincrono, passando l'oggetto Job.

Java

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

Per autenticarti in BigQuery, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per saperne di più, 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.ExternalTableDefinition;
import com.google.cloud.bigquery.Field;
import com.google.cloud.bigquery.QueryJobConfiguration;
import com.google.cloud.bigquery.Schema;
import com.google.cloud.bigquery.StandardSQLTypeName;
import com.google.cloud.bigquery.TableResult;

// Sample to queries an external data source using a temporary table
public class QueryExternalGCSTemp {

  public static void runQueryExternalGCSTemp() {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    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));
    String query = String.format("SELECT * FROM %s WHERE name LIKE 'W%%'", tableName);
    queryExternalGCSTemp(tableName, sourceUri, schema, query);
  }

  public static void queryExternalGCSTemp(
      String tableName, String sourceUri, Schema schema, String query) {
    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();

      // Configure the external data source and query job.
      ExternalTableDefinition externalTable =
          ExternalTableDefinition.newBuilder(sourceUri, csvOptions).setSchema(schema).build();
      QueryJobConfiguration queryConfig =
          QueryJobConfiguration.newBuilder(query)
              .addTableDefinition(tableName, externalTable)
              .build();

      // Example query to find states starting with 'W'
      TableResult results = bigquery.query(queryConfig);

      results
          .iterateAll()
          .forEach(row -> row.forEach(val -> System.out.printf("%s,", val.toString())));

      System.out.println("Query on external temporary table performed successfully.");
    } catch (BigQueryException | InterruptedException e) {
      System.out.println("Query not performed \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 library and create a client
const {BigQuery} = require('@google-cloud/bigquery');
const bigquery = new BigQuery();

async function queryExternalGCSTemp() {
  // Queries an external data source using a temporary table.

  const tableId = 'us_states';

  // Configure the external data source
  const externalDataConfig = {
    sourceFormat: 'CSV',
    sourceUris: ['gs://cloud-samples-data/bigquery/us-states/us-states.csv'],
    // Optionally skip header row.
    csvOptions: {skipLeadingRows: 1},
    schema: {fields: schema},
  };

  // Example query to find states starting with 'W'
  const query = `SELECT post_abbr
  FROM \`${tableId}\`
  WHERE name LIKE 'W%'`;

  // For all options, see https://cloud.google.com/bigquery/docs/reference/v2/tables#resource
  const options = {
    query,
    tableDefinitions: {[tableId]: externalDataConfig},
  };

  // Run the query as a job
  const [job] = await bigquery.createQueryJob(options);
  console.log(`Job ${job.id} started.`);

  // Wait for the query to finish
  const [rows] = await job.getQueryResults();

  // Print the results
  console.log('Rows:');
  console.log(rows);
}

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()

# Configure the external data source and query job.
external_config = bigquery.ExternalConfig("CSV")
external_config.source_uris = [
    "gs://cloud-samples-data/bigquery/us-states/us-states.csv"
]
external_config.schema = [
    bigquery.SchemaField("name", "STRING"),
    bigquery.SchemaField("post_abbr", "STRING"),
]
external_config.options.skip_leading_rows = 1
table_id = "us_states"
job_config = bigquery.QueryJobConfig(table_definitions={table_id: external_config})

# Example query to find states starting with 'W'.
sql = 'SELECT * FROM `{}` WHERE name LIKE "W%"'.format(table_id)

query_job = client.query(sql, job_config=job_config)  # Make an API request.

w_states = list(query_job)  # Wait for the job to complete.
print("There are {} states with names starting with W.".format(len(w_states)))

Esegui una query sulla pseudocolonna _FILE_NAME

Le tabelle basate su origini dati esterne forniscono una pseudocolonna denominata _FILE_NAME. Questa colonna contiene il percorso completo del file a cui appartiene la riga. Questa colonna è disponibile solo per le tabelle che fanno riferimento a dati esterni archiviati in Cloud Storage, Google Drive, Amazon S3 e Azure Blob Storage.

Il nome della colonna _FILE_NAME è riservato, il che significa che non puoi creare una colonna con questo nome in nessuna delle tue tabelle. Per selezionare il valore di _FILE_NAME, devi utilizzare un alias. La seguente query di esempio mostra la selezione di _FILE_NAME assegnando l'alias fn alla pseudocolonna. 

  bq query \
  --project_id=PROJECT_ID \
  --use_legacy_sql=false \
  'SELECT
     name,
     _FILE_NAME AS fn
   FROM
     `DATASET.TABLE_NAME`
   WHERE
     name contains "Alex"'

Sostituisci quanto segue:

  • PROJECT_ID è un ID progetto valido (questo flag non è obbligatorio se utilizzi Cloud Shell o se imposti un progetto predefinito in Google Cloud CLI)
  • DATASET è il nome del set di dati che memorizza la tabella esterna permanente
  • TABLE_NAME è il nome della tabella esterna permanente

Quando la query ha un predicato di filtro sulla pseudocolonna _FILE_NAME, BigQuery tenta di saltare la lettura dei file che non soddisfano il filtro. Consigli simili per eseguire una query sulle tabelle partizionate per data di importazione utilizzando le pseudocolonne si applicano anche alla costruzione dei predicati di query con la pseudocolonna _FILE_NAME.

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