Kurzanleitung: Clientbibliotheken verwenden

Auf dieser Seite wird der Einstieg in die BigQuery API mit Ihrer bevorzugten Programmiersprache beschrieben.

Hinweis

1. Melden Sie sich bei Ihrem Google Cloud-Konto an. Wenn Sie mit Google Cloud noch nicht vertraut sind, erstellen Sie ein Konto, um die Leistungsfähigkeit unserer Produkte in der Praxis sehen und bewerten zu können. Neukunden erhalten außerdem ein Guthaben von 300 $, um Arbeitslasten auszuführen, zu testen und bereitzustellen.

2. Wählen Sie in der Google Cloud Console auf der Seite der Projektauswahl ein Google Cloud-Projekt aus oder erstellen Sie eines.

   Hinweis: Wenn Sie die Ressourcen, die Sie in diesem Verfahren erstellen, nicht behalten möchten, erstellen Sie ein Projekt, anstatt ein vorhandenes Projekt auszuwählen. Wenn Sie fertig sind, können Sie das Projekt löschen und dadurch alle mit dem Projekt verknüpften Ressourcen entfernen.

   Zur Projektauswahl

3. BigQuery API aktivieren.

   Aktivieren Sie die API

4. Erstellen Sie ein Dienstkonto:

   1. Wechseln Sie in der Google Cloud Console zur Seite Dienstkonto erstellen.

      Zur Seite „Dienstkonto erstellen“
   2. Wählen Sie Ihr Projekt aus.

   3. Geben Sie im Feld Dienstkontoname einen Namen ein. Die Google Cloud Console füllt das Feld Dienstkonto-ID anhand dieses Namens aus.

      Geben Sie im Feld Dienstkontobeschreibung eine Beschreibung ein. Beispiel: Service account for quickstart.

   4. Klicken Sie auf Erstellen und fortfahren.

   5. Um Zugriff auf Ihr Projekt zu gewähren, weisen Sie Ihrem Dienstkonto die folgenden Rollen zu: Projekt > Inhaber .

      Wählen Sie in der Liste Rolle auswählen eine Rolle aus.

      Klicken Sie auf Weitere Rolle hinzufügen, um weitere Rollen hinzuzufügen.

      Hinweis: Das Feld Rolle hat Einfluss darauf, auf welche Ressourcen in Ihrem Projekt das Dienstkonto zugreifen kann. Sie können diese Rollen später widerrufen oder zusätzliche Rollen erteilen. In Produktionsumgebungen sollten Sie die Inhaber-, Bearbeiter- und Betrachterrolle nicht zuweisen. Gewähren Sie stattdessen eine vordefinierte Rolle oder eine benutzerdefinierte Rolle, die Ihren Anforderungen entspricht.
   6. Klicken Sie auf Weiter.

   7. Klicken Sie auf Fertig, um das Erstellen des Dienstkontos abzuschließen.

      Schließen Sie das Browserfenster nicht. Sie verwenden es in der nächsten Aufgabe.

5. Erstellen Sie einen Dienstkontoschlüssel:

   1. Klicken Sie in der Google Cloud Console auf die E-Mail-Adresse des von Ihnen erstellten Dienstkontos.
   2. Klicken Sie auf Schlüssel.
   3. Klicken Sie auf Schlüssel hinzufügen und dann auf Neuen Schlüssel erstellen.
   4. Klicken Sie auf Erstellen. Daraufhin wird eine JSON-Schlüsseldatei auf Ihren Computer heruntergeladen.
   5. Klicken Sie auf Schließen.

6. Legen Sie für die Umgebungsvariable GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS den Pfad der JSON-Datei fest, die Ihren Dienstkontoschlüssel enthält. Diese Variable gilt nur für Ihre aktuelle Shellsitzung. Wenn Sie eine neue Sitzung öffnen, müssen Sie die Variable noch einmal festlegen.

   Beispiel: Linux oder macOS

   export GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS="KEY_PATH"

   Geben Sie für KEY_PATH den Dateipfad der JSON-Datei an, die Ihren Dienstkontoschlüssel enthält.

   Beispiel:

   export GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS="/home/user/Downloads/service-account-file.json"

   Beispiel: Windows

   Für PowerShell:

   $env:GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS="KEY_PATH"

   Geben Sie für KEY_PATH den Dateipfad der JSON-Datei an, die Ihren Dienstkontoschlüssel enthält.

   Beispiel:

   $env:GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS="C:\Users\username\Downloads\service-account-file.json"

   Für Eingabeaufforderung:

   set GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS=KEY_PATH

   Geben Sie für KEY_PATH den Dateipfad der JSON-Datei an, die Ihren Dienstkontoschlüssel enthält.

7. Wählen Sie in der Google Cloud Console auf der Seite der Projektauswahl ein Google Cloud-Projekt aus oder erstellen Sie eines.

   Hinweis: Wenn Sie die Ressourcen, die Sie in diesem Verfahren erstellen, nicht behalten möchten, erstellen Sie ein Projekt, anstatt ein vorhandenes Projekt auszuwählen. Wenn Sie fertig sind, können Sie das Projekt löschen und dadurch alle mit dem Projekt verknüpften Ressourcen entfernen.

   Zur Projektauswahl

8. BigQuery API aktivieren.

   Aktivieren Sie die API

9. Erstellen Sie ein Dienstkonto:

   1. Wechseln Sie in der Google Cloud Console zur Seite Dienstkonto erstellen.

      Zur Seite „Dienstkonto erstellen“
   2. Wählen Sie Ihr Projekt aus.

   3. Geben Sie im Feld Dienstkontoname einen Namen ein. Die Google Cloud Console füllt das Feld Dienstkonto-ID anhand dieses Namens aus.

      Geben Sie im Feld Dienstkontobeschreibung eine Beschreibung ein. Beispiel: Service account for quickstart.

   4. Klicken Sie auf Erstellen und fortfahren.

   5. Um Zugriff auf Ihr Projekt zu gewähren, weisen Sie Ihrem Dienstkonto die folgenden Rollen zu: Projekt > Inhaber .

      Wählen Sie in der Liste Rolle auswählen eine Rolle aus.

      Klicken Sie auf Weitere Rolle hinzufügen, um weitere Rollen hinzuzufügen.

      Hinweis: Das Feld Rolle hat Einfluss darauf, auf welche Ressourcen in Ihrem Projekt das Dienstkonto zugreifen kann. Sie können diese Rollen später widerrufen oder zusätzliche Rollen erteilen. In Produktionsumgebungen sollten Sie die Inhaber-, Bearbeiter- und Betrachterrolle nicht zuweisen. Gewähren Sie stattdessen eine vordefinierte Rolle oder eine benutzerdefinierte Rolle, die Ihren Anforderungen entspricht.
   6. Klicken Sie auf Weiter.

   7. Klicken Sie auf Fertig, um das Erstellen des Dienstkontos abzuschließen.

      Schließen Sie das Browserfenster nicht. Sie verwenden es in der nächsten Aufgabe.

10. Erstellen Sie einen Dienstkontoschlüssel:

    1. Klicken Sie in der Google Cloud Console auf die E-Mail-Adresse des von Ihnen erstellten Dienstkontos.
    2. Klicken Sie auf Schlüssel.
    3. Klicken Sie auf Schlüssel hinzufügen und dann auf Neuen Schlüssel erstellen.
    4. Klicken Sie auf Erstellen. Daraufhin wird eine JSON-Schlüsseldatei auf Ihren Computer heruntergeladen.
    5. Klicken Sie auf Schließen.

11. Legen Sie für die Umgebungsvariable GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS den Pfad der JSON-Datei fest, die Ihren Dienstkontoschlüssel enthält. Diese Variable gilt nur für Ihre aktuelle Shellsitzung. Wenn Sie eine neue Sitzung öffnen, müssen Sie die Variable noch einmal festlegen.

    Beispiel: Linux oder macOS

    export GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS="KEY_PATH"

    Geben Sie für KEY_PATH den Dateipfad der JSON-Datei an, die Ihren Dienstkontoschlüssel enthält.

    Beispiel:

    export GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS="/home/user/Downloads/service-account-file.json"

    Beispiel: Windows

    Für PowerShell:

    $env:GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS="KEY_PATH"

    Geben Sie für KEY_PATH den Dateipfad der JSON-Datei an, die Ihren Dienstkontoschlüssel enthält.

    Beispiel:

    $env:GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS="C:\Users\username\Downloads\service-account-file.json"

    Für Eingabeaufforderung:

    set GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS=KEY_PATH

    Geben Sie für KEY_PATH den Dateipfad der JSON-Datei an, die Ihren Dienstkontoschlüssel enthält.

Clientbibliothek installieren

C#

Weitere Informationen zur Einrichtung der C#-Entwicklungsumgebung finden Sie im Einrichtungsleitfaden für die C#-Entwicklungsumgebung.

Install-Package Google.Cloud.BigQuery.V2 -Pre

Go

go mod init YOUR_MODULE_NAME
go get cloud.google.com/go/bigquery

Java

Weitere Informationen zur Einrichtung der Java-Entwicklungsumgebung finden Sie im Einrichtungsleitfaden für die Java-Entwicklungsumgebung.

Wenn Sie Maven verwenden, fügen Sie Ihrer Datei pom.xml den folgenden Code hinzu. Weitere Informationen zu BOMs finden Sie unter The Google Cloud Platform Libraries BOM.

<!--  Using libraries-bom to manage versions.
See https://github.com/GoogleCloudPlatform/cloud-opensource-java/wiki/The-Google-Cloud-Platform-Libraries-BOM -->
<dependencyManagement>
  <dependencies>
    <dependency>
      <groupId>com.google.cloud</groupId>
      <artifactId>libraries-bom</artifactId>
      <version>26.8.0</version>
      <type>pom</type>
      <scope>import</scope>
    </dependency>
  </dependencies>
</dependencyManagement>

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

Wenn Sie Gradle verwenden, fügen Sie den Abhängigkeiten Folgendes hinzu:

implementation platform('com.google.cloud:libraries-bom:26.10.0')

implementation 'com.google.cloud:google-cloud-bigquery'

Wenn Sie sbt nutzen, fügen Sie den Abhängigkeiten Folgendes hinzu:

libraryDependencies += "com.google.cloud" % "google-cloud-bigquery" % "2.23.2"

Wenn Sie Visual Studio Code, IntelliJ oder Eclipse verwenden, können Sie Ihrem Projekt mithilfe der folgenden IDE-Plug-ins Clientbibliotheken hinzufügen:

• Cloud Code für VS Code
• Cloud Code for IntelliJ
• Cloudtools for Eclipse

Diese Plug-ins bieten zusätzliche Funktionen wie die Schlüsselverwaltung für Dienstkonten. Einzelheiten finden Sie in der Dokumentation der einzelnen Plug-ins.

Hinweis: Cloud-Java-Clientbibliotheken unterstützen Android derzeit nicht.

Node.js

Weitere Informationen zur Einrichtung der Node.js-Entwicklungsumgebung finden Sie im Einrichtungsleitfaden für die Node.js-Entwicklungsumgebung.

npm install --save @google-cloud/bigquery

PHP

composer require google/cloud-bigquery

Python

Weitere Informationen zur Einrichtung der Python-Entwicklungsumgebung finden Sie im Einrichtungsleitfaden für die Python-Entwicklungsumgebung.

pip install --upgrade google-cloud-bigquery

Ruby

Weitere Informationen zur Einrichtung der Ruby-Entwicklungsumgebung finden Sie im Einrichtungshandbuch für die Ruby-Entwicklungsumgebung.

gem install google-cloud-bigquery

Bibliotheken importieren

C#

Weitere Angaben finden Sie in der Referenzdokumentation zur BigQuery C# API.

bigquery/api/SimpleApp/Program.cs

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using System;
using Google.Cloud.BigQuery.V2;

Go

Weitere Angaben finden Sie in der Referenzdokumentation zur BigQuery Go API.

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import (
	"context"
	"fmt"
	"io"
	"log"
	"os"

	"cloud.google.com/go/bigquery"
	"google.golang.org/api/iterator"
)

Java

Weitere Angaben finden Sie in der Referenzdokumentation zur BigQuery Java API.

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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;

Node.js

Weitere Angaben finden Sie in der Referenzdokumentation zur BigQuery Node.js API.

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// Import the Google Cloud client library
const {BigQuery} = require('@google-cloud/bigquery');

PHP

Weitere Angaben finden Sie in der Referenzdokumentation zur BigQuery PHP API.

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use Google\Cloud\BigQuery\BigQueryClient;

Python

Weitere Angaben finden Sie in der Referenzdokumentation zur BigQuery Python API.

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from google.cloud import bigquery

Ruby

Weitere Angaben finden Sie in der Referenzdokumentation zur BigQuery Ruby API.

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require "google/cloud/bigquery"

BigQuery-Client initialisieren

Initialisieren Sie einen Client, um sich zu authentifizieren und eine Verbindung zur BigQuery API herzustellen.

C#

Verwenden Sie die Funktion BigQueryClient.Create(), um den BigQuery-Client zu erstellen.

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string projectId = "YOUR-PROJECT-ID";
var client = BigQueryClient.Create(projectId);

Go

Verwenden Sie die Funktion bigquery.NewClient(), um den BigQuery-Client zu erstellen.

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ctx := context.Background()

client, err := bigquery.NewClient(ctx, projectID)
if err != nil {
	log.Fatalf("bigquery.NewClient: %v", err)
}
defer client.Close()

Java

Nutzen Sie die Funktion BigQueryOptions.getDefaultInstance(), um die Standardoptionen für die Authentifizierung zu verwenden. Verwenden Sie die Funktion BigQueryOptions.getService(), um den BigQuery-Client zu erstellen.

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BigQuery bigquery = BigQueryOptions.getDefaultInstance().getService();

Node.js

Instanziieren Sie die Klasse BigQuery, um den BigQuery-Client zu erstellen.

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// Create a client
const bigqueryClient = new BigQuery();

PHP

Instanziieren Sie die Klasse BigQueryClient, um den BigQuery-Client zu erstellen.

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$bigQuery = new BigQueryClient();

Python

Instanziieren Sie die Klasse bigquery.Client, um den BigQuery-Client zu erstellen.

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client = bigquery.Client()

Ruby

Verwenden Sie die Funktion Google::Cloud::Bigquery.new, um den BigQuery-Client zu erstellen.

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# This uses Application Default Credentials to authenticate.
# @see https://cloud.google.com/bigquery/docs/authentication/getting-started
bigquery = Google::Cloud::Bigquery.new

Dataset abfragen

Durch die folgende Abfrage werden die am häufigsten aufgerufenen Fragen mit dem Tag google-bigquery aus dem öffentlichen Dataset Stack Overflow abgerufen.

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

Diese Abfrage verwendet die GoogleSQL-Syntax. Die Clientbibliotheken verwenden die GoogleSQL-Syntax in der Voreinstellung. Informationen zum Ändern des SQL-Dialekts finden Sie unter BigQuery SQL-Dialekte.

Abfrage ausführen

Führen Sie die folgende Abfrage mit dem authentifizierten BigQuery-Client aus.

C#

Definieren Sie einen Abfragestring und verwenden Sie die Funktion client.ExecuteQuery(), um die Abfrage zu senden und die Ergebnisse abzurufen.

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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);

Go

Verwenden Sie die Funktion bigquery.Query(), um eine Abfrage zu definieren, und die Funktion Query.Read(), um die Abfrage zu senden und die Ergebnisse abzurufen.

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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)

Java

Definieren Sie die Abfrage mit einer QueryJobConfiguration-Instanz. Starten Sie den Abfragejob mit der Methode BigQuery.create().

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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());
}

Node.js

Verwenden Sie die Methode BigQuery.query(), um die Abfrage zu starten.

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// 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);

PHP

Erstellen Sie eine Abfragekonfiguration und verwenden Sie die Methode BigQueryClient.startQuery(), um eine Abfrage zu starten.

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$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);

Python

Verwenden Sie die Methode Client.query(), um die Abfrage zu starten.

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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.

Ruby

Verwenden Sie die Funktion Google::Cloud::Bigquery::Project.query, um eine Abfrage zu starten und auf die Ergebnisse zu warten.

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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

Weitere Informationen zu Abfragen:

• Datenübersicht abfragen
• Interaktive Abfragen und Stapelabfragen ausführen
• Abfrageergebnisse in eine permanente Tabelle schreiben

Abfrageergebnis anzeigen lassen

Sehen Sie sich die Abfrageergebnisse an.

C#

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Console.Write("\nQuery Results:\n------------\n");
foreach (var row in result)
{
    Console.WriteLine($"{row["url"]}: {row["view_count"]} views");
}

Go

Verwenden Sie die Funktion RowIterator.Next(), um jede Zeile in einen Strukturzeiger zu laden.

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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: %v", err)
		}

		fmt.Fprintf(w, "url: %s views: %d\n", row.URL, row.ViewCount)
	}
}

Java

Iterieren Sie über die QueryResponse, um alle Zeilen in den Ergebnissen abzurufen. Der Iterator führt den Seitenumbruch automatisch durch. Die Spalten werden in jeder FieldList nach numerischem Index oder Spaltennamen angezeigt.

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// 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);
}

Node.js

Die Abfrageergebnisse werden als eine Liste von Zeilen zurückgegeben, wobei jede Zeile ein Wörterbuch ist.

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console.log('Query Results:');
rows.forEach(row => {
  const url = row['url'];
  const viewCount = row['view_count'];
  console.log(`url: ${url}, ${viewCount} views`);
});

PHP

Rufen Sie die Methode Job.queryResults() auf, um auf den Abschluss der Abfrage zu warten. Jede Zeile in den Abfrageergebnissen ist ein assoziatives Array.

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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');
}

Python

Iterieren Sie über den RowIterator, um alle Zeilen in den Ergebnissen abzurufen. Der Iterator führt den Seitenumbruch automatisch durch. Die Spalten werden in jeder Zeile nach numerischem Index, Spaltennamen oder Python-Attributen angezeigt.

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for row in results:
    print("{} : {} views".format(row.url, row.view_count))

Ruby

Die Klasse Google::Cloud::Bigquery::Data stellt jede Zeile als Hash dar.

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results.each do |row|
  puts "#{row[:url]}: #{row[:view_count]} views"
end

Weitere Informationen zum Arbeiten mit Tabellen in BigQuery finden Sie unter:

• Zeilen direkt aus einer Tabelle lesen
• Daten in BigQuery laden

Kompletter Quellcode

Es folgt der vollständige Quellcode für das Beispiel.

C#

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using System;
using Google.Cloud.BigQuery.V2;

namespace GoogleCloudSamples
{
    public class Program
    {
        public static void Main(string[] args)
        {
            string projectId = "YOUR-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");
            }
        }
    }
}

Go

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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: %v", err)
		}

		fmt.Fprintf(w, "url: %s views: %d\n", row.URL, row.ViewCount)
	}
}

Java

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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);
    }
  }
}

Node.js

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// 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();

PHP

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<?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');
}

Python

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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()

Ruby

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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

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