Öffentliches Dataset mit BigQuery-Clientbibliotheken abfragen

Öffentliches Dataset mit BigQuery-Clientbibliotheken abfragen

Erfahren Sie, wie Sie öffentliche Datasets mit den BigQuery-Clientbibliotheken abfragen.

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Eine detaillierte Anleitung dazu finden Sie direkt in derGoogle Cloud Console. Wählen Sie dazu einfach Ihre bevorzugte Programmiersprache aus:

C#

C#-Tour starten

Go

Go-Tour starten

Java

Java-Tour starten

Node.js

Node.js-Tour starten

PHP

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Python

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Ruby

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Hinweise

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. Wählen Sie aus, ob Sie die BigQuery-Sandbox kostenlos nutzen oder die Abrechnung für Ihr Google Cloud -Projekt aktivieren möchten.

   Wenn Sie die Abrechnung für ein Projekt nicht aktivieren, arbeiten Sie automatisch in der BigQuery-Sandbox. Mit der BigQuery-Sandbox können Sie BigQuery mit einer begrenzten Anzahl von Features ausprobieren. Wenn Sie vorhaben, Ihr Projekt über dieses Dokument hinaus zu verwenden, empfehlen wir die Verwendung der BigQuery-Sandbox.

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

   Bei neuen Projekten ist die BigQuery API automatisch aktiviert.

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

   Activate Cloud Shell

6. Aktivieren Sie Ihr Google Cloud -Projekt in Cloud Shell:

   gcloud config set project PROJECT_ID
   

   Ersetzen Sie PROJECT_ID durch das Projekt, das Sie für diese Schritt-für-Schritt-Anleitung ausgewählt haben.

   Die Ausgabe sieht in etwa so aus:

   Updated property [core/project].
   

Öffentliches Dataset abfragen

Wählen Sie eine der folgenden Sprachen aus:

C#

1. Erstellen Sie in Cloud Shell ein neues C#-Projekt und eine neue Datei:

   dotnet new console -n BigQueryCsharpDemo

   Die Ausgabe sieht etwa folgendermaßen aus. Einige Zeilen werden ausgelassen, um die Ausgabe zu vereinfachen.

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

   Durch diesen Befehl wird ein C#-Projekt mit dem Namen BigQueryCsharpDemo und eine Datei mit dem Namen Program.cs erstellt.

2. Öffnen Sie den Cloud Shell-Editor.

   cloudshell workspace BigQueryCsharpDemo

3. Klicken Sie zum Öffnen eines Terminals im Cloud Shell-Editor auf Terminal öffnen.

4. Öffnen Sie das Projektverzeichnis:

   cd BigQueryCsharpDemo

5. Installieren Sie die BigQuery-Clientbibliothek für C#:

   dotnet add package Google.Cloud.BigQuery.V2

   Die Ausgabe sieht etwa folgendermaßen aus. Mehrere Zeilen werden ausgelassen, um die Ausgabe zu vereinfachen.

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

6. Legen Sie für die Variable GOOGLE_PROJECT_ID den Wert GOOGLE_CLOUD_PROJECT fest und exportieren Sie sie:

   export GOOGLE_PROJECT_ID=$GOOGLE_CLOUD_PROJECT

7. Klicken Sie auf Editor öffnen.

8. Suchen Sie im Bereich Explorer das Projekt BIGQUERYCSHARPDEMO.

9. Klicken Sie auf die Datei Program.cs, um sie zu öffnen.

10. Wenn Sie eine Abfrage für das Dataset bigquery-public-data.stackoverflow erstellen möchten, die die zehn am häufigsten aufgerufenen Stack Overflow-Seiten und deren Aufrufzahlen zurückgibt, ersetzen Sie den Inhalt der Datei durch den folgenden Code:

    
    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. Klicken Sie auf Terminal öffnen.

12. Führen Sie im Terminal das Skript Program.cs aus. Wenn Sie zur Autorisierung von Cloud Shell aufgefordert werden und den Bedingungen zustimmen, klicken Sie auf Autorisieren.

    dotnet run

    Das Ergebnis sieht etwa so aus:

    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
    

Sie haben erfolgreich ein öffentliches Dataset mit der C#-Clientbibliothek von BigQuery abgefragt.

Go

1. Erstellen Sie in Cloud Shell ein neues Go-Projekt und eine neue Datei:

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

   Dieser Befehl erstellt ein Go-Projekt mit dem Namen bigquery-go-quickstart und eine Datei mit dem Namen app.go.

2. Öffnen Sie den Cloud Shell-Editor.

   cloudshell workspace bigquery-go-quickstart

3. Klicken Sie zum Öffnen eines Terminals im Cloud Shell-Editor auf Terminal öffnen.

4. Öffnen Sie das Projektverzeichnis:

   cd bigquery-go-quickstart

5. Erstellen Sie eine go.mod-Datei:

   go mod init quickstart

   Die Ausgabe sieht etwa so aus:

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

6. Installieren Sie die BigQuery-Clientbibliothek für Go:

   go get cloud.google.com/go/bigquery

   Die Ausgabe sieht etwa folgendermaßen aus. Einige Zeilen werden ausgelassen, um die Ausgabe zu vereinfachen.

   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. Klicken Sie auf Editor öffnen.

8. Suchen Sie im Bereich Explorer das Projekt BIGQUERY-GO-QUICKSTART.

9. Klicken Sie auf die Datei app.go, um sie zu öffnen.

10. Wenn Sie eine Abfrage für das Dataset bigquery-public-data.stackoverflow erstellen möchten, die die zehn am häufigsten aufgerufenen Stack Overflow-Seiten und deren Aufrufzahlen zurückgibt, kopieren Sie den folgenden Code in die Datei 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. Klicken Sie auf Terminal öffnen.

12. Führen Sie im Terminal das Skript app.go aus. Wenn Sie zur Autorisierung von Cloud Shell aufgefordert werden und den Bedingungen zustimmen, klicken Sie auf Autorisieren.

    go run app.go

    Das Ergebnis sieht etwa so aus:

    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
    

Sie haben mit der BigQuery-Go-Clientbibliothek erfolgreich ein öffentliches Dataset abgefragt.

Java

1. Erstellen Sie in Cloud Shell ein neues Java-Projekt mit Apache Maven:

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

   Mit diesem Befehl wird ein Maven-Projekt mit dem Namen bigquery-java-quickstart erstellt.

   Die entsprechende Ausgabe sieht etwa so aus: Mehrere Zeilen werden ausgelassen, um die Ausgabe zu vereinfachen.

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

   Neben Maven stehen viele Managementsysteme für Abhängigkeiten zur Verfügung. Weitere Informationen zum Einrichten einer Java-Entwicklungsumgebung für die Verwendung mit Clientbibliotheken.

2. Benennen Sie die von Maven standardmäßig erstellte Datei App.java um:

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

3. Öffnen Sie den Cloud Shell-Editor:

   cloudshell workspace bigquery-java-quickstart

4. Wenn Sie aufgefordert werden, den Java-Klassenpfad oder die Konfiguration zu synchronisieren, klicken Sie auf Immer.

   Wenn Sie während dieser Schritt-für-Schritt-Anleitung nicht dazu aufgefordert werden und ein Fehler im Zusammenhang mit dem Klassenpfad auftritt, gehen Sie so vor:

   1. Klicken Sie auf File > Preferences > Open Settings (UI).
   2. Klicken Sie auf Extensions > Java.
   3. Scrollen Sie zu Konfiguration: Build-Konfiguration aktualisieren und wählen Sie automatisch aus.

5. Suchen Sie im Bereich Explorer das Projekt BIGQUERY-JAVA-QUICKSTART.

6. Klicken Sie auf die Datei pom.xml, um sie zu öffnen.

7. Fügen Sie im Tag <dependencies> die folgende Abhängigkeit nach möglicherweise bereits vorhandenen ein. Ersetzen Sie keine vorhandenen Abhängigkeiten.

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

8. Fügen Sie in der Zeile nach dem schließenden Tag (</dependencies>) Folgendes hinzu:

   <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. Klicken Sie im Explorer-Bereich in Ihrem BIGQUERY-JAVA-QUICKSTART-Projekt auf src > main/java/com/google/app > SimpleApp.java. Die Datei wird geöffnet.

10. Wenn Sie eine Abfrage für das Dataset bigquery-public-data.stackoverflow erstellen möchten, behalten Sie die erste Zeile der Datei (package com.google.app;) bei und ersetzen Sie den Rest durch den folgenden Code:

    
    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());
        }
      }
    }

    Die Abfrage gibt die 10 am häufigsten aufgerufenen Stack Overflow-Seiten und deren Aufrufzahlen zurück.

11. Klicken Sie mit der rechten Maustaste auf SimpleApp.java und dann auf SimpleApp.java. Wenn Sie zur Autorisierung von Cloud Shell aufgefordert werden und den Bedingungen zustimmen, klicken Sie auf Autorisieren.

    Das Ergebnis sieht etwa so aus:

    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
    

Sie haben mit der BigQuery-Java-Clientbibliothek erfolgreich ein öffentliches Dataset abgefragt.

Node.js

1. Erstellen Sie in Cloud Shell ein neues Node.js-Projekt und eine neue Datei:

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

   Dieser Befehl erstellt ein Node.js-Projekt mit dem Namen bigquery-node-quickstart und eine Datei mit dem Namen app.js.

2. Öffnen Sie den Cloud Shell-Editor.

   cloudshell workspace bigquery-node-quickstart

3. Klicken Sie zum Öffnen eines Terminals im Cloud Shell-Editor auf Terminal öffnen.

4. Öffnen Sie das Projektverzeichnis:

   cd bigquery-node-quickstart

5. Installieren Sie die BigQuery Node.js-Clientbibliothek:

   npm install @google-cloud/bigquery

   Die Ausgabe sieht etwa so aus:

   added 63 packages in 2s
   

6. Klicken Sie auf Editor öffnen.

7. Suchen Sie im Bereich Explorer das Projekt BIGQUERY-NODE-QUICKSTART.

8. Klicken Sie auf die Datei app.js, um sie zu öffnen.

9. Wenn Sie eine Abfrage für das Dataset bigquery-public-data.stackoverflow erstellen möchten, die die zehn am häufigsten aufgerufenen Stack Overflow-Seiten und deren Aufrufzahlen zurückgibt, kopieren Sie den folgenden Code in die Datei 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. Klicken Sie auf Terminal öffnen.

11. Führen Sie im Terminal das Skript app.js aus. Wenn Sie zur Autorisierung von Cloud Shell aufgefordert werden und den Bedingungen zustimmen, klicken Sie auf Autorisieren.

    node app.js

    Das Ergebnis sieht etwa so aus:

    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
    

Sie haben mit der BigQuery Node.js-Clientbibliothek erfolgreich ein öffentliches Dataset abgefragt.

PHP

1. Erstellen Sie in Cloud Shell ein neues PHP-Projekt und eine neue Datei:

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

   Durch diesen Befehl wird ein PHP-Projekt mit dem Namen bigquery-php-quickstart und eine Datei mit dem Namen app.php erstellt.

2. Öffnen Sie den Cloud Shell-Editor.

   cloudshell workspace bigquery-php-quickstart

3. Klicken Sie zum Öffnen eines Terminals im Cloud Shell-Editor auf Terminal öffnen.

4. Öffnen Sie das Projektverzeichnis:

   cd bigquery-php-quickstart

5. Installieren Sie die BigQuery-Clientbibliothek für PHP:

   composer require google/cloud-bigquery

   Die entsprechende Ausgabe sieht etwa so aus: Einige Zeilen werden ausgelassen, um die Ausgabe zu vereinfachen.

   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. Klicken Sie auf Editor öffnen.

7. Suchen Sie im Bereich Explorer das Projekt BIGQUERY-PHP-QUICKSTART.

8. Klicken Sie auf die Datei app.php, um sie zu öffnen.

9. Wenn Sie eine Abfrage für das Dataset bigquery-public-data.stackoverflow erstellen möchten, die die zehn am häufigsten aufgerufenen Stack Overflow-Seiten und deren Aufrufzahlen zurückgibt, kopieren Sie den folgenden Code in die Datei 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. Klicken Sie auf Terminal öffnen.

11. Führen Sie im Terminal das Skript app.php aus. Wenn Sie zur Autorisierung von Cloud Shell aufgefordert werden und den Bedingungen zustimmen, klicken Sie auf Autorisieren.

    php app.php

    Das Ergebnis sieht etwa so aus:

    --- 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)
    

Sie haben erfolgreich ein öffentliches Dataset mit der PHP-Clientbibliothek von BigQuery abgefragt.

Python

1. Erstellen Sie in Cloud Shell ein neues Python-Projekt und eine neue Datei:

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

   Durch diesen Befehl wird ein Python-Projekt mit dem Namen bigquery-python-quickstart und eine Datei mit dem Namen app.py erstellt.

2. Öffnen Sie den Cloud Shell-Editor.

   cloudshell workspace bigquery-python-quickstart

3. Klicken Sie zum Öffnen eines Terminals im Cloud Shell-Editor auf Terminal öffnen.

4. Öffnen Sie das Projektverzeichnis:

   cd bigquery-python-quickstart

5. Installieren Sie die BigQuery-Clientbibliothek für Python:

   pip install --upgrade google-cloud-bigquery

   Die Ausgabe sieht etwa so aus: Einige Zeilen werden ausgelassen, um die Ausgabe zu vereinfachen.

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

6. Klicken Sie auf Editor öffnen.

7. Suchen Sie im Bereich Explorer das Projekt BIGQUERY-PYTHON-QUICKSTART.

8. Klicken Sie auf die Datei app.py, um sie zu öffnen.

9. Wenn Sie eine Abfrage für das Dataset bigquery-public-data.stackoverflow erstellen möchten, die die zehn am häufigsten aufgerufenen Stack Overflow-Seiten und deren Aufrufzahlen zurückgibt, kopieren Sie den folgenden Code in die Datei 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. Klicken Sie auf Terminal öffnen.

11. Führen Sie im Terminal das Skript app.py aus. Wenn Sie zur Autorisierung von Cloud Shell aufgefordert werden und den Bedingungen zustimmen, klicken Sie auf Autorisieren.

    python app.py

    Das Ergebnis sieht etwa so aus:

    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
    

Sie haben erfolgreich ein öffentliches Dataset mit der Python-Clientbibliothek von BigQuery abgefragt.

Ruby

1. Erstellen Sie in Cloud Shell ein neues Ruby-Projekt und eine neue Datei:

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

   Durch diesen Befehl wird ein Ruby-Projekt mit dem Namen bigquery-ruby-quickstart und eine Datei mit dem Namen app.rb erstellt.

2. Öffnen Sie den Cloud Shell-Editor.

   cloudshell workspace bigquery-ruby-quickstart

3. Klicken Sie zum Öffnen eines Terminals im Cloud Shell-Editor auf Terminal öffnen.

4. Öffnen Sie das Projektverzeichnis:

   cd bigquery-ruby-quickstart

5. Installieren Sie die BigQuery-Clientbibliothek für Ruby:

   gem install google-cloud-bigquery

   Die Ausgabe sieht etwa so aus: Einige Zeilen werden ausgelassen, um die Ausgabe zu vereinfachen.

   23 gems installed
   

6. Klicken Sie auf Editor öffnen.

7. Suchen Sie im Bereich Explorer das Projekt BIGQUERY-RUBY-QUICKSTART.

8. Klicken Sie auf die Datei app.rb, um sie zu öffnen.

9. Wenn Sie eine Abfrage für das Dataset bigquery-public-data.stackoverflow erstellen möchten, die die zehn am häufigsten aufgerufenen Stack Overflow-Seiten und deren Aufrufzahlen zurückgibt, kopieren Sie den folgenden Code in die Datei 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. Klicken Sie auf Terminal öffnen.

11. Führen Sie im Terminal das Skript app.rb aus. Wenn Sie zur Autorisierung von Cloud Shell aufgefordert werden und den Bedingungen zustimmen, klicken Sie auf Autorisieren.

    ruby app.rb

    Das Ergebnis sieht etwa so aus:

    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
    

Sie haben erfolgreich ein öffentliches Dataset mit der Ruby-Clientbibliothek von BigQuery abgefragt.

Bereinigen

Damit Ihrem Google Cloud Konto keine Gebühren in Rechnung gestellt werden, sollten Sie entweder Ihr Google Cloud Projekt oder die in dieser Schritt-für-Schritt-Anleitung erstellten Ressourcen löschen.

Projekt löschen

Am einfachsten vermeiden Sie weitere Kosten durch Löschen des für die Anleitung erstellten Projekts.

So löschen Sie das Projekt:

Achtung: Das Löschen von Projekten hat folgende Auswirkungen:

• Alle Inhalte des Projekts werden gelöscht. Wenn Sie für die Aufgaben in diesem Dokument ein bereits bestehendes Projekt verwendet haben und dieses löschen, werden auch alle anderen im Rahmen des Projekts erstellten Daten gelöscht.
• Benutzerdefinierte Projekt-IDs gehen verloren. Beim Erstellen dieses Projekts haben Sie möglicherweise eine benutzerdefinierte Projekt-ID erstellt, die Sie weiterhin verwenden möchten. Damit die URLs, die die Projekt-ID nutzen, z. B. eine appspot.com-URL, erhalten bleiben, sollten Sie ausgewählte Ressourcen innerhalb des Projekts löschen, statt das gesamte Projekt.

Wenn Sie mehrere Architekturen, Anleitungen und Kurzanleitungen durcharbeiten möchten, können Sie die Überschreitung von Projektkontingenten verhindern, indem Sie Projekte wiederverwenden.

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.

Ressourcen löschen

Wenn Sie ein vorhandenes Projekt verwendet haben, löschen Sie die erstellten Ressourcen:

C#

1. Wechseln Sie in Cloud Shell ein Verzeichnis nach oben:

   cd ..

2. Löschen Sie den von Ihnen erstellten BigQueryCsharpDemo-Ordner:

   rm -R BigQueryCsharpDemo

   Mit dem Flag -R werden alle Assets in einem Ordner gelöscht.

Go

1. Wechseln Sie in Cloud Shell ein Verzeichnis nach oben:

   cd ..

2. Löschen Sie den von Ihnen erstellten bigquery-go-quickstart-Ordner:

   rm -R bigquery-go-quickstart

   Mit dem Flag -R werden alle Assets in einem Ordner gelöscht.

Java

1. Wechseln Sie in Cloud Shell ein Verzeichnis nach oben:

   cd ..

2. Löschen Sie den von Ihnen erstellten bigquery-java-quickstart-Ordner:

   rm -R bigquery-java-quickstart

   Mit dem Flag -R werden alle Assets in einem Ordner gelöscht.

Node.js

1. Wechseln Sie in Cloud Shell ein Verzeichnis nach oben:

   cd ..

2. Löschen Sie den von Ihnen erstellten bigquery-node-quickstart-Ordner:

   rm -R bigquery-node-quickstart

   Mit dem Flag -R werden alle Assets in einem Ordner gelöscht.

PHP

1. Wechseln Sie in Cloud Shell ein Verzeichnis nach oben:

   cd ..

2. Löschen Sie den von Ihnen erstellten bigquery-php-quickstart-Ordner:

   rm -R bigquery-php-quickstart

   Mit dem Flag -R werden alle Assets in einem Ordner gelöscht.

Python

1. Wechseln Sie in Cloud Shell ein Verzeichnis nach oben:

   cd ..

2. Löschen Sie den von Ihnen erstellten bigquery-python-quickstart-Ordner:

   rm -R bigquery-python-quickstart

   Mit dem Flag -R werden alle Assets in einem Ordner gelöscht.

Ruby

1. Wechseln Sie in Cloud Shell ein Verzeichnis nach oben:

   cd ..

2. Löschen Sie den von Ihnen erstellten bigquery-ruby-quickstart-Ordner:

   rm -R bigquery-ruby-quickstart

   Mit dem Flag -R werden alle Assets in einem Ordner gelöscht.

Nächste Schritte

• Weitere Informationen zur Verwendung der BigQuery-Clientbibliotheken
• Weitere Informationen zu öffentlichen BigQuery-Datasets
• Daten in BigQuery laden
• Übersicht über BigQuery-Analysen
• Updates zu BigQuery erhalten
• Informationen zu BigQuery-Preisen
• BigQuery-Kontingente und -Limits