Démarrage rapide avec les bibliothèques clientes

Cette page vous permet de vous familiariser avec l'API Google BigQuery en utilisant votre langage de programmation favori et les bibliothèques clientes Google Cloud.

Avant de commencer

  1. Connectez-vous à votre compte Google.

    Si vous n'en possédez pas déjà un, vous devez en créer un.

  2. Sélectionnez ou créez un projet Google Cloud Platform.

    Accéder à la page "Gérer les ressources"

  3. Assurez-vous que la facturation est activée pour votre projet Google Cloud Platform.

    Découvrir comment activer la facturation

  4. Activez Google BigQuery API.

    Activer l'API.

  5. Configurez l'authentification en procédant comme suit :

    1. Dans la console GCP, accédez à la page Créer une clé de compte de service.

      Accéder à la page "Créer une clé de compte de service"
    2. Dans la liste Compte de service, sélectionnez Nouveau compte de service.
    3. Dans le champ Nom du compte de service, saisissez un nom.

    4. Dans la liste Rôle, sélectionnez Projet > Propriétaire.

      Remarque : Le champ Rôle autorise votre compte de service à accéder aux ressources. Vous pouvez afficher et modifier ce champ ultérieurement à l'aide de la console GCP. Si vous développez une application de production, spécifiez des autorisations plus précises que Projet > Propriétaire. Pour plus d'informations, consultez la page Attribuer des rôles aux comptes de service.
    5. Cliquez sur Créer. Un fichier JSON contenant votre clé est téléchargé sur votre ordinateur.

  6. Définissez la variable d'environnement GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS pour pointer vers le chemin du fichier JSON contenant la clé de votre compte de service. Cette variable ne s'applique qu'à la session de shell actuelle. Par conséquent, si vous ouvrez une nouvelle session, vous devez de nouveau la définir.

Installer la bibliothèque cliente

C#

Pour savoir comment configurer votre environnement de développement C#, consultez le guide de configuration d'un environnement de développement C#. 
Install-Package Google.Cloud.BigQuery.V2 -Pre

Go

go get -u cloud.google.com/go/bigquery

Java

Pour savoir comment configurer votre environnement de développement Java, consultez le guide de configuration d'un environnement de développement Java. Si vous utilisez Maven, ajoutez les lignes suivantes à votre fichier pom.xml : 
<dependency>
  <groupId>com.google.cloud</groupId>
  <artifactId>google-cloud-bigquery</artifactId>
  <version>1.61.0</version>
</dependency>
Si vous utilisez Gradle, ajoutez les lignes suivantes à vos dépendances : 
compile 'com.google.cloud:google-cloud-bigquery:1.61.0'
Si vous utilisez SBT, ajoutez les lignes suivantes à vos dépendances : 
libraryDependencies += "com.google.cloud" % "google-cloud-bigquery" % "1.61.0"

Si vous utilisez IntelliJ ou Eclipse, vous pouvez ajouter des bibliothèques clientes à votre projet à l'aide des plug-ins IDE suivants :

Les plug-ins offrent des fonctionnalités supplémentaires, telles que la gestion des clés pour les comptes de service. Reportez-vous à la documentation de chaque plug-in pour plus de détails.

Node.js

Pour savoir comment configurer votre environnement de développement Node.js, consultez le guide de configuration d'un environnement de développement Node.js. 
npm install --save @google-cloud/bigquery

PHP

composer require google/cloud-bigquery

Python

Pour savoir comment configurer votre environnement de développement Python, consultez le guide de configuration d'un environnement de développement Python. 
pip install --upgrade google-cloud-bigquery

Ruby

Pour savoir comment configurer votre environnement de développement Ruby, consultez le guide de configuration d'un environnement de développement Ruby. 
gem install google-cloud-bigquery

Importer les bibliothèques

C#

Pour en savoir plus, consultez la documentation de référence de l'API BigQuery C#.

bigquery/api/SimpleApp/Program.cs 
using System;
using Google.Cloud.BigQuery.V2;

Go

Pour en savoir plus, consultez la documentation de référence de l'API BigQuery Go. 

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

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

Java

Pour en savoir plus, consultez la documentation de référence de l'API BigQuery Java. 

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.QueryResponse;
import com.google.cloud.bigquery.TableResult;
import java.util.UUID;

Node.js

Pour en savoir plus, consultez la documentation de référence de l'API BigQuery Node.js. 

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

PHP

Pour en savoir plus, consultez la documentation de référence de l'API BigQuery PHP. 

use Google\Cloud\BigQuery\BigQueryClient;

Python

Pour en savoir plus, consultez la documentation de référence de l'API BigQuery Python. 

from google.cloud import bigquery

Ruby

Pour en savoir plus, consultez la documentation de référence de l'API BigQuery Ruby. 

require "google/cloud/bigquery"

Initialiser un client BigQuery

C#

Utilisez la fonction BigQueryClient.Create() pour créer le client BigQuery.

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

Go

Utilisez la fonction bigquery.NewClient() pour créer le client BigQuery.

ctx := context.Background()

client, err := bigquery.NewClient(ctx, proj)
if err != nil {
	return nil, err
}

Java

Utilisez la fonction BigQueryOptions.getDefaultInstance() pour vous servir des options d'authentification par défaut. Faites appel à la fonction BigQueryOptions.getService() pour créer le client BigQuery.

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

Node.js

Instanciez la classe BigQuery pour créer le client BigQuery.

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

PHP

Instanciez la classe BigQueryClient pour créer le client BigQuery.

$bigQuery = new BigQueryClient([
    'projectId' => $projectId,
]);

Python

Instanciez la classe bigquery.Client pour créer le client BigQuery.

client = bigquery.Client()

Ruby

Utilisez la fonction Google::Cloud::Bigquery.new pour créer le client BigQuery.

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

Exécuter des requêtes

Interrogez l'ensemble de données public Stack Overflow pour trouver les questions associées à google-bigquery qui sont les plus consultées.

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

Cette requête utilise la syntaxe SQL standard qui est décrite dans le guide de référence sur les requêtes. Les bibliothèques clientes emploient par défaut la syntaxe SQL standard. Pour changer de dialectes SQL, consultez l'article Activer le langage SQL standard.

Exécuter la requête

Lancez la requête à l'aide du client BigQuery authentifié.

C#

Définissez une chaîne de requête, puis utilisez la fonction client.ExecuteQuery() pour soumettre la requête et obtenir les résultats.

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

Utilisez la fonction bigquery.Query() pour définir une requête, puis la fonction Query.Read() pour soumettre la requête et obtenir les résultats.

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

Définissez la requête avec une instance de QueryJobConfiguration. Démarrez la tâche de requête avec la méthode BigQuery.create().

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 favorite_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

Utilisez la méthode BigQuery.query() pour lancer la requête.

// 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

Créez une configuration de requête et utilisez la méthode BigQueryClient.startQuery() pour lancer la requête.

$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

Utilisez la méthode Client.query() pour lancer la requête.

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

Utilisez la fonction Google::Cloud::Bigquery::Project.query pour lancer une requête et attendre les résultats.

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

Pour plus d'exemples sur l'exécution des requêtes BigQuery, consultez les liens suivants :

Afficher le résultat de la requête

Affichez les résultats de requête.

C#

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

Go

Utilisez la fonction RowIterator.Next() pour charger chaque ligne dans un pointeur de structure.

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 err
		}

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

Java

Itérez QueryResponse pour obtenir toutes les lignes dans les résultats. L'itérateur gère automatiquement la pagination. Chaque FieldList présente les colonnes par index numérique ou nom de colonne.

// Get the results.
QueryResponse response = bigquery.getQueryResults(jobId);

TableResult result = queryJob.getQueryResults();

// Print all pages of the results.
for (FieldValueList row : result.iterateAll()) {
  String url = row.get("url").getStringValue();
  long viewCount = row.get("view_count").getLongValue();
  System.out.printf("url: %s views: %d%n", url, viewCount);
}

Node.js

Les résultats de la requête sont renvoyés sous forme de liste de lignes, chaque ligne étant un dictionnaire.

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

PHP

Appelez la méthode Job.queryResults() pour attendre la fin de la requête. Chaque ligne des résultats de la requête représente un tableau associatif.

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

Itérez RowIterator pour obtenir toutes les lignes dans les résultats. L'itérateur gère automatiquement la pagination. Chaque ligne présente les colonnes par index numérique, nom de colonne ou bien sous forme d'attributs Python.

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

Ruby

La classe Google::Cloud::Bigquery::Data présente chaque ligne sous forme de hachage.

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

Pour en savoir plus sur l'utilisation des lignes de données dans BigQuery, consultez les liens suivants :

Code source complet

Le code source complet correspondant à l'exemple est présenté ci-dessous.

C#

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

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

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

func main() {
	proj := os.Getenv("GOOGLE_CLOUD_PROJECT")
	if proj == "" {
		fmt.Println("GOOGLE_CLOUD_PROJECT environment variable must be set.")
		os.Exit(1)
	}

	rows, err := query(proj)
	if err != nil {
		log.Fatal(err)
	}
	if err := printResults(os.Stdout, rows); err != nil {
		log.Fatal(err)
	}
}

// query returns a slice of the results of a query.
func query(proj string) (*bigquery.RowIterator, error) {
	ctx := context.Background()

	client, err := bigquery.NewClient(ctx, proj)
	if err != nil {
		return nil, err
	}

	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 err
		}

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

Java

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.QueryResponse;
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 favorite_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.
    QueryResponse response = bigquery.getQueryResults(jobId);

    TableResult result = queryJob.getQueryResults();

    // Print all pages of the results.
    for (FieldValueList row : result.iterateAll()) {
      String url = row.get("url").getStringValue();
      long viewCount = row.get("view_count").getLongValue();
      System.out.printf("url: %s views: %d%n", url, viewCount);
    }
  }
}

Node.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();

PHP

require __DIR__ . '/vendor/autoload.php';

use Google\Cloud\BigQuery\BigQueryClient;

// get the project ID as the first argument
if (2 != count($argv)) {
    die("Usage: php stackoverflow.php YOUR_PROJECT_ID\n");
}

$projectId = $argv[1];

$bigQuery = new BigQueryClient([
    'projectId' => $projectId,
]);
$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

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

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

Félicitations ! Vous avez envoyé votre première requête à BigQuery.

Étape suivante

Obtenez davantage d'informations sur les bibliothèques clientes de l'API Google BigQuery.

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