快速入門導覽課程：使用用戶端程式庫

本頁面說明如何透過 Google Cloud 用戶端程式庫，以您偏好的程式設計語言開始使用 Google BigQuery API。

事前準備

1. 登入您的 Google 帳戶。

   如果您沒有帳戶，請申請新帳戶。

2. 選取或建立 Google Cloud Platform 專案。

   附註：如果您不打算保留您在這項程序中建立的資源，請建立新專案，而不要選取現有專案，這樣在完成這些步驟之後，您就可以刪除專案，並移除與該專案相關聯的所有資源。

   前往「Manage resources」(管理資源) 頁面

3. 啟用Google BigQuery API。

   啟用 API

4. 設定驗證：

   1. 在 GCP 主控台中，前往「Create service account key」(建立服務帳戶金鑰) 頁面。

      前往「Create Service Account Key」(建立服務帳戶金鑰) 頁面
   2. 從 [Service account] (服務帳戶) 清單中選取 [New service account] (新增服務帳戶)。
   3. 在 [Service account name] (服務帳戶名稱) 欄位中輸入一個名稱。

   4. 從 [Role] (角色) 清單中，選取 [Project] (專案) > [Owner] (擁有者)。

      附註：「Role」(角色) 欄位會授權服務帳戶存取資源。以後您可以使用 GCP 主控台查看及變更這個欄位。如果您要開發正式版應用程式，請指定比 [Project] (專案) > [Owner] (擁有者) 更精細的權限。詳情請參閱為服務帳戶授予角色一文。
   5. 點選 [建立]。一個包含您金鑰的 JSON 檔案會下載到電腦中。

5. 將環境變數 GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS 設為包含服務帳戶金鑰的 JSON 檔案路徑。 此變數僅適用於您目前的殼層工作階段，所以如果您開啟新的工作階段，請再次設定變數。

   範例： Linux 或 macOS

   將 [PATH] 改成包含您的服務帳戶金鑰的 JSON 檔案路徑。

   export GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS="[PATH]"

   例如：

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

   範例： Windows

   將 [PATH] 改成包含您的服務帳戶金鑰的 JSON 檔案路徑，並將 [FILE_NAME] 改成檔案名稱。

   使用 PowerShell：

   $env:GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS="[PATH]"

   例如：

   $env:GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS="C:\Users\username\Downloads\[FILE_NAME].json"

   使用命令提示字元：

   set GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS=[PATH]

安裝用戶端程式庫

C#

如要進一步瞭解如何設定 C# 開發環境，請參閱 C# 開發環境設定指南。

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

Go

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

Java

如要進一步瞭解如何設定 Java 開發環境，請參閱 Java 開發環境設定指南。 如果您是使用 Maven，請在 pom.xml 檔案中新增以下指令：

<dependency>
  <groupId>com.google.cloud</groupId>
  <artifactId>google-cloud-bigquery</artifactId>
  <version>1.75.0</version>
</dependency>

如果您是使用 Gradle，請在相依元件中新增以下指令：

compile 'com.google.cloud:google-cloud-bigquery:1.75.0'

如果您是使用 SBT，請在相依元件中新增以下指令：

libraryDependencies += "com.google.cloud" % "google-cloud-bigquery" % "1.75.0"

如果您使用 IntelliJ 或 Eclipse，可以使用以下 IDE 外掛程式將用戶端程式庫加入專案中：

• Cloud Tools for IntelliJ
• Cloud Tools for Eclipse

外掛程式還提供其他功能，例如服務帳戶適用的金鑰管理。詳情請參閱各外掛程式的說明文件。

附註：Cloud Java 用戶端程式庫目前尚不支援 Android。

Node.js

如要進一步瞭解如何設定 Node.js 開發環境，請參閱 Node.js 開發環境設定指南。

npm install --save @google-cloud/bigquery

PHP

composer require google/cloud-bigquery

Python

如要進一步瞭解如何設定 Python 開發環境，請參閱 Python 開發環境設定指南。

pip install --upgrade google-cloud-bigquery

Ruby

如要進一步瞭解如何設定 Ruby 開發環境，請參閱 Ruby 開發環境設定指南。

gem install google-cloud-bigquery

匯入程式庫

C#

詳情請參閱 BigQuery C# API 參考說明文件。

bigquery/api/SimpleApp/Program.cs

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

Go

詳情請參閱 BigQuery Go API 參考說明文件。

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

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

Java

詳情請參閱 BigQuery Java API 參考說明文件。

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

Node.js

詳情請參閱 BigQuery Node.js API 參考說明文件。

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

PHP

詳情請參閱 BigQuery PHP API 參考說明文件。

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use Google\Cloud\BigQuery\BigQueryClient;

Python

詳情請參閱 BigQuery Python API 參考說明文件。

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from google.cloud import bigquery

Ruby

詳情請參閱 BigQuery Ruby API 參考說明文件。

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require "google/cloud/bigquery"

初始化 BigQuery 用戶端

C#

請使用 BigQueryClient.Create() 函式建立 BigQuery 用戶端。

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

Go

請使用 bigquery.NewClient() 函式建立 BigQuery 用戶端。

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ctx := context.Background()

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

Java

請使用 BigQueryOptions.getDefaultInstance() 函式來利用預設的驗證選項，並使用 BigQueryOptions.getService() 函式建立 BigQuery 用戶端。

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

Node.js

請將 BigQuery 類別實例化來建立 BigQuery 用戶端。

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

PHP

請將 BigQueryClient 類別實例化來建立 BigQuery 用戶端。

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

Python

請將 bigquery.Client 類別實例化來建立 BigQuery 用戶端。

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client = bigquery.Client()

Ruby

請使用 Google::Cloud::Bigquery.new 函式建立 BigQuery 用戶端。

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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

執行查詢

查詢 Stack Overflow 公開資料集，找出瀏覽次數最多且標有 google-bigquery 的問題。

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

這個查詢使用標準 SQL 語法，相關說明請參閱查詢參考資料指南。用戶端程式庫預設使用標準 SQL 語法。如要變更 SQL 方言，請參閱切換 SQL 方言相關說明。

執行查詢

使用驗證過的 BigQuery 用戶端執行查詢。

C#

請定義查詢字串，並使用 client.ExecuteQuery() 函式來提交查詢及取得結果。

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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

請使用 bigquery.Query() 函式定義查詢，並使用 Query.Read() 函式來提交查詢及取得結果。

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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

請透過 QueryJobConfiguration 執行個體定義查詢，並使用 BigQuery.create() 方法啟動查詢工作。

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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 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

請使用 BigQuery.query() 方法啟動查詢。

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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

請建立查詢設定並使用 BigQueryClient.startQuery() 方法來啟動查詢。

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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

請使用 Client.query() 方法來啟動查詢。

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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

請使用 Google::Cloud::Bigquery::Project.query 函式來啟動查詢並等候結果。

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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

如需更多執行 BigQuery 查詢的範例，請參閱下列文章：

• 查詢資料總覽
• 如何執行互動式和批次查詢
• 如何將查詢結果寫入永久資料表

顯示查詢結果

顯示查詢結果。

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

請使用 RowIterator.Nextt() 函式，在 struct 指標中載入每一個資料列。

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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 err
		}

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

Java

對 QueryResponse 進行疊代作業，以便在結果中取得所有資料列。疊代器會自動處理分頁。每一個 FieldList 都會以數字索引或資料欄名稱顯示資料欄。

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// Get the results.
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

查詢結果會以資料列清單形式傳回，其中每個資料列都是一個字典。

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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

呼叫 Job.queryResults() 方法以等待查詢作業完成。查詢結果中的每個資料列都是關聯陣列。

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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

對 RowIterator 進行疊代作業，以便取得結果中的所有資料列。疊代器會自動處理分頁。每一個 Row 都會以數字索引、資料欄名稱或 Python 屬性顯示資料欄。

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

Ruby

Google::Cloud::Bigquery::Data 類別會以雜湊值顯示各個資料列。

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

進一步瞭解如何在 BigQuery 中處理資料列：

• 如何直接透過資料表讀取資料列
• 將資料載入 BigQuery

完整原始碼

以下是範例的完整原始碼。

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() {
	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

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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.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.
    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

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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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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

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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

恭喜！您已將第一個要求傳送至 BigQuery。

可以正常運作！

太好了！ 您對這個快速入門導覽課程有什麼看法？我們有哪些地方需要改善？ 歡迎提供您的意見！

我遇到問題了！

真可惜。 請說明您遇到的問題，我們會予以修正。

後續步驟

進一步瞭解 Google BigQuery API 用戶端程式庫。