Öffentliches Dataset mit BigQuery-Clientbibliotheken abfragen

Öffentliches Dataset mit BigQuery-Clientbibliotheken abfragen

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

---

Wählen Sie Ihre bevorzugte Programmiersprache aus, um eine detaillierte Anleitung für diese Aufgabe direkt in der Google Cloud Console aufzurufen:

C#-Tour starten Go-Tour starten Java-Tour starten Node.js-Tour starten

PHP-Tour ansehen Python-Tour ansehen Ruby-Tour ansehen

---

Hinweis

1. In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.

   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.

   Go to project selector

2. Wählen Sie aus, ob Sie die BigQuery-Sandbox kostenlos verwenden 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 BigQuery-Features kostenlos nutzen. Wenn Sie vorhaben, Ihr Projekt über dieses Dokument hinaus zu verwenden, empfehlen wir die Verwendung der BigQuery-Sandbox.

3. Enable the BigQuery API.

   Enable the API

   Bei neuen Projekten ist die BigQuery API automatisch aktiviert.

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

   Activate Cloud Shell

5. 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 entsprechende Ausgabe sieht etwa so aus: Mehrere 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.
   ...
   

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

2. Öffnen Sie den Cloud Shell-Editor.

   cloudshell workspace BigQueryCsharpDemo
   

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

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

   dotnet add package Google.Cloud.BigQuery.V2
   

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

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

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

   export GOOGLE_PROJECT_ID=$GOOGLE_CLOUD_PROJECT
   

6. Suchen Sie im Bereich Explorer das Projekt BIGQUERYCSHARPDEMO.

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

8. Wenn Sie eine Abfrage für das Dataset bigquery-public-data.stackoverflow erstellen möchten, das 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_PROJ"ECT_ID);
           "    var client = BigQueryClient.Create(projectId);
               string query = @SELECT
         "          CONCAT(
                       https://stackov'erflow.com/questions/,
                '       CAST(id as STRING)) as url, view_count
                   FROM `bigquery-public-data.stackoverflow.posts_questions`
                   WHERE tags like %google-bigquery%
   '                O'RDER BY view_count DESC
                   LIMIT 10;
               var re"sult = client.ExecuteQuery(query, parameters: null);
               Console.Write(\nQuery Results:\n----"--------\n);
               foreach" (var row in result)
               {
                   Console.WriteLine(${row[url]}: {row[view_cou"nt]} "vie"ws);
       "        }
   "        "}
       }
   }

9. 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 > Neues Terminal.

4. go.mod-Datei erstellen:

   go mod init quickstart
   

   Die Ausgabe sieht in etwa so aus:

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

5. Installieren Sie die BigQuery-Clientbibliothek für Go:

   go get cloud.google.com/go/bigquery
   

   Die entsprechende Ausgabe sieht etwa so aus: Mehrere 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
   

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

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

8. Wenn Sie eine Abfrage für das Dataset bigquery-public-data.stackoverflow erstellen möchten, das 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)
   	}
   }
   

9. 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 Datei > Einstellungen > Einstellungen öffnen (Benutzeroberfläche).
   2. Klicken Sie auf Erweiterungen > 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 allen 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 Inhalt der Datei durch den folgenden Code:

    
    import com.google.cloud.bigquery.BigQuery;
    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;
    import java.util.UUID;
    
    
    public class SimpleApp {
      public static void main(String... args) throws Exception {
        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();
    
        // Create a job ID so that we can safely retry.
        JobId jobId = JobId.of(UUID.randomUUID().toString());
        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().getError() != null) {
          // You can also look at queryJob.getStatus().getExecutionErrors() for all
          // errors, not just the latest one.
          throw new RuntimeException(queryJob.getStatus().getError().toString());
        }
    
        // 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);
        }
      }
    }

    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 > Neues Terminal.

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

   npm install --save @google-cloud/bigquery
   

   Die Ausgabe sieht in etwa so aus:

   added 63 packages in 2s
   

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

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

7. Wenn Sie eine Abfrage für das Dataset bigquery-public-data.stackoverflow erstellen möchten, das 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();

8. 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
   

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

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 > Neues Terminal.

4. Installieren Sie die BigQuery-Clientbibliothek für PHP:

   composer require google/cloud-bigquery
   

   Die entsprechende Ausgabe sieht etwa so aus: Mehrere 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
   

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

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

7. Wenn Sie eine Abfrage für das Dataset bigquery-public-data.stackoverflow erstellen möchten, das 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');
   }

8. 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
   

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

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 > Neues Terminal.

4. Installieren Sie die BigQuery-Clientbibliothek für Python:

   pip install --upgrade google-cloud-bigquery
   

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

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

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

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

7. Wenn Sie eine Abfrage für das Dataset bigquery-public-data.stackoverflow erstellen möchten, das 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():
       client = bigquery.Client()
       query_job = 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"""
       )
   
       results = query_job.result()  # Waits for job to complete.
   
       for row in results:
           print("{} : {} views".format(row.url, row.view_count))
   
   
   if __name__ == "__main__":
       query_stackoverflow()

8. 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
   

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

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 > Neues Terminal.

4. Installieren Sie die BigQuery-Clientbibliothek für Ruby:

   gem install google-cloud-bigquery
   

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

   23 gems installed
   

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

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

7. Wenn Sie eine Abfrage für das Dataset bigquery-public-data.stackoverflow erstellen möchten, das 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

8. 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, können 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
• Weitere Informationen zum Laden von Daten in BigQuery
• Weitere Informationen zum Abfragen von Daten in BigQuery
• Updates zu BigQuery erhalten
• Informationen zu BigQuery-Preisen
• BigQuery-Kontingente und -Limits