Interroger un ensemble de données public avec les bibliothèques clientes BigQuery

Interroger un ensemble de données public avec les bibliothèques clientes BigQuery

Découvrez comment interroger un ensemble de données public avec les bibliothèques clientes BigQuery.

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Pour obtenir des instructions détaillées sur cette tâche directement dans la consoleGoogle Cloud , sélectionnez le langage de programmation de votre choix :

C#

Visite guidée C#

Go

Faire la visite guidée de Go

Java

Visite guidée Java

Node.js

Visite guidée Node.js

PHP

Visite guidée PHP

Python

Visite guidée Python

Ruby

Visite guidée Ruby

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Avant de commencer

1. Create or select a Google Cloud project.

   Roles required to select or create a project

   • Select a project: Selecting a project doesn't require a specific IAM role—you can select any project that you've been granted a role on.
   • Create a project: To create a project, you need the Project Creator (roles/resourcemanager.projectCreator), which contains the resourcemanager.projects.create permission. Learn how to grant roles.
   Note: If you don't plan to keep the resources that you create in this procedure, create a project instead of selecting an existing project. After you finish these steps, you can delete the project, removing all resources associated with the project.

   • Create a Google Cloud project:

     gcloud projects create PROJECT_ID

     Replace PROJECT_ID with a name for the Google Cloud project you are creating.

   • Select the Google Cloud project that you created:

     gcloud config set project PROJECT_ID

     Replace PROJECT_ID with your Google Cloud project name.

2. Indiquez si vous souhaitez utiliser le bac à sable BigQuery sans frais, ou bien activer la facturation pour votre projet Google Cloud .

   Si vous n'activez pas la facturation pour un projet, vous travaillez automatiquement dans le bac à sable BigQuery. Le bac à sable BigQuery vous permet d'apprendre à utiliser BigQuery avec un ensemble limité de fonctionnalités offertes. Si vous ne prévoyez pas d'utiliser votre projet au-delà de ce document, nous vous recommandons d'utiliser le bac à sable BigQuery.

3. Grant roles to your user account. Run the following command once for each of the following IAM roles: roles/serviceusage.serviceUsageAdmin, roles/bigquery.jobUser

   gcloud projects add-iam-policy-binding PROJECT_ID --member="user:USER_IDENTIFIER" --role=ROLE

   Replace the following:

   • PROJECT_ID: Your project ID.
   • USER_IDENTIFIER: The identifier for your user account. For example, [e-mail].
   • ROLE: The IAM role that you grant to your user account.

4. Enable the BigQuery API:

   Roles required to enable APIs

   To enable APIs, you need the Service Usage Admin IAM role (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin), which contains the serviceusage.services.enable permission. Learn how to grant roles.

   gcloud services enable bigquery

   Pour les nouveaux projets, l'API BigQuery est activée automatiquement.

5. In the Google Cloud console, activate Cloud Shell.

   Activate Cloud Shell

6. Activez votre projet Google Cloud dans Cloud Shell :

   gcloud config set project PROJECT_ID
   

   Remplacez PROJECT_ID par le projet que vous avez sélectionné pour ce tutoriel.

   Le résultat ressemble à ce qui suit :

   Updated property [core/project].
   

Interroger un ensemble de données public

Sélectionnez l'un des langages suivants :

C#

1. Dans Cloud Shell, créez un projet C# et le fichier associé :

   dotnet new console -n BigQueryCsharpDemo

   Le résultat ressemble à ce qui suit : Plusieurs lignes sont omises pour simplifier le résultat.

   Welcome to .NET 6.0!
   ---------------------
   SDK Version: 6.0.407
   ...
   The template "Console App" was created successfully.
   ...
   

   Cette commande crée un projet C# nommé BigQueryCsharpDemo et un fichier intitulé Program.cs.

2. Ouvrez l'éditeur Cloud Shell :

   cloudshell workspace BigQueryCsharpDemo

3. Pour ouvrir un terminal dans l'éditeur Cloud Shell, cliquez sur Ouvrir le terminal.

4. Ouvrez le répertoire de votre projet :

   cd BigQueryCsharpDemo

5. Installez la bibliothèque cliente BigQuery pour C# :

   dotnet add package Google.Cloud.BigQuery.V2

   Le résultat ressemble à ce qui suit : Plusieurs lignes sont omises pour simplifier la sortie.

   Determining projects to restore...
   Writing /tmp/tmpF7EKSd.tmp
   ...
   info : Writing assets file to disk.
   ...
   

6. Définissez la variable GOOGLE_PROJECT_ID sur la valeur GOOGLE_CLOUD_PROJECT et exportez-la :

   export GOOGLE_PROJECT_ID=$GOOGLE_CLOUD_PROJECT

7. Cliquez sur Ouvrir l'éditeur.

8. Dans le volet Explorateur, localisez votre projet BIGQUERYCSHARPDEMO.

9. Cliquez sur le fichier Program.cs pour l'ouvrir.

10. Pour créer une requête sur l'ensemble de données bigquery-public-data.stackoverflow qui renvoie les 10 pages Stack Overflow les plus consultées et leur nombre de vues, remplacez le contenu du fichier par le code suivant :

    
    using System;
    using Google.Cloud.BigQuery.V2;
    
    namespace GoogleCloudSamples
    {
        public class Program
        {
            public static void Main(string[] args)
            {
                string projectId = Environment.GetEnvironmentVariable("GOOGLE_PROJECT_ID");
                var client = BigQueryClient.Create(projectId);
                string query = @"SELECT
                    CONCAT(
                        'https://stackoverflow.com/questions/',
                        CAST(id as STRING)) as url, view_count
                    FROM `bigquery-public-data.stackoverflow.posts_questions`
                    WHERE tags like '%google-bigquery%'
                    ORDER BY view_count DESC
                    LIMIT 10";
                var result = client.ExecuteQuery(query, parameters: null);
                Console.Write("\nQuery Results:\n------------\n");
                foreach (var row in result)
                {
                    Console.WriteLine($"{row["url"]}: {row["view_count"]} views");
                }
            }
        }
    }
    

11. Cliquez sur Ouvrir le terminal.

12. Dans le terminal, exécutez le script Program.cs. Si vous êtes invité à autoriser Cloud Shell et à accepter les conditions, cliquez sur Autoriser.

    dotnet run

    Le résultat ressemble à ce qui suit :

    Query Results:
    ------------
    https://stackoverflow.com/questions/35159967: 170023 views
    https://stackoverflow.com/questions/22879669: 142581 views
    https://stackoverflow.com/questions/10604135: 132406 views
    https://stackoverflow.com/questions/44564887: 128781 views
    https://stackoverflow.com/questions/27060396: 127008 views
    https://stackoverflow.com/questions/12482637: 120766 views
    https://stackoverflow.com/questions/20673986: 115720 views
    https://stackoverflow.com/questions/39109817: 108368 views
    https://stackoverflow.com/questions/11057219: 105175 views
    https://stackoverflow.com/questions/43195143: 101878 views
    

Vous venez d'interroger un ensemble de données public avec la bibliothèque cliente BigQuery pour C#.

Go

1. Dans Cloud Shell, créez un projet Go et le fichier associé :

   mkdir bigquery-go-quickstart \
       && touch \
       bigquery-go-quickstart/app.go

   Cette commande crée un projet Go nommé bigquery-go-quickstart et un fichier nommé app.go.

2. Ouvrez l'éditeur Cloud Shell :

   cloudshell workspace bigquery-go-quickstart

3. Pour ouvrir un terminal dans l'éditeur Cloud Shell, cliquez sur Ouvrir le terminal.

4. Ouvrez le répertoire de votre projet :

   cd bigquery-go-quickstart

5. Créez un fichier go.mod :

   go mod init quickstart

   Le résultat ressemble à ce qui suit :

   go: creating new go.mod: module quickstart
   go: to add module requirements and sums:
           go mod tidy
   

6. Installez la bibliothèque cliente BigQuery pour Go :

   go get cloud.google.com/go/bigquery

   Le résultat renvoyé ressemble à ceci : Plusieurs lignes sont omises pour simplifier le résultat.

   go: downloading cloud.google.com/go/bigquery v1.49.0
   go: downloading cloud.google.com/go v0.110.0
   ...
   go: added cloud.google.com/go/bigquery v1.49.0
   go: added cloud.google.com/go v0.110.0
   

7. Cliquez sur Ouvrir l'éditeur.

8. Dans le volet Explorateur, localisez votre projet BIGQUERY-GO-QUICKSTART.

9. Cliquez sur le fichier app.go pour l'ouvrir.

10. Pour créer une requête sur l'ensemble de données bigquery-public-data.stackoverflow qui renvoie les 10 pages Stack Overflow les plus consultées et leur nombre de vues, copiez le code suivant dans le fichier app.go :

    
    // Command simpleapp queries the Stack Overflow public dataset in Google BigQuery.
    package main
    
    import (
    	"context"
    	"fmt"
    	"io"
    	"log"
    	"os"
    
    	"cloud.google.com/go/bigquery"
    	"google.golang.org/api/iterator"
    )
    
    
    func main() {
    	projectID := os.Getenv("GOOGLE_CLOUD_PROJECT")
    	if projectID == "" {
    		fmt.Println("GOOGLE_CLOUD_PROJECT environment variable must be set.")
    		os.Exit(1)
    	}
    
    	ctx := context.Background()
    
    	client, err := bigquery.NewClient(ctx, projectID)
    	if err != nil {
    		log.Fatalf("bigquery.NewClient: %v", err)
    	}
    	defer client.Close()
    
    	rows, err := query(ctx, client)
    	if err != nil {
    		log.Fatal(err)
    	}
    	if err := printResults(os.Stdout, rows); err != nil {
    		log.Fatal(err)
    	}
    }
    
    // query returns a row iterator suitable for reading query results.
    func query(ctx context.Context, client *bigquery.Client) (*bigquery.RowIterator, error) {
    
    	query := client.Query(
    		`SELECT
    			CONCAT(
    				'https://stackoverflow.com/questions/',
    				CAST(id as STRING)) as url,
    			view_count
    		FROM ` + "`bigquery-public-data.stackoverflow.posts_questions`" + `
    		WHERE tags like '%google-bigquery%'
    		ORDER BY view_count DESC
    		LIMIT 10;`)
    	return query.Read(ctx)
    }
    
    type StackOverflowRow struct {
    	URL       string `bigquery:"url"`
    	ViewCount int64  `bigquery:"view_count"`
    }
    
    // printResults prints results from a query to the Stack Overflow public dataset.
    func printResults(w io.Writer, iter *bigquery.RowIterator) error {
    	for {
    		var row StackOverflowRow
    		err := iter.Next(&row)
    		if err == iterator.Done {
    			return nil
    		}
    		if err != nil {
    			return fmt.Errorf("error iterating through results: %w", err)
    		}
    
    		fmt.Fprintf(w, "url: %s views: %d\n", row.URL, row.ViewCount)
    	}
    }
    

11. Cliquez sur Ouvrir le terminal.

12. Dans le terminal, exécutez le script app.go. Si vous êtes invité à autoriser Cloud Shell et à accepter les conditions, cliquez sur Autoriser.

    go run app.go

    Le résultat ressemble à ce qui suit :

    https://stackoverflow.com/questions/35159967 : 170023 views
    https://stackoverflow.com/questions/22879669 : 142581 views
    https://stackoverflow.com/questions/10604135 : 132406 views
    https://stackoverflow.com/questions/44564887 : 128781 views
    https://stackoverflow.com/questions/27060396 : 127008 views
    https://stackoverflow.com/questions/12482637 : 120766 views
    https://stackoverflow.com/questions/20673986 : 115720 views
    https://stackoverflow.com/questions/39109817 : 108368 views
    https://stackoverflow.com/questions/11057219 : 105175 views
    https://stackoverflow.com/questions/43195143 : 101878 views
    

Vous venez d'interroger un ensemble de données public avec la bibliothèque cliente BigQuery pour Go.

Java

1. Dans Cloud Shell, créez un projet Java à l'aide d'Apache Maven :

   mvn archetype:generate \
       -DgroupId=com.google.app \
       -DartifactId=bigquery-java-quickstart \
       -DinteractiveMode=false

   Cette commande crée un projet Maven nommé bigquery-java-quickstart.

   Le résultat renvoyé ressemble à ceci : Plusieurs lignes sont omises pour simplifier la sortie.

   [INFO] Scanning for projects...
   ...
   [INFO] Building Maven Stub Project (No POM) 1
   ...
   [INFO] BUILD SUCCESS
   ...
   

   Outre Maven, vous pouvez aussi utiliser de nombreux autres systèmes de gestion des dépendances. Pour en savoir plus, découvrez comment configurer un environnement de développement Java à utiliser avec les bibliothèques clientes.

2. Renommez le fichier App.java que Maven a créé par défaut :

   mv \
       bigquery-java-quickstart/src/main/java/com/google/app/App.java \
       bigquery-java-quickstart/src/main/java/com/google/app/SimpleApp.java

3. Ouvrez l'éditeur Cloud Shell :

   cloudshell workspace bigquery-java-quickstart

4. Si vous êtes invité à synchroniser la configuration ou le chemin d'accès aux classes Java, cliquez sur Toujours.

   Si vous n'y êtes pas invité et que vous rencontrez une erreur liée au chemin d'accès aux classes lors de ce tutoriel, procédez comme suit :

   1. Cliquez sur Fichier > Préférences > Ouvrir les paramètres (interface utilisateur).
   2. Cliquez sur Extensions > Java.
   3. Faites défiler la page jusqu'à Configuration : mettre à jour la configuration de compilation, puis sélectionnez Automatique.

5. Dans le volet Explorateur, localisez votre projet BIGQUERY-JAVA-QUICKSTART.

6. Cliquez sur le fichier pom.xml pour l'ouvrir.

7. Dans la balise <dependencies>, ajoutez la dépendance suivante après celles pouvant déjà y figurer. Ne remplacez aucune dépendance existante.

   <dependency>
     <groupId>com.google.cloud</groupId>
     <artifactId>google-cloud-bigquery</artifactId>
   </dependency>
   

8. Sur la ligne qui suit le tag de fermeture (</dependencies>), ajoutez le code suivant :

   <dependencyManagement>
     <dependencies>
       <dependency>
         <groupId>com.google.cloud</groupId>
         <artifactId>libraries-bom</artifactId>
         <version>26.1.5</version>
         <type>pom</type>
         <scope>import</scope>
       </dependency>
     </dependencies>
   </dependencyManagement>
   

9. Dans le volet Explorateur, dans votre projet BIGQUERY-JAVA-QUICKSTART, cliquez sur src > main/java/com/google/app > SimpleApp.java. Le fichier s'ouvre.

10. Pour créer une requête sur l'ensemble de données bigquery-public-data.stackoverflow, conservez la première ligne du fichier (package com.google.app;) et remplacez le reste de son contenu par le code suivant :

    
    import com.google.cloud.bigquery.BigQuery;
    import com.google.cloud.bigquery.BigQueryException;
    import com.google.cloud.bigquery.BigQueryOptions;
    import com.google.cloud.bigquery.FieldValueList;
    import com.google.cloud.bigquery.Job;
    import com.google.cloud.bigquery.JobId;
    import com.google.cloud.bigquery.JobInfo;
    import com.google.cloud.bigquery.QueryJobConfiguration;
    import com.google.cloud.bigquery.TableResult;
    
    
    public class SimpleApp {
    
      public static void main(String... args) throws Exception {
        // TODO(developer): Replace these variables before running the app.
        String projectId = "MY_PROJECT_ID";
        simpleApp(projectId);
      }
    
      public static void simpleApp(String projectId) {
        try {
          BigQuery bigquery = BigQueryOptions.getDefaultInstance().getService();
          QueryJobConfiguration queryConfig =
              QueryJobConfiguration.newBuilder(
                      "SELECT CONCAT('https://stackoverflow.com/questions/', "
                          + "CAST(id as STRING)) as url, view_count "
                          + "FROM `bigquery-public-data.stackoverflow.posts_questions` "
                          + "WHERE tags like '%google-bigquery%' "
                          + "ORDER BY view_count DESC "
                          + "LIMIT 10")
                  // Use standard SQL syntax for queries.
                  // See: https://cloud.google.com/bigquery/sql-reference/
                  .setUseLegacySql(false)
                  .build();
    
          JobId jobId = JobId.newBuilder().setProject(projectId).build();
          Job queryJob = bigquery.create(JobInfo.newBuilder(queryConfig).setJobId(jobId).build());
    
          // Wait for the query to complete.
          queryJob = queryJob.waitFor();
    
          // Check for errors
          if (queryJob == null) {
            throw new RuntimeException("Job no longer exists");
          } else if (queryJob.getStatus().getExecutionErrors() != null
              && queryJob.getStatus().getExecutionErrors().size() > 0) {
            // TODO(developer): Handle errors here. An error here do not necessarily mean that the job
            // has completed or was unsuccessful.
            // For more details: https://cloud.google.com/bigquery/troubleshooting-errors
            throw new RuntimeException("An unhandled error has occurred");
          }
    
          // Get the results.
          TableResult result = queryJob.getQueryResults();
    
          // Print all pages of the results.
          for (FieldValueList row : result.iterateAll()) {
            // String type
            String url = row.get("url").getStringValue();
            String viewCount = row.get("view_count").getStringValue();
            System.out.printf("%s : %s views\n", url, viewCount);
          }
        } catch (BigQueryException | InterruptedException e) {
          System.out.println("Simple App failed due to error: \n" + e.toString());
        }
      }
    }

    La requête renvoie les 10 pages Stack Overflow les plus consultées et leur nombre de vues.

11. Effectuez un clic droit sur SimpleApp.java, puis cliquez sur Exécuter Java. Si vous êtes invité à autoriser Cloud Shell et à accepter les conditions, cliquez sur Autoriser.

    Le résultat ressemble à ce qui suit :

    https://stackoverflow.com/questions/35159967 : 170023 views
    https://stackoverflow.com/questions/22879669 : 142581 views
    https://stackoverflow.com/questions/10604135 : 132406 views
    https://stackoverflow.com/questions/44564887 : 128781 views
    https://stackoverflow.com/questions/27060396 : 127008 views
    https://stackoverflow.com/questions/12482637 : 120766 views
    https://stackoverflow.com/questions/20673986 : 115720 views
    https://stackoverflow.com/questions/39109817 : 108368 views
    https://stackoverflow.com/questions/11057219 : 105175 views
    https://stackoverflow.com/questions/43195143 : 101878 views
    

Vous venez d'interroger un ensemble de données public avec la bibliothèque cliente BigQuery pour Java.

Node.js

1. Dans Cloud Shell, créez un projet Node.js et le fichier associé :

   mkdir bigquery-node-quickstart \
       && touch \
       bigquery-node-quickstart/app.js

   Cette commande crée un projet Node.js nommé bigquery-node-quickstart et un fichier intitulé app.js.

2. Ouvrez l'éditeur Cloud Shell :

   cloudshell workspace bigquery-node-quickstart

3. Pour ouvrir un terminal dans l'éditeur Cloud Shell, cliquez sur Ouvrir le terminal.

4. Ouvrez le répertoire de votre projet :

   cd bigquery-node-quickstart

5. Installez la bibliothèque cliente BigQuery pour Node.js :

   npm install @google-cloud/bigquery

   Le résultat ressemble à ce qui suit :

   added 63 packages in 2s
   

6. Cliquez sur Ouvrir l'éditeur.

7. Dans le volet Explorateur, localisez votre projet BIGQUERY-NODE-QUICKSTART.

8. Cliquez sur le fichier app.js pour l'ouvrir.

9. Pour créer une requête sur l'ensemble de données bigquery-public-data.stackoverflow qui renvoie les 10 pages Stack Overflow les plus consultées et leur nombre de vues, copiez le code suivant dans le fichier app.js :

   // Import the Google Cloud client library
   const {BigQuery} = require('@google-cloud/bigquery');
   
   async function queryStackOverflow() {
     // Queries a public Stack Overflow dataset.
   
     // Create a client
     const bigqueryClient = new BigQuery();
   
     // The SQL query to run
     const sqlQuery = `SELECT
       CONCAT(
         'https://stackoverflow.com/questions/',
         CAST(id as STRING)) as url,
       view_count
       FROM \`bigquery-public-data.stackoverflow.posts_questions\`
       WHERE tags like '%google-bigquery%'
       ORDER BY view_count DESC
       LIMIT 10`;
   
     const options = {
       query: sqlQuery,
       // Location must match that of the dataset(s) referenced in the query.
       location: 'US',
     };
   
     // Run the query
     const [rows] = await bigqueryClient.query(options);
   
     console.log('Query Results:');
     rows.forEach(row => {
       const url = row['url'];
       const viewCount = row['view_count'];
       console.log(`url: ${url}, ${viewCount} views`);
     });
   }
   queryStackOverflow();

10. Cliquez sur Ouvrir le terminal.

11. Dans le terminal, exécutez le script app.js. Si vous êtes invité à autoriser Cloud Shell et à accepter les conditions, cliquez sur Autoriser.

    node app.js

    Le résultat ressemble à ce qui suit :

    Query Results:
    url: https://stackoverflow.com/questions/35159967, 170023 views
    url: https://stackoverflow.com/questions/22879669, 142581 views
    url: https://stackoverflow.com/questions/10604135, 132406 views
    url: https://stackoverflow.com/questions/44564887, 128781 views
    url: https://stackoverflow.com/questions/27060396, 127008 views
    url: https://stackoverflow.com/questions/12482637, 120766 views
    url: https://stackoverflow.com/questions/20673986, 115720 views
    url: https://stackoverflow.com/questions/39109817, 108368 views
    url: https://stackoverflow.com/questions/11057219, 105175 views
    url: https://stackoverflow.com/questions/43195143, 101878 views
    

Vous venez d'interroger un ensemble de données public avec la bibliothèque cliente BigQuery pour Node.js.

PHP

1. Dans Cloud Shell, créez un projet PHP et le fichier associé :

   mkdir bigquery-php-quickstart \
       && touch \
       bigquery-php-quickstart/app.php

   Cette commande crée un projet PHP nommé bigquery-php-quickstart et un fichier intitulé app.php.

2. Ouvrez l'éditeur Cloud Shell :

   cloudshell workspace bigquery-php-quickstart

3. Pour ouvrir un terminal dans l'éditeur Cloud Shell, cliquez sur Ouvrir le terminal.

4. Ouvrez le répertoire de votre projet :

   cd bigquery-php-quickstart

5. Installez la bibliothèque cliente BigQuery pour PHP :

   composer require google/cloud-bigquery

   Le résultat renvoyé ressemble à ceci : Plusieurs lignes sont omises pour simplifier le résultat.

   Running composer update google/cloud-bigquery
   Loading composer repositories with package information
   Updating dependencies
   ...
   No security vulnerability advisories found
   Using version ^1.24 for google/cloud-bigquery
   

6. Cliquez sur Ouvrir l'éditeur.

7. Dans le volet Explorateur, localisez votre projet BIGQUERY-PHP-QUICKSTART.

8. Cliquez sur le fichier app.php pour l'ouvrir.

9. Pour créer une requête sur l'ensemble de données bigquery-public-data.stackoverflow qui renvoie les 10 pages Stack Overflow les plus consultées et leur nombre de vues, copiez le code suivant dans le fichier app.php :

   <?php
   # ...
   
   require __DIR__ . '/vendor/autoload.php';
   
   use Google\Cloud\BigQuery\BigQueryClient;
   
   
   $bigQuery = new BigQueryClient();
   $query = <<<ENDSQL
   SELECT
     CONCAT(
       'https://stackoverflow.com/questions/',
       CAST(id as STRING)) as url,
     view_count
   FROM `bigquery-public-data.stackoverflow.posts_questions`
   WHERE tags like '%google-bigquery%'
   ORDER BY view_count DESC
   LIMIT 10;
   ENDSQL;
   $queryJobConfig = $bigQuery->query($query);
   $queryResults = $bigQuery->runQuery($queryJobConfig);
   
   if ($queryResults->isComplete()) {
       $i = 0;
       $rows = $queryResults->rows();
       foreach ($rows as $row) {
           printf('--- Row %s ---' . PHP_EOL, ++$i);
           printf('url: %s, %s views' . PHP_EOL, $row['url'], $row['view_count']);
       }
       printf('Found %s row(s)' . PHP_EOL, $i);
   } else {
       throw new Exception('The query failed to complete');
   }

10. Cliquez sur Ouvrir le terminal.

11. Dans le terminal, exécutez le script app.php. Si vous êtes invité à autoriser Cloud Shell et à accepter les conditions, cliquez sur Autoriser.

    php app.php

    Le résultat ressemble à ce qui suit :

    --- Row 1 ---
    url: https://stackoverflow.com/questions/35159967, 170023 views
    --- Row 2 ---
    url: https://stackoverflow.com/questions/22879669, 142581 views
    --- Row 3 ---
    url: https://stackoverflow.com/questions/10604135, 132406 views
    --- Row 4 ---
    url: https://stackoverflow.com/questions/44564887, 128781 views
    --- Row 5 ---
    url: https://stackoverflow.com/questions/27060396, 127008 views
    --- Row 6 ---
    url: https://stackoverflow.com/questions/12482637, 120766 views
    --- Row 7 ---
    url: https://stackoverflow.com/questions/20673986, 115720 views
    --- Row 8 ---
    url: https://stackoverflow.com/questions/39109817, 108368 views
    --- Row 9 ---
    url: https://stackoverflow.com/questions/11057219, 105175 views
    --- Row 10 ---
    url: https://stackoverflow.com/questions/43195143, 101878 views
    Found 10 row(s)
    

Vous venez d'interroger un ensemble de données public avec la bibliothèque cliente BigQuery pour PHP.

Python

1. Dans Cloud Shell, créez un projet Python et le fichier associé :

   mkdir bigquery-python-quickstart \
       && touch \
       bigquery-python-quickstart/app.py

   Cette commande crée un projet Python nommé bigquery-python-quickstart et un fichier intitulé app.py.

2. Ouvrez l'éditeur Cloud Shell :

   cloudshell workspace bigquery-python-quickstart

3. Pour ouvrir un terminal dans l'éditeur Cloud Shell, cliquez sur Ouvrir le terminal.

4. Ouvrez le répertoire de votre projet :

   cd bigquery-python-quickstart

5. Installez la bibliothèque cliente BigQuery pour Python :

   pip install --upgrade google-cloud-bigquery

   Le résultat renvoyé ressemble à ceci : Plusieurs lignes sont omises pour simplifier le résultat.

   Installing collected packages: google-cloud-bigquery
   ...
   Successfully installed google-cloud-bigquery-3.9.0
   ...
   

6. Cliquez sur Ouvrir l'éditeur.

7. Dans le volet Explorateur, localisez votre projet BIGQUERY-PYTHON-QUICKSTART.

8. Cliquez sur le fichier app.py pour l'ouvrir.

9. Pour créer une requête sur l'ensemble de données bigquery-public-data.stackoverflow qui renvoie les 10 pages Stack Overflow les plus consultées et leur nombre de vues, copiez le code suivant dans le fichier app.py :

   from google.cloud import bigquery
   
   
   
   def query_stackoverflow() -> None:
       client = bigquery.Client()
       results = client.query_and_wait(
           """
           SELECT
             CONCAT(
               'https://stackoverflow.com/questions/',
               CAST(id as STRING)) as url,
             view_count
           FROM `bigquery-public-data.stackoverflow.posts_questions`
           WHERE tags like '%google-bigquery%'
           ORDER BY view_count DESC
           LIMIT 10"""
       )  # Waits for job to complete.
   
       for row in results:
           print("{} : {} views".format(row.url, row.view_count))
   
   
   if __name__ == "__main__":
       query_stackoverflow()

10. Cliquez sur Ouvrir le terminal.

11. Dans le terminal, exécutez le script app.py. Si vous êtes invité à autoriser Cloud Shell et à accepter les conditions, cliquez sur Autoriser.

    python app.py

    Le résultat ressemble à ce qui suit :

    https://stackoverflow.com/questions/35159967 : 170023 views
    https://stackoverflow.com/questions/22879669 : 142581 views
    https://stackoverflow.com/questions/10604135 : 132406 views
    https://stackoverflow.com/questions/44564887 : 128781 views
    https://stackoverflow.com/questions/27060396 : 127008 views
    https://stackoverflow.com/questions/12482637 : 120766 views
    https://stackoverflow.com/questions/20673986 : 115720 views
    https://stackoverflow.com/questions/39109817 : 108368 views
    https://stackoverflow.com/questions/11057219 : 105175 views
    https://stackoverflow.com/questions/43195143 : 101878 views
    

Vous venez d'interroger un ensemble de données public avec la bibliothèque cliente BigQuery pour Python.

Ruby

1. Dans Cloud Shell, créez un projet Ruby et le fichier associé :

   mkdir bigquery-ruby-quickstart \
       && touch \
       bigquery-ruby-quickstart/app.rb

   Cette commande crée un projet Ruby nommé bigquery-ruby-quickstart et un fichier intitulé app.rb.

2. Ouvrez l'éditeur Cloud Shell :

   cloudshell workspace bigquery-ruby-quickstart

3. Pour ouvrir un terminal dans l'éditeur Cloud Shell, cliquez sur Ouvrir le terminal.

4. Ouvrez le répertoire de votre projet :

   cd bigquery-ruby-quickstart

5. Installez la bibliothèque cliente BigQuery pour Ruby :

   gem install google-cloud-bigquery

   Le résultat renvoyé ressemble à ceci : Plusieurs lignes sont omises pour simplifier le résultat.

   23 gems installed
   

6. Cliquez sur Ouvrir l'éditeur.

7. Dans le volet Explorateur, localisez votre projet BIGQUERY-RUBY-QUICKSTART.

8. Cliquez sur le fichier app.rb pour l'ouvrir.

9. Pour créer une requête sur l'ensemble de données bigquery-public-data.stackoverflow qui renvoie les 10 pages Stack Overflow les plus consultées et leur nombre de vues, copiez le code suivant dans le fichier app.rb :

   require "google/cloud/bigquery"
   
   # This uses Application Default Credentials to authenticate.
   # @see https://cloud.google.com/bigquery/docs/authentication/getting-started
   bigquery = Google::Cloud::Bigquery.new
   
   sql     = "SELECT " \
             "CONCAT('https://stackoverflow.com/questions/', CAST(id as STRING)) as url, view_count " \
             "FROM `bigquery-public-data.stackoverflow.posts_questions` " \
             "WHERE tags like '%google-bigquery%' " \
             "ORDER BY view_count DESC LIMIT 10"
   results = bigquery.query sql
   
   results.each do |row|
     puts "#{row[:url]}: #{row[:view_count]} views"
   end

10. Cliquez sur Ouvrir le terminal.

11. Dans le terminal, exécutez le script app.rb. Si vous êtes invité à autoriser Cloud Shell et à accepter les conditions, cliquez sur Autoriser.

    ruby app.rb

    Le résultat ressemble à ce qui suit :

    https://stackoverflow.com/questions/35159967: 170023 views
    https://stackoverflow.com/questions/22879669: 142581 views
    https://stackoverflow.com/questions/10604135: 132406 views
    https://stackoverflow.com/questions/44564887: 128781 views
    https://stackoverflow.com/questions/27060396: 127008 views
    https://stackoverflow.com/questions/12482637: 120766 views
    https://stackoverflow.com/questions/20673986: 115720 views
    https://stackoverflow.com/questions/39109817: 108368 views
    https://stackoverflow.com/questions/11057219: 105175 views
    https://stackoverflow.com/questions/43195143: 101878 views
    

Vous venez d'interroger un ensemble de données public avec la bibliothèque cliente BigQuery pour Ruby.

Effectuer un nettoyage

Pour éviter que des frais ne soient facturés sur votre compte Google Cloud , supprimez votre projet Google Cloud ou les ressources que vous avez créées dans ce tutoriel.

Supprimer le projet

Le moyen le plus simple d'empêcher la facturation est de supprimer le projet que vous avez créé pour ce tutoriel.

Pour supprimer le projet :

Attention : La suppression d'un projet a les effets suivants :

• Tout le contenu du projet est supprimé. Si vous avez utilisé un projet existant pour les tâches décrites dans ce document et que vous le supprimez, vous supprimerez également tout autre travail effectué dans le projet.
• Les ID de projets personnalisés sont perdus. Lorsque vous avez créé ce projet, vous avez peut-être créé un ID de projet personnalisé que vous souhaitez utiliser à l'avenir. Pour conserver les URL qui utilisent l'ID de projet, telle qu'une URL appspot.com, supprimez les ressources sélectionnées dans le projet au lieu de supprimer l'ensemble du projet.

Si vous envisagez d'explorer plusieurs architectures, tutoriels et guides de démarrage rapide, réutiliser des projets peut vous aider à ne pas dépasser les limites de quotas des projets.

1. In the Google Cloud console, go to the Manage resources page.

   Go to Manage resources

2. In the project list, select the project that you want to delete, and then click Delete.
3. In the dialog, type the project ID, and then click Shut down to delete the project.

Supprimer les ressources

Si vous avez utilisé un projet existant, supprimez les ressources que vous avez créées :

C#

1. Dans Cloud Shell, remontez dans le répertoire parent de celui actuellement sélectionné :

   cd ..

2. Supprimez le dossier BigQueryCsharpDemo que vous avez créé :

   rm -R BigQueryCsharpDemo

   L'option -R supprime tous les éléments d'un dossier.

Go

1. Dans Cloud Shell, remontez dans le répertoire parent de celui actuellement sélectionné :

   cd ..

2. Supprimez le dossier bigquery-go-quickstart que vous avez créé :

   rm -R bigquery-go-quickstart

   L'option -R supprime tous les éléments d'un dossier.

Java

1. Dans Cloud Shell, remontez dans le répertoire parent de celui actuellement sélectionné :

   cd ..

2. Supprimez le dossier bigquery-java-quickstart que vous avez créé :

   rm -R bigquery-java-quickstart

   L'option -R supprime tous les éléments d'un dossier.

Node.js

1. Dans Cloud Shell, remontez dans le répertoire parent de celui actuellement sélectionné :

   cd ..

2. Supprimez le dossier bigquery-node-quickstart que vous avez créé :

   rm -R bigquery-node-quickstart

   L'option -R supprime tous les éléments d'un dossier.

PHP

1. Dans Cloud Shell, remontez dans le répertoire parent de celui actuellement sélectionné :

   cd ..

2. Supprimez le dossier bigquery-php-quickstart que vous avez créé :

   rm -R bigquery-php-quickstart

   L'option -R supprime tous les éléments d'un dossier.

Python

1. Dans Cloud Shell, remontez dans le répertoire parent de celui actuellement sélectionné :

   cd ..

2. Supprimez le dossier bigquery-python-quickstart que vous avez créé :

   rm -R bigquery-python-quickstart

   L'option -R supprime tous les éléments d'un dossier.

Ruby

1. Dans Cloud Shell, remontez dans le répertoire parent de celui actuellement sélectionné :

   cd ..

2. Supprimez le dossier bigquery-ruby-quickstart que vous avez créé :

   rm -R bigquery-ruby-quickstart

   L'option -R supprime tous les éléments d'un dossier.

Étapes suivantes

• Découvrez comment utiliser les bibliothèques clientes BigQuery.
• Découvrez les ensembles de données publics BigQuery.
• Apprendre à charger des données dans BigQuery
• En savoir plus sur l'interrogation des données dans BigQuery
• Consulter les notes de version de BigQuery
• Découvrez les tarifs de BigQuery.
• En savoir plus sur les quotas et limites BigQuery