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Guida rapida: utilizzo delle librerie client

Questa pagina mostra come iniziare a utilizzare l'API BigQuery nel tuo linguaggio di programmazione preferito.

Prima di iniziare

  1. Accedi al tuo account Google Cloud. Se non conosci Google Cloud, crea un account per valutare le prestazioni dei nostri prodotti in scenari reali. I nuovi clienti ricevono anche 300 $di crediti gratuiti per l'esecuzione, il test e il deployment dei carichi di lavoro.

  2. Nella pagina del selettore dei progetti in Google Cloud Console, seleziona o crea un progetto Google Cloud.

    Vai al selettore progetti

  3. Attiva BigQuery API.

    Abilita l'API

  4. Crea un account di servizio:

    1. Nella console Google Cloud, vai alla pagina Crea account di servizio.

      Vai a Crea account di servizio
    2. Seleziona il progetto.

    3. Inserisci un nome nel campo Service account name (Nome account di servizio). La console Google Cloud compila il campo ID account di servizio in base a questo nome.

      Nel campo Descrizione account di servizio, inserisci una descrizione. Ad esempio: Service account for quickstart.

    4. Fai clic su Crea e continua.

    5. Per fornire l'accesso al progetto, concedi i seguenti ruoli al tuo account di servizio: Progetto > Proprietario.

      Nell'elenco Seleziona un ruolo, seleziona un ruolo.

      Per altri ruoli, fai clic su Aggiungi un altro ruolo e aggiungi ogni ruolo aggiuntivo.

    6. Fai clic su Continua.

    7. Fai clic su Fine per completare la creazione dell'account di servizio.

      Non chiudere la finestra del browser. La utilizzerai nel passaggio successivo.

  5. Crea una chiave dell'account di servizio:

    1. Nella console Google Cloud, fai clic sull'indirizzo email dell'account di servizio che hai creato.
    2. Fai clic su Chiavi.
    3. Fai clic su Aggiungi chiave, quindi su Crea nuova chiave.
    4. Fai clic su Crea. Sul computer viene scaricato un file della chiave JSON.
    5. Fai clic su Chiudi.

  6. Imposta la variabile di ambiente GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS sul percorso del file JSON che contiene la chiave dell'account di servizio. Questa variabile si applica solo alla sessione shell corrente, quindi se apri una nuova sessione, impostala di nuovo.

  7. Nella pagina del selettore dei progetti in Google Cloud Console, seleziona o crea un progetto Google Cloud.

    Vai al selettore progetti

  8. Attiva BigQuery API.

    Abilita l'API

  9. Crea un account di servizio:

    1. Nella console Google Cloud, vai alla pagina Crea account di servizio.

      Vai a Crea account di servizio
    2. Seleziona il progetto.

    3. Inserisci un nome nel campo Service account name (Nome account di servizio). La console Google Cloud compila il campo ID account di servizio in base a questo nome.

      Nel campo Descrizione account di servizio, inserisci una descrizione. Ad esempio: Service account for quickstart.

    4. Fai clic su Crea e continua.

    5. Per fornire l'accesso al progetto, concedi i seguenti ruoli al tuo account di servizio: Progetto > Proprietario.

      Nell'elenco Seleziona un ruolo, seleziona un ruolo.

      Per altri ruoli, fai clic su Aggiungi un altro ruolo e aggiungi ogni ruolo aggiuntivo.

    6. Fai clic su Continua.

    7. Fai clic su Fine per completare la creazione dell'account di servizio.

      Non chiudere la finestra del browser. La utilizzerai nel passaggio successivo.

  10. Crea una chiave dell'account di servizio:

    1. Nella console Google Cloud, fai clic sull'indirizzo email dell'account di servizio che hai creato.
    2. Fai clic su Chiavi.
    3. Fai clic su Aggiungi chiave, quindi su Crea nuova chiave.
    4. Fai clic su Crea. Sul computer viene scaricato un file della chiave JSON.
    5. Fai clic su Chiudi.

  11. Imposta la variabile di ambiente GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS sul percorso del file JSON che contiene la chiave dell'account di servizio. Questa variabile si applica solo alla sessione shell corrente, quindi se apri una nuova sessione, impostala di nuovo.

Installa la libreria client

C#

Per ulteriori informazioni sulla configurazione dell'ambiente di sviluppo C#, consulta la Guida alla configurazione dell'ambiente di sviluppo C#. 

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

Go

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

Java

Per saperne di più sulla configurazione del tuo ambiente di sviluppo Java, consulta la guida alla configurazione dell'ambiente di sviluppo Java.

Se utilizzi Maven, aggiungi quanto segue al file pom.xml. Per ulteriori informazioni sui BOM, consulta la pagina BOM delle librerie Google Cloud Platform.

<!--  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>26.0.0</version>
      <type>pom</type>
      <scope>import</scope>
    </dependency>
  </dependencies>
</dependencyManagement>

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

Se utilizzi Gradle, aggiungi quanto segue alle dipendenze:

implementation platform('com.google.cloud:libraries-bom:26.0.0')

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

Se utilizzi sbt, aggiungi quanto segue alle dipendenze:

libraryDependencies += "com.google.cloud" % "google-cloud-bigquery" % "2.14.0"

Se utilizzi Visual Studio Code, IntelliJ o Eclipse, puoi aggiungere librerie client al progetto utilizzando i seguenti plug-in IDE:

I plug-in offrono funzionalità aggiuntive, come la gestione delle chiavi per gli account di servizio. Per informazioni dettagliate, consulta la documentazione di ogni plug-in.

Node.js

Per saperne di più sulla configurazione dell'ambiente di sviluppo Node.js, consulta la Guida alla configurazione dell'ambiente di sviluppo Node.js. 

npm install --save @google-cloud/bigquery

PHP

composer require google/cloud-bigquery

Python

Per saperne di più sulla configurazione dell'ambiente di sviluppo Python, consulta la guida alla configurazione dell'ambiente di sviluppo Python. 

pip install --upgrade google-cloud-bigquery

Ruby

Per saperne di più sulla configurazione dell'ambiente di sviluppo Ruby, consulta la Guida alla configurazione dell'ambiente di sviluppo Ruby. 

gem install google-cloud-bigquery

Importa le librerie

C#

Per saperne di più, consulta la documentazione di riferimento dell'API C# BigQuery.

bigquery/api/SimpleApp/Program.cs 

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

Go

Per saperne di più, consulta la documentazione di riferimento dell'API Go BigQuery. 

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

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

Java

Per saperne di più, consulta la documentazione di riferimento dell'API Java BigQuery. 


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

Per saperne di più, consulta la documentazione di riferimento dell'API Node.js BigQuery. 

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

PHP

Per saperne di più, consulta la documentazione di riferimento dell'API PHP BigQuery. 

use Google\Cloud\BigQuery\BigQueryClient;

Python

Per saperne di più, consulta la documentazione di riferimento dell'API Python BigQuery. 

from google.cloud import bigquery

Ruby

Per saperne di più, consulta la documentazione di riferimento dell'API Ruby BigQuery. 

require "google/cloud/bigquery"

Inizializza un client BigQuery

Inizializza un client per autenticarti e connetterti all'API BigQuery.

C#

Utilizza la funzione BigQueryClient.Create() per creare il client BigQuery.

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

Go

Utilizza la funzione bigquery.NewClient() per creare il client BigQuery.

ctx := context.Background()

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

Java

Utilizza la funzione BigQueryOptions.getDefaultInstance() per utilizzare le opzioni di autenticazione predefinite. Utilizza la funzione BigQueryOptions.getService() per creare il client BigQuery.

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

Node.js

Crea un'istanza della classe BigQuery per creare il client BigQuery.

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

PHP

Crea un'istanza della classe BigQueryClient per creare il client BigQuery.

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

Python

Crea un'istanza della classe bigquery.Client per creare il client BigQuery.

client = bigquery.Client()

Ruby

Utilizza la funzione Google::Cloud::Bigquery.new per creare il client BigQuery.

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

Esegui una query su un set di dati

La seguente query recupera le domande più viste con tag google-bigquery dal set di dati pubblico Stack Overflow. 

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

Questa query utilizza la sintassi SQL standard di Google. Per impostazione predefinita, le librerie client utilizzano la sintassi SQL standard di Google. Per modificare il dialetto SQL, vedi Dialetti SQL BigQuery.

Esegui la query

Esegui la query seguente utilizzando il client BigQuery autenticato.

C#

Definisci una stringa di query e utilizza la funzione client.ExecuteQuery() per inviare la query e ottenere i risultati.

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

Utilizza la funzione bigquery.Query() per definire una query e Query.Read() per inviare la query e ottenere i risultati.

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

Definisci la query con un'istanza QueryJobConfiguration. Avvia il job di query con il metodo BigQuery.create().

QueryJobConfiguration queryConfig =
    QueryJobConfiguration.newBuilder(
            "SELECT commit, author, repo_name "
                + "FROM `bigquery-public-data.github_repos.commits` "
                + "WHERE subject like '%bigquery%' "
                + "ORDER BY subject 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

Utilizza il metodo BigQuery.query() per avviare la query.

// 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

Crea una configurazione di query e utilizza il metodo BigQueryClient.startQuery() per avviare la query.

$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

Utilizza il metodo Client.query() per avviare la query.

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

Utilizza la funzione Google::Cloud::Bigquery::Project.query per avviare una query e attendere i risultati.

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

Scopri di più sulle query:

Visualizza il risultato della query

Visualizza i risultati della query.

C#

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

Go

Utilizza la funzione RowIterator.Next() per caricare ogni riga in un puntatore struct.

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

Ripeti le operazioni su QueryResponse per ottenere tutte le righe nei risultati. L'iteratore gestisce automaticamente l'impaginazione. Ogni FieldList espone le colonne in base a indice numerico o nome di colonna.

// Get the results.
TableResult result = queryJob.getQueryResults();

// Print all pages of the results.
for (FieldValueList row : result.iterateAll()) {
  // String type
  String commit = row.get("commit").getStringValue();
  // Record type
  FieldValueList author = row.get("author").getRecordValue();
  String name = author.get("name").getStringValue();
  String email = author.get("email").getStringValue();
  // String Repeated type
  String repoName = row.get("repo_name").getRecordValue().get(0).getStringValue();
  System.out.printf(
      "Repo name: %s Author name: %s email: %s commit: %s\n", repoName, name, email, commit);
}

Node.js

I risultati delle query vengono restituiti come elenco di righe, dove ogni riga è un dizionario.

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

PHP

Chiama il metodo Job.queryResults() per attendere il completamento della query. Ogni riga nei risultati della query è una matrice associativa.

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

Ripeti il comando sopra RowIterator per ottenere tutte le righe nei risultati. L'iteratore gestisce automaticamente l'impaginazione. Ogni Riga espone le colonne in base a indice numerico, nome della colonna o come attributi Python.

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

Ruby

La classe Google::Cloud::Bigquery::Data espone ogni riga come un hash.

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

Scopri di più sull'utilizzo delle tabelle in BigQuery:

Completa il codice sorgente

Di seguito è riportato il codice sorgente completo dell'esempio.

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() {
	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


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 commit, author, repo_name "
                    + "FROM `bigquery-public-data.github_repos.commits` "
                    + "WHERE subject like '%bigquery%' "
                    + "ORDER BY subject 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 commit = row.get("commit").getStringValue();
      // Record type
      FieldValueList author = row.get("author").getRecordValue();
      String name = author.get("name").getStringValue();
      String email = author.get("email").getStringValue();
      // String Repeated type
      String repoName = row.get("repo_name").getRecordValue().get(0).getStringValue();
      System.out.printf(
          "Repo name: %s Author name: %s email: %s commit: %s\n", repoName, name, email, commit);
    }
  }
}

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
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